1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...

一面 + 二面 总计110分钟 全程无八股！12月22号 一面（约58分钟）全程拷打【项目+实习】，拷打比例如下：- 项目问了占比60%，实习占比40%- 手撕：合并两个有序链表（easy题，没啥可说的）12月23号 二面（约52分钟）23号上午发的二面邀请，然后约了时间。- 全程拷打【实习】- 手撕：二叉树的最大路径和（鼠鼠很久没有做过深搜的题了，上一次做这种类型的题，还是在本科打icpc省赛的时候，所以面试官点了了我2次，才AC掉😂）面完大约过了半个小时，HR打电话说面试通过，然后加了VX，要了个人资料，第二天发的offer。总结：研一的第一个大厂offer，面试体验极佳！面试官问的很有深度，全程都没有问八股，我爱团子！

hr好像都喜欢问别人值不值钱。

我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高