本文记录了一位研二模式识别专业的女生在北京进行图像算法实习面试的经历。面试中，面试官详细询问了她的手势识别项目，涉及深度学习、3DCNN、卷积LSTM等技术，以及OCR字符识别。尽管面试者对项目有一定了解，但在一些技术细节上表现不足。面试后，她总结了面试教训，包括对项目深入理解、简历真实、算法准备、机器学习基础知识巩固等方面，并计划加强学习，以备下次面试。
目前研二，女，模式识别专业，北京，为了方便明年找工作去试了试投实习。第一次实习面试，也不知道怎么准备，直接就去了。昨天问了问，面试挂了。还是打算记录一下面试内容，为以后的面试积累经验，也可以刺激一下自己好好学习。
从研一开始做一个手势识别和one-shot learning的项目，所以简历也是主要写了这个。项目是用深度学习做的，所以除了上课，传统算法还是掌握不牢固，简历里没有明确写熟练掌握哪些经典算法，就只是说了对某些深度学习常用的网络已经tensorflow比较了解。
第一次去面的这个公司特别小，总人数加起来没有十个人，招聘要求是熟练使用c++, 熟悉opencv, 但是我只会python,c大学用过，现在只会读不会写了= =。面试是boss直接面的。一对一。拿着我带过去的纸质简历就开始问了。以前没去面试过，不知道流程，我以为还有自我介绍，但是这个面试官一上来就直接问我项目了，还问的特别特别细，大概半小时都在问我项目的细节、流程、网络等，最后问我聊不了解OCR字符识别，给我一个聊天界面的截图，让我想想用深度学习的方法怎么把聊天的文字识别出来。先从项目说吧。
首先问我手势识别的数据是什么数据，我说是深度数据，然后给他讲了下彩色数据和深度数据的区别，以及深度数据在手势识别中的优势（其实根本原因是甲方爸爸要求我们只用深度数据= =）然后他还问了我们的数据集规模，数据集是我们实验室自己录制的，比较了解，详细说了说，还说了手势统一帧数的方法，还问我手势识别准确率怎么计算的，我说是做了七次交叉验证的平均结果。然后，就开始让我画
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