未来星-图像算法研究员-AI实验室-技术委
1. 传统的 style transfer 的做法
https://www.zhihu.com/column/c_185430820
2. 输入一张二维的灰度图，然后逐个pixel用sobel算子计算灰度图像的梯度
图像作为函数，微分表示图像变化率，求偏导。
https://blog.csdn.net/qq_41921709/article/details/104280217
3. 霍夫变换直线检测的原理
https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/87907462
4. 深度学习抑制过拟合的方法有哪些
dropout，BN，regularization，early stop， data augmentation，lr warming up。
5. BN 的作用，BN 在 inference 的时候均值和方差是怎么用的？
对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。
而在测试时，比如进行一个样本的预测，就并没有batch的概念，因此，这个时候用的均值和方差是全量训练数据的均值和方差，这个可以通过移动平均法求得。
对于BN，当一个模型训练完成之后，它的所有参数都确定了，包括均值和方差，gamma和bata。
https://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/95970463
6. 如何实现 pytorch 里的 data loader？多进程还是多线程实现？
DataLoader能够为我们自动生成一个多线程的迭代器，只要传入几个参数进行就可以了，第一个参数就是上面定义的数据集，后面几个参数就是batch size的大小，是否打乱数据，读取数据的线程数目等等，这样一来，我们就建立了一个多线程的I/O。
7. 进程和线程的区别
8. python 为啥多线程无法利用多核计算资源？
python 解释器的全局锁问题
9. python 多线程和多进程一般开到多少？
10. 线程间的通信怎么做
11. 进程的内存分配，堆？栈？
12. 给定一个pixel转换函数输入是一个pixel，输出是某个转换的值，如果有一个很大的图片4K*5K 大小，想要对每个pixel依次操作得到返回的结果如何计算。设给定的转换函数是 def PixelTransform(pix): return something
def func(img):
n,m=img.shape
mp={i:PixelTransform(i) for i in range(256)}
for i in range(n):
for j in range(m):
img[i][j]=mp[img[i][j]]
return img
13. 如果PixelTransform函数接受两个参数pix和gamma，对一张给定的图片需要对每个pixel计算多种不同的gamma值得到结果，假设有k个gamma选项，最终得到k个处理后的图片，求着k个图片所有的pixel的均值。如果pixelTransform函数接受的输入是一个区域，这个算法还适用吗？
参考链接
http://www.liyongzhi.xyz/posts/2020/08/xiaomi/
https://www.nowcoder.com/search?query=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98&type=post
https://www.nowcoder.com/discuss/677744?type=post&order=time&pos=&page=1&ncTraceId=&channel=-1&source_id=search_post_nctrack
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