《视觉算法》专题

自我介绍 职业规划(传统算法，还是ai)(在这我选了传统算法，因为课题跟项目用到，虽然俺也很想搞机器学习) 边缘跟踪(直接不会，没用到过) 说一说边缘检测算法(sobel，canny) 细嗦canny检测(非极大值抑制是他想听的关键，跟边缘跟踪有联系，写完这个查一查) 继续问项目跟课题(这时候提到很多次效率) 本科的项目用到opencv，细讲。 问到项目里的圆检测，疯狂回想,最后想起来是hough

HR 小姐姐主要问 1.啥时候到岗 2.实习多久 3.是否有别家的offer 和面试流程 说是一周内发offer 邮件。 #晒一晒我的offer# #计算机视觉岗# #暑期offer# #算法# #滴滴#

手撕最大回文子串 深挖3个项目 问题与解决思路。 反问

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

4.9号一面的，就三十分钟，面试官是个声音温柔地大姐姐 1.自我介绍，项目等 2.用的什么设备训练的 3.词表扩充之后多大 4.训练的预料多大多少token 5.微调几个epoch 6.正负样本不平衡怎么办 7.遇到了什么问题？ 8.另一个项目没怎么问就剩三分钟了 9.反问环节，无手撕 ------------- 4.12 今天上午刚面完美团，去美美吃顿海底捞，看到快手发来面试顺便看了下东子，已经

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

8.2 测评 8.26 一面 所有项目逐个介绍（细挖） ResNet中的BottleNeck结构 9.7 HR面 自我介绍 项目介绍 家庭情况 父母对自己工作的期望 研究所和企业工作的选择 职业规划 对象问题 读研期间导师对自己的影响 自己的性格介绍 自己的缺点 薪资意向 岗位的理解 反问 9.28 录用评估 #海康面试#

1. 自我介绍 2. 技术栈 3.介绍项目 4. 怎么看待工业检测 反问 #宁德时代#

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：视觉图像算法工程师 笔试时间：9.23 笔试题型：15单选+10多选+2编程 （算法方向的卷子） 单选题：主要考察神经网络、深度学习、数据结构算法以及面向对象的知识 多选：主要是机器学习、深度学习、和一些计算机操作系统的知识 编程： 1、从N袋糖果中，每次可以从非空糖果中拿出x个糖果，要把全部糖果拿完，最少需要拿几次 2、好像是leetcode原题，密码破

#机械制造2024笔面经# #机械制造公司求职体验# 投机器视觉岗位 2D方向 时长35min 自我介绍1min 问本科、硕士、考研成绩排名 问项目，了解的比较细，比如用到了什么算法，效果怎么样等等，大概25min（可以展示PPT） 反问环节: 1.工作方向/内容（相机ISP/深度学习算法/传统算法）（这里感觉和我有一丢不匹配） 2.工作强度（大多数时间6 7点下班，偶尔加班，有大小周） 总体来说

#面经# 自我介绍 0. 问简历 讲了讲两段研究经历，因为方向比较偏所以没问太细。 1. Transformer细节 答：self-attention，positional encoding, memory, cross-attention, subsequent mask等等 预测时怎么预测？ 答：autoregressive 2. VAE 答：构建高斯分布和实际数据分布的映射。实际训练中先用网

上一篇发疯文好多评论的 hh 也没那么矫情 就是一直被养鱼 横向对比 急了 在这里总结一下 地平线 slam算法一面 1h项目加手撕 秒挂。 菜鸟 定位建图 手撕二叉树不会 换两道写完秒挂。 蘑菇 感知算法 工作内容不满意 没后续。 博世 战略实习生 （真的会被恶心到）电话面+笔试 题型填空选择算法两道100+76，面试没问八股，问计组，问dsb什么的，问进程线程，一星期不给结果，过了半个月说倾向

自我介绍 这么多比赛怎么平衡时间 比赛负责的什么内容 分割检测的发展，最新的一些模型都有哪些，和传统的模型相比差别在哪儿 DETR 中匈牙利匹配算法具体的流程怎么计算 感觉面试官方向不是很match ，不是很懂我讲的啥，也没有反问。 手撕 链表反转，自己构造输入输出 (调输入调好久lc 刷多了，忘记ACM模式怎么写了，主体没写错，后面发现构造输入写错了。给面试官讲了一遍。 不知道凉没凉，没让反问，

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