《图像算法工程师》专题

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我是同学介绍了解到万集科技苏州研究院的，7月9号投的简历，7月14号HR就通知我面试，面试时间是下午5点。面试官人非常好，主要问我做了哪些项目，然后问了一些3D点云中常见的算法，同时问了一些在做项目过程遇到的一些困难，整体面试体验非常好。然后我问了HR大哥有没有通过一面，大哥和我说通过一面了。目前在等待二面，希望可以顺利通过二面，拿到offer进入万集科技苏州研究院。

8.15 一面 约30min 面试官很准时 首先是自我介绍两分钟，我简单说了说自己的专业，说了说研究项目，提了下编程语言和参与的项目。 然后是项目介绍。大概说了15min吧。 再然后就是面试官根据项目内容提问，可能是因为我这个方向有点偏，面试官问的问题都很基础。 之后问了我对卷积的理解。 最后面试官简单介绍了这边是干什么的，询问期望薪资以及工作地点。 反问环节我没问（真不知道问啥） 面试官态度很好

一面 自我介绍 项目+论文 为啥项目中使用Ptuning？ 说一下Ptuning的原理 如何关注训练过程中的指标？ 训练步数如何确定？ RLHF的整个流程详细 llama factory代码看过吗？ DPO了解吗？ 算法题 二分，medium， 旋转数组的最小数字 二面 二面面试官问了很多开放性问题，就是丢给你一个一个问题/实际的步骤，问你怎么解决，怎么考虑，而不是问某某东西的原理 自我介绍 项目

9.9面试的，上来没自我介绍环节，直接简历项目开始过，比赛，论文，实习，中间穿插八股：BN和LN区别，transformer encoder组成，BERT等等，应该是都答上来了。 之后手撕，很简单求根号，没用二分，用梯度下降写出来了，被老哥表扬（大四机器学习课考过，做题家基因动了）。 最后说岗位匹配的问题，因为之前没做过自动驾驶，我就拼命说对这个方向感兴趣，自己这两天看过哪些论文（真的是为了这个岗

lz背景985本日硕机械,课题方向和图像相关性不大,有段工业视觉检测相关的实习背景. 前几天刚面了埃科光电的图像算法处理岗,时长35分钟,面试官是个小伙子,语气很和善,问题还是比较硬核的. 1)自我介绍 2)机械专业为什么不投递结构相关岗位? 3)简述一下视觉相关的实习经历和用到的算法. A:饮料瓶和药瓶的模版匹配 4)模版匹配的目的是什么?常用算法有哪些? 5)(4的回答有提到)LoG是什么?它

岗位:飞星计划-AI算法工程师3D数字人方向 一面 (7/20) - 20min 纯讨论项目 二面 （8/10）- 1h30min 项目中的量纲问题怎么解决 python的相关知识: with args kargs roi pooling batch normalization transformer 深度可分卷积 8.17 感谢信 总结:面试体验并不好,两面面试官都没有开摄像头,也没有自我介绍,

等了很久了还没有任何消息

专栏地址：http://t.csdnimg.cn/HAbwF pipeline：LeNet-5->AlexNet->Network in Network->VGGNet->GoogLeNet->ResNet->Inception->DenseNet->Inception->MobileNet->ShffleNet->SENet 4.1 AlexNet AlexNet模型有以下特点： 1. 所有卷积

8.28 美团一面 纯纯的搞笑面 前言：本来美团的面经不该在这个时间点来写的，我也并不想写，因为这面经写出来没有丝毫的价值，本该着手去写的已挂的百度二面面经，但在我看到我的美团校招流程变成回到人才库时，我必须写点什么吐槽这件事。 1.自我介绍 2.看我的简历里面没有学校的经历，为什么？（学校的经历和求职的需求百分之百不符合） 3.看我许久以前的简历是找java的，为什么改了？（礼貌的回答了） 4.

1.自我介绍 2.介绍第一篇论文和第二篇论文（面试官很认真在听，问了很多细节问题）30min 3.写代码题 给定一个数n和一个int数组A，选取A中元素组成一个最大的且小于n的数，可以重复选取 4.反问组里工作内容 #字节# #字节跳动#暑期实习#

我接到一个任务，要找到一种算法，将图G（V，E）分成几对相邻边（给图上色，这样每对相邻边都有相同的颜色）。 我试图通过绘制一些随机图表来解决这个问题，并得出了一些结论： 如果顶点连接到2（4,6,8…）阶数为1的顶点构成一对边 如果阶数为1的顶点直接连接到循环，则循环的哪条边与单条边配对并不重要 然而，我无法得出任何其他结论，所以我尝试了另一种方法。我考虑过使用DFS，找到连接点，并将图划分为具有

在第一轮中，编号为的孩子在他的数字上加上他邻居的数字之和。 在第二轮中，下一个孩子按顺时针顺序将他的邻居的数字之和加到他的数字上，以此类推。 游戏结束后回合已玩完。 示例输出：