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来源|一言难尽@知乎,
https://zhuanlan.zhihu.com/p/148246487
2020届应届渣硕,基于实习和秋招的面试,拿到了微软、阿里、商汤、滴滴、华为、海康、平安、陌陌等offer,下面总结一些经验,希望对大家有所帮助,有问题之处也可以随时指出。如果侵犯公司隐私,烦请告知,此文仅做分享之用。
最开始是以公司为单位进行总结,
实习经验可以参考这里:
https://github.com/espectre/Algorithms_Engineer_Interview
我发现各公司面试问题
存在
较多重复,于是
按照题目类型分门别类,而不是按照公司机械划分。简单分为深度学习、机器学习基础、图像处理基础、数学基础、算法基础、程序设计语言、模型部署、HR面试以及与我本人简历相关的目标检测、属性识别、Kaggle及天池的比赛、创新想法等几个部分介绍。可能开始会有重叠或者分类不恰当,后面会逐渐更新完善。其中第一篇先介绍到HR面试,第二篇介绍个人相关的项目和比赛部分。
一、深度学习
1.模型类
1.1 resnet和densenet及其不同
相同层数,densenet和resnet哪个好,为什么?
训练深层的神经网络,会遇到梯度消失和梯度爆炸(vanishing/exploding gradients)的问题,影响了网络的收敛,但是这很大程度已经被标准初始化(normalized initialization)和BN(Batch Normalization)所处理。
当深层网络能够开始收敛,会引起网络退化(degradation problem)问题,即随着网络深度增加,准确率会饱和,甚至下降。这种退化不是由过拟合引起的,因为在适当的深度模型中增加更多的层反而会导致更高的训练误差。
ResNet就通过引入深度残差连接来解决网络退化的问题,从而解决深度CNN模型难训练的问题。
1.2 resnet两种结构具体怎么实现,bottleneck的作用,为什么可以降低计算量,resnet参数量和模型大小
1.3 Inception系列的演化
1.4 知道哪些移动端/轻量化模型
mobilenet,shufflenet,pelee等
1.5 GAN
2.卷积类
2.1 卷积神经网络结构特点
2.2 知道哪些卷积
2.3 深度可分离卷积
2.4 deformable conv怎么做
2.5 1x1卷积作用
3.深度学习基础
3.1 BN的原理、作用和实现细节,
其中均值和标准差的计算,以及训练和测试时分别怎么用
3.2 激活函数
3.3 损失函数/分类的loss函数
3.4 过拟合/欠拟合,预防方法
3.5 梯度消失/梯度爆炸
3.6 网络退化
3.7 各种优化器
3.8 调参技巧
3.9 神经网络组件
3.10 深度神经网络和深度学习区别
神经网络是一种机器学习模型,可以说是目前最火的一种。
3.11 深度学习为什么比机器学习好
3.12 train,val,test相关
3.13 如果训练集不平衡,测试集平衡,直接训练和过采样欠采样处理,哪个更好
3.14 softmax原理
softmax得出的结果是排序的么,为什么分类用交叉熵
3.15 F1score是_α_
=1,那么_α_
什么时候取其他值
3.16 梯度物理意义,小球下滚,如果坡很陡,会怎么样,梯度的大小和方向
3.17 pooling层的作用
3.18 监督学习和非监督学习举例
3.19 假设空间与归纳偏好
3.20 感受野相关
3x3conv,2x2pool,3x3conv后感受野计算
3.21 如果模型不收敛,怎么调节
3.22 l1/l2正则,怎么选择
3.23 解释梯度下降
3.24 链式法则
二、机器学习基础
可能因为简历上可问的东西比较多,面试时间有限,机器学习相关问的不是很多,推荐看一下李航那本统计学习方法。
1.logistic回归
2.svm
3.选择传统机器学习还是深度学习的标准是什么
4.随机森林
5.决策树
三、图像处理基础
1.数字图像处理,各种滤波
2.进行过哪些数据预处理
空图,坏图,单通道图,多通道图等一些情况会怎么处理
3. 图形学知道哪些
四、数学基础
1.概率:圆上任意三个点组成的三角形,包含圆心的概率
2.概率:x,y,z都是(0,1)均匀分布,x+y+z<1的概率
3.抛硬币直到连续若干次正面的概率
4.先验概率,后验概率,怎么转换
5.坐标0开始,依次走1,2,3,。。。,n步,可以左或者右,问有没有到不了的位置
加问,到指定位置m,至少需要多少步 (1)没有到不了的,因为左x右x+1,每次走一步,可以到达所有位置 (2)先求最接近m的连续和,然后从里面选两个数作差
6.n个门,1个后门是车,其余n-1个后门是羊,你先选一个,如果面试官告诉你其余n-1个中某个是羊,你会重新选择么
你先选一个,概率1/n 面试官告诉你某个不是,你在剩余中选的概率为两部分 (1)你选的那个是,则概率0 (2)你选的不是,(n-1)/n * 1/(n-2),即你第一次选的不是的情况下剩余n-2中选的是的概率 所以,n=3为2/3,重新选更优
7.三个盒子,一个盒子两个红球,一个盒子一红一蓝,第三个盒子两个蓝球。一人随机选了一个盒子,并摸出一个红球,请问这个盒子里另外一个也是红球的概率是多少
五、算法基础
可能因为我本科非计算机,题目大都相对简单,不过一次0 bug完成还是需要练习。
1.x的n次方(x任意,n自然数)
2.链表排序(然后不能动指针)
3.螺旋打印二维数组
4.删除字符
给定一个字符串和一个数字,删除指定数字个数的字符,并保证删除
给定字符串和数字 abcdabcd 4
删除一个a bcdabcd
删除第二个a bcdbcd
删除一个b cdbcd
删除第二个b cdcd
5.螺旋三角形
5
1
2 12
3 13 11
4 14 15 10
5 6 7 8 9
6.二叉树深度及最长路径
7.排序
知道哪些排序算法,快排时间复杂度,时间复杂度推导,O(n)的排序方法
8.二叉树路径和为给定值
9.一个数组,其他数出现两次,另一个出现一次,找出
10.链表中倒数第k个结点
11.判断链表对称/链表回文
12.链表反转
13.逆序对
14.算法:爬楼梯
15.算法:连续子数组的最大和
16.算法:最长不重复子串
leetcode(3)/剑指offer第二版(48)
典型题.求一个数组中只包含0,1使得其中0,1个数相等的最大子数组
17.算法:给定一个数组A,求max(Ai - Aj)。其中 i < j 。
18.算法:扎气球
leetcode 452
https://blog.csdn.net/yysave/article/details/84403875
19 n个文件(海量文件),查找和排序,二分查找时间复杂度
20 一个数组里面是股票值,求什么时候购买和卖出,收益最大。
21. 最长连续公共子串
22.实现卷积计算
23.实现IoU和NMS
23.link
A是一个排序好的数组,升序排列;B是一个排序好的数组,升序排序;给定c,找到a,b,满足 a属于A b属于B a+b=c
24.一维数组最大和
25.二维数组求最大和矩阵
26.二维数组有多少个子数组
包含一行的,第一行为例,一个的n个,两个的n-1个,。。。,n个的一个,一共n+(n-1)+。。。+1,n行就是n*。而包含两行,三行就依次是(n-1)*, (n-2) *, 所以就是n+(n-1)+。。。+1的平方
27.二维矩阵左上角到右下角最大和
28.1-n数字里少一个,找出来
29.写VGG、resnet
30.输入D和I组成的字符串,输出数字数组,D表示Decrease,I代表Incre。
0, 1, 2, ... n-1...
case1:
IIII
0, 1, 2, 3, 4
case2:
DD
2, 1, 0
case3:
DIDI
4, 2, 3, 0, 1
case4:
DIDDI
534201
case5:
多解
DDI
3201
2103
方法:
strI
0123
3210I
(1)如果新增是I,则添加一size的数在最后
D I append(res.size())
(2)如果新增是D,则前面都加一,然后最后添加0
D D +1,append(0)
31.Leetcode 670 Maximum Swap
32.判断两线段是否相交
33.回文子串 Leetcode 647. Palindromic Substrings
给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串。
具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被计为是不同的子串。
示例 1:
输入: "abc"
输出: 3
解释: 三个回文子串: "a", "b", "c".
示例 2:
输入: "aaa"
输出: 6
说明: 6个回文子串: "a", "a", "a", "aa", "aa", "aaa".
34.对于一个元素各不相同且按升序排列的有序序列,请编写一个算法,创建一棵高度最小的二叉查找树。
给定一个有序序列int[] vals,请返回创建的二叉查找树的高度。
power(2,n-1)-1<len<=power(2,n)-1
35. 寻找两个元素异或的最大值。
36.工作方案
37.Valid Permutations for DI Sequence
38.atoi
39.根据顶点坐标,判断两个四边形/三角形是否相交
40.球队至少需要多少分可以出线,最多有多少分未出线
m支队伍两两比赛,赢了得3分,平局各得一分,输了不得分,求n个晋级名额中的最少得分。
41.leetcode股票
42.给定一个不等概率生成器,随机生成 0 和1 的概率分别为 p 和1-p, p 不等于0.5,要求设计如下等概率生成器:
可以构建一个二维表 00,01 10,11 对应的概率 p*p,(1-p)*p (1-p)*p,(1-p)*(1-p) 我们可以发现,01和10出现的概率相等,都是(1-p)*p 所以如果连续两次出现01,认为出现0;如果出现10,认为出现1,出现其他重新掷即可实现等概率0.5
连续掷三次出现001,010,100三种等概率,都是1/3
(3) 随机生成0,1,2,…n-1 的概率为1/n
连续掷n次 出现0000...001对应0, 出现0000...010对应1, ... ... ... 出现1000...000对应n
43.给定n个数的数组,找到所有长度大于等于k的连续子数组中平均值最大的那个。返回那个最大的平均值。
44.在一个 m*n 整数矩阵中找到指定值 target, 这个整数矩阵有如下性质:
45.给定一个无向图,这个图是在一棵树的基础上加上一条边构成的。问哪条边可以删掉使图重新变成一棵树?如果有多个答案那么输出输入的边中最后出现的那条
先计算中点坐标,然后计算其到四个顶点的距离是否相等
double distance(double x1,double y1,double x2,double y2){
return (y2-y1)*(y2-y1)+(x2-x1)*(x2-x1);
}
bool isRec(double x1,double y1,double x2,double y2,double x3,double y3,double x4,double y4){
double x_center=(x1+x2+x3+x4)/4;
double y_center=(y1+y2+y3+y4)/4;
double d1=distance(x1,y1,x_center,y_center);
double d2=distance(x2,y2,x_center,y_center);
double d3=distance(x3,y3,x_center,y_center);
double d4=distance(x4,y4,x_center,y_center);
return d1==d2&&d2==d3&&d3==d4;
}
六、程序设计语言
1. Python
1.1 深拷贝和浅拷贝
1.2 list和tuple区别
1.4 list参数传递
2. C++
2.1 指针与引用的区别
(1)指针是一个变量,存储的是一个地址,指向 内存的一个存储单元,它的内容是内存中的地址
(2)引用跟原来的变量实质上是同一个东西,只 不过是原变量的一个别名而已。
2.2 继承与多态
2.3 数组和链表
2.4 内存泄漏和溢出
七、模型部署
1.tensorrt内部机制
tensorrt怎么量化,float32怎么变int8,怎么变回来
2.分布式,多卡使用
(1)数据并行
每个机器都有一个相同的完整的模型,然后分别处理不同的数据,最后server汇总结果;
(2)模型并行
把一个模型进行拆分,每个机器上是模型的一部分,然后每一部分模型在不同的机器处理,处理结果移交给下一个机器的部分继续处理。
(3)现在以数据并行为常用方式,模型并行主要难点在模型拆分上,二者通信量都很大。
(4)分布式的模型更新方式主要是两种 中心化(parameter server)和去中心化(ring all-reduce etc.)
中心化参见TF和MXNet 去中心化参见NCCL的处理方式
3.剪枝怎么做,剪多少,效果变化多少
八、HR面试
1.个人规划
2.希望做研究还是工程
3.有没有和人发生争执的经历
4.实习遇到的困难
5.给你项目让你主导怎么规划
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(ID : cv-mart)
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研究方向-姓名-学校/公司-城市
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一起来让思想之光照的更远吧~
觉得有用麻烦给个在看啦~