背景

之前寫了春招實習面經(jīng) 2021春季CV實習面經(jīng)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/442975101

投完ECCV后又寫了個畢設。本來想繼續(xù)寫秋招面經(jīng)的，但是本人一共參加了105場面試（包括主管面和HR面），24場筆試，寫起來實在費時間，本文做一個常見問題的總結，和對秋招的一些碎碎念。

簡歷背景：兩篇非A論文，一篇一作，一篇掛名；一段大廠實習；三段Workshop競賽經(jīng)歷，未拿冠軍；實驗室項目若干

秋招收獲：17個offer；總包大多在40-65；現(xiàn)金最多開到55；

常見問題匯總

接下來對秋招中被問到比較多的問題做一個大概總結，更加具體的提問方式可以參考其他面經(jīng)；問題答案，可以從搜索引擎，知乎，公眾號（有一些號主做了電子書放在他們的github中），還有《百面機器學習》，《百面深度學習》等書中查找。

其中只推薦一個看的比較多的：https://github.com/zonechen1994/CV_Interview；

建議不要執(zhí)著于面經(jīng)，把下面常問的方向，進行系統(tǒng)的理解和整理才是王道，面經(jīng)和survey一樣當做字典可能更合適。

網(wǎng)絡模型：最常見的是ResNet的網(wǎng)絡結構，如何解決網(wǎng)絡退化問題；網(wǎng)絡的參數(shù)量計算量如何計算；簡單的量化原理；輕量級網(wǎng)絡；以及一些比較新的網(wǎng)絡要知道，ResNeSt等；

檢測：檢測作為大部分工程的基礎方向，還是要精通；常被問到的有faster rcnn的anchor和gt匹配問題；兩階段與一階段的優(yōu)缺點；Anchor Free和Anchor Based的區(qū)別聯(lián)系，各自經(jīng)典方法；IOU的計算代碼，從兩個框，三個框，到多個框（涉及到Python的broadcast機制）；NMS及其變種；

Transformer：QKV的理解；為什么要縮放；絕對位置編碼和相對位置編碼；Transformer和MLP，CNN的區(qū)別聯(lián)系；ViT，Swin等經(jīng)典工作；

BN：BN的原理和代碼；與LN的區(qū)別聯(lián)系；Sync BN的方差計算；

分割：經(jīng)典方法和最新工作；細長物體和小目標的分割；常用的loss；

Pytorch: DDP; model.train 和 model.val；dataloader原理；

Python：垃圾回收；GIL；深拷貝淺拷貝；進程線程；

C++ ：構造函數(shù)；虛函數(shù)；純虛函數(shù)；智能指針；容器；繼承；析構函數(shù)；宏與常量；

其他問題：L1，L2的區(qū)別聯(lián)系，概率密度函數(shù)等等；KL散度以及為什么大于0；最大池化和平均池化的前向反向；Dropout原理；過擬合；樣本不平衡和噪聲問題怎么處理；常見的激活函數(shù)和初始化方法；softmax 如何防止溢出；

前沿動向：自監(jiān)督；多模態(tài)；Transformer等的發(fā)展現(xiàn)狀；

算法題：排序算法；鏈表相關；二分查找；簡單動態(tài)規(guī)劃；DFS，BFS，樹很少遇到；

開放性問題：針對業(yè)務場景的設計；

碎碎念

面試主要以算法題，簡歷，基礎為主；

1. 首先說題：上面列的只是很小一部分，大部分題都是公司原創(chuàng)題，這時候需要大量的刷題培養(yǎng)感覺，至于到底刷多少，從你看到這句話開始，盡力刷就好（貌似說了一句廢話）；除了CV崗，本人也曾經(jīng)面過其他崗位，搜索等，面試全程是算法題；
2. 簡歷：怎么寫簡歷網(wǎng)上有很多模板，有一點需要注意：如果內(nèi)容多，兩頁也可以；簡歷上的項目論文，自己需要整理一套敘述的話術，準備的程度需要細致到具體的每個trick提了多少點，面試最重要的任務就是驗證簡歷的真實性；手頭的research工作盡量寫成論文并投出去，否則簡歷寫起來會很別扭，項目不算項目，論文不算論文；比賽一定要復盤，不是前幾名的話一定要去找前幾名的方案進行思考；簡歷相關方向的經(jīng)典工作和最新論文，要理解熟知；做小方向的同學需要了解三大基礎方向，尤其是檢測，否則找工作很難，在面試中經(jīng)常被問到：你懂檢測嗎？？？
3. 基礎部分：上面加粗部分都是常見問題；自動駕駛公司喜歡考C++，建議過一遍基礎；數(shù)據(jù)結構也要過一遍基礎，對刷題也有幫助；深度學習基礎很重要，機器學習基礎至少本人很少遇到；Linux常用的命令也會考到；至于其他計算機基礎比如操作系統(tǒng)之類的，算法崗問的很少；還有考智力題和數(shù)學的，隨緣就好。

• 面試前刷相應公司的面經(jīng)除了緩解焦慮外意義不大，同一家公司同一個崗位同一個面試官，在面不同的人時，問的問題可能完全不同。唯一共通的一點就是，算法題都是重點，互聯(lián)網(wǎng)大廠和商湯、小馬等公司喜歡考原創(chuàng)題；并且題刷的好，還有其他機會，身邊有CV背景的同學拿了科大訊飛語音崗offer，面試幾乎只考題；

• 在不影響畢業(yè)的前提下，盡量去實習，是否有實習經(jīng)歷幾乎決定了一切；即便有頂會論文，但如果是小方向，面試工程崗，也不如實習經(jīng)歷重要；而公司里的純research崗和大部分人是無緣的；疫情封校期，可嘗試海外線上實習；

• 盡早準備，盡早投簡歷，很多廠都有暑期實習，八月底九月初 的一波實習生轉正會帶走很多名額，越往后機會越小，比如本人最奇葩的被掛經(jīng)歷：騰訊三面技術都通過了，結果九月底提前批到時間，系統(tǒng)自動終止流程，簡歷退庫；當然，正式批沒能夠繼續(xù)面試流程，也說明組里并不缺人；

• 秋招不止提前批、正式批，在牛客，脈脈，boss直聘里多找人撈；

• 找工作，崗位匹配度很重要，沒有相應經(jīng)歷的話可以在技能一欄寫了解該方向，現(xiàn)學現(xiàn)賣， 看自己本事；

• 一個靠譜的內(nèi)推很重要，盡量找能加微信的內(nèi)推，不要只用內(nèi)推碼，要利用到底（查進度，問面試經(jīng)驗之類的）；可以多加一些秋招群；

• 面試時充分的交流很重要，很多問題其實面試官也不期待你說出多準確的答案，尤其是主管面時候，開放性問題很多；本人有幾次，答案到嘴邊猶豫了，覺得可能不對，沒有回答，但其實我所想的大概方向都是對的，這幾次都是技術終面，可能話講出來了，就多幾個offer；

• 如何選offer？在錢，城市等因素差不多的情況下，個人覺得和選研究生導師一樣，公司（學校），工作內(nèi)容（專業(yè)方向），團隊（導師）；盡管各個大廠前景不明朗，但是鍍金作用還是有的；具體的工作內(nèi)容一定要自己喜歡并且有發(fā)展前景，這里勸有開發(fā)背景的同學可以考慮開發(fā)；團隊是最重要的，這一點在讀研時大家都深有理解，本科背景差不多的兩個人，進了不同的導師團隊，發(fā)展可能是天差地別；面試時候的面試官，很有可能就是你將來的mentor或者leader，對方是和善的人，還是急躁的人，還是pua大師，你面試時候就要進行大致的判斷甄別；

• 小公司的話，如何判斷一家公司會不會在不久的將來倒閉？看這家公司有沒有穩(wěn)定的營收來源；看這家公司在過往面對風險時候的應對策略。創(chuàng)業(yè)公司聽說至少得B輪以上？還有，AI這行當里，有些公司又卷又水，懂的都懂；

• 多參加面試。各個行業(yè)、大中小公司都去試試，一切交給市場去檢驗，市場里充滿了你意想不到的機會，并且市場會給你一個合適的價位，最后argue工資的時候會有幫助；

說了很多廢話，有很多不明確（每個人的認知背景是不一樣的），甚至有錯誤的地方，歡迎交流指正，我想起來其他的也會進行補充。

世界變化太快，找實習時候，曾經(jīng)為沒有拿到傳言日薪800的 猿輔導offer 黯然神傷，哪知道秋招時候，這個行業(yè)都快沒了。總之，在釋放存量的時代，找到滿意的工作必然會越來越難，但是有實力的人從來沒必要擔心，要對未來有信心，對現(xiàn)在有耐心，希望大家能卷贏。

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