此篇博客为自己在网上找的各个算法工程师面经帖子汇总（ 经本人验证实用有效）：
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校招计算机视觉算法岗，高频面试知识点
深度学习&机器学习基础
包括：
深度学习基础：
1*1 卷积的作用？
卷积核大小如何选取？
经典模型&&热门模型：
ResNet模型的特点以及解决的问题？
面试常问的经典模型？
机器学习基础：
L范数的作用？
如何找到让F1最高的分类阈值？
Python/C/C++知识：
1.Python的深拷贝与浅拷贝？
2.Python是解释语言还是编译语言？
3.C/C++中的new和malloc有什么区别？
模型部署：
1.模型参数计算？
2. 模型FLOPs怎么算？
图像处理基础：
1.模型训练时常用的插值算法？
2.常用图像增强的方法？
开放性问题：
1.黑盒系统如何去强约束与强优化？
2.非标场景如何沉淀？
深度学习&机器学习基础（二）
包括：
深度学习基础：
1.转置卷积的作用？
2.全连接层的作用？
经典模型&&热门模型：
1.MobileNet系列模型的结构和特点？
2.EfficientNet系列模型的结构和特点？
机器学习基础：
1.训练集/验证集/测试集划分
2.正则化的本质以及常用正则化手段？
Python/C/C++知识：
1.Python的垃圾回收机制
2.Python里有多线程吗？
3.C/C++中数组和链表的优缺点？
模型部署：
1.减小模型内存占用有哪些办法？
2.有哪些经典的轻量化网络？
图像处理基础：
1.RAW图像和RGB图像的区别？
2.常用的色彩空间格式
开放性问题：
1.如何对已有业务进行优化？
2.工作中业务侧/竞赛侧/研究侧的配比
深度学习&机器学习基础（三）
包括：
深度学习基础：
1.卷积有什么特点？
2.卷积的感受野
经典模型&&热门模型：
1.ViT（Vision Transformer）模型的结构和特点？
机器学习基础：
1.Softmax的定义和作用
2.交叉熵定义和作用
Python/C/C++知识：
1.Python中range和xrange的区别？
2.Python中列表和元组的区别？
3.C/C++中程序的开发流程？
模型部署：
1.算法模型部署逻辑？
2.影响模型inference速度的因素？
图像处理基础：
1.色深的概念
2.常用空间平滑技术
开放性问题：
1.竞赛侧与研究侧的成果如何沉淀到业务中？
2.如何扩展已有业务？
深度学习&机器学习基础（四）
内容包括：
深度学习基础：
1.CNN中池化的作用？
2.BN层面试高频问题大汇总
经典模型&&热门模型：
1.ResNeXt模型的结构和特点？
2.MobileNet系列模型的结构和特点？（二）
机器学习基础：
1.常用的距离度量方法
2.Dropout的作用？
Python/C/C++知识：
1.Python中迭代器的概念？
2.Python中dict（字典）的底层结构？
3.C/C++中智能指针的定义与作用？
模型部署：
1.GPU显存占用和GPU利用率的定义
2.神经网络的显存占用分析
图像处理基础：
1.图像高/低通滤波的相关概念
2.图像中低频信息和高频信息的定义
开放性问题：
1.AI算法如何赋能电商业务？
2.AI算法如何赋能传统工业？
面经汇总
包含内容：
C++基础、图像处理、机器学习、计算机视觉
