感觉没戏主要是深度学习以及并行的内容，面试官nice。不过我对并行计算这些底层的比较欠缺，所以终面感觉不好。
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Q：1， LR initialization BatchSize 分别对DL 的影响
2，Two stage object detection中，NMS怎么并行实现
3，MAP MLE的区别以及cnn的优化方式是MAP还是MLE
1，介绍下BN，原理、优点以及实现
2，bottleneck的实现
3，样本比较少时，怎么让分类效果更好
1，一个大int数组，所有数都在0～999之间。快速排序方法
2，tensorRT使用的情况
3，一个长方形板子，挖了一个圆形的懂，求一种切分方法，恰好讲面积等分。
1，c++ override和overload
2，一个班级，二三十个人脸的平均人脸，用深度学习怎么实现
3，cross-entropy的公式，softmax的公式
