《视觉设计》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

面的是淘宝ued部门，首先是电话面试，电话面试通过后。 将几个候选人统一安排在了同一天面试，每一轮通过后直接进入下一轮。等待的时间会比较久，上午的第一轮面试面试时间比较久，大概有1个小时，通过后要等待一段时间看是否能进入下一轮，第二轮是交叉面试，问的会比较轻松问题也比较少。然后上午时间久没了，吃完午饭后下午接着面第三轮，第三轮应该是比较高级别来面，会问的比较深入。第三轮我没有面好，然后就让我走了。

线上面试，需要提前准备好工作集。一面之后才会发笔试题，总共三面都是业务面试，没有hr面试。 面试官人很好，问题不是很刁钻。 面试时间大概在50分钟左右。 面试内容问题主要是以个人实习经历，包括实习的时候有做过什么设计内容，设计理念都是什么。以及围绕作品集展开考察一下业务能力，后面会问一些对于设计的看法。问自己是什么性格，通过问一些和团队合作点问题了解候选人性格。 笔试给了一周的时候做，实际项目案例

一面: 当时一下午通过了两个人的面试，第一个是一个男生第二个是个女生，年龄都跟我差不了多少的样子，都很随和。当然问得问题其实都差不多。 问题汇总： 自我介绍，看作品集，针对作品集提问。 然后问最近在看什么书啊，平时有什么爱好啊，性格怎么样啊，在团队中喜欢扮演什么样的角色，为什么要来这里面试，未来的预期，有没有工作经验干什么工作等等。 然后第二个女生面完用的时间比较短，她当时出去之前说去问问老板现在

一面： 一面是5月份，当时一下午通过了两个人的面试，第一个是一个男生第二个是个女生，年龄都跟我差不了多少的样子，都很随和。当然问得问题其实都差不多。 问题汇总： 自我介绍，看作品集，针对作品集提问。 然后问最近在看什么书啊，平时有什么爱好啊，性格怎么样啊，在团队中喜欢扮演什么样的角色，为什么要来这里面试，未来的预期，有没有工作经验干什么工作等等。 然后第二个女生面完用的时间比较短，她当时出去之前说

【字节】问的很多都是网上能搜到的很多那种模版式的问题 1.最满意的作品是哪个为什么？2.认为自己最大的优势是什么？3.如何确定自己的设计是正确的？ 这些问题虽然提前准备了，但答案也不理想，因为其实最满意的作品是练习稿，而工作项目都好一般，但是讲练习稿没有落地又很没有说服力。而最大的优势，自己其实什么都会点，可是却又没有一个特别突出的，一面挂 【吉比特】面试十分短暂，工作强度无法达成一致，面试官说有

问题内容： 有什么方法可以使用可视化编辑器在Eclipse中制作swing应用程序？我正在使用Ganymede。 问题答案： 我使用Jigloo相当不错。可以为Swing和SWT生成GUI。免费用于非商业用途，以商业用途每位开发人员$ 85美元，相当便宜。适用于3.4（Ganymede）。

我正在尝试制作带有视觉签名和pdfbox的PDF。我有两条流，pdfbox似乎只能处理文件。没有三个临时文件，我没能成功。我可以从这里看到API已经改变了，但它仍然处理文件。 除了文件疯狂，我在签名上没有看到任何文字。结果是这样的： 当我用itext库做类似的事情时，情况就是这样 为什么视觉签名表示中缺少名称、位置和原因？我该怎么解决？

相关论文 [2016].Visual Question Answering 本文从数据集、评价方法、算法等方面讨论了 VQA 的现状及存在的问题，以及 VQA 的未来发展方向；特别讨论了现有数据集在训练和评价方面的局限性。 VQA 的难点 目前大多数关于图像的任务并不需要完全理解图像包含的信息。比如图像分类、物体检测、动作识别等。而解决 VQA 问题需要完全理解图像。 VQA 的问题可以使任意的，

1.自我介绍，还问了为啥研究生会选择ui，本人研究生跨专业 2.针对简历项目深挖 所有提问都是基于UI层面的提问，包括需求如何在Ui界面中体现，介绍一个最好的Ui设计亮点等 3.UI和UX/交互怎么理解，区别在哪 4.给你半个月带薪休假你会干什么 5.目前的Ui设计趋势 … 还有些问题忘了 反正大概率是凉凉，最终面试官反馈也是我更适合做UX交互方向，Ui视觉能力有所欠缺。

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#

一面： 自我介绍 项目介绍 八股文： 1. GBDT 2. xgboost 3.逻辑回归，svm，决策树的优缺点，适用场景 4.决策树和随机森林的区别 5.是否了解attention，transform的kqv 6.用过的loss函数，是否了解triplet loss之类的，好几个没听过的loss，没记住 7.batchnorm的参数是否可训练，b*c*w*h有多少个参数 8.如何进行上采样，上采

base 西安 一面(30min): 第一个面试官: (1) 英文自我介绍 英文说我的家乡和陕西的不同 (2) 介绍一个自己的项目 问了下模型的数据量 (3) 介绍一下模型训练的流程 (4) 完成括号匹配需要使用什么数据结构，讲一下怎么实现 (5) 主要使用的语言：python 了解c++吗：本科用过，但现在不熟 ×(6) 指针和引用有什么区别：我知道指针是啥...但是引用想成了python里的引

今天二面，手撕算法题是复原ip地址，编程弱鸡30分钟都没写出来，还是有问题放弃了 1.面试官自我介绍 2. 我自我介绍 3. 介绍我认为我觉得比较好的一个论文 4. 关于aaai那篇论文怎么做的 5. 打开论文讲，不然感觉有些抽象 6. 做个题吧，没做出来，最后他说不用做了 我让面试官看哪里不对他也一时半会儿改不了，回溯失败 7.反问： 1. 人力投入 2.培养 3. 做什么 4. 实习多久 总时

本科双非一本，硕士211；零实习经验（确实是任何实习经验都没有）。 一面 | 面试时长：28min | 业务面 面试时长不到半个小时，面试官没有让我逐个介绍作品，是明显已经看过了我的作品集的，面试官对作品集中一些她比较感兴趣的点做了提问。 二面 | 面试时长：27min | leader面 二面安排在上午11点半。面试官认为我的长短板都很明显，短板是项目的商业性不足（毕竟0实习经验），于是二面后给