别人的【计算机视觉算法岗面经】“吐血”整理：2019秋招面经

别人的【计算机视觉算法岗面经】“吐血”整理：2019秋招面经

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相关链接：【计算机视觉算法岗面经】“吐血”整理：2019秋招资料

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//2018/09/28

当初开始面试时就想着，以后我一定要写一篇面经，现在是来还愿的时候了。

首先，嗯，非常感谢牛客平台，提供了很多信息啊。而且去年11月曾报名左神的课程，非常感谢左神啊！课程相当值啊，你见过用1分钟吃完饭接着讲课的老师吗！你见过自己加班加点也要把所有内容都讲完的老师吗！左神就是啊！而且左神唱歌也好听啊！有次我第一个去了直播间，听了左神唱歌啊！而且自从听了左神讲的各种排序算法后，再也没有忘记过，墙裂推荐啊！（嗯，不用给我广告费）

好了，不扯了，开始整理面试记录。（回归严肃脸）

分为两部分内容，先写秋招正式面试记录，后面是春招实习面试记录。

实习面了6家，秋招面了21家。还有很多被筛了简历或者笔试没过的，后面的面试也不怎么打算面了，就先这样吧。

嗯，不要问我最后结果，大家看看面经就好，这样就避免了秀的嫌疑，毕竟我非常害怕批评，你批评我我也不敢还回去。当然，你要是非要问，那我只能唱一句暴露年龄的歌词“不要问我星星有几颗”。

还有，整的一些秋招面试资料，放在我的博客了，放上链接（我就是那个链接），大家有想看的可以看看（欢迎大家点赞关注，啊哈哈哈哈哈）这个帖子只写面试记录了。

一些其他的建议，给同届或者其他学弟学妹（一家之言，不喜勿喷，嗯，喷了我也不敢拿你怎么样）

1. 简历：不要写太多与应聘岗位无关的信息，比如个人信息、爱好写了“很多”的，这样一般是为了增加简历内容而写的，自己都认为比较水，何况面过这么多人的面试官呢。当然除了真大神（论文、项目、实习等言简意赅，亮点突出）
2. 简历项目实习：介绍了方法、工作，总要写你的输出吧，以结果为导向，总需要一个量化你的能力的点吧。
3. 海投吗？看个人精力了，毕竟是多一次机会。我个人是投了很多的，一方面是想积累经验，另一方面给自己多个机会，毕竟你不知道哪个机会恰好就是你的人生际遇。
4. 提前刷题，毕竟笔试有编程，面试也会手撕代码，即使是电话，也会让你讲思路，刷题才是硬道理，可以多关注动态规划的题目，大部分都是这种题。
5. 春招尽量去实习，尽量早去实习。一是可以转正，二是你秋招的一个资本，三是提升能力的话，好的实习远比自己闷头苦学要快很多。
6. 努力很重要，“大部分”原因都是不够努力，努力让自己变得幸运。
7. 没想好，就先这样。

一、秋招

以下排名不分先后，哼

1、美团

美团AI提前批专场面试

1.1 美团平台

16:15-16:50

1. 视频分类难点有哪些
2. 项目相关
3. 你在团队都负责什么？
4. 你细粒度分类调研情况如何？
5. 给你一个场景：超市，需要上万种物品目标定位检测、识别，需要细粒度分类，如何处理给你一个场景：
6. 如何划分一级标签、二级标签的？人工还是？
7. 论文你有吗
8. 你知道attention起源是用在哪里？pixel还是frame，是soft还是hard
9. 介绍下都有哪些优化？
10. 项目相关
11. 你毕设做的什么？
12. 那untrimmed和trimmed，你认为untrimmed的难点是什么？
13. 其他项目都是偏工程的，那还有算法吗？
14. 你对美团技术有什么了解
15. 你职业规划是什么？做研究？做业务？做基础平台？
16. 你还有什么要问的？

1.2 无人配送

15:17-15:27

1. 自我介绍
2. 那你这个项目咋么做的？
3. 你们做了哪些改进，有改进网络结构吗？
4. 有什么提高吗？
5. 数据集
6. 项目相关
7. 你做的工作有哪些？
8. 你对这边的了解有哪些？
9. 你想做哪些工作？

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2、大华

2.1 一面

13分钟

1. 自我介绍
2. 详细介绍项目怎么做
3. 项目相关
4. 网络用的损失函数是什么
5. 还有用什么损失函数吗？
6. 监督信息是什么

2.2 二面

37分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目、数据集
3. 讲一下毕设，什么时候开始
4. 效率问题
5. 比赛工作内容分配、几个人等
6. softmax loss
7. 全连接的作用
8. GD、SGD、mini batch GD的区别
9. 用什么语言，C++代码量有多少
10. static
11. 结构体占多少字节
12. 函数中的局部变量在内存中如何申请
13. S3D了解吗？
14. 你什么时候接触深度学习的？实验室有几张卡？老师做什么的？
15. 图像处理学过吗？
16. 边缘检测算子有哪些
17. 霍夫变换
18. 已经有毕业资格了吗？
19. 直方图是什么？
20. 做目标检测的话，数据集用什么
21. 你们与前面几名的差距是多少

2.3 HR面

13分钟

1. 自我介绍
2. 对这个岗，你有什么优势
3. 你自己技术方面的优势
4. 比赛的工作内容分配
5. 工作地点
6. 对大华有什么了解
7. 实验室情况

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3、CVTE

3.1 一面

23分钟

1. 项目
2. 项目巴拉巴拉
3. 传统图像处理、边缘检测
4. canny算子是怎么做的？
5. 传统机器学习有了解哪些？
6. 说一下SVM核函数
7. PCA：SVD分解
8. 霍夫变换
9. 过拟合
10. L1、L2范数，L1趋向于0，但L2不会，为什么？
11. 偏差、方差
12. inception v2、v3区别
13. resnet好处
14. 为什么用LR，不是0-1
15. sigmoid优缺点
16. 讲一下LSTM
17. 你有什么问题

3.2 二面

32分钟

1. 讲一个你觉得最满意的项目
2. 介绍比赛是怎么做的
3. 你做了那些工作
4. 你认为你在团队中排第几
5. 你还有那些工作
6. 你们这个项目可以用在工业界什么地方？
7. 图像的特征提取有哪些算法
8. 那你知道他们的适用范围、优缺点吗？
9. L1 L2范数了解吗？区别
10. 偏差是什么
11. 余弦相似度距离和欧氏距离的区别？
12. 你知道其他距离度量公式啊？
13. PCA
14. 你认为深度学习是最好的方法吗？
15. 那你觉得哪些时候不能使用深度学习
16. 给你一个烤箱，你需要识别烤箱中的食材，怎么去做？
17. 没有数据怎么办
18. 如果数据不好怎么办，数据不均衡怎么处理、只有少量带标签怎么处理
19. 模型不好怎么办，效果不行
20. 烤箱设备升级，照明、摄像头位置等提高，但是原有的模型准确率却下降了。怎么办
21. 你有什么问题

3.3 HR面

35分钟

1. 之前两面打分，为什么
2. 找工作的情况，有没有offer
3. 意向公司、目标企业
4. 找工作的标准
5. 对实习公司的评价
6. 那为什么不留在实习公司
7. 最好、成功的一件事
8. 最大挑战的一件事
9. 失败的事情或者说没有达到期望
10. 自己有做过哪些分外之事
11. 家庭情况、工作、性格、身体、年纪
12. 父母谁对自己影响比较大
13. 父母对你的期望
14. 至今为止对你帮助最大的一个人
15. 至今为止对你影响最大的一个人
16. 哪个时间段压力比较大，身体、心情
17. 5-10年的人生规划，事业和家庭
18. 人生理想
19. 拿到offer，为什么不来
20. 来了，为什么后来又离职
21. 期望工资、地点、工作时间
22. 同一批同学工资比你高，你怎么看
23. 最后没拿到offer，你认为为什么
24. 自己做过哪些重大决定
25. 在哪个领域有深入的了解
26. 有哪些兴趣爱好

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4、顺丰

4.1 一面

25分钟

1. 自我介绍
2. 介绍怎么做的
3. 项目相关的一堆问题
4. 你还做什么
5. 讲一下目标检测都有哪些方法
6. 讲一下faster rcnn
7. ROI层是怎么实现的，怎么做的映射
8. yolo和SSD区别
9. 训练不收敛的问题
10. 数据集不好

4.2 HR面

27分钟

1. 面试官有没有给你介绍公司
2. 介绍了项目
3. 实习经历
4. 比赛怎么做的，负责的工作
5. 如何选择一个公司
6. 工作地点
7. 项目有哪些应用
8. 兴趣爱好

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5、Momenta

5.1 一面

25分钟

1. 介绍科研吧，
2. 项目相关
3. 目标检测
4. 求感受野
5. 有没有自己写过层，反向传播之类的
6. BN层的moving——mean怎么求得
7. BN层反向传播，怎么求导
8. 还有做过哪些

5.2 二面

25分钟

1. 用什么语言
2. C++的多态
3. 怎么实现
4. 最大连续子数组
5. python传参会改变原值吗
6. 平时看论文吗
7. 以后打算做哪个方向
8. 有没有自己设计算法

5.3 三面

41分钟

1. 自我介绍
2. 实习时间
3. 介绍一下项目
4. 数据集
5. 权重怎么设置
6. 做了哪些改进，提升
7. 目标检测、分割了解吗
8. 有用过哪些小网络吗
9. mobilenet怎么实现
10. pooling层怎么反向传播
11. 数据输入是怎么处理的
12. depth conv知道吗
13. 计算一层的参数量、计算量
14. 计算感受野
15. 你想做什么方向

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6、腾讯

6.1 一面

58分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 比赛成绩
4. 第一名第二名是谁
5. 具体项目内容
6. BN层怎么实现
7. 基础网络模型用了哪些
8. resnet第二个版本做了哪些改进
9. 有没有做过action proposal
10. 目标检测
11. xx怎么做的
12. xx实习经历
13. 还在实习吗
14. 实习公司有发offer吗
15. 编程题:数组有序，但是循环右移了几位，问新数组中原数组起始位子的下标是多少

6.2 还是一面

1小时28分钟

1. 自我介绍
2. 问了论文
3. 问了比赛，
4. 负责的工作内容排第几
5. 项目的一堆问题
6. 近几年的网络
7. mobileNet、shuffleNet知道吗？
8. 检测了解吗
9. 讲一下faster rcnn
10. yolo
11. SSD
12. bn层怎么做的
13. 撕代码：iou计算、k-means
14. 其他项目偏算法还是工程，后来有跟进算法吗
15. 工作地点
16. 博客花了多久时间

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7、深信服

7.1 一面

26分钟

1. 自我介绍，然后说介绍一下项目
2. 比赛
3. 你做的工作有哪些
4. 你们这个比赛的优势有哪些
5. 技术上的改进
6. 那之后又做什么？
7. dropout
8. 给数组，找到加起来是100的一组数。
9. 一篇英文文章，统计单词频率，得到频率最高的那个单词
10. 给一组整数，无序，在不改动原数组的基础上，请找出1000个位置连续的数，使其和为10万。
11. 那如果是不限制个数，只要使其和为10万就可以的数。
12. 给10x10的棋盘，扫雷，随机放置10个点作为雷，如何保证随机放置？
13. 那你觉得你还有什么优势，我们没了解到的

7.2 二面

40分钟

1. 项目
2. 实习的工作内容是什么
3. 介绍一下比赛方法
4. 这个比赛考察什么？
5. 工作的话偏向于图像还是可以做文本，
6. 过拟合怎么做
7. 正则化怎么选择，l1范数、l2范数；
8. 介绍残差网络
9. 有没有发论文
10. 数组n个正整数，每个数值不超过n-1，有一个重复的数，找出那个重复的数
11. n位字符串，循环右移m位，要求时间复杂度线性，空间复杂度为o(n)
12. 两个图像库，场景一一对应，一个有雨滴，一个没有雨滴，对有雨滴的图像去除雨滴，要不留痕迹。
13. 用什么语言
14. 写一个函数，只有一条语句，判断数n是不是2的幂

7.3 三面

20分钟

1. 自我介绍
2. 项目
3. 团队分工、负责的工作
4. 你有做哪些算法上的创新
5. xx做的工作
6. 其他领域呢，传统机器学习了解过吗、nlp呢？
7. 工程怎么样
8. C++代码量
9. 实习和实验室的差别，学术上的差别等

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8、360

8.1 一面

36分钟

1. 自我介绍
2. 相似度衡量尺度
3. 图像特征提取方式
4. 人脸识别，如何输出标签
5. boost、Adaboost
6. 有其他offer吗、工作地点要求
7. 有上线业务吗
8. 筛子六个面，每个面的概率不一样，要求实现一个掷筛子的函数。
9. 在xx做的什么
10. 其他领域有做过吗

8.2 二面

18分钟

1. 自我介绍
2. 介绍论文
3. 介绍比赛
4. 应用背景
5. C++内部实现机制
6. 用过什么指针
7. C11特性了解吗
8. mat申请一个图像矩阵后怎么释放内存
9. 在xx做的什么
10. 其他项目
11. 什么时候能来实习

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9、多益网络

9.1 一面

17分钟

1. 自我介绍
2. 介绍最好的一个项目
3. 比赛这个还有哪些可以拓展的
4. 什么是梯度消失和梯度爆炸
5. 怎么处理这种问题
6. 正则化有哪些方式
7. 线性回归和逻辑回归的区别
8. 插入和删除用链表还是数组
9. 54张牌，分3组，大王小王同在一组的概率
10. 什么是SVM
11. 有哪些offer，薪资多少，都是人工智能吗？
12. 有论文专利吗
13. 怎样看待互联网加班

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10、网易互联网

10.1 一面

33分钟

1. 自我介绍
2. 项目
3. 学习的项目
4. 比赛
5. 实习
6. 博客链接
7. 代码：实现卷积操作

10.2 二面

24分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 优化算法
4. 介绍一下momentum
5. 介绍inception网络，主要用来解决什么问题，如何减少参数量
6. resnet网络
7. 如何避免梯度消失
8. 介绍一下BN
9. 激活函数
10. 权重初始化方法都有哪些
11. 代码：归并排序

10.3 HR面

27分钟

1. 这次面试感觉怎么样
2. 跟其他面试有什么区别吗
3. 实习工作
4. 比赛负责的工作，几个人
5. 创新点等
6. 调研工作
7. 投了哪些公司，offer，
8. 期望薪资，如何定的
9. 压力大的时候
10. 加班？

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11、招行网络科技

11.1 一面

12分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 机器学习算法了解原理吗，有做过项目吗
4. 讲一下CNN，每个层，及作用
5. 网络权重初始化
6. 梯度消失和梯度爆炸，LSTM中如何解决
7. 各种数据的channel是指什么意思
8. 如何评估模型
9. 如果接触一个新的东西，怎么学习
10. 用什么语言

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12、蘑菇街

12.1 一面

52分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 比赛介绍
4. 分类，既有河流，又有建筑，怎么做。多标签
5. 有个类别总是错分到其他类怎么办
6. 精确率高、召回率低是为什么
7. 图像处理了解吗
8. 有哪些特征子
9. 传统机器学习呢
10. 讲一下boosting
11. BN层
12. 目标检测SSD等算法了解吗
13. anchor设置的意义
14. 一个人有很多框，什么原因造成的
15. 用什么框架
16. 其他框架呢
17. 工作地点意向
18. 代码问题：手写直方图
19. 用什么语言
20. STL用过哪些

12.2 二面

34分钟

1. 什么时候毕业
2. 考研还是保研
3. 工作地点
4. 数学课学过哪些
5. 项目中有没有实际用到
6. 图像处理学过吗
7. 什么语言
8. 什么框架，看过源码吗
9. 介绍项目
10. 比赛几个人，你负责的工作是什么
11. 你比较倾向的工作内容，感兴趣的领域，视频还是图像
12. 深度学习发展，大家都用一样的东西，对自我的提升没多少，你怎么认为
13. 职业规划怎么考虑的

12.3 HR面

15分钟

1. 为什么投蘑菇街
2. 对蘑菇街的了解，你看重蘑菇街什么
3. 目前有哪些offer、面试中、等结果
4. 如果蘑菇街给你offer，怎么选择
5. 如何选择offer
6. 蘑菇街跟其他公司比

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13、旷视

13.1 一面

57分钟

1. 自我介绍
2. 项目相关
3. data argumentation怎么处理的？
4. 人脸识别paper有了解过吗
5. 多标签识别怎么做
6. 视觉其他领域做过吗？
7. faster rcnn和ssd区别
8. 其他loss有了解过吗
9. pca过程
10. 二维平面，一堆散点，找一个条拟合的直线
11. 二维平面，一堆散点，找分布函数
12. SVM、核函数
13. 无监督学习了解哪些
14. 模式识别上过课还是自学的
15. 图像处理学过没
16. 图像旋转、旋转矩阵、像素点怎么填充
17. 反转链表
18. 最熟的框架

13.2 二面

42分钟

1. 介绍最厉害的一个项目
2. 第一名是谁
3. 数据集
4. BN层怎么计算
5. iou和NMS怎么算，写代码
6. 工程方面的，怎么处理数据
7. python多线程多进程
8. 你有哪些offer
9. 计划实习吗？这半年怎么安排的

13.3 三面

50分钟

1. 自我介绍
2. 比赛负责哪些工作，第一名是谁，哪个任务
3. openpose了解吗
4. 都用过哪些网络
5. inception v1-v4的区别、改进
6. VGG16和resnet152哪个参数量多
7. 论文发的哪个会议，讲一下论文
8. 1000个视频，无标签，怎么分类预测
9. 还做过哪些
10. faster RCNN介绍、yolo
11. anchor的正负样本比是多少
12. 数据不均衡怎么处理
13. online hard 样本接触过吗
14. 求期望：设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且都服从（0,θ）上的均匀分布。求U=max{X1,X2,…Xn}数学期望
15. 反转字符串
16. 有一个数target，一个数组，数组中两个数的和是这个target，请找到这两个数

13.4 HR面

26分钟

1. 面试感觉，与其他面试有什么不同
2. 印象最深的面试官
3. 自我介绍
4. 实习工作
5. 比赛负责的工作
6. 工作任务怎么分组，业务导向
7. 对实习的感受，氛围，有什么业界知名人士吗，发表论文什么的每年多少CVPR、ICCV、ECCV等
8. 压力大的时候
9. 哪里人
10. 怎么选择工作
11. 期望企业
12. 有哪些offer，给了多少钱，期望薪资

13.5 终面

32分钟

1. 问比赛
2. 比赛的含金量
3. 有做改进吗
4. 与前几名相比呢
5. 与去年相比吗
6. 你负责的工作是
7. 介绍项目的方法
8. 当前还存在什么问题，你认为后续发展方向
9. 传统机器学习用过吗
10. 还了解哪些领域
11. 你用什么框架，各个框架的实现机制有什么不同
12. 过拟合是怎么造成的，如何解决
13. bias variance
14. 用什么语言
15. C++一些语法特性平时项目中会用到吗，比如多态、继承等
16. set map低层实现的数据结构是什么
17. map，m[1]=“str”;这句低层是怎么实现的，发生了什么
18. 数学怎么样
19. 上次编程题反转字符串写出来了吗
20. 你希望工作偏研究还是工程
21. 对现在创业公司的看法，
22. 你自己的优缺点

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14、vivo

14.1 一面

26分钟

1. 介绍最得意的一个项目
2. 比赛的影响力
3. 一共几人参赛
4. 你负责的工作
5. 讲一个比赛用的算法
6. 一个1-n的数，少了一个，找出来
7. 1-n，少了两个数，找出来
8. 计算1-100的质数和
9. 你觉得你的项目可以用在vivo的哪些产品上

14.2 HR面

20分钟

1. 自我介绍
2. 本科是一本吗
3. 保研还是考研
4. 本科班级排名
5. 比赛、比赛规模
6. 为什么做这个比赛
7. 工作地点
8. 家庭情况
9. 其他公司有投吗
10. 意向薪资

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15、虹软

15.1 一面

24分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 用什么框架
4. 论文
5. 比赛
6. 网络结构
7. 多少队伍、团队人数
8. 你负责的内容
9. 数据集
10. 细粒度分类
11. 你以后想做哪方面内容
12. 有没有用在实际场景中，
13. 数据集上会不会过拟合
14. 用什么语言，熟吗
15. opencv怎么样
16. 图像处理怎么样
17. 笔试成绩怎么样
18. 期望的工作地点

15.2 二面

43分钟

1. 自我介绍
2. 介绍比赛
3. 算法框架
4. 做了哪些改进
5. 我负责的工作
6. 博客里写的网络都用过吗
7. 博客里各种归一化层有实现吗
8. 感兴趣的领域
9. 反向传播求导，给了个例子链式求导，pool如何反向传播
10. 最长回文子串

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15.3 HR面

38分钟

1. 工作地点
2. 实习，学到了什么
3. 对虹软的认识
4. 有哪些offer，意向公司等
5. 考研还是保研
6. 三个词描述自己，为什么
7. 对自己两三年的计划
8. 对女生做计算机有什么看法

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16、欢聚时代

16.1 一面

26分钟

1. 项目介绍
2. 继续介绍
3. 光流怎么计算
4. 数据标注怎么做？
5. 实习经历
6. 人脸识别也做过？
7. 除了做视频，还做什么？
8. 声音特征是怎么提取的？
9. 创新点

16.2 HR沟通

7分钟

1. 为什么会投YY
2. 之前对YY有了解过吗？
3. 有转正offer吗？
4. 最想去的三家公司
5. 看你之前在xx实习过，后来为什么又去了xx
6. 那你在实验室的项目都是什么？
7. 那你如何选择offer？
8. 你对地点有要求吗？你是哪里人？
9. 你薪资大概要求多少？
10. 你还有什么问题？
11. 那你对岗位工作内容怎么看，有兴趣吗？

16.3 二面

20分钟

1. 自我介绍
2. 具体介绍一下怎么做的
3. 介绍基础网络inception
4. 介绍resnet
5. loss怎么设置
6. SGD各个参数怎么设置
7. 权值衰减这个参数怎么设置，
8. 优化器选择

16.4 三面

20分钟

1. 自我介绍
2. 比赛具体怎么做的
3. 数据集多少
4. 训练一个网络要多久时间
5. 你负责哪些工作
6. 代码量
7. 与第一名的差距
8. 论文主要思想
9. 用什么框架
10. 低层代码用看过吗
11. 什么时候进的实验室
12. 这段实习，他们是做什么的
13. 用在哪些业务上
14. 工作地点

16.5 HR面

26分钟

1. 自我介绍
2. 被打断，说不要介绍技术，就说除了技术之外的
3. 在xx做什么，收获了什么 、最大的挑战
4. 个人优点和缺点
5. 对YY的看法
6. 如何选择工作，
7. 有哪些offer
8. 抗压能力
9. 家里几个孩子

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17、头条

17.1 一面

56分钟

1. 介绍最好的一个项目
2. 问项目里面的 loss
3. python多进程 多线程，为什么多线程比较鸡肋
4. python是解释语言还是编译语言
5. xrange与range的区别
6. 迭代器，啥来着，忘了
7. STL中vector的低层实现
8. STL中插入的操作时间复杂度，要考虑内存复制扩充，
9. 如何实现一个栈，支持动态扩充
10. 如何用链表实现一个栈，
11. 如何实现一个栈，O(1)获取最小值，get_min
12. 如何节省空间，存放最小值，如果有多个，不想多次存放
13. 用map计数，但是需要O(logN)的复杂度查找；用数组计数，空间复杂度更大用数组计数，空间复杂度更大；设置结构体，除了value，还有一个count值，计数。即前面已经用了链表，节点结构体含有，value，count，next；
14. 好了，前面说了这么多，你把这些条件都实现了吧，写代码
15. 计算feature map的size，卷积层参数量

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18、图森

18.1 HR面

7分钟

1. 一句话介绍自己做什么
2. 实习都做什么工作
3. 有做哪些改进
4. 有哪些offer

18.2 一面

42分钟电话面试

1. 介绍项目
2. 边介绍项目边问问题
3. 那些网络？
4. 项目巴拉巴拉
5. 细粒度分类
6. 介绍BN
7. 项目巴拉巴拉

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19、触宝

19.1 一面

50分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 数据集 哪些类别 标签
4. 数据不均衡
5. 过拟合
6. 蒙哥特洛方法
7. 手写快排
8. 手写：给数字N，表示以后N对括号，求所有可能的合法括号
9. 判断括号是否合法
10. shell
11. 查看文件大小命令
12. 查看文件多少行命令
13. 如何后台起一个服务
14. softmax和logistic的关系，可以推导吗

19.2 二面

53分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目
3. 介绍算法导论都有哪些方法
4. 动态规划和分治的区别与联系，各自适应哪些情况
5. C11特性有了解吗
6. STL用过哪些，低层实现
7. set、map的查找复杂度、插入删除等
8. 手写vector实现
9. 机器学习算法了解哪些
10. LR手写代码
11. 激活函数有哪些，各自区别
12. 梯度消失、梯度爆炸问题怎么处理
13. BN层，先加BN还是激活，有什么区别
14. 损失函数有哪些
15. 优化器有哪些，怎么演进的，平时怎么用，如何调参数
16. 对工作内容有什么要求
17. 如果给你offer，你会来做语音识别、NLP吗

19.3 三面

31分钟

1. 写个代码：字符串转数字
2. 介绍项目
3. 你自己做吗，分工
4. 如果分类结果不好怎么办
5. 传统机器学习了解吗，我看你博客有写
6. LR，给你数据，进行性别分类，有：身高、体重、兴趣，注意有些特征连续，有些是离散的，怎么用LR来做
7. 特征维度是多少维度

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20、阿里

20.1 一面

53分钟

1. 自我介绍
2. 介绍了项目
3. 实习经历
4. 什么时候开始做算法的？
5. 当时去xx的契机是什么？收获是什么？
6. 比赛、结果等，你学到了什么？
7. 学校的项目有哪些？
8. 有什么成果产出？
9. 讲一下论文大概思路，创新点是什么？整个网络架构？
10. 有没有考虑应用？
11. 还有其他项目吗？
12. 如果用在移动端，如何处理？有这方面的经验吗？
13. 有哪些应用场景？
14. 如何做到real-time？
15. 之后有什么拓展？
16. 写博客的目的？从什么时候开始写的？
17. 你打算来杭州工作吗？有投其他公司吗？

20.2 二面

25分钟

1. 先自我介绍一下
2. 项目
3. 数据集？
4. 业务中怎么用呢，有产品落地吗
5. 介绍一下你们的算法架构
6. 做的改进
7. 多少人参加，会公开技术方案吗？其他是怎么做的？
8. 你们还有做哪些尝试，或者踩过得坑
9. 你自己还做过哪些，

20.3 三面

1小时31分钟

1. 自我介绍
2. 介绍了项目
3. 比赛怎么做的
4. 论文思路
5. 创新点、贡献点
6. 在xx时的工作是做什么
7. 是什么平台？是什么工具？工作内容是什么？
8. xx做的是什么？
9. 这个项目怎么做的
10. MFC界面通信怎么实现
11. mysql都有哪些操作
12. 博客链接在哪里
13. 编程：强盗抢东西那个题，优化了3次

20.4 四面

32分钟

1. 面试官介绍他们那边在做什么
2. 你有什么问我的
3. 最能展现你技术水平的一个项目
4. 你认为还有哪些优化的地方
5. 研究生学过算法设计没？学过什么课程
6. 字符串的全排列
7. 学过数理统计没?
8. 那假设检验学过没，实际中用到过吗？
9. 论文中，怎么跟baseline比较，你的算法好呢？
10. 噪音干扰怎么办
11. 你还有什么问题？

20.5 一面（五面）

34分钟

1. 自我介绍
2. 项目：怎么做、用在哪里、比赛算法框架、
3. 数据处理、分析等一些心得
4. 项目
5. 论文内容

20.6 二面（六面）

42分钟

1. 介绍自己工作、亮点
2. 图像库，给一张图像，找出图像库中最相似的那个
3. 快速找到一个数字的开五次方根
4. 一个数，0-1024，最多几次找到这个数
5. 52张牌，摸5张牌，求顺子的概率，，允许不同花色
6. 工作城市、什么时候毕业、哪一年的

20.7 三面（七面）

26分钟

1. 介绍xx这边的工作
2. 介绍比赛，比赛算法等
3. 介绍后续工作
4. 你认为这个比赛还有那些改进的
5. 你认为过程中比较有挑战性的问题
6. 如何加快迭代速度
7. 用的什么框架
8. 这个项目怎么做的
9. 你认为后续如何发展
10. 做这个比赛有用在哪些业务上吗
11. 你对视觉哪个方面比较感兴趣

20.8 四面（八面）

28分钟

1. 介绍自己的项目
2. 还有哪些改进，
3. 其他团队用的什么方法，第一名用的啥？
4. 你们这个最后有落到产品上吗
5. 项目巴拉巴拉
6. 适用范围
7. 介绍论文
8. 你还有其他项目吗，或者其他方面的研究
9. 那你介绍一下对目标检测的了解
10. 还做过什么？
11. 其他公司也实习过
12. 你对应聘的部门有了解吗，知道是做什么的吗
13. 你对阿里怎么看，offer怎么考虑

20.9 HR面（九面）

17分钟

1. 为什么想来阿里，项目实习经历，在阿里的规划
2. 你的一些竞赛经验
3. 那个比赛对你来说帮助比较大
4. 你的实习经历
5. 那个实习经历对你帮助比较大
6. 转正offer吗
7. 家庭
8. 你还有什么问题

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21、搜狗

21.1 一面

46分钟

1. 自我介绍
2. 介绍项目、比赛
3. 数据集
4. 怎么做的
5. 一秒多少数据
6. 什么框架
7. 团队多少人
8. 介绍负责的工作
9. 数据增强
10. 正则化
11. dropout
12. BN层、参数量
13. 卷积是怎么实现的，比如caffe中卷积的实现
14. 其他损失函数
15. inception v1中的inception结构怎么设计的
16. 为什么使用1x1卷积核
17. STL中vector的resize函数、reserve函数
18. 多态
19. 引用和指针的区别
20. C++中内存管理
21. 堆和栈的访问哪个更快
22. 如何求二叉树的深度
23. 图的遍历方式
24. 广度优先可以用来求二叉树的深度吗
25. Linux下有用C++编程吗
26. 你还有什么问题

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二、春招

1、腾讯

1.1 内推一面

11:13-12:17

1. 问了实习时间
2. 项目的相关问题项目的相关问题
3. 行为识别主要有哪些技术？行为识别主要有哪些技术？
4. 应用场景是什么？数据集怎么采集？应用场景是什么？数据集怎么采集？
5. 你这个项目是实验室上一届就有做，你在上面继续优化，还是你从头开始的？
6. 对CNN的理解
7. 如何用到CNN的？比如用CNN解决了一个原先算法无法解决的问题，还是说刚上来就用CNN？
8. 还了解过哪些网络？
9. 你对GAN的理解？用DCGAN来做什么？
10. 你的职业规划是什么？
11. 你的博客都写什么
12. 你都看过哪些论文
13. 二维矩阵，行、列皆有序，用O(M+N)查找一个数是否存在
14. 介绍他们部门与研发流程
15. 还给了一些指导和建议

1.2 正式春招一面

19:04-19:50

1. 介绍项目1，问了巴拉巴拉
2. 介绍项目2，问了巴拉巴拉
3. 介绍项目3，问了巴拉巴拉
4. 你们这都是用别人的网络，自己有做什么吗？
5. 你们都是堆网络，有想过别的什么提高吗，比如训练方式上
6. 那你们是做分类任务，那后面怎么应用呢？
7. 那你有了解嵌入式吗？怎么应用你的场景？
8. 那你们既然做应用，实时性这个怎么办？
9. 你有了解过mobilenet这种轻量级的网络吗，直接就可以在移动端用的
10. 那你有移动端的经验吗？
11. 那你们现在就是在数据集上做是吗，有做过实际场景处理吗？
12. 实习的工作内容是什么
13. 一道编程题：给定一个单链表，一个数x，然后你把这个单链表改成前面是比x小，后面是大于等于x的顺序，然后每个部分仍然保持原来链表的顺序。
14. 一道推理题：三个连续数，大于6，其中两个是质数，问第三个一定能被6整除。
15. 意向城市

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2、阿里

2.1 一面

面试28分钟

1. 自我介绍，介绍一下项目经验
2. 介绍一下项目，是怎么做的，数据集，效果，最优比较，应用背景
3. CNN的经典模型
4. 介绍一下logistics regression
5. 随机梯度下降和梯度下降
6. 优化算法有哪些，了解过吗？原理是什么？
7. 图像处理的其他算法，比如提取特征
8. opencv用过哪些？
9. 卷积操作

2.2 二面

面试14分钟

1. 介绍一下研究生期间的项目和你负责的工作
2. 数据集
3. 项目相关的一些问题
4. 那你都是怎么写这些网络的
5. resnet，你有了解吗
6. 那你了解其他神经网络吗？比如Inception
7. 那你知道inception后来有哪些改进吗？
8. 那你知道一些细节的改进吗？比如你刚才说的BN就是inception提出的
9. 那你在训练时有用什么激活函数吗？
10. 那你知道为什么不用sigmoid而用relu吗？做出了哪些改进？
11. 那你在训练时有用什么优化器吗？
12. 那你知道他们是如何改进的吗？
13. 你现在电脑在旁边吗？方便做一下在线编程吗？半个小时，第二天做的
14. 你的意向工作城市是哪里？

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3、美图

3.1 一面

09:50-10:35

1. 自我介绍
2. 具体介绍一下项目
3. 有用过pre train吗？
4. 那你每个准确度是多少
5. 那你就是复现论文吗？有做什么改进吗？
6. 对数据集的处理是怎样的？
7. 还了解哪些网络模型？
8. 介绍resnet，残差网络
9. 梯度怎样计算的，为什么这里梯度不会消失，推导一下。
10. 你是哪里人啊
11. 你能来实习多久？
12. 目前有几个offer？

3.2 二面

10:37-11:00

1. 你还做过图像哈希，介绍一下
2. 你最想去哪个公司工作？
3. 你认为工作后那几年作重要？你有一个什么样的规划？
4. 对于大公司和创业公司，你选择哪个？
5. 对于大公司做一颗螺丝钉和小公司做一个大部件你是怎么认为的，倾向于什么？
6. 你期望在哪个城市工作？
7. 你对美图有什么了解？
8. 什么时候可以来实习？
9. 你在xx实习过4个月，为什么离职了呢？

3.3 HR面

11:00-11:18

1. 什么时候来实习？具体实习时间是多久。
2. 对美图的了解？
3. 你做过两次实习，工作怎么样？有意思吗？
4. 培养实习生，干了一两年就走了。然后希望能多做下去。
5. 问这周五能来报到吗？

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4、京东

4.1 一面

15:50-16:10

1. 自我介绍
2. 我们这个岗位其实不是做视觉的，是做分布式计算，多机多核并行计算的。你有过这方面的知识积累吗？
3. 计算经过卷积操作后的feature map大小。
4. 你对tensorflow了解多少
5. 那你知道它的dataset和？？？这个模块吗？
6. 那你知道现在是到版本几了吗？
7. 你知道python的？？？模块吗？
8. 你说阅读最新论文，你都读过什么论文？
9. 介绍一下resnet网络。
10. 那你们做这些项目，有什么应用吗？学术上只要有效果就行，那在工业上怎么用呢？
11. 介绍下什么是过拟合，怎样解决过拟合
12. 那你说一下dropout和batch normalization。
13. 你了解x吗？那你写了这么多博客，在写和参考别人的时，都会有意无意积累一些知识，怎么会不知道呢，那你博客都是原创的吗？写的都是什么内容？
14. 你在xx实习过，都是做哪些工作吗
15. 你能什么时候来实习，实习多久？
16. 你这个xx项目是怎么实现的，有什么功能？

4.3 二面

10:58–11:08

1. 不用自我介绍。你来说还是我来问？
2. 一面面试官有问过你什么？（因为岗位不符，但还是通过面试了）
3. 那你为什么还来面试？
4. 你在xx实习过，都做过什么工作，老师让出去实习吗？
5. 你还有什么想说的？
6. 你还看过GAN，是后来用的吗？

4.3 HR面

9分钟

1. 自我介绍
2. 考研还是保研
3. 那你为什么报考xx，通过什么努力考上的xx
4. 我不是问你怎么复习的，我是问你做了哪些努力？
5. 那你觉得你本科学校和研究生学校有什么不同？
6. 那你自己都是怎么学习的呢？
7. 你的优势是什么？
8. 我不是问你性格，我是问你因为你的优势获得哪些成就
9. 你有哪些缺点，
10. 你怎么保证高效的完成自己的事呢？
11. 你遇到的最大困难、挫折是什么？
12. 那你就是在学校只学习没有参加活动咯？
13. 我刚才问你的问题就是想知道你是否参加一些活动，你一直聊得都是学术上的我刚才问你的问题就是想知道你是否参加一些活动，你一直聊得都是学术上的
14. 那今天就面到这里吧。

4.4 四面

13:20-13:40

其实不是面试，就是问，如果给我发offer，会不会来，

聊了一下，问了问工作内容、地点、转正、时间什么的

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5、360

5.1 一面

10:32-11:08

1. 自我介绍
2. 线程和进程 区别
3. 那进程间可以通信啊，什么方式
4. 线程可以通信吗？
5. 线程有哪些状态
6. 你了解多线程、多进程吗？有写过吗
7. python中怎么实现多线程、多进程的？
8. python中的多线程是真的多线程吗？
9. 指针和引用的区别
10. TCP和UDP的区别
11. 内存中堆和栈的区别
12. C++中多态了解吗？
13. 项目
14. 你数据结构怎么样
15. 了解哪些数据结构
16. 那链表你知道？？
17. 手写代码：反转链表、快排

5.2 二面

14:30-15:14

1. 自我介绍
2. 多态你知道吗？怎么实现的？
3. 你写一下吧
4. C为什么比C++快？
5. 介绍一下你这个xx项目吧，我们也不太了解
6. 那你们数据集哪来的？
7. 那你们应用场景是什么？
8. 你这个xx项目是做的什么
9. 那这个项目呢？
10. 你在xx的实习工作是什么，他们的工作是做什么的
11. 如果给你一个课题，让你去实现，怎么做？
12. 那你如果给你数据，模型，你的结果不好怎么办
13. 那你知道怎么结果过拟合吗？
14. 你知道导数在物理上的意思吗？
15. 那你知道二阶导吗？
16. 拐点怎么求？
17. 你网络了解多少？
18. 你这个CCF软件能力认证是什么？
19. Linux用的多吗
20. 那你知道grep命令吗？
21. 那你在Linux怎么写代码？
22. 那你了解shell吗？
23. 写一个二叉树非递归的中序遍历
24. 你知道这个函数是什么意思吗？（我写在节点结构体中的初始化函数）
25. 你在xx为什么不继续实习了？
26. 那你们老师让实习吗
27. 那你们有汇报吗？
28. 你什么时候能来实习？
29. 那你愿意来我们这做NLP、数据挖掘什么的吗？

5.3 HR面

15:37-15:47

1. 自我介绍
2. xx项目是用在哪里的？
3. 现在已经在用了吗
4. xx这是什么项目，那你现在觉得当时还有什么改进吗？
5. 你在xx实习过，都做得什么工作？
6. 你在xx实习过，这是个什么公司？
7. 那你还没有过视觉方面的实习是吗
8. 你C++上过课是吗
9. 那你自学过其他语言吗？
10. 你有什么兴趣爱好
11. 你还有什么问题？

5.4 四面

14:00-14:30

1. 问了之前来面试的情况，然后说，上次面试部门是xx，那边hc不多，然后就推到他们这边了。HR说是基本可以发offer了，但是他之前也没有了解过，还是想再面谈一下。
2. 已经有什么offer了吗？
3. 你比较偏向于哪个？
4. 介绍了他们这边是做什么的？
5. 快排手写
6. 了解过hadoop吗？MapReduce呢？
7. 讲下MapReduce的理解；
8. hql
9. 查询表A中有但表B中没有的？
10. 两个表做连接

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6、58同城

6.1 一面

17:07-17:27 20分钟

1. 自我介绍
2. 项目
3. 有什么策略，
4. 你做过哪些优化？
5. 你后面会做传统机器学习方法吗？
6. 那你了解哪些基础？
7. 那你介绍一下LR
8. 介绍一下SVM
9. sigmoid函数公式
10. 你还有什么问题

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