《计算机视觉》专题

四月很多面试都推掉了，所以只面了两个厂，字节和虹软。顺便问下，华为暑期实习不推进的话会影响秋招吗？ 字节一面： 自我介绍 分类和回归常见的损失函数？ 逻辑斯蒂，hingeloss，l1，BCE，focal等等 BCE的公式是什么，和KL散度的关系和区别？ 一部分log的系数不一样 selfattention的原理和过程 为什么selfattention能注意该注意的地方，你能数学证明出来吗？ 我能

一面： 自我介绍 项目介绍 八股文： 1. GBDT 2. xgboost 3.逻辑回归，svm，决策树的优缺点，适用场景 4.决策树和随机森林的区别 5.是否了解attention，transform的kqv 6.用过的loss函数，是否了解triplet loss之类的，好几个没听过的loss，没记住 7.batchnorm的参数是否可训练，b*c*w*h有多少个参数 8.如何进行上采样，上采

base 西安 一面(30min): 第一个面试官: (1) 英文自我介绍 英文说我的家乡和陕西的不同 (2) 介绍一个自己的项目 问了下模型的数据量 (3) 介绍一下模型训练的流程 (4) 完成括号匹配需要使用什么数据结构，讲一下怎么实现 (5) 主要使用的语言：python 了解c++吗：本科用过，但现在不熟 ×(6) 指针和引用有什么区别：我知道指针是啥...但是引用想成了python里的引

今天二面，手撕算法题是复原ip地址，编程弱鸡30分钟都没写出来，还是有问题放弃了 1.面试官自我介绍 2. 我自我介绍 3. 介绍我认为我觉得比较好的一个论文 4. 关于aaai那篇论文怎么做的 5. 打开论文讲，不然感觉有些抽象 6. 做个题吧，没做出来，最后他说不用做了 我让面试官看哪里不对他也一时半会儿改不了，回溯失败 7.反问： 1. 人力投入 2.培养 3. 做什么 4. 实习多久 总时

9.11 时长正好60min 首先百度是给我最魔幻体验的公司了，因为一开始自己投了另一个也叫计算机视觉的岗，两天就共享中了，结果前几天自己变更了职位给自己捞进来面试了，自己最近疯狂被简历挂收到面试已经属于正反馈了，就冲这一点我这网盘大会员得永久续费了 然后第二点，自己今天的外出任务出了点意外导致不能按原定时间来，本来没报希望问了下HR，结果HR真给我沟通延迟了一小时！呜呜呜度子这恩情你让我怎么还啊

7.24 笔试 8.11 一面 自我介绍 项目1介绍（深挖） 项目2介绍（深挖） 代码：找到离给定两个节点最近的节点（力扣2359） 8.29 二面 自我介绍 项目1介绍（细挖） 项目2介绍（细挖） 专利介绍 反问 9.1 HR面 自我介绍 家庭情况 大学生活 研究生生活 未来规划 对象问题 #虹软#

没有填内推码 8.26 笔试 4道算法 A3.95 0903通知面试 0905 16.55开始面 面试官人贼好，上来说面试分三步 1. 介绍部门 2. 我介绍自己和实习内容，毕设项目 问了一些项目细节 3. 力扣 快速搜索 几分钟写完 17.25 结束面试 【我以为凉了KPI毕竟就面了30分钟，但是直接跟我说过了等通知二面...】 其中问了： 能不能实习，我觉得哪些事情是本科之后的转折点。

1，聊了一个项目 问了项目背景和项目难点以及对应的解决办法。 2，反问，聊一下公司的业务，解答问题 没有八股、手撕，面试官很nice。 update：傍晚HR通知说通过了，约了HR面。

先自我介绍，然后主要问项目的区别，yolov5主要改进点在哪，transform为什么能用于cv。你用yolov5跑模型，你的改进点在哪，效果提升多大。 看我用过tensorrt，介绍一下tensorrt优化的流程及常见的tricks。 代码题是二叉树的，不是子父节点的最大和。用dfs没做出来，少考虑了一种情况，然后就寄了。 #快手校招##算法工程师#

一、单选： 1、CLIP模型的主要创新点：图像和文本两种不同模态数据之间的深度融合、对比学习、自监督学习 2、一个3*3，stride=1，dilation=1的卷积加上一个步长为2的2*2池化，再加上一个3*3 ，stride=3，dilation=1的卷积对应的等效步长是多少：6（第一步不改变步长，第二步步长为2，第三步步长为2*3） 3、a=np.random.randn(3,3) b=np

4.18 技术面 问项目经历，多模态、大模型算法的了解和理解。手撕三个bbox的iou计算。 4.24 hr面 常规hr面。 4.26 发感谢信没过。

更新：一面过了，求保佑🙏 ————————————————— 面试官是个6k引的老师，很犀利 首先双方自我介绍， 1.拷打论文 2.我说的啰哩啰嗦的，打开论文讲，讲贡献创新，三句话足够 3.拷打完问我怎么设计一个3d文生图pipeline，看得少乱扯 4.对图生图的了解（ip- adapter controlnet 5.ddpm与ddim区别（denoising区别， 6.为什么ddim比ddp

TCL小哥太和善了，全程体验极为舒适，可惜面的岗位主要做的是机器学习，不过也值得我学习 自我介绍 ======目标检测项目====== 项目介绍 预处理方法介绍，还了解哪些预处理方法 改进点是什么，为什么这么改进 为什么要是用mobilenet？精度上有提升吗，为什么？CBAM结构？这种结构还可以用在什么领域画质类任务了解吗？ SPP结构有没有用，结果和原因 YOLOv1-v5系列详细说一下 ==

视觉算法岗面经 面试的岗位大部分是计算机视觉算法工程师，少部分算法优化、部署岗。总的来说，大部分公司的技术面试都分为这几个部分：项目描述和细节提问、深度学习+目标检测算法、数据结构和算法代码及编程语言相关。下面是我面试当中问到的一些问题。 一，项目 主要是描述项目背景、项目实现的功能及使用的方法和流程，面试官会针对他感兴趣的点问一些技术细节，基本上只要能把项目流利的描述出来就问题不大。 二，深度学

目前总共做过两场线上笔试 感觉相比米哈游，蚂蚁的单选和不定项选择要容易许多，但是编程好像比米哈游难呜呜呜（一定是我太菜狗了） 来说一下三道编程题吧： 1. 翻转字符串中的大写字母段后输出（这个就是双指针依次找到每个大写字母段的首尾然后翻转即可，可以定义一个reverseString函数）--> ac 2. 从输入的数组中找到符合条件的所有三元组数目，条件：满足2*x=y+z（但是很坑的是比如对于数