- 自我介绍,差不多10分钟。
- 简历项目和比赛介绍,中间有问一些项目和比赛细节,问了一些延伸和开放性问题:
- Adam和SGD优化器哪个更好,好在哪里,哪个使模型更加容易发散?
- FPN作用
- 讲下yolov3的架构,和two-stage的mask-rcnn有什么区别
- 代码测试,求n个数里面前k个最大的数。 我最开始说用快排,面试说还有其他方法吗,我一紧张说了个时间复杂度更大的方法,面试官提醒我可以考虑树排序,但是我没学过,回答不上来,最后面试官说你本科没学过数据结构,那就先算了。
- 问了几个机器学习算法,KNN和SVM的细节。 这里答的不好,太久没用传统机器学习算法,很多东西都忘了,中间一个简单的几何中常见距离计算方式(欧式距离),我忘了居然答余弦距离。
- 问了我有什么想问的。
面试官人比较友好,自己项目细节一定要熟悉,简历上的东西最好清楚掌握,数据结构和常用算法一定要掌握,这是我的第一个面试经历,不管接下来的面试能否通过,都还是值得纪念和自省的。
- 自我介绍,差不多3分钟
- 自我介绍要简介些,我这里自我介绍有点太详细了
- 钢筋检测项目介绍和目标检测框架细节
- 大致介绍自己的工作和项目细节
- 问了faster rcnn、Mask rcnn的细节,faster rcnn的rpn结构介绍下,rpn的loss是什么,master rcnn和faster rcnn有什么区别和改进
- retinanet的结构和创新点,讲一下ssd和retinanet的区别
- 鲸鱼识别项目介绍和图像分类网络细节介绍
- 大致介绍下鲸鱼识别项目
- resnet网络的创新,为什么能解决梯度消失问题,残差模块详细介绍下,为什么能解决网络层数加深带来的梯度消失和网络退化问题。
- 你有什么想问的
- 问了去了之后我能做什么
- 什么时候能出面试结果
- 面试官给我提出建议:加强论文阅读和基础原理细节掌握、加强原理的表述和表达能力
1.格林深瞳实习生面试只有一面,所以项目和基础都在这一面都问了。这次面试官问的很多问题,给了我很多启发,自己项目虽然做的多,但是在很多理论和基础原理上细节功夫下的不够,论文看的不够多。
2.其实自己也知道,自己在基础理论和原理方面掌握得不够深,但是由于缺乏时间,我还是没做到自己的目标,希望借这次面试反映出的自己理论缺失点,来提醒和激励自己一定要把基础理论和原理彻底掌握。
3.经过阿里的面试,自己回去把更多的项目细节掌握了,这次格林深瞳面试之后一定要把基础理论和原理掌握,从图像分类网络:resnet等,到目标检测和图像分割网络:faster rcnn、mask rcnn、ssd、yolov3等彻底掌握基础原理和细节,多看相关论文和博客。
- 给定两个字符串a和b(长度超过100w),在字符类型上b是a的子集,求b在a字符类型上的补集;
- 给定正整数N, 返回小于等于N且至少有一位重复数字的正整数的个数;
- 电话号码组合。下图是一个手机按键的样例,每一个数字包含一些字母。比如字母“A”可以通过按一次“2”得到,字母“B”可以通过按两次“2”得到,以此类推。当给定一个数字字符串,我们也可以得到相应的映射,比如“22”, 代表字母组成的可能性是[“AA”, “B”]。要求:输入为一个数字字符串,例如”2321241499844211”。输出为可能代表的所有字母组合。
- 给定两矩形的左上角和右下角坐标,求两矩形的重叠区域面积(overlap),若不重叠,返回0。(其实就是计算IOU)。
- 实现softmax,包括init,forward,backward。
如果把笔试题写出来侵权,一定要联系我删除笔试题哈。
- 自我介绍
- 面地平线的这次自我介绍,比之前的面试算是有了一些改变,不再流水线式的介绍学习经历和项目经历,而是突出性格和技术栈重点。
- 图像基础操作题,对图像做45度旋转,如何使图像完整不缺失,缺失和超出的部分如何处理?
- 项目细节
- 离线过采样和在线过采样哪个更快?
- 如何针对已有的网络做改进,提升速度?
- 如何解决类别不平衡问题?
- 训练网络的指标,除了基本的的acc,loss,roc、auc有了解吗?
- 算法细节
- ROI Pooling和ROI Align的区别及演进
- 离线图像增强与在线图像增强有什么区别
- Python和计算机常考基础
- 装饰器怎么用
- 深拷贝和浅拷贝的区别
- 多线程和多进程的区别
- Linux和git命令操作基础
- linux查找、查看文件的3个常用命令:which、find、wheresis。(这里应该是查找命令,当时也没听清楚,连就说了cat查看文件、which、find)
- 统计文件夹下的文件个数:ls -l | grep "^_" | wc -l(这个操作,我之前用过很多次,但是没说的很清楚,不过意思应该表达清楚了)
- git的一个操作(具体问题真的忘了)
- Python一些基础还是要搞清楚,向迭代器、深拷贝、浅拷贝,我之前都看过面经和用法,都还是忘了,真是不应该。
- 地平线机器人面试真的问的很广,偏工程向,碰到不会的也不要太紧张,之后一定要去补课。
- 自己要加强Python基础的一些技术盲点。
- 以后面试表达要有针对性,可以引导面试官往自己熟悉的方向,但不要拓展太多。
- 项目介绍
- 项目细节,和由项目延伸的原理问题
- 细粒度图像分类了解吗
- 目标检测框架原理问题
- RPN结构讲下,RPN的loss有哪些,分类loss是二分类还是多分类
- ROI Pooling是在RPN前面还是后面,讲下原理,有什么作用
- ROI Polling和ROI Align的区别
- Mask RCNN基本结构讲下
- 1*1卷积作用(降维-改变特征通道数,加入非线性)
- Faster RCNN的loss有哪些,分别讲下
- CNN的SOTA模型原理
- ResNet结构讲下,它解决了什么问题
- InceptionV3结构讲下
- C/C++/Python基础
- Python装饰器解释下,基本要求是什么(参数为函数,返回为函数,本质是嵌套函数)
- C的结构体和C++类的区别(C结构体不能定义函数)
- __init__函数有什么用
- Python怎么继承父类的__init__函数(super操作)
- 面向对象编程和面向过程编程区别
- Linux系统基础操作
- 一些基本命令
- 管道命令解释下
- 统计文件夹下的文件个数:ls -l | grep "^_" | wc -l
- git相关操作
- git熟不熟悉,平常怎么用
- 除了commit、pull等基本命令,还用过哪些
- 嵌入式Linux系统
- tensorflow安装是源码安装还是pip/conda安装,交叉编译用过吗
- cmake语法了解吗
- 有什么想问我的
- 对我此次面试评价如何,我有什么需要改进和学习的地方(在学习一定要加强系统学习专业基础,在公司很难有完整时间系统学习知识)
- 部门主要是做什么的,我去了之后做什么方向
此次面试时间比较长,总的来说,这次面试自己还是有点进展,面试一定要保持心态放松和良好,表达要流利、清楚,针对面试官指定的问题,尽量不要拓展太多(超出问题本身),技术上一定要系统学习自己的研究方向。
- 自我介绍
- 项目介绍
- 项目细节询问
- 数据增强用了哪些,为什么用
- 拓展问题
- 图像分割结果,如果边缘信息本来是直线的,但是分割出来效果线确是弯的,怎么解决(有点记不清了)
- 你有什么想问我的没
- 项目介绍
- 你平时看过哪些论文,最新的论文看过哪些
- 平时几点钟回去, 代码量多少,平时用C、C++还是Python编程.
- 你有什么想问的
二面的面试官提到我最新的论文看的不多,其实最新的论文是一定要看的,紧跟行业发展,了解技术的最新发展动向,而且也有助于拓展自己的思维,学习下别人的idea。
- 基本介绍(不确定他有在听吗)
- 项目介绍(这个过程,面试语气度非常不友好,我也不确定他有在听我讲项目没,反正我讲完了,他也没问我什么问题,评价了下我做的东西太简单、太low了(大意是这个),说我检测的项目就是套框架、没有自己实现框架,目标检测的项目虽然是用了mask rcnn的框架,但是我自己也做了很多其他的工作,比如测试的程序、数据过采样、数据标签生成、训练策略调整等是自己写的。这个过程体验真的极其糟糕,我深深地感受到了面试官不尊重人、看不起人的语气和态度)
- 你有什么想问我的吗(到这里面试官有些不耐烦了,估计就是照着流程问下,我问了这个岗位主要做什么方向的产品,被直接怼,你都不看招聘要求吗,我说招聘信息没写清楚,面试官不耐烦的讲了下是做教育产品,面试结束)
- 我承认自己技术水平不够,还需要不断学习,但是这不能成为这家公司面试官不尊重、看不起起我的理由,既然我通过了你们的简历筛选,就说明我的简历和技术水平得到了你们的部分承认,但是面试过程,不仅是在浪费双方时间,我更直接地感受到了“合心科技”这家公司深深的恶意和不尊重人。
- 说实话,我实习面了有9家公司了,阿里、地平线机器人、格灵深瞳、小鹏汽车都面过,面试官都是很友好的,但是这家"合心科技"公司的面试官真的态度超级糟糕,全程一副不尊重人、看不起人的态度,面试迟到、全程一副高高在上的态度、那种看不起人、不尊重面试者的语气,对不起,我真的实在是受不了。
- 最后,对于合心科技,这家创业公司,公司规模(50-150)人,我在这里写出面试过程,希望以后找实习的同学尽量避免这家公司(合心科技)的坑,不要让糟糕的面试体验影响了大家找工作的心情和态度。 4. 写下这个总结的过程,我是尽量平复了自己的内心,尽量希望自己糟糕的心情不要影响了我的文字表达能力。这个面经我也保持了客观的态度,以上内容没有任何虚假。