CV个人面经

秋招的时候准备不充分，简历挂掉的有几十家，进入面试的十几家都挂了，凭记忆回忆

1. PyTorch的dataset类介绍
2. 不同的归一化有什么区别
3. batch太大或者太小会有什么影响
4. 模型过拟合或者欠拟合的原因
5. 有哪些正则化方式
   （其他的我再回忆回忆）
   撕题：
6. 卷积和池化的实现（pjlab）
7. 目标检测NMS（商汤）
8. kmeans算法（旷视）

春招

1. 思谋科技一面（挂了）
   撕题：匈牙利算法（失败）

2. 小红书一面（我是CV，不知道为什么给了一个排序算法面试）（挂了）
   撕题：想象一个LR及全部训练步骤（10000样本 100维 2分类），并阐述LR及不同改进策略（失败）
   这个是最基础的知识，怪我根基不稳，要改正啊。。

3. 上海人工智能实验室一面（没有hc了，所以挂了）
   聊了聊我实习时的一些东西，对于我数据结构的弱点我也如实回答，面评说是挺好的
   没撕题
   旁敲侧击问了一圈，是没有hc了，面试官kpi面

4. 商汤EIG遥感BU一面（没有hc了，所以挂了，主管都直接把我删了）
   聊了聊sense earth和比赛，聊了聊我的变化检测算法和UNet++的理解，看了下我的GitHub
   撕题：U-Net（成功）

5. 网达软件 算法一面（不知道什么企业 让我面我就面了）（一面过了，HR面没消息了，应该是把我挂了）
   一开始以为是拿着本和答案考我的，后来发现是真的在问我细节
   聊了聊权重初始化，BN解决了什么，数据集增强方法，激活函数，都是最基础最基础的问题。
   面试官取消了二面，直接进HR面。
   在知乎上看公司的评价，一身冷汗。。。

6. 北京智源人工智能研究院 算法一面（n天没下文了，应该是挂了）
   聊了聊Giga那场比赛的一些比赛信息和数据集信息，以及粗略的pipeline
   讲解了智源研究院的运营模式
   开放问题：智源在做超声机械臂导航，如何确定任务和pipeline
   智源这个面试官有毒，直接按照我的简历查了比赛官网，然后告诉我只能看到前三，无法判断我的第四第五真伪，后来干脆不问我，而是对我们实验室的三个比我比赛名次靠前的队友的情况感兴趣了，估计是因为觉得我比赛成绩不佳而挂了吧。。

7. 深圳精创视觉科技 算法一面（过去n天了，应该是挂了）
   这个面试我记不清了，面试官没有死磕某些理论，就是按照简历和描述去问问题。

8. 格灵深瞳 算法一面+二面（这个过了！）
   两次面试都是电话面试，有一个好处是我不会太紧张了。
   面试官问了我一些视频特征提取方面的问题。
   一面面试官姐姐问了我做的CVPR比赛和我在商汤的实习的项目，我在不公开商业机密的基础上做了技术方面的回答（特征提取，pipeline，模型压缩和工程化）。
   二面面试官问我的问题和我的毕设很相关。例如两种VIS范式（基于检测和基于分割）的优缺点，自监督学习，视频特征提取的优化等等。
   如果跪了，原因也许是我回答问题的时候没有对模棱两可的东西表现谦虚吧。面试官的问问题内容不像是KPI面的应付，很认真的。
   打电话说是过了，下面还有面试。

9. 华为运营商BG产品数据工程师-主管面的+2面（这是以前被拒掉过的offer，加了几面后没有动静了，前两年不是AI工程师）
   被HR和主管转圈坑，产品数据工程师不是研发岗，是服务岗，而且全年基本在外地，拒了。

10. 商汤EIG遥感BU一面（一开始以为上一个商汤一面没挂，后来发现是我不知道什么时候重投了，9成KPI面，当成模拟面试锻炼一下吧）