面试了一个算法工程师，对他有下列印象：擅长使用tensort进行模型加速，但是公司业务提倡国产化，无法使用tensorrt加速。有rknn瑞芯微国产化芯片的加速经验，但只是预研。擅长使用unet进行医学图像分割，但这种技术在安防中应用较少，不太符合公司业务方向。与公司业务方向较为接近的点是，会使用yolo检测人体，并提取骨骼点做摔倒检测，这其实是一种行为识别，与公司业务方向接近。请分优点和缺点写一个书面的面试评价。

面试评价：

优点：
1. 熟练使用tensor进行模型加速
2. 具有rknn国产化芯片加速经验，对国产化技术有关注
3. 擅长使用unet进行医学图像分割
4. 会使用yolo检测人体，提取骨骼点做摔倒检测，这是一种行为识别，与公司业务方向接近

缺点：
1. 不能使用tensorrt加速，与公司业务提倡国产化不符
2. 医学图像分割技术在安防领域应用较少，不太符合公司业务方向
3. rknn加速经验仅限于预研阶段

总体来说，该候选人在模型加速和行为识别方面有所优势，但与公司业务方向的匹配度仍有待提高。

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这段文字描述了该应聘者完成了图像处理和图像识别算法的研究和开发工作。他使用了Python Keras/Pytorch开发并优化了实时目标检测算法和图像分类算法，使用tensorRT加速了算法，并封装了程序完成了相应的测试工作。

面试问题：
1. 你在研究和开发图像处理和识别算法方面有哪些经验？
2. 你曾经使用过哪些深度学习框架？
3. 你是如何使用tensorRT来加速算法的？
4. 你曾经封装过哪些程序？
5. 你有过哪些项目的测试经验？