秋招提前批面经
只有我们自己，知道自己是谁。只有我们自己，能决定自己的样子。——《我的少女时代》
末流985渣渣硕士，主投CV算法工程师，昨天有幸被阿里爸爸抽中，结束提前批全程陪跑的 0 offer 尴尬局面。现奉上面经回馈各位牛油，感谢牛客网
BAT
三家都有投递，无奈没有比赛项目一般论文一般学校一般，简历在B社和T社已然泡烂，只有A社给了机会，感谢马总，蟹蟹蟹蟹
阿里：
一面：
（1）项目经历以及论文创新点
（2）机器学习常用损失函数，以及哪些可用于二分类，哪些可用于多分类
（3）Faster R-CNN，YOLO，SSD的异同
（4）非极大值抑制NMS的算法流程
（5）深度学习中防止过拟合的方法
（6）多态的概念
二面：
（1）项目经历以及项目中遇到的问题和解决方案
（2）指针和引用的区别
三面（交叉）：
（1）依然是项目经历
（2）对部门业务的理解以及自己的研究方向可以做哪些工作
四面（HR）：
（1）项目经历，用通俗易懂的话向HR解释
（2）三个词总结自己的优点，两个词总结自己的缺点
（3）聊人生谈理想。。。。。
感觉阿里对项目经历还是很看重，抠的比较仔细
TMDJ +网易
渣硕水平显露无遗，网易笔试挂，头条两次笔试全挂，美团京东提前批都没有捞上我的简历，一度开始怀疑人生。。。
海康威视：
提前批一面挂：
（1）项目以及每一个环节遇到的问题
（2）dropout原理及实现
（3）防止过拟合的方法
（4）简述batch normalization
（5）DenseNet原理及其与ResNet的区别与联系
答完自我感觉不错，可惜被挂掉，正式批简历也被筛
大华：
提前批二面挂：
一面：
（1）全程课题
二面：
（1）caffe源码，softmax层与softmaxwithloss层的区别
（2）SSD与Faster R-CNN的区别与联系
（3）SSD中为什么使用smooth l1 loss
（4）奇异值分解的计算过程
（5）C语言中static关键字的作用
CVTE：
HR面挂
一面：
（1）项目经验
（2）PCA的概念
（3）奇异值分解与特征值分解的区别与联系，特征值向量是否正交？奇异值向量是否正交？
二面：
（1）简述SVM的几何间隔与算法间隔
（2）Batch normalization
（3）开放式问题：烤箱食材识别
HR面：
全程聊人生，谈薪资谈工作地点，最后因为不愿意去广州，挂掉
360：
提前批二面挂:
一面：
（1）项目
（2）简述各种目标检测模型
（3）手写快排
二面：
（1）项目还没说完就被打断，玄学挂
拼多多：
二面进行中
一面：
（1）项目，以及细粒度图像识别中部位模型和注意力模型的区别
（2）哪些函数不能做虚函数
二面：
（1）项目
（2）简述SSD及其与YOLO的区别
（3）简述R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN和Mask R-CNN
（4）简述ResNet，DenseNet和Inception
（5）简述SVM基本思想、转化为对偶问题的目的以及KKT条件
（6）了解哪些聚类方法并简述K-Means算法流程
（7）了解哪些降维方法并简述PCA算法流程，以及PCA与SVD的联系
（8）简述快排算法流程、时间复杂度以及最坏情况下时间复杂度
蘑菇街：
一面进行中：
（1）项目经历
（2）快排时间复杂度
（3）动态联编及其实现机制
（4）解释learning rate，momentum和weight decay
（5）简述机器学习中方差和偏差的概念
最后感谢爸爸妈妈感谢女朋友感谢导师感谢我的同门我的师妹感谢马云爸爸（排名不分先后），在我最崩溃的时候给了我一针强心剂。
最后的最后，当然还是感谢牛客网感谢各位牛油，谢谢大家的帮助，蟹蟹蟹蟹！
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作者：dut_zxy
来源：牛客网（www.nowcoder.com）
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