面经详情

公司大概九点上班，提前了半个小时到，先填了一份个人资料，里边有个预期薪酬，我不是很清楚怎么填写，写了个年薪16万，也不知道该不该这样。然后九点HR来了，拿了一份试卷，时间一个半小时。题目类型有选择，填空，编程，简答。选择题主要考察图像类知识（几种滤波，预处理），C++知识（内联函数，sizeof），还有模式识别，机器学习的一些基础知识。不过因为不是本专业，所以很多基础也不算清楚。填空有考察写几种函数，我不太会，对数学要求也挺高，不过这一块完全没准备。还有k-means找中心的方法。编程考察了排序，有点类似快排还有一个斐波列数列，这个我用递归写了，也不知道可不可以（要求是要考察时空复杂度）。 大题，第一个是分割，在前景画几笔，分割出前景（我用了基于区域生长），什么都不画分割（用边缘检测然后取最大包围）。第二题是在深度学习中防止overfiting，有正则化，加大数据量，在迭代停止前停止训练。第三题是摄像机模型标定，我没看这一块，空了。第四题是姿态识别，想一个新方法。我用了HOG加SVM训练分类器。 ...查看更多

先笔试，笔试试卷网上有，覆盖面很广从数学（极限、高数、概统）到编程开发到数字图像处理到机器学习人工智能都有。笔试现场做完后等了会直接现场面试，面试时间较长大约20-30分钟。 然后是面试先介绍自己做的主要的项目，然后问了关于项目的一些细节内容，包括：sgm算法的能量函数，物体检测模型的ROIpooling等然后是问了几个算法题，包括一个递归的题目没做出来，然后考了斐波那契数列的O（logn）的算法，没做出来。然后是关于深度学习的立体匹配的问题，先自己介绍下对这个方向的理解，然后问了几个如gcnet中对于多峰是怎么处理的，为什么不在cost volume上用传统方法滤波，对于视频流的立体匹配怎么做，要是加了光流做会如何。然后是几个基础机器学习的问题，如最小二乘法是什么，怎么求解，梯度怎么求。最大似然是什么之类的问题。 ...查看更多

月初去的一面，之前是他们HR主动联系我的，应该是在boss上（boss比较针对互联网行业）。面试官特别棒，有种自然而然的亲和力吧，所以我很放松。问的主要问题是一些深度学习的基础知识，然后问了一些OCR方向上论文的东西，还有一些简单的之前的项目经验就没有了，也没有做一些算法题，总之很简单吧。 一周以后CTO面试，这个阶段问的问题就比较多了，比如项目经验（问的很细），学习过程，做项目中的一些感受等等等。两天后告诉我过了，后来拿到offer。总体感觉，面试官和CTO都很棒，过程比较简单，也没有出很难的题。 ...查看更多

电话技术面试，面试官应该是PL的角色，主要着重于自己的项目经历，还有部分图像算法知识的考核。因为自己参与的项目较多，面试官挑了两个图像后处理算法的项目很有针对地提问，对项目的研究过程，关键点和某些算法处理过程进行发问。因为自己经手的课题，所以比较熟悉，面试过程还是挺融洽的。...查看更多

因为一些特殊原因申请了电话面试，很高兴虹软能够为我安排电话面试!面试开始首先自我介绍，主要说了研究方向、项目、课题、常用编程语言，然后面试官对着项目问，先是问项目背景、目的、你做的工作，然后问你所做的工作里的细节问题，问的非常细，非常细，因为之前面了一些不是图像岗位的职位，突然碰到确实懂这方面的面试官问的问题，反而有些地方没能够回答上来。 面试官问的问题比较细，细到让我说算法中的一些公式，一些推导过程，实验结果的量化分析，以及算法是否有paper等问题，着实让我有点儿没顶住。因为有几个公式忘了，所以他问了一些C++的问题，感觉这个答得还可以，要不可能就彻底没戏了。 ...查看更多

笔试比较难，图像算法加机器学习算法，很具体，会有写公式的那种。只要50分就能参加面试，但是拿到50分也不容易，即使拿手机百度。希望以后参加校招的孩子们提前做好准备，做图像算法还是很注重算法原理和基础的。面试是HR加首席技术混合面，氛围很好，外企没有很多套路，主要还是看你技术。问了项目还有用什么语言，熟练程度怎么样，因为本科是自动化专业，编程基础不是很好。但是HR很犀利，上来直接问我对女性在互联网工作多数是花瓶，抗压能力不如男性怎么看，还有二胎政策对工作的影响，顿时心里就凉了。整个过程还算比较轻松愉快。虽然没过。...查看更多