9.23 电话一面
1.自我介绍
2.传统图像处理了解吗？检测直线和圆可以用那些算法？
3.机器学习了解吗？说一些有那些分类器？（SVM、LR），用两分钟介绍一下SVM
4.知道哪些深度学习的网络结构（ResNet、DenseNet、VGG、Inception、MobileNet、Shufflenet）
5.了解SeNet吗，channel attention怎么做的？
6.Inception的四个版本
7.MobileNet的三个版本
8.介绍一下深度可分卷积
9.深度可分卷积和传统卷积计算量和参数量的对比
10.介绍一下Batchnorm？γ和β 有什么用？
11.说一下检测中是怎么处理正负样本不平衡的？
12.P、R和AP有什么关系？
13.了解Mask R-CNN吗？说一下损失函数？smooth L1 loss的函数表达式？
14.Linux怎么查看隐藏文件？怎么统计一个文件夹下文件数量？
15.C++怎么样？new和malloc的区别？
16.python深浅拷贝？
17.python list和tuple
18.list怎么去重
19.介绍一下你最熟悉的一个项目
20.这个项目中你对模型做了哪些改进？你觉得这个项目中为了提高准确率还可以做那些改进？
21.反问
9.24线下二面
1.自我介绍
2.介绍最熟悉的一个项目
3.画一下shufflenetv2的结构，解释作用
4.毕设做的什么内容？（说了本科毕设，面试官说和你研究的方向不太一致......结果他问的是研究生毕设，没开题）
5.介绍一下模型压缩？有哪些方法？量化之后精度掉了多少，有什么改进的方法？
9.24线下hr面
1.自我介绍
2.最看重一家公司的什么地方？
3.大华面试有什么收获？说说对大华的印象？
4.项目都是在哪里做的？实习时间比较短？
5.有哪些事情能让情绪波动比较大
6.能说一件对你影响比较大或者感触比较深的事吗？
7.评价一下自己，有哪些缺点
8.朋友多吗？
9.兴趣爱好？
10.家在哪里，工作地选择？去过这些地方吗，为什么想去？
11.去x地的话为什么没有投递x，y这些公司？现在有收到其他公司的offer吗？
12.有女朋友吗？
13.平时在实验室待到几点？
14.平时和朋友相处会有生气的时候吗？觉得到了不能忍受的地步？
15.薪资水平？期待的区间范围
16.给我提了些建议
武汉地区，今天收到意向书，还愿
全部评论
(11) 回帖