1）从霍夫变换算法到经典的LSD传统算法，后来改进很多，但是效果都和LSD差不多，而LSD又比霍夫变换牛2）2018年开源了一个直线检测的数据集wireframe，从此很多关于端点预测的2阶段，和2阶段网络设计出来，预测端点，或预测中点，方向和距离啥的。3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...

1）云计算的三兄弟分别是 IaaS、PaaS 和 SaaS。所以一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。2）infrastructure as a service IaaS，platform as a service PaaS，software as a service SaaS3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...

1）深度学习和机器学习在互联网大厂中的笔试，或者面试都会遇到的知识点2）没事来看看，总会有用的3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

1）transformer是BERT的基本结构，self-attention又是transformer的重要核心，transformer比CNN,RNN,LSTM牛逼多了，BERT是预训练大模型。2）Tranformer已经在CV中开挂了，所以不只是NLP里面有这个玩意3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

1）DDP模式相比于DP模式呢，它的GPU利用率高，不需要每次都复制模型，所以不会发生阻塞，速度极快3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...

（1）找工作投简历的话，你要将招聘单位的岗位需求和你的研究方向和工作内容对应起来，这样才能契合公司招聘需求，否则它直接把简历给你挂了（2）你到底是要进公司做推荐系统方向？还是纯cv方向？还是NLP方向？还是语音方向？还是深度学习机器学习技术中台？还是硬件？还是前端开发？后端开发？测试开发？产品？人力？行政？这些你不可能啥都会，你需要找准一个方向，自己有积累，才能去投递，否则面试官跟你聊什么呢？（3

c/c++：原码，反码，补码和常见的数据类型取值范围，溢出

Oracle数据库：创建、修改、删除、使用同义词synonym和索引index

大数据：spark内核调度，DAG，job，宽窄依赖，stage阶段，内存计算管道，并行度task数量

计算机网络4小时速成：应用层，cs模型，p2p模型，DNS域名系统，文件传输协议FTP，电子邮件SMTP，万维网HTTP，动态主机配置协议DHCP