2018年5月份找实习经历(计算机视觉与深度学习岗)

两周内的所有面试,有些点都不记得了,特此记录,除了百度,其他都是北邮人随便投的

1. 京东 商业提升部 (过了)

一面:

基本上就是问项目和比赛经历

讲一下unet和deeplabv2的流程,顺便问了下deeplabv3,crf是否了解

faster rcnn 流程以及RPN的具体过程

白纸写代码部分:二叉树前序遍历,手写nms

二面:

也差不多是问的项目和比赛,具体忘记了。。

2.地平线 智能IoT部门(过了)

一面:

基本就是问的项目,都是我再说

二面:

resnet和densenet的区别

白纸写代码:python,有一次旅程用一个二维list存着,【(北京,上海)(上海,广州)(广州,东京)...】,这个旅程是一个没有环路的,然后现在打乱这个list的顺序,最后输出一个【北京,上海,广州,东京,...】这样的一个list

写完了之后问我map的底层实现,我傻傻的说了红黑树,Python应该是hashmap吧。。。(逃...)

3.网易 电子商务部门(过了)

一面二面:

感觉都是我在吹逼,不太记得了。。。

三面:

部门老大,挺nice的

4.头条 ai lab(挂了)

一面:

一直在问faster rcnn,faster rcnn RPN流程,anchor选的太大或太小有什么影响,正负样本选取的时候为什么用0.7和0.3的超参,与nms使用0.3的超参是否有关,smooth l1损失为什么不用l1,为什么不用l2,w,h回归的时候为什么要用log,x,y回归的时候为什么用除法等等。。

手写nms

二面:

问项目的时候说我做的太low。。。

C++虚函数,vector底层如何实现插入的时候不改变内存空间

两个题:

x,y属于[0,1]的均匀分布,求max(x,y)的期望

一个递归的题,面试官表达有误刚开始理解错了,这个题太复杂了,就不写了,漏了一个条件,然后就挂了。。

5.快手 y lab(过了)

一面:

BN层解释

卷积时间复杂度

为什么要用softmax+交叉熵损失而不用softmax+均方根损失

一个dp的题:给了一堆数字,可以理解为股票交易,求最大的收益

二面:

忘记了。。

6.百度 无人车部门(等offer中)

一面:

问项目,一直在问目标检测的时候出现一半的物体的处理

两个题:

判断镜像树

leetcode120(吐槽一下百度,一个做深度学习的有必要以刷题决定能否实习吗。。)

二面:

OpenCV,截取Mat矩阵的一部分区域的数据的具体实现,以及Mat内存管理的机制

一个期望的题 每次抽球概率是1/4,前三次抽中则第四次必中,求抽一百次的期望,(目前还不太会,希望有大神能解答一下)

给一个点和一个矩形(由长、宽和旋转角度表示),判断点是否在矩形中 

点击作者姓名与作者大佬交流~

作者:mythke

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