来源：投稿 作者：LSC
编辑：学姐

1. 自我介绍

2. 介绍实习项目和比赛项目，讲了好多，30分钟

3. 检测的时候小目标比较多，一般怎么处理

(1)使用专门相关的模型，比如，YOLOv4-tiny、tph-yolov5和SSD等轻量级检测器通常会比较适合处理小目标。

(2)训练的时候调大img_size，但是比较耗显卡

(3)anchor_base修改anchor的大小和尺寸(根据调小)，anchor_point修改point的步长(变小)

(4)特征增强：针对小目标，可以考虑使用一些特殊的方法来增强目标的特征。比如，可以使用特殊的损失函数来惩罚小目标的预测误差，或者使用多尺度特征融合来增强目标的特征。

(5)数据增强: 数据增强：使用数据增强技术来增加训练数据的多样性，以提高模型的鲁棒性。比如，对训练图像进行随机旋转、缩放、平移等变换，以及使用不同的色彩空间等。

(6) 后处理技术：针对小目标，可以考虑使用一些后处理技术来进一步提高检测的准确率。比如，可以使用非极大值抑制算法来抑制多余的检测框，或者使用目标跟踪算法来跟踪小目标的位置。

4. 编程题给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: s = "abcabcbb"

输出: 3

解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。

示例 2:

输入: s = "bbbbb"

输出: 1

解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。

示例 3:

输入: s = "pwwkew"

输出: 3

解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。

示例 4:

输入: s = ""

输出: 0

0 <= s.length <= 5 * 104

s 由英文字母、数字、符号和空格组成

5. 反问环节

(1) 主要的业务，用的模型

(2) 需要学什么，做什么准备

(3) 总共有几面(4面)

(4) 其他候选人实习生的情况(基本人均顶会)

(5) 要有自学的能力，不要太频繁打扰别人，实在不会可以请教，公司有文档和资料可以学习

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