本文主要是介绍Horizon提前批面试凉经，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一面：1h
0.自我介绍
1.两个项目介绍（难点，学到了什么。量化算法三步骤，定点浮点的问题，静态图与动态图）
（1）还是NNIE项目中的三个坑：malloc动态分配内存的时候对于string类型需要memset初始化，不然的话会产生内存不对齐的情况，发生段错误；还有运行mobilenetv1/v2的时候，因为原始的代码中输出FC层的维度是W，结果用imagenet数据集出来只有1维，而不是1000维，这里原因是mobilenet的结构，先进行spatial维度WH的卷积，之后是在C通道维度上进行操作输出，所以改成C通道输出，发现还是对不上，因为上面的数据时4字节对齐的，所以需要乘上4才能得到正确的特征向量输出。
（2）量化三步骤：1.模拟定点的浮点量化，ste操作只有前向，ste不进行反向传播，浮点数乘以128，即移位，四舍五入到整数，在int8的数据范围之内，clip，最后再乘以128，这样就可以精确地使用浮点来模拟定点。此时的BN虽然说不对他进行量化操作，但是在第一步的时候还是有在conv层计算，只不过又要把BN还原回来而已；2.吸收BN，BN和weight，bias之间没有线性的关系，如果我们把BN作为浮点的时候（第一步）的参数估计出来，然后把BN吸收到最近邻的conv层中，我们进行一个偏移值估计，再进行finetune，得到的模型还是有ste这个op，还是模拟定点的浮点；3.最后我们需要把ste全部给并到weight当中去，实现完全的定点，再改变layout操作，就能送去编译器编译成能部署上板的模型。
2.知道哪些常见的排序，快排的时间空间复杂度，什么时候会有最坏的时间复杂度。
nlogn， 最坏时间复杂度O(n^2)，当需要排序的数组已经是一个有序数组的时候，eg：1,3，5,6，8。我们选择最后一个作为pivot的时候，那么每次分区得到的两个区间都是不均等的，我们需要大约n次分区的操作，每次分区平均要扫描n/2个元素，就变成了O(n ^2)
4.用c/c++实现python中的list列表
5.二叉树的中序遍历
二面：1h15min
0.自我介绍
1.无人机项目
2.二叉树后序遍历
3.LRU缓存，查找，插入，删除，链表和哈希表实现
4.量化训练项目tricks原理，为什么要用？warmup，mixup原理
5.softmax原理，为什么是类别的后验概率（贝叶斯准则，最大似然估计）推导公式
6.数据增强和正则化的关系，为什么数据增强可以达到正则化的效果。
总结：刷题刷题刷题，基础基础基础！算法题和数学推导都没做好，一定得花功夫去补算法题
这篇关于Horizon提前批面试凉经的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
