《计算机视觉岗》专题

5.6面的，是面试体验最差的一次，面试官的面相不是很好，而且我每次说完或者说不会都得等面试官10s说出他的下一个问题。。。 介绍Controlnet ？它是怎么引导的 介绍DDPM？他预测的是什么？为什么可以直接预测噪声？讲一下那个公式 重参化知道吗 GAN和扩散模型区别？为什么扩散模型效果好 文本控制是怎么嵌入的？ 注意力机制公式为什么除以根号d?如果不除会变成什么？ 介绍VAE VAE和AE的

自我介绍 挑一个项目阐述 深挖项目，解决思路，为什么这么解决和设计的。 对目标检测比较熟悉？ 再解释一下目标检测的项目？ 解决思路，为什么这么解决和设计的。 小目标检测的研究主要解决思路分为哪几类？ (幸亏看了西工大韩军伟老师发的那篇小目标检测的综述，基本都答上来了) 口述NMS的流程 目标检测的IoU怎么计算，手撕一下？ 旋转目标的IoU怎么算，说一下思路和流程？ Soft-NMS解决NMS的什

嗯，圆和椭圆还不错，但如果是带圆角的矩形呢？ 我们现在能做到那样了么？ 史蒂芬·乔布斯     我们在第三章『图层几何学』中讨论了图层的frame，第二章『寄宿图』则讨论了图层的寄宿图。但是图层不仅仅可以是图片或是颜色的容器；还有一系列内建的特性使得创造美丽优雅的令人深刻的界面元素成为可能。在这一章，我们将会探索一些能够通过使用CALayer属性实现的视觉效果。

更多面试题总结请看：【面试题】技术面试题汇总 OSI 参考模型 OSI 从上到下分为 7 层： 应用层：应用层协议定义的是应用进程间的通信和交互的规则，不同的网络应用需要不同的应用层协议 表示层：把数据转换为能与接收者的系统格式兼容并适合传输的格式 会话层：在数据传输中设置和维护电脑网络中两台电脑之间的通信连接 传输层：向两台主机进程之间的通信提供通用的数据传输服务 网络层：基于网络层地址（IP地

#算法# #视觉算法# #实习# 一面 时间八十分钟。 主要流程： 自我介绍 介绍项目，围绕项目展开提问和交流 长尾分布场景题。 手撕iou，nms，三数乘积。 关于多模态，大模型见解。 反问 二面 时间四十分钟 自我介绍 论文介绍以及项目介绍以及提问 手撕前序遍历递归非递归 优缺点 反问 ps：两位面试官都很nice!

工业设计本科应届生，有鹅厂＋绿厂的实习经验 —————— 【面试内容】 1、自我介绍 2、说一一下你在腾讯和oppo实习之间的区别 3、为什么选择大疆 4、对大疆了解多少 5、除了网络信息的了解之外有用过产品吗 6、说一下你作品集中你比较满意的一个项目 7、深究项目： 组内成员构成、怎么产出、产出逻辑、 最终成果、碰到什么问题怎么解决、 怎么对接上下游、怎么安排时间、 工作流程什么样的… 8、再介

共1轮面试 面试的视觉设计岗，一轮面试后，笔试挂掉 一面：首先自我介绍，介绍作品集满意的作品。 考察了专业知识的掌握程度还有性格考察， 包括对设计趋势的认识，人工智能的认识， Q：为什么选择这个岗位。 问题比较简单，考察逻辑能力和平时的积累多少。 笔试：是针对一个产品做一个视觉宣传页面。时间一个礼拜，感觉还是比较注重最后的完成效果，由于没有把握好时间，做的比较粗糙，最后意料之中的挂掉了。 总的来说

第一轮技术面，详细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。 二面第二轮综合面，主要考察抗压能力，遇到问题会怎么处理，为什么想去深圳等，一定要准备好体现自己有很强的抗压能力的例子。还有简历上写的东西都要熟悉，有话可讲，好多会被问到。 第二轮聊了一个小时左右，问的挺多，虽然没过但是感觉挺有收获，可以再好好

    是在Boss直聘上看到公司的招聘信息，感觉挺合适自己的，就发简历给hr，没几天hr就打电话过来约面试。     到了约定的时间去到公司，hr小姐姐先问了一下选择公司原因，之前的实习经历，工作效率，通勤时间等一些基本的问题。     之后和在职的设计师聊了一下，被问到一些设计风格上的问题，以及讨论以现有的工作绩效考核标准是否觉得可以胜任，感觉还是挺靠谱的。面完让我回去等通知，不知道能不能面上

线下笔试已过。 对着简历问的。 1、我硕士学了密码学，问我对称和非对称加密区别，分别有哪些算法，应用场景有哪些 2、中断机制 3、介绍小论文，问里面的东西 4、怎么防止过拟合

岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问，问的比较细，要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗，蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用，为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积，深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码：应用题，二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

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问题内容： 有没有一种方法可以计算出地面与手机之间的高度？我以为我可以用它来测量身高，但这篇文章建议您不要考虑误差率。如果是这样，我应该采取什么方法来测量手机的高度？ 问题答案： GPS的精度足以使您将海拔高度提高到几米之内，但这可能并不是您想要的。 我想您可以在确定手机的麦克风/扬声器正好用加速度计指向地面的情况下尝试使用某种声纳。您可以假设使用STP，这可能会导致大约20％的错误。 您还可以告

概述 物理层 链路层 网络层 传输层 应用层 参考链接 计算机网络, 谢希仁 JamesF.Kurose, KeithW.Ross, 库罗斯, 等. 计算机网络: 自顶向下方法 [M]. 机械工业出版社, 2014. W.RichardStevens. TCP/IP 详解. 卷 1, 协议 [M]. 机械工业出版社, 2006. Active vs Passive FTP Mode: Which