《旷视面经》专题

旷视一二面  一面  自我介绍 学前端多久 css盒模型 垂直水平居中 对bfc理解 js数据类型 js基本数据类型和复杂数据类型区别 ```js let a = {age : 20}; let b = a; b.age = 30； console.log(a.age); ``` 手写深拷贝 对this的理解，指向的判断 箭头函数的this 项目怎么调用接口(axios) 对async,await

9.9面的，base北京，面试时间40min，面试官小哥哥人超好，很耐心~ 题目的话都是纯八股文了，没手写，但是八股文难度比上午的蔚来简单多了，直接嘎嘎乱杀~ 1. 自我介绍 2. 现在是在学校吗，北京疫情能出校吗，可以来北京吗？ 3. CSS水平垂直居中，不用flex有哪些方案？ 4. 如何隐藏一个元素？ 5. visibility：hidden和display：none和opacity：0有什

8.1  投简历 8.5  收到约面电话 8.12  17：30 一面（≈60min） 面试平台是牛客，面试官很和善，全程没有冷脸，不会的时候会引导提示 1、20min笔试（38个选择题，单选和多选混合） 面试官给笔试链接🔗，共享屏幕他看着做…… 2、自我介绍 3、判断数据类型的方法（typeof、instanceof、Object.prototype.toString.call() 4、ins

一面 12.7中午 1h 全程八股，想到啥写啥，但想不起来太多了 CSS 定位 问了粘性定位具体是什么样的、没用过qaq CSS怎么隐藏元素 Promise this的几种规则 new操作符干了什么 如果函数自己本身有返回值，new这个函数得到什么？ 这里不知道了，下来查了一下，如果是原始值，会被忽略，返回对象正常处理。 值引用，浅拷贝深拷贝 用JOSN实现深拷贝有哪些问题，如果一个属性为null

唉，太难了，发个面经攒攒欧气，希望可以给秋招大佬一丢丢参考 一面 1h 1.自我介绍 1.设计一个均值滤波函数，可以用numpy或者tensorflow或者pytorch 2.介绍下织物瑕疵检测项目，数据获取，建模，问题，如何解决 3.如何解决小物体识别（focal loss不行，小目标检测困难原因，解决方法） 4.gan网络相关，如何生成小样本，如何生成瑕疵图片（或者小目标图像，cycleGan

自我介绍 怎么实现两列布局固定和不固定宽度 js数据类型和判断方式 instanceof call apply 和 bind的区别 redux解决了什么问题 less的好处 less避免编译的理解 原型链 http缓存 http状态码 反问 有些厂用手机小程序ai面试：基恩士 人大人 西门子 感觉挺无语的 #前端面经##旷世#

一面 约50min css position有哪些属性（absolute、relative、fixed、sticky、static）并且详细描述一下 如何实现两栏布局（flex、浮动，一直让我说了挺多种。。） 怎么隐藏一个元素 js 数据类型，基本数据类型和引用数据类型有什么区别 深拷贝和浅拷贝，具体怎么实现 this指向 刚刚提到了构造函数，那就说说new的具体过程，具体怎么实现 promise

8.21 一面 1. 手撕代码 二叉树路径和 2. C++八股：emplace_back()和push_back()区别；讲讲const关键字；如何在const成员函数中修改成员变量（mutable关键字）改）；讲讲智能指针。 3. 问项目 40分钟左右。 4. 反问 面试官非常有礼貌，好感upup。 投递的是上海的岗位，面试官说上海这边主要做泊车规控，北京做行车规控。 发面经攒人品 许愿一个后续

这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务，在实验室2D相关的，之前比较缺乏3D检测的相关知识，所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作，遇到了哪些困难，怎么解决的（可能是从中想挖掘一些点来问） 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略（无，只靠手动调参） 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献（最近都在刷leetcode，说的也不是很

面试平台：牛客 一面： 面试官上来就让你做二十分钟的笔试题，需要共享屏幕，面试官旁边看着，全是选择，包含数据结构，计网和前端知识，难度适中吧。所以旷视宣传的提前批没有笔试就是指没有没人监督的笔试吗🤣 笔试完面试官说开始面试（紧张😫） 自我介绍 this的指向 new的实现 开始问项目，问到结束... 感想：一面这就样，稀里糊涂的过了... 二面： 和一面同一个场地，面试官是个小姐姐，第一次见哈

试题来自@ustc_zh 介绍lora，p-turing，各自优缺点 Lora是采用低秩矩阵分解的方式进行模型的微调，在transformer中，主要在wk，kq，wv，wo这四个矩阵中进行SVG分解，秩R是所设置的新的超参。 优点： 1）和原模型相比完全没有推理延时。 2）可插拔式的使用，可以快速针对不同的下游任务训练不同的lora权重（尝试过stable diffuion的不同LORA之后可以

1.问下项目，问下我的情况 2.是否了解最新的BEV算法，讲一下 3.是否了解三维重建 4.考察相机坐标系的转换 5.手撕代码，翻车了，不考leetcode，考察两个旋转框的IOU box1 = [xmin1, ymin1, xmax1, ymax1, theta1] box2 = [xmin2, ymin2, xmax2, ymax2, theta2] 好复杂，只能说思路，没时间写 讨论每一种交

分享一份朋友的面经，想看更多面经点击头像~ 面试官介绍部门 自我介绍 了解哪些IO复用模型 Linux系统下常用的命令有哪些 服务端是怎么部署在Linux系统上的 有没有测试过开很多客户端，服务器的压力，怎么查看这些信息 看过proc文件夹吗，如何查看连接的端口号 了解孤儿进程，僵尸进程吗，子进程怎么回收 32位系统，进程的虚拟空间分布 进程和线程的区别 进程间的线程进行数据交换有什么方式 不同进

gcc编译 智能指针底层 动态链接和静态链接 ros通信讲解一下，底层机制 手写单例模式代码 代码编译的过程 什么是虚拟内存 互斥锁 加锁的作用 读写锁 项目:怎么检测碰撞 面试官人很好 还给了我学习建议

一面： C++ 的多态如何实现 简单说说智能指针 vector 和自建数组有什么区别，vector 如何扩容 堆和栈有什么区别 进程和线程有什么区别 进程之间如何通信 线程之间如何实现同步 TCP 和 UDP 有什么区别 TCP 的流量控制是如何实现的 描述向跳表中插入新kv对时的的具体操作过程，时间复杂度是多少 如何在跳表中查找 topK 元素，可以修改跳表中维护的变量 手撕： 二叉树左叶子节点