疫情期间、工作越来越难找。只有不断提升自我，让自己变得更加优秀才行。万事开头难，好事多磨，加油！
1.常用的图像空间。
RGB、HSV(H：0-180，S：0-255，V：0-255)、YUV、HIS、YGrcb
2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。
（1）K-mean：优势：如果样本集是团簇密集状的，K-means聚类方法效果较好。
缺点：①、对于条状、环形状等非团簇状的样本集，聚类效果一般；
②、对于事先给定的K值、初始点敏感，不同K值、初始点可能导致聚类得到结果差异较大；也可能因为初始点分属同一类，导致最后结果陷入局部最小值，无法达到全局最优解。
3.请描述以下任一概念：SIFT/SURF LDA/PCA
4.请说出使用过的分类器和实现原理。
Random Forest的随机性表现在哪里。
Graph-cut的基本原理和应用。
GMM的基本原理和应用。
8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。
数学知识：
1.贝叶斯全概率公式题。
2.最小二乘拟合的公式推导和代码实现。
3.数论or组合数学题。
白板编程：
1.图的遍历
思路：深度搜索DFS和广度搜搜BFS
2.网格搜索：给一张二值化图片，用1~n标记不同的连通域。
思路：可以采用最简单的四领域搜索。
3.代码实现HSV图的直方图表示，已知H bins=8 S bins=4 V bins=2
开放问答：
1.怎样在一张街拍图像中识别明星的衣着服饰信息？
2.上衣纯色，裙子花色，怎样做区分？
3.怎样判断一张广告图片中是否有文字信息？是否用到OCR技术？怎样应用？
4.给一张二值化图片(包含一个正方形)，怎样识别图片中的正方形？如果图片污损严重，怎样识别并恢复？
5.简述图像识别在移动互联网中的应用。
（待完善）
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