【2021 面经 | 校招&实习】计算机视觉算法校招(提前批)各大厂的面试经验分享

招聘 xiaoxiaohui ⋅ 于 2周前 ⋅ 1118 阅读
文章作者及来源:雲水謡 的真实面试经验分享


英特尔-图像/视觉算法(通过)

一面:

项目介绍
SIFT的原理(尺度不变性、旋转不变性),如何下采样,下采样因子多少,为什么要求解DOG,为什么要使用三线插值函数,128维度描述子怎么来的,
梯度直方图怎么算的,梯度怎么算的,梯度方向怎么算的,邻域范围选的多大等等
除了SIFT,还知道哪些特征,除了SIFT、SURF、ASIFT、ORB、HOG还有啥
特征降维有哪些方式?下采样,NMS,11,pca,LDA?
ransac算法怎么实现的?最少需要几个点才能确定一个几何变换模型?
3
3的几何变换矩阵,每个参数代表啥意思?
距离度量方式有哪些
LBP特征如何计算相似性(汉明距离),汉明距离怎么计算
数据增强有哪些方式,具体的图像处理操作又有哪些?
学习率设置过大,可能会产生哪些缺陷
dropout的原理,类似于传统处理算法中的什么操作(开放问题,无标准答案)
列出知道的激活函数,写出来函数表达式,画出函数走势图和取值范围
不同的激活函数在什么情况下使用,是如何考虑的
LSTM常使用sigmoid,tanh, 而CNN常使用relu是不是有什么理论支撑?
给定一个问题,最先想到的是会使用什么损失函数?

二面:

介绍项目
英文介绍项目
怎么看待外企?来外企的意愿和去国内互联网企业的意愿比重?
除了图像算法,有木有从事软开的意愿?

三面:

介绍项目
论文情况
多线程怎么用的,涉不涉及线程之间的同步
相机的3A参数

四面:

struct和class的区别
struct中能不能声明函数,能不能定义private成员变量?
new和malloc的区别,new的底层怎么做的
虚函数的原理
内存泄漏含义,如何检测
C++11的四种类型转换以及怎么使用
堆和栈的区别
深拷贝和浅拷贝的区别
开发环境,linux,windows?
linux下个人使用的的python开发工具是啥?用IDE没?
比如输入一个一维数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]以及w=4,h=3,可以reshape成左图的格式,然后按照从下到上,从右向左的顺序遍历数组,输出一为数组[12,8,4,11,7,3,10,6,2,9,5,1]。
在线judge系统跑起来.
void print(int* buf, int w, int h)
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12

五面:

项目介绍
基于CNN提特征有哪些难点,需要考虑哪些地方,与SIFT相比,优缺点有哪些
优化器有哪些,各自的优缺点是啥,Adam底层如何设计的
C语言中的malloc返回的地址是啥(虚拟地址、逻辑地址、物理地址哪一个)? 什么时候完成地址映射的?使用上述对象的时候,操作系统是如何响应的?产生了中断还是异常?缺页中断还是缺页异常?中断和异常的区别?
多进程之间的通信方式、多线程之间的同步方式
算法题:判定一个图是不是二分图?

六面:

英文自我介绍
打算留北京不?怎么看待户口?
基于CNN的特征提取、匹配算法与SIFT等相比,有哪些优势?获取的匹配结果是不是更好?
除了上层图像应用算法的研究,工作内容还涉及底层优化、加速、硬件封装,接不接受全栈?如何看待全栈?
个人在研究生阶段做图像、视觉以来的个人成长和收获
有木有学生社团经历?
工作内容涉及跟国外其他部门的协商,个人能不能胜任团队合作、跨国协调?


阿里-图形图像算法(一面挂)

电话一面:
介绍项目
resnet的网络结构以及为什么这么设计
激活函数的优缺点
cnn,rnn,lstm的熟悉程度
各种优化器的优缺点(SGD,MOM*,RMSPROPS,ADAM)
逻辑回归和线性回归的区别
GBDT、XGBDT、SVM用过没
降维算法有哪些,PCA是具体怎么做的


网易互娱-游戏开发(放弃二面)
视频一面:
重载和重写的区别
重写的原理(多态与虚函数的原理)
子类继承二个有虚函数的父类,那么子类有几个虚函数表
static关键字的作用
智能指针、shared_ptr底层如何实现
共享指针的循环引用、weak_ptr如何解决shared_ptr的循环引用
struct的内存占用计算规则
map与unordered_map的区别,底层实现原理
dfs和bfs的区别,具体如何实现
锁的原理、共享锁、自旋锁、读写锁,自旋锁的底层实现
缺页中断
socket编程
编程题:双向链表反转
编程题:双向链表分割为二段,左侧小于target,右侧大于target,且不改变原先元素之间的相对位置(即分割要求是稳定的)


美团-机器学习/数据挖掘算法(意向书)

一面:
1. 五年以内的职业规划
2. 介绍最有成就感的项目(图像、CV项目)
3. 分条概括项目的难点,怎么尝试解决的
4. 解决过拟合的方法有哪些
5. dropout的随机失活因子以及怎么反向传播
6. 池化层如何反向传播
7. BN底层如何计算,手撕BN ,BN在训练、测试阶段的计算有什么区别
8. SVM的松弛因子作用
9. 树模型节点划分的依据,如何理解基尼系数的概念
10.并发和并行的区别
11.第一范式、第二范式
12.手撕2的N次方,如何解决N过大引起的溢出

二面:

1.聊项目(图像、CV项目),难点怎么解决的
2. ResNet为什么能够保证很深的网络具备不错的效果?
3. 问一些一面聊过的DL、ML基础知识
4. GAN、LSTM、GRU、NLP相关的大概聊聊,文本、推荐相关的不咋懂,聊不下去
5. XGBoost、GBDT
6. 手撕如何使用rand7()生成rand10()
7. 个人的规划,是不是一定要做图像相关的? 
8. 平时如何进行技术的学习、积累,用哪些途径?
9. 在实验室的出勤作息,每天除实验室工作外,个人进行自我技术学习、提升的有效时间能够保证多少?

京东商城-图像算法(sp)

一面:

1-n内的个位为1的所有素数
手写快排,并计算数组内每个元素在排序完成后的相对位置
手写二分查找
C++多态的原理
项目

二面:

C++动态联编
求二维0/1矩阵中边界都是1的最大正方形
shell编程:查找大批量文件,文件名输出重定向到log文件
SIFT的原理
BN的原理
过拟合的预防
项目
其他的记不清了

三面:

项目

四面:

vector、list、stack底层实现的原理、使用场景、特点对比
使用二个栈实现双端队列
回溯和分支定界法分别是DFS还是BFS?DFS和BFS的使用场景,适用于解决什么样的问题
SIFT 的原理
图像处理问题大规模使用卷积的优势和原理
模型压缩
BN放置的位置
PCA和SVD的区别以及求解过程
开放场景题:如何估计二维静态图像中前景目标的姿态和朝向
根据相机针对同一场景拍摄的连续图像,如何估计相机的内外参
图像配准
比较零碎,其他的记不清了


网易有道-CV算法(二面挂)

一面:

项目介绍
介绍SIFT的原理和特性
SIFT计算梯度主方向,为什么就能保证旋转不变性
图像间的几何变换模型有哪些?
一张有褶皱的纸,怎么变形至平坦?
resnet的特点
手撕代码:快排,分析快排的平均时间复杂度和最慢效率都是如何计算出来的

二面:

项目介绍
mobileNet v1 与 v2的特点以及区别,还被问到了解v3不
shuffleNet原理,怎么shuffle,v1与v2的区别
算法题:给定一个元素大小在[1,100]之间的整数数组,如果一个数是数组中任意三个元素的最小公倍数,那么这个数也是该数组的公倍数,
求数组所有公倍数中最小的那个,如{1,2,3,4,5,6},那么该数组的最小公倍数是4,因为{1,2,4}的最小公倍数最小


滴滴-自动驾驶研发/算法(意向书)

一面(1h,全程问内存管理):

操作系统的内存管理负责干啥
内存泄漏、野指针、悬空指针
如何提高内存管理的效率
***的机制
页表的机制、缺页中断、页面调度算法
为什么要设计逻辑地址?逻辑地址的优势在哪?当前有大容量PC内存,逻辑地址为何还要保留?
逻辑地址怎么转换为物理地址
多态和虚函数的原理
malloc申请地址时,操作系统是如何响应的,从内核到获取内存地址,中间发生了什么
内存空间一级、二级配置器
进程、线程、协程的区别
多进程 多线程 多协程的应用(python / c++下分别说明)以及python的GIL
python迭代器和生成器的底层原理,以及还有关键字 yield的底层原理
进程之间如何通信?
对锁的理解,互斥锁的底层如何实现的,跟内存访问的底层如何建立关系(唉又回到了内存管理)
哈希表的作用、原理、解决冲突的办法
项目的难点在哪?怎么克服的?最有成就的收获是什么?
在线笔试成绩为什么做的不好,编程题只得了4分,选择题也错不少?被吐槽回去好好练习一下,多写代码,不过还是给了通过,膜拜orz。。。

二面(40 min):

Linux下进程和线程的区别
用过多进程、多线程没?C++的QTread 、Python的GIL?线程池的优势,为什么效率高?
代码:快速排序,并逐行代码解释,针对测例完整推理一下全部的执行过程以及中间结果
项目简要介绍
对做算法和做研发的认识? 被吐槽想的太浅?
开启劝退模式,给我详细讲了算法和研发的发展前景以及业务侧重场景。。本来已经准备拿瓶水,拧包走人了,被告知二面通过。。。。大概就是他,又给我调去了滴滴网约车的路径规划算法组。。

三面(题目场景比较开放,40min):

图像特征提取、特征匹配用没用slam的开源库?跟slam的图像匹配算法有哪些不同?
tensorflow和pytorch的使用体验对比,以及各自的优缺点
物联网的课程与计科有啥不同?有大数据处理(数据挖掘)相关的课程没?
神经网络模型上线时还需要考虑那些因素?(回答了一些网络裁剪、压缩、量化、引擎等相关的)
自己做项目面向对象编程时,有哪些收获?踩过哪些坑?
项目介绍
代码:字符串编辑距离
介绍滴滴网约车的路径规划中:图像/视频语义理解、目标识别检测、异常检测等CV的应用,以及图像匹配算法在其中的应用


360-核心引擎算法(备胎池沉底了)

一面:

聊项目
介绍SIFT的原理和特性
对比传统图像的二维卷积和深度学习中的三维卷积,介绍后者在图像处理中的优势
手撕代码:给定“AABBCFFSS”类似的字符串,如何找到只出现一次的那个字符。(二分法最快)
谈谈对指针、引用的理解
指针引用和引用指针
有海量数据,需要排序,如何操作?

二面:

聊项目
手撕代码:也是二分的变形:区间检索

三面:

职业规划(致命题)
评价一下自己
实习收获
实习负责的业务
学校和公司的学习环境区别
期望待遇

商汤-CV算法(一面挂)

一面:
项目
手推softmax的BP公式
白板代码:计算二值矩阵的连通域个数

搜狗-计算机视觉算法(sp)
一面(二位面试官):

  1. 实现双端队列
  2. 求二值矩阵中,4或者8连通域的个数
  3. 全程聊项目
    二面(大leader):
    聊项目

三面HR:

1.介绍自己的技术背景,详细介绍,,跟当前面试的的搜狗组内业务有什么匹配的地方
2.为什么想来搜狗面试?
3.有哪些offer
4.选择offer的时候会如何考虑
5.如何评价自己,如何看待自己跟别人的差距

三面:

项目
为什么用CNN不用DNN提特征? L1、L2正则化,L1为什么会产生稀疏解?
实习有哪些收获?
HR:
人生理想、职业规划、其他意向书、个人选择意愿等等


OPPO-计算机视觉算法(sp)

一面:

大约40分钟吧,主要聊项目,问的问题不多。

  1. 针对项目问了一些问题,问的比较浅
  2. SIFT特征提取怎么做的,具备什么性质,为什么
  3. 高斯滤波,均值滤波,中值滤波
    4.手写中值滤波

二面玄学:

差不多10-15分钟左右吧,直接开问,主要就简历上的东西快速问一下,基本没涉及具体技术的东西

三面HR:

20分钟左右吧。个人情况、家庭情况、待遇预期、遇到的困难、职业规划等等吧。。。

头条互娱-图形图像(意向书):

一面:

  1. 图像降噪算法
    2.图像增强算法
    3.边缘检测算子:Robert prewit sobel 拉普拉斯 canddy
    4.手写马赛克代码
  2. 手写高斯滤波以及优化
  3. c++多态:重载和虚函数
  4. 虚函数表、虚函数表指针大小、虚函数表存储的位置
  5. gcc编译过程
    9.项目
    10.手写洗牌算法:N张牌等概率出现在每个位置

二面:

  1. C++ 11新特性
  2. const作用:const int func(const int& A) const
  3. new/malloc区别
  4. 虚继承
    5.四种类型转换
    6.智能指针
    7.左值右值、move
    8.手写双向链表随机插入新元素的类
    9.机器学习:adam、SGD、RMSProp区别
    10.1*1卷积的作用
  5. 贝叶斯估计与最大似然估计的区别

三面:
1.手写均值滤波以及优化代码

  1. ML/DL数据处理相关操作
    3.项目


陌陌-CV算法(排队沦为备胎)

现场笔试:

给定整数数组和大小为k的滑动窗口,求滑动过程中所有滑动窗口内的最大值
给定一个整数数组,求数组所有元素能够拼接成的最小整数
一面:
模型压缩、量化的方法
项目中遇到过拟合的解决办法
项目中使用数据增强的方式
TensorRT
ONNX
训练数据类别样本不平衡的解决办法
awk的使用,还有个啥命令记不清了
shell编程:有一个存储有name id score 三个属性的文本文件,查找score 在0.7与0.8之间的所有样本的 id
介绍常用的激活函数以及特点,推导sigmoid的求导
使用过哪些经典的网络结构,介绍mobilenet V2 与 V1 的对比
聊项目
咨询了陌陌这边有没有做图像匹配相关业务的,然后一面面试官就把后面的技术面都安排了图像检索、视频检索、推荐相关的组

二面:

手写Resnet的跳转连接(pytorch),以类的形式封装好,后续别的网络模块可直接调用
进程和线程的区别
多CPU、多I/O场景下该选择多进程还是多线程?
python下多线程和多进程的使用,个人在实际中如何选择和尝试的?
为什么python下多线程不起作用?扯了python是面向解释,不是编译的语言,继续被追问根本原因?继续扯了python里有一个全局解释器锁机制(好像叫这个)?继续被追问解释器锁如何加锁?
聊项目
谈谈图像匹配在图像检索、推荐中的应用

三面(HR):

  1. 聊实习的收获、期望薪资待遇、介绍当前跟其他公司沟通的阶段
  2. HR介绍公司情况、文化氛围、技术团队
  3. 个人就业规划
    ps:听别人hr面的时候,说整个cv团队秋招应该只收10个人,不知真假

四面:

传统的hand-crafted特征(SIFT、ORB等)与基于学习的ConvNet特征的对比以及使用场景
聊实验室项目、实习项目
图像实例匹配、语义匹配在图像检索、单目标视频检测、识别中的应用前景
吧。。。


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