CV这块的面经少，我来提供下，但是很多其实都会是简历面，超细节简历面。自求多福~~

楼主准备的晚，8月才开始...也没有试水，直接上了大公司，再加上CV卷，收获none，目前有几个offer也是转到推荐...

时间轴：

8.14 一面

8.14  二面

快手一面

1、简历面

2、手写NMS代码

3、了解多模态处理吗？

4、NLP简单问题；word2vec等等

快手二面

简历面就不说了，感觉答得还好。

问了几个开放性问题（这是我秋招面试的第二个公司，准备不足，有几个答得不好）

1、人脸arcface中的arc为啥比cosface那些好，为啥比triplet好？

2、一般做分类我们都用交叉熵损失，交叉熵损失是否可以替换为MSE损失呢？

3、BN的gama  labada意义（这个简单）

4、GAN早期出现的问题以及一些简单方案（这个主要是WGAN）

算法题：

合并有序数组（C++）

时间轴：

8.28 一面

9.5  二面

地平线一面

1、简历挑一个项目问

2、BN原理，有几个参数，训练和测试的区别，多卡时BN如何处理？了解其他的归一化操作吗（例如群组归一化？）

3、MobileNet V1,V2原理，优化的方向

4、分割了解多少？

5、五道题选三道题

5.1 二叉树层序遍历

5.2 手写NMS

5.3 手写MIOU

5.4 用随机产生7以内数字的函数去写随机产生10以内数字的函数

5.4 股票问题（可以多次购买）

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地平线二面

二面就是简历细致化面试，为什么这么做？为什么不这么做？你们没有再做优化吗？

举例：

1、人脸特征训练好，你们怎么检索的呢？直接暴力吗？SQL有没有优化？

2、为什么用GAN，用GAN真的变好了吗？

3、你们这个模型最后部署有没有考虑速度？有没有深入的优化一下？（Emmm,这部分我没负责）

....

最后问了几个简单的

1、kmeans聚类如何选择初始点。

1、最基本的骨干网络（VGG、GoogLenet、ResNet、MobileNet）

2、目标检测（RCNN系列一条龙、YOLO一条龙）

3、BN、NMS熟悉

4、RoaAlign和ROIPooling区别

5、Relu改进

6、过拟合解决方法

7、梯度消失解决方法

8、解决正负样本不均衡的方法

9、手写代码（NMS、BN、各种loss、ResNet）

10、Adam等优化器

11、逻辑题：25匹🐴，5个赛道，没有计时器，如何用最少的比赛找到最快的三匹🐴

便利蜂的话重视数学，要把笔试题做好，不会的课下要复习，面试的时候会问。

1、笔试你没做出的题又问你一遍

2、python和cpp的区别特点，垃圾回收

3、统计一大批人口的年龄方差，如何计算（肯定不是简单的方差公式.....）

4、质疑我的项目中一个解决问题的方法？（我....）

5、异常点检测有了解吗？（哦，不了解，不匹配）

emmm，这公司又是一堆理论问题

1、高斯分布是啥？

2、极大似然估计法

3、CNN的优点、缺点

4、各种loss的书写（反向传播）

5、交叉熵公式的来源

6、为啥出现正则化

基础问题，简单聊（不问简历....）

1、标准化与归一化的区别

2、出现Nan的原因

【收藏点赞不丢失，今天写累了，后续继续更新其他】

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