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2022届春招实习面经（CV岗）——offer经

2023-05-16

已拿offer公司：腾讯、ponyai、vivo研究院、华为、字节
面了一面就没继续面了：海康威视、虎牙、京东

本科211，硕士985
二区在投论文 + 顶会下的top5比赛 + 小厂三个月实习经历

以下面经可能不全，因为每次面试完，不都是立刻就记录下来的，有些问题没印象就没记下来

腾讯

一面（IEG） 3.10： 21：00 ~ 21：55

  • 自我介绍
  • 介绍比赛
  • 介绍一下DetectoRS，DetectoRS去年的精度多高？
  • 介绍mean teacher
  • 了解第一名的算法吗？与第一名的算法，差在哪？
  • 介绍项目（问得很详细，通过这个项目又抛出了很多问题）
  • 小目标有哪些可以做的
  • 如何解决样本不平衡问题？
  • faster rcnn如何解决样本不平衡问题的？
  • 编程题：二叉树的最大的路径，值可能是负数，路径不一定从跟节点开始，最大路径也不一定是从上到下；
  • 智力题：给定一个六个面不均匀的骰子，如何设计相同概率的两个事件
  • 问了实习的时间
  • 有什么问题想问（哪个部门的，主要做什么的，涉及到哪方面的算法多，实习生过去都是做什么）

全部都答得不错，倒在了一题智力题，不知道为啥挂了，面试官说做姿态比较多，不知道是不是方向不match

一面（腾讯视频） 3.18 ：14：00 ~14：40

  • 自我介绍
  • 实习都用什么模型，有没有遇到什么困难
  • 进程线程的区别
  • 小目标为什么检测困难
  • batchsize怎么设置
  • yolov5优点在哪，是不是就是最好的
  • 编程题：链表的归并排序
  • 你有没有想问我的
  • （忘了还有什么问题了）

二面（腾讯视频） 3.19 ：19：30~

  • 自我介绍
  • 介绍论文（详细问了好多）
  • 介绍anchor-free，centernet等
  • 介绍比赛、用了什么trick，比赛的数据的特点
  • 介绍HRNet
  • 介绍项目，哪个项目最难
  • 介绍ROIPooling
  • 一阶段和二阶段的区别，yolo为啥快？
  • sift特点
  • 知道传统目标检测方法吗？
  • 知道人脸检测相关算法吗？
  • 介绍一下堆
  • 编程题：求一个数组中第k大的元素。
  • 你有没有什么想问的？

HR面（腾讯视频）3.29：15：00~

全程下来还算中规中矩，二面面试官问得挺深（项目上），其他都ok

VIVO面经

一面（3.25：19：30~20：25）

  1. 自我介绍
  2. 介绍比赛，介绍自己的工作，第一名算法知道吗
  3. 介绍自己的研究方向
  4. 介绍项目（有四个项目，深入到业务层面，比如对摄像头的要求）
  5. 介绍你的博客都写了啥
  6. 你有没有什么想了解的

二面（3.30：16：00~16：20）

  • 自我介绍
  • 聊了一下本科的情况
  • 聊了一下家庭情况
  • 聊了上一段实习的情况
  • 聊了为啥选杭州，不考虑深圳或者广州？
  • 你有没有什么想了解的

跟hr面差不多了呀，然后直接发offer了

小马智行面经

一面 （3.22：15：00~16：00）

  1. 编程题1：给一个图，判断是否是二叉树（考虑图中各个节点的出入度）
  2. 什么是二分图？最大匹配？？匈牙利算法？
  3. STL中，哪些用了树的数据结构的
  4. 编程题2：给个二叉树，判断是否是二叉搜索树（中序遍历+vector存数据）
  5. 上一题编程题的时间复杂度，用了递归，那递归栈的时间复杂度？
  6. 编程题3：上面能否不使用额外的空间（中序遍历+保存左端的值，记得考虑最左边节点的值是INT_MIN的情况）
  7. 二叉搜索树的平均高度
  8. 编程题4：实现迭代版中序遍历
  9. 指针常量和常量指针的区别
  10. struct 和class 的区别
  11. const的作用
  12. push_back 和emplace_back的区别
  13. 有没有想问的问题？？

好像还漏了一些问题，但都是围绕着c++展开的

二面（3.25：14：00~15：00）

  1. 介绍你的论文的研究点
  2. 除此之外，小目标还有哪些可以做的，或者研究的？（小目标检测和通用目标检测的区别）
  3. 编程题1：给一个数组，找到h，使得数组内大于h的元素的个数 大于等于 h的值。（找h的上下界，二分枚举）
  4. 编程题2：最长不重复字符的长度（用set存字符）
  5. 求出上题的时间复杂度和空间复杂度
  6. C++中的智能指针
  7. python的生成器
  8. pytorch中，dataload如何实现的
  9. 什么是继承
  10. 虚函数
  11. 你有没有什么想问的问题？？

二面相对来说比较轻松，毕竟没有一面手撕多，然后也涉及了很多基础问题（有些没记录），但是项目都没问

三面（3.25：15：00~16：00）

  1. 自我介绍
  2. 详细介绍你做的四个项目（为什么这么做，有没有考虑出现XXX情况……都围绕着项目再聊，聊了很久）
  3. 编程题1：给一个二维01数组，求出这个二维数组中，有几个面积大于d的全0正方形（动态规划）
  4. 编程题2：给两个长方体，求两个长方体的表面积（可能有交集，也可能没有，类似求IoU一样的道理，二维变成三维）
  5. 介绍内存管理
  6. 小目标如何定义

三面问的项目就很多，问得很细，然后涉及了一些其他的c++或者python的知识点，但是不多（我只是没印象了）

四面（3.31：16：30~）

  1. 自我介绍
  2. 论文的idea介绍（问得很详细，很多面试官不明白的地方，会一直揪着问）
  3. 问了比赛的情况
  4. 介绍了项目，对其中一个项目问得还蛮细
  5. 计算机基础知识了解得怎么样？（然后问了一个问题，我往了）
  6. 介绍了他们部门做的事
  7. 然后问还有没有想了解的

四面大概面了半个多小时，还算轻松，没有手撕，都是问简历的东西

华为面经（应用市场）

一面（4.15，10：00~11：00）

  1. 编程题：最长递增子序列
  2. 自我介绍
  3. 介绍项目（项目的难点）
  4. 介绍yolov5（自适应的锚框选择，怎么做的）
  5. 介绍自己的论文，损失加权和数据增强一样吗
  6. 详细介绍一下注意力机制，为啥可以抑制不重要的特征
  7. 讲一下多尺度怎么做的
  8. 说一下自己最近的科研进展，介绍一下最近看的新论文
  9. 有没有什么想问的

主管面（4.17，10：10~10：35）

  1. 自我介绍
  2. 介绍小目标检测，介绍论文的idea
  3. 介绍两个项目
  4. 意向城市，意向岗位

字节跳动-tiktok面经（提前批）

一面（2.25，15：00~16：17）

  1. 自我介绍
  2. 介绍投的论文的idea
  3. 介绍比赛中你的工作
  4. 介绍你的实习内容
  5. 介绍RCNN系列，以及每个算法的改进点
  6. 介绍一阶段二阶段算法都有哪些，优缺点
  7. yolo系列怎么标签分配（yolov1：用cell的思想，划分为7X7，一共预测2X7X7）
  8. 介绍yolov5的pipeline过程（输入端，backbone，neck，prediction……）
  9. 什么是IoU
  10. nms介绍下
  11. soft nms 和nms的区别，soft nms解决了什么问题
  12. 介绍RPN网络
  13. SSD了解吗，为什么SSD在小目标上效果差
  14. 了解nlp吗
  15. 了解机器学习算法吗，比如（逻辑回归、GDBT……）
  16. 会写sql吗
  17. 过拟合的表现
  18. 为什么dropout可以解决过拟合
  19. 介绍一下L1和L2，为什么L1会产生稀疏矩阵。
  20. 模型的评价指标知道吗，precise和accuracy的区别。
  21. 可不可能训练出一个ACC(AUC?)=1的模型，如果训练出，那么说明存在什么问题，怎么解决。
  22. 编程题：返回链表尾k位置的结点
  23. 你有什么想问我的吗。

春招的第一面给了字节tiktok，感觉都面得很基础，但是年还没过完，复习得不是很充分，所以回答起来磕磕碰碰的

字节跳动-EDU面经(北京)

一面

  • 自我介绍
  • 介绍一下你实习做的工作
  • 实习都用什么模型
  • 介绍一下yolov5
  • 抽烟模型定义几个类，几种anchor
  • 自适应图片缩放怎么做
  • 你的模型中yolov5的最终输出是什么
  • 介绍一下yolov5的采样方式
  • 介绍一下GIoU loss
  • 知道交叉熵吗，写一下交叉熵损失函数，它的优点是什么
  • 介绍一下你的小论文
  • 数学题：一个点（x，y），逆时针旋转theta度，新的坐标为多少
  • 编程题：3行n列的二维矩阵，每个列选择一个数a[i]，选n个数，求这n个数两两相减的绝对值的和最小值
  • 你有什么要问我的吗

手撕没手撕出来哇，突然没想到用dp

字节跳动-EDU面经(上海)

一面

二面

HR面

海康威视研究院

一面（已过）

更新2021.10.13

有大半年没有更新博客了，这段时间一直准备春招，实习，秋招，到今天基本上可以结束坐等开奖了；
目前手里有近10个CV算法工程师意向书：字节，商汤，百度，顺丰，华为，小红书，拼多多，小马智行，海康威视，腾讯等。
接下来会花很多时间在小红书上整理这一过程所有的经验以及技巧，包括：丰富简历内容，如何打比赛（大佬止步），如何刷题，刷什么题，刷到什么程度，面试技巧，面经整理，hr面技巧，如何反问面试官，如何argue薪资等等等，大家有需要可以关注一波哈，内容保证丰富！助力大家秋招收割offer到手软！
小红书号：371845174（Activewaste，博客同名）

后面也会在小红书分享好用工具，插件，装逼神器等，手把手教学，大家关注起来哈！
另外我比较少上csdn，大家给我私信要联系方式或者评论问问题有时没看到（一个月没上，200+的通知），大家直接去小红书私信提问，或者催我撒！

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