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已挂公司：tictok、阿里、旷视、网易
本科211，硕士985
简历东西：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
阿里巴巴阿里云
一面（3.3，20：52~22：00）
- 代码题：查找一个序列中是否有连续递增子序列长度其为4的
- 代码题：求IOU（注意点：使用sort()函数，不然考虑不全）
- 自我介绍一下
- 详细问了一下简历上的实习项目
- 如何解决小目标检测效果差的问题
- 解释auc
- mAP如何计算
- 有哪些trick、或者方法来缓解样本不平衡问题
- 描述快排和冒排的过程及时间复杂度
- 智力题：一个容量为300毫升的容器和一个容量为500毫升的容器，如何量出400毫升的水（容器上无刻度）。
忘了还有哪些问题，但是问得并不多，面试官说周末二面。
二面（3.7，14：50~15：50）
- 挨个问了我4个实习项目，问得贼详细
- tensorrt加速后的模型，nms怎么做
- yolov5的前处理
- yolov5的后处理
- 在部署的时候，如何处理图片问题，在yolov5里面的实现（yolov5的自适应图片裁剪怎么做的）
- Focus了解吗，tensorrt怎么做会起到加速作用。
- yolov5的最大创新（采样方式）
- yolov5为什么用G-IoU-loss
- yolov5 和yolov4 的差别在哪，或者说有哪些不一样；
- non-local了解吗
- 你用tensorrt是在什么型号上，效果如何。
- 为什么一开始用就是用yolov5，而不是其他模型，有没有比较。
- 问抽烟检测的思路，怎么解决存在的误识别问题。
- 抽烟检测可不可以考虑用关键点来做？
- 双阈值分割，去光照等
ps：我在简历上没有写tensorrt，但是自我介绍的时候，提到了我在小公司实习的时候简单的使用了tensorrt，并且部署了，然后被疯狂问tensorrt；然后yolov5也问得很详细，光看网上那些总结真的一点都不够。建议要看源码
以下就是问的论文、比赛的事：
- 你们这个比赛都做了哪些改进
- 介绍下carafe
- 介绍HRNet的FPN
- 小目标如何改进，有哪些trick
- 数据增强有没有了解，都有哪些方式，介绍一下怎么做的？
- ……
- 你有什么问题要问我的吗？（问了他们公司常用的cv领域，以及技术栈等）
交叉面（3.26：早上，电面）
-
介绍研究背景存在的问题，以及自己的研究点
面试官根据你提的会一直问你各种问题，你必须能很好的解释清楚，不然就挂了
-
聊了一下家庭
-
聊了应届工资情况（我真不知道为啥会问我这个）
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聊了当前的校招进展
-
腾讯和阿里你会去哪？
已挂：交叉面表达不够清晰
旷视科技面经
一面（3.9 15：15~15：55）
- 自我介绍
- 介绍论文的idea
- 问了我之前实习的状态，做的什么
- 介绍小目标研究
- 问什么时候能去实习
- 编程题，链表（将小于x结点（val）的，移动到所有大于x的结点之前，要求不能改变结点的相对顺序）
二面（3.9 16：05~17：00）
- 自我介绍
- 介绍论文idea，详细到实现上
- Fcos使用focal loss，一开始权重做了什么设置
- 了解过anchor-based吗
- 编程题IoU的计算
- 讲一下思路：如果两个矩形框不是水平的，是任意方向的，怎么求IoU
- 编程题：求出一个字符串的最大的回文子字符串
算是提前批，方向跟我不是很match，二面完就没消息了哇
字节跳动-tiktok面经（提前批）
一面（2.25，15：00~16：17）
- 自我介绍
- 介绍投的论文的idea
- 介绍比赛中你的工作
- 介绍你的实习内容
- 介绍RCNN系列，以及每个算法的改进点
- 介绍一阶段二阶段算法都有哪些，优缺点
- yolo系列怎么标签分配（yolov1：用cell的思想，划分为7X7，一共预测2X7X7）
- 介绍yolov5的pipeline过程（输入端，backbone，neck，prediction……）
- 什么是IoU
- nms介绍下
- soft nms 和nms的区别，soft nms解决了什么问题
- 介绍RPN网络
- SSD了解吗，为什么SSD在小目标上效果差
- 了解nlp吗
- 了解机器学习算法吗，比如（逻辑回归、GDBT……）
- 会写sql吗
- 过拟合的表现
- 为什么dropout可以解决过拟合
- 介绍一下L1和L2，为什么L1会产生稀疏矩阵。
- 模型的评价指标知道吗，precise和accuracy的区别。
- 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。
- 编程题：返回链表尾k位置的结点
- 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(正式批)
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
网易互娱
一面（AI Lab）：4.9 17：00 ~ 17：50
- 自我介绍
- 介绍论文的创新
- 详细介绍四个项目，你都负责哪些
- python的多进程
- 元组和列表的区别
- python的字符串拼接方式，c++的呢
- 讲一下过拟合
- 介绍一下L1、L2
- dropout测试的时候怎么做的？
- 编程题：手写dropout或者手写BN（二挑一）
- 你有想问我什么吗
面完还以为稳了，居然挂了哇，
可能网易ai lab对基础要求高，因为问的python的字符串拼接方式我不知道，我只知道+，然后都回答得ok呀，ememem……
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