《计算机视觉》专题

20道选择（单选+不定项）+ 3道编程 虽然知道没有什么时候是完全准备好的，但是面对不熟悉的知识点还是很down，要继续复习呀！ 还是说一下三道编程题吧： 1. 密码：输入是加密后的由小写字母构成的字符串，要求输出加密之前的字符串，加密规律也很简单，就是ascall码+3对应的字符，注意x,y,z加密后分别是a,b,c，解码时对应特殊考虑（只有这题ac了） 2. K排序：输入一个序列arr和每次能

更新：已经进入hr面 ———————————————- 二面面试官经验也很丰富，对技术的考查不多 上来先确认 工作地点和部门 上海腾讯优图实验室 1. 两分钟自我介绍 2. 对简历上哪个工作认为最好 3. 打开ppt简短介绍一下 4. 那个工作的前置工作是哪个（MasaCtrl） 5. 生成评价指标（clip i2i t2i lpips fid等） 6. 怎么判断生成异常歧义的指标（我想不出来没接

个人背景见之前小红书面经 3.28 一面(40min) 自我介绍 介绍一下多模态项目 介绍一下CVPR论文（面试官竟然看过我的论文，震惊） 这个论文创新点，你认为对车道线检测带来什么样的见解 你对多模态理解是什么 你了解BEV嘛 你知道有哪些车道线检测的范式，2D和3D的 你知道特斯来的自动驾驶最新技术嘛 实习时候复现模型的困难有哪些 还有部分对论文的问答 反问：部门工作，实习生工作。 手撕一道题

##好未来#秋招：一面面经，应该是凉经，趁着热乎记录一下。 1、30分钟的项目，根据你的简历上的项目进行提问，问的地方比较细，也会问你对这个方向的一些看法和理解。 2、5分钟左右的八股，但是这个八股主要还是涉及到多模态大模型的部分，我不太了解，只是在一个项目中用过多模态大模型，所以这部分比较快 3、手撕，竟然没手撕力扣的，手撕一个分割的评价指标，我主要做检测的，分割很久不碰了，不过在帮助下还是磕磕

自我介绍，双方的，（我对阿里国际确实不了解） 问想要未来工作的base地 先来两道题，leetcode 11。leetcode爬楼梯 介绍一篇论文 知道vit吗 知道多模态吗 反问：1.卡多少（一千多张H100） 2.做什么（虚拟试衣，多模态，基座大模型）3. hc多少，暑期实习有10个，卡不能停找的人会比较多 4. 做research吗？（是的，一年以来业务做的很多了，现在需要技术的攻关） 全程

小硕一枚，有幸笔试做两道被美团捞简历，成为第一个暑期给面试的公司 流程： 1.面试官介绍部门做什么的，视觉智能的，现在在做中文的文字可控生成 2.我自我介绍，介绍一下简历上一个印象深刻的项目 3.掰扯一些论文的做法，（他不懂） 然后问我如何端到端训练风格迁移，用扩散模型 4.乱扯了在快手做的事情 5.如果让我做可控文本生成，我会怎么做，发散问题（不会，实在不懂） 6.缩小范围，字体风格迁移要怎么做

问是否是面试实习岗（否 针对简历中的项目进行提问，重点是深度学习模型相关，模型结构 询问项目的细节 最后给俩道中等难度算法题，一道二叉树，一道链表 都没做出来，持续尴尬，面试40多分钟就结束了 刷题去了

本节部分知识点来自《计算机网络（第 7 版）》 计算机网络体系结构： 各层作用及协议 分层 作用 协议 物理层 通过媒介传输比特，确定机械及电气规范（比特 Bit） RJ45、CLOCK、IEEE802.3（中继器，集线器） 数据链路层 将比特组装成帧和点到点的传递（帧 Frame） PPP、FR、HDLC、VLAN、MAC（网桥，交换机） 网络层 负责数据包从源到宿的传递和网际互连（包 Pack

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5.1.1 计算可视化 随着计算机硬件和软件技术的发展，计算机图形技术越来越成熟，如今已经在各行各业中得到了广泛应用。有一些应用本身的任务就是绘制图形，例如制作动画片、艺术设计之类； 还有一些应用不以绘图为目的，但会利用图形来辅助完成任务，例如统计应用的目的是计算 各种数值指标，但常用图形来直观地展示统计结果。 可视化（visualization）是指将抽象事物和过程转变成视觉可见的、形象直观的图

7.2 一面 专业问答环节 自我介绍 项目介绍 小目标问题及解决方法 精度的相对提升和绝对提升 双阶段和单阶段目标检测器的区别 Anchor-free和Anchor-base的区别 NMS在Anchor-free上是否有用 基于Transformer的目标检测框架介绍 像素级分类和语义分割的区别 关于NLP的最新进展 深度学习模型的部署 谈人生环节 对科大讯飞的了解 科大讯飞与自己的契合点 对人工

一面 总的来说问的挺简单，半小时就结束了 1. 前20分钟基本上都在问项目，问文章，创新点，整个就是我在介绍，然后面试官嗯嗯嗯，时不时提一个问题为什么这么做之类的，好处是什么 2. 一些比赛和文章用到的模型 YOLOv5怎么做检测（从backbone（CSPDarknet，SPPF），neck（FPN+PAN），head（多个特征层做预测）分别介绍了一下） 怎么做正负样本匹配（v4里面是计算IOU

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汇编语言是直面计算机的编程语言，因此理解计算机结构是掌握汇编语言的前提。当前流行的计算机基本采用的是冯·诺伊曼计算机体系结构（在某些特殊领域还有哈佛体系架构）。冯·诺依曼结构也称为普林斯顿结构，采用的是一种将程序指令和数据存储在一起的存储结构。冯·诺伊曼计算机中的指令和数据存储器其实指的是计算机中的内存，然后在配合CPU处理器就组成了一个最简单的计算机了。 汇编语言其实是一种非常简单的编程语言，因