面经详情

面试官先让做自我介绍，然后让我讲讲做的比较好的项目，大约花了15分钟后，开始聊行人识别方面的问题，比如问我发论文的方向或者idea，以及我对该领域发展趋势的认识，整体而言，面试比较顺利，大家如果遇到难以回答的问题，切记不要撒谎就好，要实事求是。ps：面试官人很好，并没有体验到压力面。...查看更多

面试主要 问以前做过的数据模型经验会仔细追问细节 比如准确率提高了多少 召回率（recall）怎么样roc curve的原理decision tree 和random forest gbdt的区别模型选择的方法 也会问一些之前项目数据量多大 和一些项目里面的role还问问一些职业规划的问题...查看更多

首先关于简历中的项目经历，有两篇论文，所以主要问了论文idea，举例说有哪些可以应用的视觉场景； 然后想问数据结构来着，但是本科学的，面试官就没有为难我，问了关于NLP的word2vec，怎么实现对单词的编码，因为不是这个领域的，之前看过也给忘了，就问如果我自己设计一个word embedding的方法，会怎么做； 最后一个开放题，有N个人轮流进去一个小黑屋，可开灯、关灯或不操作，每此随机地有一个人进去，互相之间无任何交流，问某人如何知道自己是最后一个进去的人。 ...查看更多

开场问了些传统机器学习算法相关的，聚类算法如何评估，GBDT和XGG的区别是什么，有什么优缺点在实际的建模流程中，你的一般思路是什么。然后接下来就是一些深度学习的问题了。为什么要进行批归一化。如果模型太复杂不能上线，该进行什么样的处理。对比下RNN，LSTM，GRU三者的差异和特点。然后就是针对做过的项目做一些展开。比如项目具体的实现方案，为什么要做这个，现在再来做的话，会有什么更好的方法。...查看更多