预言一下，哪些行业会变差

大佬们，我是双非本科，车辆工程专业，211硕士，机械工程专业，研究方向为烧结硬质合金（属于粉末冶金方向），现在距离秋招还有6个月，现在还能干点啥哎，有点迷茫😳，要学习一下理论力学，机械设计这样的专业课吗？现在忘的差不多了。

我觉得作为一名实习生，可以利用下班时间加强学习，让自己更快上手项目。每天抽出一两个小时复习基础知识，比如C语言和相关开发工具，同时多看看公司的项目代码，理解每个模块的作用。遇到不懂的问题先自己查资料，再记录下来请教同事。通过不断学习和实践，我觉得自己会更快熟悉项目开发流程。

算法： 一、算法题 & 代码思路滑动窗口最大值的解题思路是什么？为什么选择使用双端队列？双端队列维护了哪些内容、具备什么性质？口述讲解这道题的整体思路（被judge怀疑写力扣不够多了）八股：二、大大模型模型预训练流程一个开源大模型在预训练过程中会经历哪些步骤？你是从哪些方面、哪些渠道学习并理解这些预训练知识的？（可能这里开始质疑我有点背答案的逻辑了）BERT 和 GPT 架构最核心、最本质的区别是什么？四、简历拷打开始从项目去拷问：你所理解的视频理解是粗粒度总结，还是细粒度描述？能否捕捉动作的开始、过程、结束？固定摄像头场景单一有限，用大模型做事件判断性价比是否不高？简单任务（如闯入检测）是否用小模型、路由、MoE 架构更合适？这种情况下，使用视觉大模型（VLM）的意义在哪里？用大模型做数据预标注，为后续小模型服务，这套思路是否合理？大模型在工业落地中，真正的性价比体现在什么地方？五、反问1，公司业务是否会涉及视频细粒度动作理解？不只是判断 “动作是否发生”，还要精确识别动作发生次数，避免重复扣费、误扣费这类问题。回答：确实有这类细粒度视频理解与识别需求，核心是精准、不重复、不误判。目前业界 / 团队常用方案：用多个专用小模型组合，针对特定任务做定制化小模型。采用 MoE（混合专家模型） 架构，但不是简单路由，路由逻辑需要专门设计，用来解决特定任务。现在也在探索：利用大模型 / 大语言模型的能力，提升复用性，希望换任务也能快速适配，减少重复开发，因此在尝试搭建新架构。2. 关于细粒度视频数据 & 数据集构建训练这些细粒度识别小模型时，数据和标注是怎么获取 / 构建的？回答：采集行业真实数据主要流程：采集行业真实数据 → 交给外包公司标注（YOLO、分割等常规标注）。模型上线部署后，把线上回传的困难样本 / 错误样本再人工补充标注。整体思路：先众包 / 外包大规模标注再人工筛选、修正难例，是业界比较经典的做法。3，面试官一般怎么判断面试者有没有背稿、有没有用辅助工具？回答：看表达一致性真实做过的人，叙述风格、逻辑是统一的；背稿 / 套话，容易在切换问题时风格断裂、内容漂浮。看是否聚焦问题本身真懂的人会顺着问题深入聊；套答案的人容易答非所问、逻辑不连贯。紧张很正常面试少、科研多的同学容易紧张，多面几次就会像日常学术聊天一样自然。建议把面试当成和老师 / 教授学术讨论，懂就说懂，不懂就坦诚，重点看人岗匹配。大概率寄了，就当聊聊天

OPPO一面实习介绍，上色的损失函数，项目介绍，数据集，损失函数，有没有做轻量化？边缘模糊怎么办？会不会C++，落地部署传统的去噪方法，BM3D，WNNM脸上的痣怎么用传统方法识别出来？数学理论对学深度学习有什么优势？GAN的应用场景和优缺点OPPO二面项目(真实图像去噪怎么做，是否了解高光谱图像的噪声来源机理)，实习(做了什么改进)定了高目标实现了的事情，发不了顶刊的原因，拿了什么offer，职业规划，工作强度怎么看待？C和C++熟练嘛？工程部署落地出问题怎么办？算法部署到手机，封装成SDK，出现各种问题怎么办？OPPO26OPPO27届寻梦计划暑期实习3.6启动啦，26届补招也进行中tip...