2024滴滴＆Insta360算法工程师面试题

主要观点总结

文章主要介绍了3D视觉知识星球的内容，包括加入方式、内部学习资源等，并列出了一些关于Transformer、ResNet、InceptionNet等的问题和算法题。

关键观点总结

关键观点1: 介绍3D视觉知识星球及相关内容

文章介绍了如何加入3D视觉知识星球，以及星球内包含的学习资源，如秘制视频课程、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。

关键观点2: 列举关于Transformer的问题

文章中提出了关于Transformer的五个问题，包括为什么使用LN而不是BN、如何缓解梯度消失和梯度爆炸等。

关键观点3: 介绍ResNet和InceptionNet

文章介绍了ResNet和InceptionNet的基本概念、结构及其在计算机视觉领域的应用。

关键观点4: 其他相关问题

文章还涉及卷积的变种、卷积的flops计算、C++智能指针、Mmcv的设计机制以及Cneter是否采用anchor free等问题。

文章预览

来源：  学姐带你 玩AI，作者：LSC 添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。 扫描下方二维码，加入「 3D视觉从入门到精通 」知识星球 ，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料： 近20门秘制视频课程 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！ unset unset 滴滴 unset unset 1.Transformer为什么用LN，不用BN？ 2.Tranformer是怎么缓解梯度消失和梯度爆炸？ 3.介绍ResNet和InceptionNet 4.介绍diffision 5.算法题 L = [2, 3, 1, 1, 2, 3]，从下标0开始，最少第几步可以走到队列末尾。 做法是BFS unset unset Insta360 unset unset 1.卷积有哪些变种？ 2.卷积的flops怎么计算？ 3.C++智能指针有哪些？ 4.Mmcv的设计机制 5.Cneter是anchor free吗？它的loss函数是怎么设 ………………………………