图像相关面经总结

不知道图像相关的面经发哪，就放到数据科学的类别里吧

最近面了些做图像的组，现在还在找的过程当中，地里很少有关图像方面的面经，特做一些简单的总结，希望有帮助，顺便求大米（买的水马上喝完了，求米看帖）

1： 传统的机器学习方法： 有根据简历项目用的算法进行细问，比如线性回归，问到过线性回归有什么假设条件，进一步，如果数据是非线性的，可以用线性回归吗？如果回答可以会追问怎么个做法。总之，传统机器学习各个算法的优缺点以及应用前提需要提前准备好

2： 深度学习算法
深度学习算法的准备，一些基本概念一般都会问到，比如怎么设

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ect tracking
这部分也有些深度学习算法，但是相反很多的问题是涉及到correlation filter tracking 方法以及变种，特别也注意不同跟踪算法对不同大小目标，不同遮挡情况，以及不同运动速率的目标跟踪的大概性能。

如果对做图像方面的朋友有帮助，希望赐，大米，大米，大米。。。。大米没有？，小米，小米也行。。。。。

同学，你这是Computer Vision和CV深度学习算法方面的面试吧？这方面的职位情况如何？大厂招这方面的人么？

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