腾讯面试——AI岗
（1）腾讯TEG提前批二面挂：
一面：项目+扩展机器学习的基础知识（k-means，svm，LBP算子，mobilnetv2和v1的区别，主流的网络）+一个代码题
二面：项目+基础知识：这次面试失败是我拿到后面offer的关键，有一个问题我在后面被反复问到：目标检测中如何解决目标尺度大小不一的情况）+基础知识（pooling反向传播，python拷贝文件）
（2）腾讯AI Lab正式批口头offer
一面：主要是项目，然后基于你的项目做扩展提问
二面：coding test（三道：深度优先搜索相关，网格最短距离，numpy实现CNN）
一面
当天早上面试官加了我微信，然后我们的面试用微信语音进行，开始前发了一个链接过来在线写代码。先写合并两个有序数组，接着写合并n个有序的数组，假设总共m个数，讲了一个思路两两合并直到只剩下一个数组，分析一下时间复杂度（MlogN），面试官不满意，然后想了一下说了另一个思路，用n个指针开始指向各个数组的首端，用一个优先队列维护他们的最小值，每次拿出最小值的指针然后插入该指针的下一个值。他又问了一下优先队列什么实现的？堆。那好自己实现一个堆写完这道题。最后发现时间复杂度还是 MlogN。
问了一下word2vector和glove的区别
问了word2vector的实现细节
讲一下层次softmax和负采样