學(xué)妹拿到字節(jié)和商湯offer了！

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回復(fù)”666“獲取全網(wǎng)最熱的Java核心知識點(diǎn)整理

大家好，我是 黃小斜。

今天和大家分享一位浙大學(xué)妹的面試經(jīng)歷。學(xué)妹雖然剛研一，卻已經(jīng)拿到了字節(jié)、商湯、海康、快手的CV算法offer。

每一次面試都是寶貴的復(fù)盤機(jī)會，相信她的經(jīng)歷可以幫助你在后續(xù)求職中查漏補(bǔ)缺。以下是原文：

先說下本人情況：

很可惜，base在北京，我人在杭州，實(shí)驗(yàn)室還有很多工作要做，不然我就怎么也得去，但是考慮到自己比較喜歡踏踏實(shí)實(shí)的做東西，并且希望自己第一份實(shí)習(xí)盡量長些，whatever，機(jī)會總是有的，未來可期。

時間線：

5.17 通過內(nèi)推投的字節(jié)，簡歷很快被評估通過

5.23 電商一面

5.30 發(fā)感謝信

面試我才知道是知識圖譜小組撈了我，但咱真不懂啊，于是展開了很尷尬的20min的對話......

1. 簡單自我介紹

2. 能實(shí)習(xí)多久，什么時候可以入職

3. 談一談你的第一篇文章（過程中反復(fù)給面試官說原理，但可能面試官不是做分割的，就一整個他也很無奈我也很無奈

4. 你知道CLIP嗎（不知道）

5. 做過多模態(tài)融合的工作嗎（只知道大概，沒具體做過）

6. 說說transformer吧（順利講完，沒有什么意見）

7. 說下retinanet的focal loss

8. 如果要在上萬的圖片中去搜索，怎么比較高效？

9. 如何處理類別極度不平衡的問題？（答的很差，他笑了...）

10. 做個題吧：最長回文子串的問題

磕磕巴巴寫完了，動態(tài)規(guī)劃，他也沒有看直接說可以直接暴力搜索，然后說下去再看一下，我:........。后來發(fā)現(xiàn)有個循環(huán)出了點(diǎn)問題，面完就知道差不多涼了，全程只有20min左右，然后我們倆一整個你不了解我我不了解你。

一直等到6.15被撈去了電商另一個部門，也是做CV的。

6.20 一面

6.24 二面

6.25 HR面

這是我見過最好的面試官了，我當(dāng)時就想別管我過沒過，真的很感謝他，全程都十分耐心，還鼓勵我要對自己有信心，我真的想當(dāng)場淚目。主要作為一個研一的小孩，從5月中旬開始準(zhǔn)備以及投簡歷，到現(xiàn)在真的很辛苦，話不多說....

1. 自我介紹

2. 介紹下paper

3. 關(guān)于之前實(shí)習(xí)的具體細(xì)節(jié)，做了哪些工作

4. 如何解決類別極度不平衡的問題？（我不會，面試官賊有耐心，說沒事我有一個方法你看我說的對不對.....真的很nice）

5. 介紹下mobilenet系列

6. 介紹下senet

7. 說下transformer

8. 說下focal loss

9. 介紹下深度可分離卷積和傳統(tǒng)卷積的區(qū)別

10. 做個題吧：無序數(shù)組的第K大個數(shù)

說實(shí)話，我知道大概思路，但是當(dāng)時太緊張了，腦子里面一片空白，一度覺得要完了，我一直在顫抖。面試官問我有什么問題嗎寫的時候或者可以先說下大概思路，我說了快排，時間復(fù)雜度O(logn)，他又說有沒有優(yōu)化算法，我說了最優(yōu)解，他說沒關(guān)系，按照你的思路來可以先寫一個快排，我很快寫好了。

接下來就是面試官一步一步引導(dǎo)我最終完成了整個代碼，我真的......最后一遍一遍說感謝面試官，因?yàn)槲乙詾樽止?jié)算法只要沒秒，就沒有后續(xù)，沒想到這個面試官一直鼓勵我說我寫的還不錯，哈哈哈

11. 如何防止過擬合

12. BN在訓(xùn)練和測試的時候的區(qū)別？可以防止過擬合嗎？

13. 反問的時候面試官和我說要多刷算法，他說現(xiàn)在不熟很正常，要我多練習(xí)，不然后面面試走不遠(yuǎn)....嗚嗚嗚嗚嗚真的太感動了

這次是個大leader，十分搞笑的一個人，全程是既和我開玩笑，又帶著一點(diǎn)嘲笑，又有一點(diǎn)認(rèn)真，剛開始的時候他說他這邊事情比較多，說要快一點(diǎn)，我傻傻的以為會沒有算法題，結(jié)果我發(fā)現(xiàn)我是真的天真，接下來就是十分煎熬的1H20Min.....

1. 自我介紹

2. 介紹下兩篇paper （然后就明里暗里吐槽我做的水，哈哈哈哈）

3. paper中這個為啥要這樣做，那個為啥要那樣做.....我真的，反正問了很多細(xì)節(jié)

4. 什么是AUC

5. 說下Transformer的計算復(fù)雜度

6. 介紹下mobilenet系列

7. 做題：二維數(shù)組的順時針遍歷

因?yàn)橹懊嬖囀≈笠恢痹谒㈩}，這個題不算難，所以很快就寫上來了

8. 如果你來測試用哪些樣例來測試？為什么？邊界為什么要這么處理？如果不這么處理會出現(xiàn)什么問題？

9. 一道概率題，比較簡單，但是我沒怎么復(fù)習(xí)，導(dǎo)致磕磕絆絆的，面試官說我做的還行，我......

10. 一道卷積核大小計算題，不難，記住公式就行

11. 再做個題：二維數(shù)組，每一行是有序的，求最小的k個數(shù)，不用寫代碼直接說....

說了堆排序，然后讓計算復(fù)雜度

12. 場景問題：如果要檢測的物體被遮蓋了怎么辦，有什么思路

13. 平時調(diào)參有什么技巧

14. 提高模型精度的一些小trick

1. 介紹下自己

2. 女生為什么選擇計算機(jī)

3. 為什么喜歡CV

4. 自己最失敗的case

5. 如何看待大廠裁員

6. 自己最有成就感的事情

7. 介紹下自己之前的實(shí)習(xí)經(jīng)歷以及收獲

8. 介紹下之前公司值得學(xué)習(xí)的模式

9. 實(shí)習(xí)時間等

10. 未來職業(yè)規(guī)劃

智慧城市事業(yè)群，時間線：

5.25 一面（過）

5.27 二面（過）

5.30 三面（過）

6.6 HR面（過）

1. 介紹下自己

2. 介紹下文章

3. 你的這份實(shí)習(xí)主要做了什么工作

4. 遇到的問題是怎么解決的

5. 說下retinanet的focal loss

6. 寫一下NMS的代碼

7. 為什么醫(yī)學(xué)分割常用Unet

8. 為什么不常用deeplab系列

9. 實(shí)習(xí)時間+什么時候入職

10. 什么是空洞卷積？計算空洞卷積的輸出大小

11. 其他的真的忘了qaq....

1. dice loss代碼

2. 介紹下deeplab系列

3. 計算卷積的輸出

4. 常用的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)介紹

5. 實(shí)習(xí)項(xiàng)目的各種細(xì)化問題

6. 計算IOU

7. RetinaNet介紹以及創(chuàng)新點(diǎn)

8. 其他的忘了......

1. 調(diào)參技巧

2. 談?wù)勧t(yī)學(xué)圖像和自然圖像分割的區(qū)別

3. 談?wù)勧t(yī)學(xué)圖像分割的未來發(fā)展

4. 介紹下兩篇論文

5. 如果test精度降低，train loss下降如何解決

當(dāng)場通知通過

研究院工作，拒絕的原因是我不想接著做醫(yī)學(xué)圖像，感覺之后好難找大廠工作。。。。時間線：

5.23 一面（過）

5.27 二面（過）

1. 如何防止過擬合

2. Transformer的相關(guān)問題（建議把面經(jīng)背熟）

3. BN與dropout（面經(jīng)）

4. 醫(yī)學(xué)圖像與transformer結(jié)合的未來發(fā)展

總之，海康給我感覺很看重面經(jīng)的積累，問的都是面經(jīng)的問題，比較簡單記住就好。

1. 目標(biāo)檢測相關(guān)問題

2. 項(xiàng)目的很多細(xì)節(jié)

3. 其他的都忘得差不多了

總之，海康的面試就是很簡單，真的很簡單。。。我都懷疑我去的是不是研究院。。。

算法工程師

一上來先考代碼，一道bfs搜索問題，也不知道我是失眠一晚腦子混沌還是啥，就一整個蒙了，而且快手幾乎不出leetcode原題，我面試官還是打ACM的一整個gggggg，bbbq，還被質(zhì)疑了，不過面試官最后也給我很多建議很受用,hhhhhhhh，就是說還是很有收獲的。

最終決定去商湯，主要原因沒有別的我人在杭州哈哈哈哈哈哈，實(shí)驗(yàn)室的任務(wù)也比較多，hhhhhh，還是那句話，選擇沒有對錯，未來還很長....

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這款 Java 性能調(diào)優(yōu)的可視化工具，你真的會用嗎？

大公司為什么禁止SpringBoot項(xiàng)目使用Tomcat？

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