计算机视觉算法岗面经:商汤/滴滴/腾讯

视学算法

共 1865字,需浏览 4分钟

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2021-10-12 18:45

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重磅干货,第一时间送达

作者:南华是条街  |  转载自:CVer (源:知乎)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/108766276

个人情况:末流985大三在读,大三下没课所以去找了一波实习。项目方面主要是图像识别与模型压缩知识蒸馏,一篇1作论文在投。其他专业排名、获奖情况、文体方面不赘述


商汤:二面挂。被告知待综合评定,应该就是委婉地挂了55


1. 介绍项目,你负责哪一部分,用了哪些tricks

2. BatchNorm的作用,与GN的差别

3. VGG的参数量,如何计算参数量、计算量,举例说明

4. Resnet介绍一下

5. 介绍论文,论文的idea,处理过程,实验结果

6. 几种激活函数,区别和作用

7. 实现快排

8. 实现HashMap


问题记得不是很清楚了,问题基本都是出自于项目和论文,HashMap我写完被告知写的太复杂,代码可读性不高55


滴滴:一共三面,收到offer


  1. 项目介绍

  2. 你所负责的网络结构的特点

  3. 为什么用卷积替代池化

  4. 卷积的优点,池化的优点

  5. 对数据的处理

  6. 介绍了数据采集和划分的过程,交叉验证函数,参数的意义

  7. Grad-cam可视化如何实现

  8. 随机森林

  9. 论文介绍

  10. 你说到中间层特征,fsp矩阵是什么

  11. idea怎么来的,实现的过程,实验结果

  12. 算法:岛屿数量问题

  13. 算法:数组求第k小数字的下标

  14. 算法:一个矩阵,在时间的O(1)的条件下实现查找. solution(x,y)表示[0,0]与[x,y]所圈定的矩形中每个像素点的值之和

  15. 算法:一个矩形由左上角坐标右下角坐标表示,求两个矩形的交集


三面是leader面,也会问项目和论文,不同于一二面的地方是,没有专门考算法题,并且抛出了许多关于合作意识等方面的引子。我知道第三面是leader面,自我介绍也介绍的比较全面,不像一二面只介绍专业、项目、论文,还把奖项、管理任职、文体也介绍了。比如关于合作方面,面试官问你在项目中是如何与队友进行配合的,我当时的回答就介绍了一下实现grad-cam算法和生成label的csv是怎么分工合作的,但我感觉项目中不好说明我组织合作这一方面的能力,又引出了数学建模,这一比赛就可以很好的说明了。


滴滴面试的大部分是时间都是在介绍项目和论文,特别细,必须得自己做了并且整理过才行。


论文介绍基本就是从idea的来源,对应introduction和related work,也会大致介绍这方面的研究状况,也会说明一下自己对这一问题是如何思考的,如果面试官研究过这一方面,介绍起来是很投缘的。其次是实现过程,对应proposed method,中间面试官会跟紧你的介绍思路,不懂也会提出问题,这里很难介绍清楚,因为毕竟是你自己的方法,如何介绍需要提前准备。最后是实验结果,数据集,网络结构,实验结果评估,针对实验结果面试官也会发问。


算法面试的时候面试官会一步步引导达到最优解,好评~


腾讯(算法安全岗)


面的某实验室团队,一面面试官告知仅一面,1h30min,不是CV岗位,偏安全岗,为何投是因为我的细分专业是安全hhhhh


结果是挂了,但是问问题的全面程度真的绝了,计网-操作系统-前端-安全-传统机器学习-深度学习-算法..


  1. 自我介绍(专排、比赛、奖学金、项目、论文)

  2. 项目中有提到随机森林,介绍一下(boosttraping,决策树评估指标,评估选取重要特征)

  3. k-means过程

  4. PCA过程

  5. 项目网络结构,不同点

  6. 为什么需要三次握手

  7. 比赛中有微信小程序,介绍一下,问一下前端的基础问题

  8. 汇编中函数几种函数调用的方式,区别,VS的默认调用方式是哪一种

  9. 函数调用栈变化过程

  10. 算法:除了一个数出现了一次,其他数字出现了两次,找出这个出现了一次的数

  11. 算法:数组中找出多组三个数abc,a+b+c=0

  12. 开放题:给定一堆二进制代码,进行辨别


后面了解这个实验室大多是找研究生,只是给了我这个菜鸟一个面试机会。算法题由于都是经典题,第一时间回答了出来,还被夸了一波,后面总结,主要挂在面试题的广度,很多地方自己以前做过但是没有专门去总结反思,给面试官介绍的时候介绍的太简单了,给人一种掌握不当的印象。


另外还有一个联想实验室的offer,但地处深圳,疫情比较严重,就放弃了。


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