《计算机视觉算法工程师》专题

[toc] 大华 智能算法工程师 提前批 投递 2022.06.20 简历投递时间：2022.06.20 笔试 2022.06.27 笔试时间：80分钟 单选题 10道 填空题 15道，注意填空题中有代码运行结果，不过比较简单 问答题，3道 汉明距离求M张图像的相似度，问时间复杂度；K-Means求M张图像相似度，问时间复杂度 梯度消失的原因和解决办法；Bounding-box Regressio

[toc] 2022.05 海尔集团 提前批 算法工程师 简历投递 2022.05.27 海尔集团的简历投递，我是直接在官方公众号，走内推投递的，可能因为提前批刚开就直接投递的，所以流程很快，第二天就收到了笔试通知。 测评 2022.05.27 这个部分就是基础的性格测试，100道性格测试题，不限时，官方说的是建议20分钟做完，实测10分钟左右就可以做完，正常做都没问题。 笔试 2022.06.0

1.计算城市通路数目 DFS 题目描述：判断从城市0到城市4有多少条路可以通；0和4城市之间的网络拓扑是有向无环图，计算0到4有多少条路可以走 2. 查找直角坐标系内的两个点使他们与x轴围成的长方形面积最大 题目描述：给定一个无符号整数数组，每个元素表示一个点，数组元素的索引作为直角坐标系的x坐标，元素作为y坐标,任意两个点:x轴方向的距离作为长方形的长，y轴方向的最小值作为长方形的宽，找到两个点

一面22min，base南京，11.2 最熟悉的编程语言是什么？（回答Python） Python的数据结构有哪些？ 迭代器使用过吗？ 解释一下深拷贝和浅拷贝的区别？ Python中的Pass语句是什么？ Python中的闭包是什么？ Python中你用过哪些运算符？ 元组的解封装了解吗？ 我看你对MySQL也比较熟悉对吧？（啊，忘完了，哥们最多写写查询） 有了解最什么表（听不清），还有键索引这些

一面40min，base西安 面试官人挺好的，体验也很好，但我太菜了，尤其是数学，凉凉 概率论和代数相关的（最开始忘录了，大概是这类题） 机器学习中做回归和分类能用到哪些损失函数？ 最小二乘法MSE能不能用到分类问题上？ （这里我回答是分类问题预测标签是离散的，使用MSE计算梯度回传的函数不可导。面试官说主要是因为通过softmax函数后，使用MSE计算会梯度消失。这两个解释有区别吗？） 计算协方

面试官迟到3分钟。 准点时hr先叫我自我介绍，所以实际上面试官没听到我的自我介绍。 自我介绍完面试官进来会议室直接开始问问题。 1、做的大模型的项目有没有做模型优化？ 2、优化模型的项目，科研做的项目？ 3、会什么编程语言？ 4、cpp里面什么时候可以用多态？ 5、bert和gpt的区别？ 反问： 1、后续面试流程，下一次hr面 2、公司业务，自然语言处理做问答系统，交易吧啦吧啦的一些文本处理 —

1.问项目 2.八股： 讲一下transformer 为什么用layernorm 讲一下bert 了解哪些大模型 大模型中attention的改进方式（MQA，GQA） 3.代码： Leetcode不同路径II#面试经验##算法面试经验分享##拼多多暑假实习面经#

9.7晚上六点通知9.8晚上七点面试，半小时。9.9早上通知挂。 面试的时候只有你开摄像头面试官不开，面到后面还有别人说话的声音，面试官中间闭麦几次。（复盘是KPI面，只根据自我介绍来问连我简历都没看，把我项目里的内容都搞混了） 1.上来先自我介绍，然后根据自我介绍问项目的内容。没有涉及到C++和手撕代码。大家好好准备自我介绍，面试官一般根据这个来问。 2.主要问项目里面具体的技术实现手段包括原理

一面（8.30）： 1、自我介绍，问简历中论文和项目（问的比较浅） 2、第一道算法题：数组中找第K大（花了一些时间调出来了） 3、第二道算法题：面试官自己出的，要求输入整数n，返回长度为n、仅有元音（a,e,i,o,u）组成的字符串数量，比如n=2则返回15，因为['aa','ae','ai','ao','au','ee','ei','eo','eu','ii','io','iu','oo','o

学校学的东西太浅显而且有些比较落后比较老的知识，所以面试时好多不知道的东西，面试状态也不还好，感觉是凉了😭 以下是面试流程与问题： 自我介绍（学校课程：高级程序设计语言与计算机四件套，还有数据挖掘、图像预处理、人工智能导论等专业课程） 问项目，深挖你的流程与技术栈（我答的是一个模板匹配方式的车牌识别系统）以及你对你项目的缺点总结与改进方案，实施了没有？为什么不实施？（忙毕设） 对目前人工智能行业

是个声音很好听的小姐姐面的，面试体验超级nice。就自我介绍，然后问项目，然后就反问。没有八股和手撕，整个面试过程非常的愉快。 ps：感觉除了大厂会招做理论算法的人，这些制造业的厂都倾向于招把算法落地到开发板上的人，所以基本都会问，会不会C++，有落地的项目没。 也不知道后续会怎么样，等待中 #哪些公司面试官让你印象深刻？#

更新：一面已通过 —— 开场先调了五分钟设备，问了15分钟，最后10分钟做题。面试官全程强调HC紧张，30分钟结束，感觉寄了。第一次写面经，攒攒人品。 开场： -自我介绍 -你之前面过我们部门三轮技术面面评都不错，最后为啥挂了？（我也想问） 项目： 深挖实习项目（其实感觉也不深，就问了15分钟），包括业务场景、模型、样本构造、特征工程方面 算法题： 都是力扣原题 -链表公共节点 -和为target

45min面试分成三部分 1）项目介绍 广告公司实习，用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问：模型有什么问题和改进方法？答：依靠经验判断哪些特征有用，也许神经网络会好。问：你有实行这个改进么？答：没有。（羞愧） 科研项目，神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问：用了什么样的模型，是否特征筛查。问：你知道什么业界的特征筛选发放么。答：我只知道便利所有特征组合。（相关矩阵） 2）机器学习问题 问：

1. 介绍一下你自己； 2. 聊了感兴趣的一个项目； 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】（变种，利润可以是负数）； 4. 介绍实习经历，问的很细，将广告的整套流程都问清楚了； 5. 你知道什么是RTA吗？（广告投放策略Real-Time API） 6. 八股-过拟合是什么原因导致的？有什么解决方法（答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充）， 7、BN

上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习