《视觉设计》专题

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：视觉图像算法工程师 笔试时间：9.23 笔试题型：15单选+10多选+2编程 （算法方向的卷子） 单选题：主要考察神经网络、深度学习、数据结构算法以及面向对象的知识 多选：主要是机器学习、深度学习、和一些计算机操作系统的知识 编程： 1、从N袋糖果中，每次可以从非空糖果中拿出x个糖果，要把全部糖果拿完，最少需要拿几次 2、好像是leetcode原题，密码破

#机械制造2024笔面经# #机械制造公司求职体验# 投机器视觉岗位 2D方向 时长35min 自我介绍1min 问本科、硕士、考研成绩排名 问项目，了解的比较细，比如用到了什么算法，效果怎么样等等，大概25min（可以展示PPT） 反问环节: 1.工作方向/内容（相机ISP/深度学习算法/传统算法）（这里感觉和我有一丢不匹配） 2.工作强度（大多数时间6 7点下班，偶尔加班，有大小周） 总体来说

自我介绍 简历上一些问问，学校经历啥的 对机器视觉领域的了解 聊聊项目 （问你每一步怎么做的，有些操作想不太起来了，他甚至怀疑我是照抄的） 八股（C++，图像处理） 八股一坨，似乎是考试紧张感不过确实基础不够扎实，一问全忘 你最印象深刻的事 怎么能体现出你对学习的热情，或者是你有学习的能力 反问（2次机会）当时感觉已经要凉了心灰意冷随便问了两句 春招里面我最看好的岗位了，准备的最多，其他岗位都是准

#面经# 自我介绍 0. 问简历 讲了讲两段研究经历，因为方向比较偏所以没问太细。 1. Transformer细节 答：self-attention，positional encoding, memory, cross-attention, subsequent mask等等 预测时怎么预测？ 答：autoregressive 2. VAE 答：构建高斯分布和实际数据分布的映射。实际训练中先用网

⏳ 12.20投递——12.26被查看简历——12.29下午2点一面——当天5点HR反馈面试通过 面了51min~是一次对大脑的深度开发 1、自我介绍 2、你的专业是否有关于视觉的课程？ 3、平时是怎么自学的？ 4、怎么平衡专业课与UI学习的？ 5、作品集介绍 6、针对作品集的内容提出疑问： 首页部分的顶部tab与底部tab在设计时是怎么考虑的？ 首页中上部分采用卡片式设计而下部分采用平铺的设计是

上一篇发疯文好多评论的 hh 也没那么矫情 就是一直被养鱼 横向对比 急了 在这里总结一下 地平线 slam算法一面 1h项目加手撕 秒挂。 菜鸟 定位建图 手撕二叉树不会 换两道写完秒挂。 蘑菇 感知算法 工作内容不满意 没后续。 博世 战略实习生 （真的会被恶心到）电话面+笔试 题型填空选择算法两道100+76，面试没问八股，问计组，问dsb什么的，问进程线程，一星期不给结果，过了半个月说倾向

自我介绍 这么多比赛怎么平衡时间 比赛负责的什么内容 分割检测的发展，最新的一些模型都有哪些，和传统的模型相比差别在哪儿 DETR 中匈牙利匹配算法具体的流程怎么计算 感觉面试官方向不是很match ，不是很懂我讲的啥，也没有反问。 手撕 链表反转，自己构造输入输出 (调输入调好久lc 刷多了，忘记ACM模式怎么写了，主体没写错，后面发现构造输入写错了。给面试官讲了一遍。 不知道凉没凉，没让反问，

先自我介绍，然后主要问项目的区别，yolov5主要改进点在哪，transform为什么能用于cv。你用yolov5跑模型，你的改进点在哪，效果提升多大。 看我用过tensorrt，介绍一下tensorrt优化的流程及常见的tricks。 代码题是二叉树的，不是子父节点的最大和。用dfs没做出来，少考虑了一种情况，然后就寄了。 #快手校招##算法工程师#

20道选择（单选+不定项）+ 3道编程 虽然知道没有什么时候是完全准备好的，但是面对不熟悉的知识点还是很down，要继续复习呀！ 还是说一下三道编程题吧： 1. 密码：输入是加密后的由小写字母构成的字符串，要求输出加密之前的字符串，加密规律也很简单，就是ascall码+3对应的字符，注意x,y,z加密后分别是a,b,c，解码时对应特殊考虑（只有这题ac了） 2. K排序：输入一个序列arr和每次能

一、单选： 1、CLIP模型的主要创新点：图像和文本两种不同模态数据之间的深度融合、对比学习、自监督学习 2、一个3*3，stride=1，dilation=1的卷积加上一个步长为2的2*2池化，再加上一个3*3 ，stride=3，dilation=1的卷积对应的等效步长是多少：6（第一步不改变步长，第二步步长为2，第三步步长为2*3） 3、a=np.random.randn(3,3) b=np

更新：已经进入hr面 ———————————————- 二面面试官经验也很丰富，对技术的考查不多 上来先确认 工作地点和部门 上海腾讯优图实验室 1. 两分钟自我介绍 2. 对简历上哪个工作认为最好 3. 打开ppt简短介绍一下 4. 那个工作的前置工作是哪个（MasaCtrl） 5. 生成评价指标（clip i2i t2i lpips fid等） 6. 怎么判断生成异常歧义的指标（我想不出来没接

4.18 技术面 问项目经历，多模态、大模型算法的了解和理解。手撕三个bbox的iou计算。 4.24 hr面 常规hr面。 4.26 发感谢信没过。

个人背景见之前小红书面经 3.28 一面(40min) 自我介绍 介绍一下多模态项目 介绍一下CVPR论文（面试官竟然看过我的论文，震惊） 这个论文创新点，你认为对车道线检测带来什么样的见解 你对多模态理解是什么 你了解BEV嘛 你知道有哪些车道线检测的范式，2D和3D的 你知道特斯来的自动驾驶最新技术嘛 实习时候复现模型的困难有哪些 还有部分对论文的问答 反问：部门工作，实习生工作。 手撕一道题

我用的是光轮造型 以下代码设置L 代码做什么，它应该做什么（设置光轮外观 中常量的数据类型是的类型，具体取决于要设置的属性。 问题是，只有少数人看起来 关于外观，我还有第二个问题 有人能告诉我哪里出了问题吗？