笔试共22题，题型比较多，选择、简答、编程、开放逻辑题都有，笔试时长2h
对深度学习方面考察的比较多，包含性能评价指标、常见定义等
选择题与简答题
1.提高深层神经网络特征表达能力的方法（题目问的下列哪个方法无法用来提高）
a.增加层深度 b.使用非线性激活函数 c.增加隐层单元个数 都可以
2.假设一个聚类模型的标签是已知的，如何评价该模型性能
3.解释batch-normalize的原理和实现过程
4.为什么引入非线性激活函数
5.采用Hard Sample Mining技术可以解决什么问题
6.什么是交叉验证，为什么使用交叉验证
7.在目标检测中，召回率、精度、F1值如何定义
我做的时候在想精度到底是acc还是pre，最后觉得如果是pre就直接说准确率了，写了acc定义上去就不管了
8.沿负梯度的方向一定是最优的方向（一道选择题选错的说法，选了这个）
9.简述sift特征提取方法
10.下列算法中属于图像平滑处理的是
中值滤波
11.稠密矩阵A,B,C，三个 矩阵尺寸分别为m*n,n*p,p*q，且m<n<p<q，计算顺序效率最高的是
（AB）C
12.CNN里有哪些权重初始化方法
13.解释梯度下降、随机梯度下降、小批梯度下降的原理和优缺点
14.下面有关算法时间复杂度的论述，正确的说法是
算法的时间复杂度与选择的程序设计语言无关
15.在神经网络中，解释一下激活函数和softmax的区别
16.为了构建一个非常深的网络，常在卷积层使用“vaild”的填充，只使用池化层来缩小激活值的宽、高度，否则的话就会使得输入迅速变小。（判断错对）
错
17.已知中国人的血型分布约为A：30%，B：20%，O：40%，AB:10%，任选一批中国人作为用户调研对象，希望他们中至少有一个是B型血的可能性不低于90%，那么最少需要选多少人？
11人 1-0.8^n>0.9
开放逻辑题
设计一套技术方案对压疮进行定量分析
看到这一题我人也有点懵，往上面随便写了点考虑诱发压疮的各个因素，综合评判
编程题
1.找出一个连续子数组，要求该子数组中各大元素和最大
这题力扣做过返回最大和的，如果要返回子数组更复杂，做的时候就没管那么多了。。
2.找出目标target的索引，若没有，则返回-1
力扣原题
3.输入一个链表，输出该链表中倒数第K个结点
力扣原题
4.（最后一题）编写超大正整数类，支持加法运算
第一次接触这种，有点懵，不清楚java该怎么写，随便用python写了几句上去
好像把整套卷子完整复现下来了，记录一下，供后来的各位参考
