面经 | 阿里巴巴计算机视觉算法实习生
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来源：https://blog.csdn.net/qq_33638791/article/details/79802934
由于简历里写了自己相对于目标检测，计算机视觉方向了解的多一些，所以基本上没有问传统的ML算法，一共面了23分钟，基本上就凉了。
DL方面（15分钟）
1.介绍一下faster rcnn
这里我是顺着从rcnn开始一把梭说到fatser rcnn的
2.fatser rcnn是怎么进行feature map选取的
3.fatser rcnn 里的 anchor 有什么用，怎么进行不同的box进行提取的
4.yolo和faster rcnn有什么区别
5.你知道哪些激活函数，都有什么用？改进了哪些地方？
6.CNN里常用的梯度下降方法都有什么？（这里问的应该是优化器，比如AdamOptimize什么的）
7.池化层是怎么进行反向传播的？
项目方面（5分钟）
1.说一下你最近做的项目，有哪些觉得不错的做法和创新？
2.你项目里有个验证码OCR的，能介绍一下你怎么开始训练的，设计网络的？你这里的验证码为什么不分割就可以识别，解释一下？为什么不选择分割？
数据结构（3分钟）（PS：感觉面试官对我期望有点高，所以这里问的有点可怕，让老哥失望了）
1.会写红黑树不？会红黑树的操作么？（不会）
2.会证明匈牙利匹配算法或者任何一个二分匹配算法吗？（不会，emmm，老哥我没打过ACM）
3.OK，那你会证明Dijkstra算法吗？（会）
老生常谈：你还有什么什么想问我的？
PS：这里我当时面试前想问的是，你们这边是什么组，主要做什么的，这个和我的方向契合度高不高，类似于这样的，也推荐大家以后这样问，显得比较积极。
事实上：老哥，对不起啊，耽搁你这么久，非常感谢你陪我说了这么久的话，我也是第一次面大厂，我没有那么好的数据机构功底，已经很荣幸了。我这边会挂掉么？（想想都羞耻）
面试官：这边还需要和其他同事商量后给与答复。（然而一天了我官网简历状态还是简历评估，据说会有个评级分数的，当然也确实不知道是哪个部门打过来的电话23333）
还有心态不好，据女票说全程面红耳赤还发抖的那种，希望下次自己可以变得更强些，起码就表现上镇定一些，说话不会语无伦次。
来源：cver
1. 自我介绍
2. 介绍简历上的项目
3. 介绍一下LR及其损失函数
4. 类别不平衡怎么解决的？
5. ResNet的特点有哪些？
6. 为什么要使用1x1卷积，哪些情况可以使用1x1卷积？
7. 支持向量机(SVM)的原理
8. SVM有哪些核函数？
9. 手写计算AUC曲面面积的代码（伪代码也行）
10. 如何解决过拟合？
11. 讲一下随机森林(RF)的原理
12. YOLO中如何通过 K-Means 得到 anchor boxes？
13. ReLU有哪些变体？
14. BN和GN的区别？各有什么优缺点？
15. 主要用什么语言？（答：C++）
16. 线程和进程的区别？
17. C++的指针和引用有哪些区别？
18. 静态变量可以类内初始化吗？
19. 虚函数表是干嘛的？
20. 介绍一下快速排序原理
21. 为什么需要四次挥手？
22. Python中的对象(Object)和C++中的对象有什么区别？
23. Python的 lambda用过么？
手撕代码
24. 将n个有序链表合并成一个链表（LeetCode No.23）
Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its
complexity.
25.寻找最小连续子序列，返回序列和，以及子序列起始索引和结束索引
---End---
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