一面：過
平安科技一共就一面，但是之前要做乙個iq,eq測試，只要不是有太大偏差應該沒問題吧。
重要的事說三遍，沒問基礎，沒問基礎，沒問基礎。
1.giou loss主要是彌補iou-loss的什麼缺陷？請說明一下為了在two-stage裡面的效果沒有one-stage裡面效果好？
彌補了iou等於0的缺陷，並且增加了乙個距離的參考量，對iou等於0時，距離gd的bbox的遠近給不同懲罰。
因為one-stage直接**bbox，而two-stage會有乙個提取roi的範圍，例如rpn會先生成乙個框，進一步壓縮了範圍，導致公式中的gd與bbox不會太遠。
2.深度可分離卷積的主要作用是什麼？難道除了提公升速度，減少引數沒什麼別的作用了嗎？
先介紹深度可分離卷積，作用是減少參數量，並且可以提公升前項的速度。此時我回答的是增加channel之間的響應，畢竟每個channel都卷積產生了乙個數（並不知道答案，就是亂說）。
3.參加的比賽？為什麼人臉用的是殘差，不是最新的技術？如果是現在做，你會怎麼修改？
因為那時候並沒有養成去git上搜尋的習慣（主要就是不會，不會，不會，），如果現在做，會用一些執行緒的api，比如曠世等等。
4.專案中你用到的opencv，流程介紹一下呢？有沒有對匹配方便做了一下工作？
巴拉巴拉，爭論了一大堆，他說算了（就這麼算了？算了？算了？），沒有做匹配的，說自己訓練的是乙個特徵提取器，也不知道他有沒有懂我的意思，反正這個話題就過了。
當然還有一些別的問題，主要是這麼多，還是根據簡歷上寫的來問的，最後就過了。。。
平安科技NLP實習面經
一面 0.自我介紹 1.embedding word2vec，elmo，bert 2.整合學習 簡歷上有kaggle比賽 3.ner怎麼做，詳細一點 資料粒度，特徵融合，模型構建，模型蒸餾 二面 0.自我介紹 1.crf與hmm區別 2.crf狀態矩陣與轉移矩陣 3.為什麼lstm後要接crf，ls...
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