北京华宇信码技术有限公司
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职位描述：1.图像识别算法的设计与实现；2.算法优化与改进；3.参与专利的申请。岗位要求：1.模式识别、图像处理、计算机科学与技术等专业及相关专业硕士及以上学历；2.具有数字图像处理、模式识别算法研发经验，较强的算法分析与设计能力；3. 熟悉常用数字图像处理和识别算法，有条码、二维码等开始经验者优先；4.熟练使用C/C++以实现各种算法，熟悉MATLAB语言；5.沟通能力优秀，做事积极主动。福利待遇：1、高薪酬（有能力者绝不会被忽略，高薪酬绝对不是问题）；2、完善的职业发展机制：职位等级晋升、薪资调整，使真正有能力者、多劳者价值完全体现；3、股权激励：独立于薪资奖金体系之外，优秀员工可参与年度利润分红；4、年终双薪，交通补，餐补，节假日各类福利，五险一金；5、双休，五天8小时。法定节假日、法定带薪年假、其他各类带薪假日；6、全年不定期的集体活动：羽毛球、聚餐、K歌、郊游、旅游等等；7、融洽、宽容、尊重并重的团队氛围，完全开放的交流学习平台；迅速崛起的移动互联网公司孕育着广阔的发展空间，只要您展现出自己的能力就能迅速成为各个岗位上的骨干和精英。公司简介北京华宇信码技术有限公司是北京华宇软件股份有限公司的控股子公司（属于中国创业板上市公司，华宇软件，股票代码：300271）。北京华宇信码技术有限公司是由中国最早的互联网实践者之一、前著名的eNet硅谷动力联合创始人兼总裁、《互联网周刊》创办人、二维码领域的先行者银河传媒总裁、毕业于清华大学的沈维先生创立。公司联合创始人曹凯军曾为雅虎中国和阿里巴巴公司中高层，联合创始人河清松曾为上市公司华宇软件的中高层。华宇信码是一家拥有雄厚综合实力和巨大发展空间的移动互联网公司。核心业务是通过专利的二维码红包与零售品牌合作，构建基于大数据的O2O营销平台，为消费者提供线下和线上消费的红包返利服务。其独特的商业模式吸引了众多一线零售品牌合作。公司创始人致力打造具有强大创新力和执行力的专业团队，与消费者及客户一道开创移动电子商务新模式；构建消费领域的超级APP，将开启移动电商新时代。我们是一群志同道合的人，简单，真诚，直接，心存梦想。我们喜欢颠覆传统、引领潮流。如果你也是这样的人，如果你对自己的能力足够自信，加入我们！一起创造历史！
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公众号： datadw把一些相关的知识点总结一下。这个比长，感兴趣的挑自己相关的那部分看。都是一些基础知识，面相关岗位问到的比较多。（回答时对算法要有一定的见解，最好不要照书上的背）
机器学习方面SVM
支撑平面---和支持向量相交的平面；；；分割平面---支撑平面中间的平面（最优分类平面）2、
SVM不是定义损失，而是定义支持向量之间的距离à目标函数看PPT13~17页3、
正则化参数对支持向量数的影响LR
LR的形式：h(x)=g(f(x))；其中x为原始数据；f（x）为线性/非线性回归得到的值，也叫判定边界；g（）为Sigmoid函数，最终h(x)输出范围为（0,1）LR对样本分布敏感。
***LR和朴素贝叶斯（NB）的区别？
LR是loss最优化求出的，NB是统计跳过loss最优，直接得出权重NB比LR多了一个条件独立假设一个是判别模型（LR），一个是生成模型（NB）1、
判别模型和生成模型？？？
机器学习中，LR和SVM有什么区别？à两者都可以处理非线性问题；LR和SVM最初都是针对二分类问题的。SVM最大化间隔平面、LR极大似然估计；SVM只能输出类别，不能给出分类概率两者loss function不同；LR的可解释性更强；SVM自带有约束的正则化2、LR为什么用sigmoid函数，这个函数有什么优点和缺点？为什么不用其他函数？（sigmoid是伯努利分布的指数族形式）Logistic Regression 只能用于二分类,而sigmoid对于所有的输入，得到的输出接近0或1Sigmoid存在的问题：梯度消失、其输出不是关于原点中心对称的（训练数据不关于原点对称时，收敛速度非常慢à输入中心对称，得到的输出中心对称时，收敛速度会非常快）、计算耗时Tanh激活函数存在的问题：梯 度消失、计算耗时，但是其输出是中心对称的ReLU：其输出不关于原点对称；反向传播时，输入神经元小于0时，会有梯度消失问题；当x=0时，该点梯度不存在（未定义）；ReLu失活（dead RELU）原因：权重初始化不当、初始学习率设置的非常大Maxout：根据设置的k值，相应的增大了神经元的参数个数Xavier权重初始化方法：对每个神经元的输入开根号3、
SVM原问题和对偶问题关系？SVM对偶问题的获得方法：将原问题的目标函数L和约束条件构造拉格朗日函数，再对L中原参数和lambda、miu分别求导，并且三种导数都等于0；再将等于0的三个导数带入原目标函数中，即可获得对偶问题的目标函数关系：原问题的最大值相对于对偶问题的最小值4、
KKT（Karysh-Kuhn-Tucker）条件有哪些，完整描述？KKT条件是思考如何把约束优化转化为无约束优化à进而求约束条件的极值点下面两个思考题的答案都是
在需要优化的目标为凸函数（凸优化）的情况下。
问题一：当一个优化问题是凸优化问题时，可以直接用KKT条件求解。
凸优化（可行域为约束条件组成的区域）5、 SVM的过程？Boost算法？6、
决策树过拟合哪些方法，前后剪枝决策树对训练属性有很好的分类能力；但对位置的测试数据未必有好的分类能力，泛化能力弱，即发生过拟合。防止过拟合的方法：剪枝（把一些相关的属性归为一个大类，减少决策树的分叉）；随机森林7、
L1正则为什么可以把系数压缩成0，坐标回归的具体实现细节？L1正则化可以实现稀疏（即截断），使训练得到的权重为0；l1正则会产生稀疏解，即不相关的的特征对应的权重为0，就相当于降低了维度。但是l1的求解复杂度要高于l2,并且l1更为流行正则化就是对loss进行惩罚（加了正则化项之后，使loss不可能为0,lambda越大惩罚越大--&lambda较小时，约束小，可能仍存在过拟合；太大时，使loss值集中于正则化的值上）正则化使用方法：L1/L2/L1+L28、
LR在特征较多时可以进行怎样的优化？--&L1正则有特征选择的作用如果是离线的话，L1正则可以有稀疏解，batch大点应该也有帮助，在线的解决思路有ftrl,rds,robots,还有阿里的mlr。当然还可以用gbdt,fm,ffm做一些特性选择和组合应该也有效果。9、
机器学习里面的聚类和分类模型有哪些？分类：LR、SVM、KNN、决策树、RandomForest、GBDT回归：non-Linear regression、SVR（支持向量回归--&可用线性或高斯核（RBF））、随机森林聚类：Kmeans、层次聚类、GMM（高斯混合模型）、谱聚类10、
聚类算法（可以作为监督学习中稀疏特征的处理）：Kmeans、层次聚类、GMM（高斯混合模型）聚类算法唯一用到的信息是样本和样本之间的相似度。
评判聚类效果准则：高类间距，低类内距；高类内相似度，低类间相似度。相似度与距离负相关。图像之间的距离的度量是对每个像素操作，最后获得距离Kmeans和GMM需要制定类别KA、Kmeans算法：对于已有的未标记的样本，同时给定结果聚类的个数K；目标是把比较接近的样本归为一类，总共得到k个clusterKmeans中初始k个中心点（Kmeans对中心点的选取比较敏感）的选取方法：a、随机选取k个初始的样本中心点(b、直接选取k个样本点)，然后计算每个样本到k个选定的样本中心点的距离；再比较待聚类样本到初始样本点的距离，将待聚类的样本指定为距离较近的各个类别（离哪个近，就归为哪一类）；最后重新计算聚类中心：；重复迭代。Kmeans收敛状态:
（1）聚类中心不再变化（2）每个样本到对应聚类中心的距离之和不再有很大的变化
损失函数àloss function后面的||xn-uk||^2表示采用欧式距离作为距离度量：
Kmeans可以用于图像分割；Kmeans的缺点：对初始样本点的选取敏感；对异常点（如：一个远离大多数点的孤立的点）的免疫不好；对团状数据点效果较好，对带状效果不好；Kmeans与Kmeans++初始化的区别：Kmeans初始样本点的选取是随机选取的；Kmeans++是选取最远的k个点作为初始样本点A、 层次聚类
有两种层次聚类--)bottom-up（从多个类聚成一个类--&每次都是合并最相似的两个类）、up-bottom（一个类到多个类--&每次都剔除最不相似的类）；层次距离是一种树状结构Kmeans与层次聚类对比：
C、高斯混合模型à由单高斯模型线性加权组合初始参数：样本点属于各个高斯函数的概率，以及每个高斯函数的均值和方差（参数都是随机给定）GMM求解过程àEM算法求解
E-step（由已知的均值和方差估算在该参数下的样本点的分布）和M-step（由样本点的分布再求均值和方差）是EM算法。à这和EM求解的过程一样Kmeans是硬聚类（每个样本只能属于某一类）；而GMM对于每个样本点，都有属于每个类的概率。GMM优势：多个分布的组合、速度快（EM算法求解）、最大数据似然概率GMM劣势：对初始化值敏感，容易陷入局部最优、需指定k个高斯分布；对非凸分布数据集效果不好。11、
kmeans的分类过程，用kmeans的数据有什么样的分布（高斯分布），loss函数是啥？见问题“9”12、
逻辑斯特回归和线性回归的损失函数？13、
正则化为什么能防止过拟合？(https://www.zhihu.com/question/)过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声. 正则化则是对模型参数添加先验，使得模型复杂度较小，对于噪声的输入扰动相对较小。正则化时，相当于是给模型参数w 添加了一个协方差为1/lambda 的零均值高斯分布先验。 对于lambda =0，也就是不添加正则化约束，则相当于参数的高斯先验分布有着无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练数据，w可以变得任意大不稳定。lambda越大，表明先验的高斯协方差越小，模型约稳定， 相对的variance(方差)也越小。
10、关键词
1、训练集测试集验证集划分方式https://www.zhihu.com/question//answer/
2、TPR（Recall）、FPR、ROC 、AUC(与准确率和召回率有关)http://blog.csdn.net/feiyang2010jin/article/details/
3、坐标轴下降法-&用来解决loss function对参数不可导时（此时梯度下降算法不再有效），求取参数更新量的方法坐标轴下降法和梯度下降法具有同样的思想，都是沿着某个方向不断迭代，但是梯度下降法是沿着当前点的负梯度方向进行参数更新，而坐标轴下降法是沿着坐标轴的方向。http://blog.csdn.net/ymmxz/article/details/
lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)坐标轴下降法和最小角回归法（http://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/）都是求解Lasso回归的方法。4、批量梯度下降算法BGD，小批量梯度下降法MBGD，随机梯度下降算法SGD的比较
http://blog.csdn.net/yMMxz/article/details/
5、学习率褪火 （衰减）--&没学习多少次都会将学习率减少（lr/decay_rate）6、多分类问题转二分类方法--&组合多个二分类器来实现多分类器，方法如下：a.一对多法（one-versus-rest,简称OVR SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。b.一对一法（one-versus-one,简称OVO SVMs或者pairwise）。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM，因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时，最后得 票最多的类别即为该未知样本的类别。c.层次支持向量机（H-SVMs）。层次分类法首先将所有类别分成两个子类，再将子类进一步划分成两个次级子类，如此循环，直到得到一个单独的类别为止。说明：LR的多分类也可以用上面的方法。http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af0fab001010ybp.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98bd.html
跳出局部极小值方法--&优化方法，如momentum updata、Adam等；调整学习率4、显著性检验5、线性回归、广义线性回归7、最小二乘误差及其概率解释9、LDA（二类、多类）11、类别不平衡解决方法：欠采样、过采样、阈值移动12、模型融合方法：bagging、随机森林、ADABOOST、 Gradient Boosting Tree前面两种是综合多个模型的结果；后面两个是重复训练Bagging--&模型融合（随机森林也属于模型融合）；有两种方法(bagging对朴素贝叶斯没什么用，因为NB太稳定，提升不大)ADABOOST（boosting一类的算法）的步骤--&重复迭代和训练；每次分配给错的样本更高的权重；最简单的分类器（如：线性分类器的二分类）叠加ADABOOST分类过程详细解释如下：先用一个简单的分类器将样本分成两类；为分错的样本分配更高的权重（初始权重设为1/N即可，N为样本数）；重复上次两个过程（再次分类，并为错误的样本设置更高的权重）；最后将所有样本数据正确分类后，将各个分类器叠加。Gradient Boosting Tree：和Adaboost的思路类似，解决回归问题。14、
决策树、随机森林、GBDT、XGBOOSTA、决策树（有监督学习）：
建立决策树的关键，即在当前状态下选择哪个属性作为分类依据。根据不同的目标函数，建立决策树主要有一下三种方法：ID3、C4.5、CARTB、Bootstraping：不需要外界帮助，仅依靠自身力量让自己变得更好。C、随机森林（bagging+决策树）：Bootstrap采样：有放回的重复抽样D、Adaboost：
教程第11节 决策树随机森林……pdf –p37E、
GBDT—梯度下降决策树（有监督学习）15、
熵 信息增益（ID3算法）、信息增益率（C4.5算法）、基尼系数（CART）教程第11节 决策树随机森林……pdf -p1016、
投票机制1）一票否决（一致表决）、2）少数服从多数、3）有效多数（加权）16、数值优化理论：梯度下降、牛顿、共轭梯度牛顿法（dk为更新量）--&引入了二阶偏导（Hessian矩阵）--&求解无约束优化（迭代的初始值一般是随机选取的）
缺点：不能保证Hessian矩阵（二阶偏导组成的矩阵）一定可逆
17、SVM、SVR、软间隔SVM、SMO18、SVM核函数核函数主要是将线性不可分的数据映射到高位空间再进行分类核函数的种类：高斯核是用的最多的核函数à对训练数据分类效果最好
高斯核的缺点：容易过拟合，需要更多的样本、泛化能力弱
19、距离方法：闵科夫斯基 、VDM、马氏距离20、K-means、KNN、LVQ、DBSCAN、谱聚类
21、降维方法：LDA、PCA、SVD22、特征选择方法：总体分为过滤型、包裹型、嵌入型（à基于模型的；如：正则化）Relief、LVW、正则化（L1/L2）特征选择的原因：特征存在冗余（特征相关度太高）、掺杂了噪声（特征对预测结果有负影响）L1正则化是截断效应（实现稀疏，把不相关的特征的系数变成0）；L2正则化是缩放效应，使最后得到的参数很小25、交叉熵？KL散度（也叫KL距离）？25、最大熵模型、EM(Expectation Maximization)算法最大熵模型的求解可以转化为对偶问题的极大化；26、特征--&数据中抽取出来的对结果预测有用的信息
特征工程--&使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥很好的作用的过程。27、交叉验证K折交叉验证（K-flod cross validation）http://www.cnblogs.com/boat-lee/p/5503036.html
将训练集分成K份；依次将第i（i=k,…,1）折作为交叉验证集，其余k-1折（除第i折外）作为测试集；总共进行k次，每进行完一次训练，都用test data去测试，得到k个准确率；最后取k个准确率的均值作为最后结果。28、过拟合和欠拟合欠拟合（under fitting）：参数过少，不足以表达数据的特征过拟合（over fitting）：参数过多，过渡拟合数据，泛化能力差（训练时的准确率很好，但测试的时候就很差）欠拟合解决方法：找更多的特征；减小正则化系数（二）深度学习方面1、MLP的BP过程？delta的意义？每一层节点的残差？2、max pool层怎么做的？3、caffe架构？caffe如何构建网络?4、去卷积过程（转置卷积）？http://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/
5、单个神经元是否线性可分（模式识别的概念，是否能用用线性函数将样本分类）？是否线性可分是对于样本集的;线性可分是数据集合的性质，和分类器没啥关系。可以通过线性函数分类的即为线性可分6、深度学习模型的发展？深度学习的评价标准？7、强化学习应用场景和方法？adaboost和cascade adaboost？损失函数有哪些？分类回归聚类的区别与联系？目标检测的三种方法？8、目标检测常用的网络,RCNN, SPP, Fast RCNN, Faster RCNN的区别？9、随机梯度下降，标准梯度？softmax公式？信息熵公式？10、SVM和softmax的区别？Svm具有附加稳定性，当样例满足边界条件时，该样例不会影响损失函数；而softmax将考虑所有的样例11、训练时，mini-batch与GPU的内存匹配--&训练网络时的mini batch是由GPU的内存决定的。12、正则化：正则化表现的是对高维度W的惩罚力度，当正则化系数（lambda）很大时，使w变的非常小，最终的结果是函数变得非常平滑。正则化系数（lambda）越小，拟合程度越高，效果越好。13、batch normalization中gamma和beta初始化为1和0，然后在训练中优化他们BN可以减少dropout（可以不要dropout）14、当训练到最后，loss值很大，但精度在上升？--&说明loss变化很小，需要增大学习率梯度爆炸（loss发散，出现nan）--&学习率很大，需要减小学习率15、如果loss开始一直不变，但是从某点开始下降的原因à因为初始值选定的不好，错误的初始值会让梯度一开始接近0。16、优化策略的比较：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074212.html
SGD--&Momentum updata--&Nesterov Momentum updata--&AdaGrad update--& RMSProp update--&Adam update以上都是一阶优化方法，对于二阶优化方法(BFGS和L-BFGS)，二阶优化方法不需要学习率这个参数，可以直接对目标进行优化。SGD:根据梯度直接更新wMomentum updata：不是通过计算得到的梯度直接更新w，而是增加一个变量V（定义为速度），改变了和梯度直接相关，再用V更新wNesterov Momentum updata:更新方式AdaGrad update：每个参数自适应学习速率的方法（因为参数空间的每一维都有自己的学习速率，它会根据梯度的规模的大小动态变化）长时间训练时，AdaGrad算法会发生什么？--&根据更新公式，不断有正数加到cache中，更新步长会逐渐衰减到0，最后完全停止学习。1e-7：平滑因子，防止除数变成0RMSProp update:解决了AdaGrad中会停止更新的问题Adam update:
adagrad记录的是梯度的二阶矩，并按指数和形式表示Momentum的作用：稳定梯度的方向17、模型集成先单独训练多个不同的模型；在训练时，将每个模型的结果取平均值即可。--&可提升精度缺点是必须单独训练不同的模型18、Cross entropy loss 和sigmod Cross entropy loss的区别？http://blog.csdn.net/u/article/details/
看博文里写的就没啥区别SmoothL1Loss
优势：smoothL1Loss在接近0的时候，看起来像二次函数SoftMaxWithLoss
19、没有隐藏层的神经网络是线性的，只能处理线性可分的问题（线性可分问题从二维角度看，即分界线是一条直线，多维就是存在线性超平面将其分类）。20、卷积神经网络中，在没有zero-padding的情况下,当输入为7*7,filter为3*3，stride为3是，这里的stride是不允许这样设置的，因为这样的话输出就是2.333*2.333（不是整数），所以zero-padding避免了这种情况的发生Zero-padding的另一种作者用，就是避免图像在卷积神经网络中向前传播时，图像提取出来的特征越来越小，zero-padding可以保证图像的尺寸。21、定位和检测的区别：区别在于要找的目标的数量；对于定位，图像中只有一个或一种对象，用框标出对象的位置对于检测，图像中有多个目标或多种对象。23、数据不足时：数据增强、transfer learning（fine-tuning：根据数据集的大小，训练网络的最后一层或者最后几层）、修改网络Fine-tuning:固定网络，即为学习率为0、需要训练的层的学习率比较高（原来训练好的网络的学习率的十分之一）、当预训练的层（中间层）需要改变时，学习率很小（如原学习率的一百分之一）24、goolenet和resnet中用到的结构（瓶颈结构 bottlenecks：输入输出相同）1x1的卷积层相当于全连接层--&遍历所有像素3x3的卷积可以替换成1x3和3x1的不对称卷积（inception v3）--&减少参数25、CNN中 卷积的实现傅里叶变换可以用于大卷积核的运算im2col（主要的）：caffe和torch不支持使用16位计算。26、WindowDataLayer（窗口数据），用于检测，可以读取hdf5数据。27、Caffe中的交叉验证？定义两个prototxt文件（训练阶段和测试阶段），train_val.prototxt和deploy.后者用于测试集中，测试阶段的train_val.prototxt用于验证。28、其他框架？Torch--&C和Lua语言写的，Torch中主要的是Tensors类TensorFlow--&pip安装，TensorBoard为可视化工具 ，支持多GPU，支持分布式训练（多机），支持RNNTheano、MxNet、29、语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）语义分割--&操作像素，标记每个像素所属的标签à不关心具体的类，同一类目标标记为相同的像素实例分割à 输出类别同时标记像素（同时检测并分割）--&关心目标的类，不同目标标记为不同的像素（同一类中的目标也标记为不同 的像素）分割时使用全卷积网络（以filter为1*1的卷积层替换fc层，操作每个像素）可以得到所有像素的标签，而不用先将图像分成许多小块，再通过卷积为块 的中心像素分类（这样就很耗时）30、反卷积（卷积转置）31、Spatial Transformer Networks（空间变换网络）32、无监督学习聚类等、PCA(线性的)自动编码器（Auto encoder）、Generative Adversarial Networks（GAN）（三）图像方面1、opencv遍历像素的方式？2、LBP原理？3、HOG特征计算过程，还有介绍一个应用HOG特征的应用？4、opencv里面mat有哪些构造函数？5、如何将buffer类型转化为mat类型？6、opencv如何读取png格式的图片？（我貌似记得opencv不能读取png格式的图片，好像每种格式图片的表头不一样，需要转化，给他说了半天他，他也没明白）7、opencv如何读取内存图片？8、opencv里面有哪些库？9、用过opencv里面哪些函数？（我顺带回答了一下canny，HR又问opencv里面有c-a-n-n-y有这几个字母的函数吗，尴尬。。。又问我如何自己写canny边缘检测算法）10、opencv里面为啥是bgr存储图片而不是人们常听的rgb？12、你说opencv里面的HOG+SVM效果很差？他就直接来了句为啥很差？差了就不改了？差了就要换其他方法？、13、讲讲HOG特征？他在dpm里面怎么设计的，你改过吗？HOG能检测边缘吗？里面的核函数是啥？那hog检测边缘和canny有啥区别？13、如何求一张图片的均值？（考虑了溢出和分块求解，貌似不满意。。。回头看看积分图里面如何解决溢出的。）14、如何写程序将图像放大缩小？（我回答的插值，不太对。。。比如放大两倍可以插值，那放大1.1倍呢，）--&放大1.1倍也可以插值15、如何遍历一遍求一张图片的方差？（回答的是采用积分图，并让我推导这样为啥可行。这个问题以前帮同学解决过。。。）（四）编程方面（C++/Python）1、
矩阵求最长连续递增的路径长度？à329. Longest Increasing Path in a Matrix https://leetcode.com/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix/discuss/
3、vector和list的区别？4、c里面有哪些内存申请方法？5、虚函数和纯虚函数的区别？6、重载、覆盖、重写的区别？7、用过C++11吗？用过里面的哪些？8、有哪些类型转换函数？以及用在哪些场景？9、用过GCC吗？会linux吗？10、堆和栈的区别？11、Python中定义类的私有变量？在变量前面加双下划线“__”，如：__x，则为私有变量11、请描述指针数组和数组指针的区别
指针数组：array of pointers，即用于存储指针的数组，也就是数组元素都是指针数组指针：a pointer to an array，即指向数组的指针还要注意的是他们用法的区别，下面举例说明。int* a[4] 指针数组 表示：数组a中的元素都为int型指针
元素表示：*a[i]
*(a[i])是一样的，因为[]优先级高于*int (*a)[4] 数组指针
表示：指向数组a的指针
元素表示：(*a)[i]
（五）开放性问题1、最后问面试官的问题（1）我以后的面试要注意哪些问题，提点建议？或为了更好地胜任这个岗位，我还需要补充哪些技能？ 入职后是否有产品培训和技能培训？（2）当感觉还可以时，就问公司培训制度，晋升机制，以及自己来了应该做什么，当感觉没戏时，就问，你给我一些关于职业的建议吧，以及怎么提升自己3、 HR面试（自己总结的）
期望薪资（2）
你理想的工作是什么样的？（3）
关于你以后的工作打算，你有什么想法？
职业规划（5）
做项目时遇到的困难及解决方法？（6）做科研辛苦吗？（6）
对公司的看法？为什么应聘我们公司？（7）
你在同龄人中处于什么档次 和大牛的差距在哪？（8）
你跟同龄人相比有什么优势?（9）
你除了我们公司，还投了哪些公司？说几个（10）
BAT之外，你最最想去的是哪家公司，为什么？（11）
如果我们给你发offer，你还会继续秋招么？（12）
【跨专业】本科+研究生在本专业学了多年，为什么没在本行业求职？（13）
【家离企业所在地较远】为什么想来xx地方工作，父母支持么？（14）
【对象】如果对象和你在意向工作地发生分歧，你怎么处理？（15）
优缺点？（16）
介绍你一次最失败的一次经历？（17）
介绍你一次最成功的一次经历？（18）
这份工作你有想过会面对哪些困难吗？（19）
如果你发现上司做错了，你将怎么办？
（19）你觉得大学生活使你收获了什么?
（20）你对加班的看法？
（21）当公司给出的待遇偏低不足以吸引到优秀人才的时候，你该怎么去招聘？这些知识点都是我自己总结的，包括HR面的问题。
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算法工程师过去这一年：理想很丰满，现实很骨感
本文转自100offer微信公众号【导读】人工智能火热的 2017 年，算法相关岗位无论在薪资还是受欢迎程度上，均在市场中名列前茅。但在 17 年整体算法岗求职市场排摸中，我们却发现到几位高薪入职新岗...
机器学习图像识别数据挖掘面试中 不会的&答错的&答得不好的 问题Mark1
博主非CS传统工科硕士一枚，硕士期间项目上和深度学习沾沾边。目前投的岗位差不多都是图像识别或者机器学习或者数据挖掘方向，几个面试下来，差不多都是没有下文了，怪不得被人只恨自己没有准备充分，在这里记录一...
几个图像处理方面的公司的面试经历
首先简单介绍自己的一些情况，本科是信息与计算科学专业，研究生是数字媒体技术和艺术专业，研究方向是图像处理。我主要是做图像分类以及视频内容分析的一些工作。因为对图像处理、计算机视觉比较感兴趣，所以想找一...
最全常见算法工程师面试题目整理
最全算法工程师面试题目整理(一) slade_sal 人工智能LeadAI沙韬伟，苏宁易购高级算法工程师。曾任职于Hewlett-Packard、滴滴出行。数据学院特邀讲师。主要研...
图像处理职位面试题（图像处理+c++）
http://www.csdn123.com/html/blogs/94.htm
【试题汇总】图像处理职位面试题库笔试题汇总(1)
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图像处理面试方法和前景
最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从...
一位算法工程师对自己工作的反思，写得挺实在的
算法、技术及其它在和刘同学长谈之后，我再次对前一段时间的想法进行了反思，结合聊天中的新感受，整理在这里。（注：标题里的算法，指机器学习算法，或者说“算法工程师”这个职位名称里的“算法”，不是“算法与数...
一个图像算法岗的面试总结
职业规划原因吧，耗时半个月的交接后，终于加入了裸辞大队，说句题外话，领导一再劝我找到心仪的再走，但是自己想着背水一战吧，如果有人也有这种想法的话，我觉得你可以等等，因为即使原单位帮你交了一个月的社保等...
值得记录的面试题目(算法工程师)
华电北风吹
天津大学认知计算与应用重点实验室
日期： 1、都知道小浣熊里面有n个不同的人物，但是一包小浣熊里面只会完全随机的放一张人物卡。如果想集齐所有人物卡片大概要吃多少...
图像算法工程师需要这样
一、算法工程师需要功底，包括数学理论、图像算法理论、编程能力二、算法工程师需要实践，需要结合实践提高算法实用性，包括准确度、实时性等三、算法工程师需要跟上学术前沿的脚步，不能吃老本，理论知识体系需要更...
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