面经详情

去年秋招校园内推投递 一轮技术主管面简单自我介绍，介绍科研项目，其中穿插部分深度学习基础问题；问对前沿方法是否有关注，简单介绍一些前沿方法；之后就是简单聊天，面试体验挺好的，问题也不难二轮hr面自我介绍，接上一些hr面经典问题，我记得有说说自己的三个优点和三个缺点，有团队合作的经历吗，团队合作中遇到什么困难，怎么解决的，然后就是介绍公司福利待遇，聊聊天就结束了目前已经接受海康offer，三方已签，等待入职...查看更多

校招开始比较早，8月份投的简历，经历了笔试，初试和复试，都是视频面试（这点在疫情期间感觉很人性化），感觉难度在逐步上升，复试没发挥好（问到具体实习项目的细节，感觉没说好），可能没戏了，算是给后面积累经验吧。整体感觉还是很专业的公司，之前看了他们的空宣，行业大牛很多。...查看更多

面试一共1h20min，好久没碰到这种难度的面试了，之前都是走马灯，面的时候有点害怕，面完又很有成就感。1、刚开始围绕项目深挖，挖技术点，我是目标检测就问关于yolo系列算法的正负样本采样策略不同，anchor获取不同等；2、训练时候loss变为none，loss变为0是什么原因；3、bn在训练和预测时候的区别，回答不好，需要加强学习。；4、噪声抑制的方法，我说过滤，他说不好用，我想了想也想不到，确实是不知道怎么解决，这也真的是一个难点；5、c++手撕nms；6、c++封装继承和多态，如何实现多态，虚函数；7、如何判单一个点在一个多边形里面（凹凸多边形，有点难），想了一种方法，但是没思考全面，忽略了点在边上的情况，又提了一种方法，可能还是不够全面；8、凹凸多边形内角和是（n-2）*180°，外角和是360°。...还有一些问题，是边聊边问的，我也记不太清楚了面试官小哥哥真的很好，循循善诱，很温和，面试体验感满分，希望能挺进下一面...查看更多

新鲜出炉的大华凉经，刚刚面试完半小时。。。通过牛客20年sp-offer通道，投的大华看了网上的面经，大华面试总是突如其来，我也是这个情况，收到面试官邮件，约了两个小时之后微信语音开始时告诉我一面可能会比较关注基础知识于是。。。了解过优化算法吗？说说二阶梯度优化方法。。。（一脸懵逼。。。）具体一点就是说说SGD和Adam的区别介绍马氏距离说出图像变化的矩阵公式丰度的概念算法：找出无限大一组数中第K个真的是一问三不知哦，一度欲哭无泪，都想放弃面试然后开始聊简历，之前做过attention的网络，就被问了SENet，有人说CBAM在实际分类中和SENet表现差不多，你觉得可能的原因Pytorch和tensorflow的区别，了解这些深度学习框架的底层区别吗？用深度框架自己写过层吗？有什么问题想问？聊了一下人脸识别和虹膜识别的问题...查看更多