《感知算法实习》专题

上来就先问简历上的项目和比赛，然后细聊研究方向，由此扩展到了目标检测上很多知识点，yolov5的特点，有哪些常见损失函数之类的。 然后写三道算法题 默写快排 最大岛屿面积 将一个H*W的图像resize为2H*2W，不能调库

底层211，论文在投，项目单薄，无实习经历 海笔 - 过于简单的签到题 - 手写模拟定积分 - 公式算KL散度 - 求长度为k的窗口构成顺子的个数 - 切木板，只能沿对角线、副对角线切，求切完多少块 过了3.46，有点低 一面 - 介绍项目、论文 - LSTM和Transformer区别 - 简述PPO - Value-based和Policy-based区别 - On-policy和Off-po

选择判断（主要考点）： 哪种滤波模版能使图像更加锐利 算子运算模版 色度分量尺寸 kl散度和交叉熵区别 kl散度能否衡量分类和预测直接差距 隐藏层参数计算 目标检测常用指标 fppi recall sigmoid特点 空洞卷积 灰度图像对比度增强 非线性优化算法 tanh 处理训练样本不均衡 简答题： 高频加强和直方图均衡，两个操作顺序对结果有影响吗？为什么 对比学习是什么？如何构造正负样本？对比

感觉又要当二面杀手了

4.8的通知4.15线下开面，体验很好 两个面试官，总时长精准和预期45min一致 我很害怕，害怕面试官问的我答不出来 面试官好像也很害怕，害怕我答不出来 1. 个人介绍3-5min 2. 闲聊了句保研和成绩，问了下我导师放实习吗（楼主很实诚说不放，但能偷偷跑出来2-3个月） 3. 瞎扯了几下简历上的项目，被一眼看穿水，锐评到感觉像应付甲方的 4. 问了下基本技能，提了嘴python和shell

一面45min 全排列 一个计算题两概率题+项目提问 无八股

2本车硕，通信专业，岗位是算法工程师。 4月中下旬投递 5.10下午1.30面试15min 1.自我介绍 2.讲讲你的项目（通信➕AI）这个原理是什么样，强化学习有哪些方法，输入是什么，reward是什么。 3.问了深度学习激活函数有哪些，说下你用的（relu），讲讲它的缺点（我好像多答了一个梯度不连续）。 反问:这个岗位的业务主要是什么?和公司主业的关系? 到现在19.43了还没消息，身边有人1

（1）自我介绍 （2）研究论文：网络结构，考察shape（不要把输入数量当作一层shape） （GRU设置的必要性），时间特征怎么划分， 指标 效果 数据特性（时、空、异质性） 网络模型名字很有误导性 （3）基础知识：lr svm的归一化问题；lr里的w是什么意思，正负呢？ 交叉熵损失函数与极大似然函数的关系，在什么前提下； 随即森林随即在哪里； dropout（类似于bagging）；baggi

问了之前做的项目， 对一些经典算法的理解

来还愿了，希望友友都能拿到自己想要的offer 一面 1.自我介绍 2.代码：top K 3.代码：给一个链表，只反转从left到right内的元素，其余不变 4.问实习项目，没有挖的很深。 5.讲一讲序列建模的模型 6.为什么self-attention可以堆叠多层，有什么作用 7.多头有什么作用？如果想让不同头之间有交互，可以怎么做 8.讲一讲多目标优化，MMoE怎么设计？如果权重为1,0,0

今天的五场面试中的倒数第二场 面试官迟到了4分钟 Base：杭州 面试内容： * 自我介绍 * 回调函数怎么实现？ * 常见的损失函数 （MSE、CE、MAE、TirpletLoss * 做了哪些算法研究？怎么去做的？ （检索、高度估计、检测 * 图形图像学了解过吗？ * 目前所在地，什么时候能来，做多久 反问： Q：实习生做什么？ A：一半数据处理（标数据），一半AI算法平台开发 总结：大概率人

30分钟 百度一面：（无自我介绍） 1.项目 2.SVM模型和应用是怎么结合的（说话不是很清楚，没听懂，应该是问的这个，我就调了个接口） 3.协程和线程 4.项目怎么保证并发安全的？Sync库怎么用的 5.WebSocket 6.WebSocket怎么保证安全 7.算法题 最长递增子序列（只用O（n^2）做出来了，优化没做出来） 感觉纯KPI，问的东西太浅了，光速问完开始算法

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