1.细问简历分割项目：
涉及到空洞卷积的优势（增大感受野、减少参数量）、减少参数量的方法、增大感受野的方法、做时间序列融合的方法（GRU、LSTM）等
2.写代码：mIoU
等待二面
快手 一面1.从头到尾过了一遍简历的三个项目
2.关于深度学习的基础知识：BN的方法和原理，如何缓解过拟合、如何处理类别不平衡等
3.C++中static关键字的特点
4.做题：前序中序遍历构建二叉树
1.细问前两个项目
2.做题：摩尔投票找主要元素
3.实习时间和实习规划是什么？
1.原来做深度学习为什么想做自动驾驶？
2.自动驾驶L1-L5的分级的概念和主要应用
3.特斯拉和小鹏汽车在L2上的应用
4.描述L2和L4级别自动驾驶应用
5.雷达点云数据和相机数据如何融合？
6.BN是怎么回事？
7.如何缓解过拟合和类别不平衡？
*8.tf1.x、tf2.x和pytorch的区别？为什么选择使用pytorch？
