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
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作者:mythke
来源:
牛客网(www.nowcoder.com)
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