深度学习
1 你了解focal loss吗？
答：(1)alpha系数平衡正负样本，正样本为alpha，负样本为(1-alpha)
（2）gamma系数平衡难易样本，系数为（1-pt)**gamma，pt预测概率越大，说明越容易预测，属于容易样本，所以(1-pt)计算下来的权重值会比较小；pt预测概率越低，说明越难以预测，属于难样本，所以(1-pt)计算下来的权重值会比较大。
2 你了解transformer的qkv是什么意思吗，qkv怎么相互作用的？
答：(1)q是查询向量，k是键向量，v是值向量
（2）q叉乘k的转置，除以根号dk，再取softmax，得到注意力；将得到的注意力再叉乘v的转置
3 说一下BEV感知中2D->3DBEV空间转换的几种方法？
4 heatmap和直接回归的关键点检测方式相比有什么优点？
5 你用了什么剪枝方法，你了解他的原理吗？
6 你了解transformer吗，说一下它的原理？
7 你了解BEV感知吗？
8 你对目标跟踪了解吗，reID网络用的什么距离来计算两个目标的相似性？
9 你们是在什么平台上进行训练的，如何进行多机多卡训练？
10 说一下cuda编程怎么做的？写过吗？
11 你有过tensorRT使用的经验吗?
12 你对建图有什么了解吗？（可能是想问mapTR）
13 既然你说模型中用到了CSPDarkNet，那你说说CSPDarkNet的结构？
14 既然你说熟悉deeplab系列，那你说说deeplabv3+网络的结构？
15 resnet是解决什么样的问题的，为什么resnet能解决这个问题？
16 为什么DETR或者VIT使用了transformer结构，使用同样的数据，训练效果却不必YOLO效果好？
17 sgd，adaw的区别，你们是用的哪个，为什么？
18 为什么yolo比rcnn快？
19 anchor-based和anchor-free的区别？为什么anchor-free比较快？哪些场景适合使用anchor-based?
20 yolov8相比yolov5做了哪些改进？
21 你熟悉地平线芯片的量化流程吗？
22 你熟悉地平线芯片上推理的前处理过程吗？
23 防止过拟合的方法有哪些？
24 L1正则化和L2正则化的区别？
25 你用过哪些激活函数？
26 你用过哪些损失函数？
笔试
1 图像原地旋转90度？
2 有效的括号
3 爬楼梯
4 岛屿数量
5 前K个最大值
6 手写NMS
7 只出现一次的数字
C++
1 进程间的通信方式有哪些？
2 如何理解多态？
3 你用过智能指针吗？
4 如何动态分配内存？
