准备了很多机器学习的知识，一面偏计算机知识，二面偏图像处理，基本没问机器学习的，除自己简历相关外的问题记录：
一面：
1.你了解线性回归么，能不能简单介绍下？
2.逻辑回归和普通的线性回归有什么区别？
3.梯度下降法有什么缺点？
4.了解红黑树么？二叉树和红黑树的区别？
5.有两个不同分别率的图片，如何找到同一个物体？
6.在n×n的网格中(无坐标方向)，从一个顶点到另一个顶点(对角线上)出发，有什么策略保证不会走到出发点？
7.如何利用AI实现自动推塔游戏(如王者荣耀里推塔)，如果让你实现，你的步骤是什么？
二面：
1.你知道哪些图像提取感兴趣区域的方法？
2.你知道哪些opencv中常用的图像处理函数？
3.边缘检测的原理是什么？
4.sift算法的原理是什么？
5.卷积核是什么？
6.如何选择卷积核大小？
7.池化层的作用是什么？
8.你们是如何提高模型的效率的？改参数？改损失函数？
9.有没有自己设计过损失函数？
10.图像的并行处理算法了解么？
11.图像语义分割是什么？
12.强化学习了解吗？
标签：二面,AI,什么,建模,推塔,卷积,算法,OPPO 来源： https://blog.csdn.net/zhou4411781/article/details/98483173
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