lz双非硕士，专业光学工程，但是研究方向是深度学习和图像处理的应用。秋招投了大约10家公司，都不是BAT，记录一下，许愿offer
下面是我简历写的基本内容，还有两个项目以及相关成果的文章，两个项目都是关于图像处理和深度学习的
-------------------------------秋招--------------------------
Ⅰ. 阿里-算法工程师(二面挂)
一面(40分钟)：
- 自我介绍
- 挖简历，不是很深
- 快速排序，以及优化方法
- A-Z 26个字母输出所有可能的三个字母的组合
- 。。。后面的忘了，主要都是数据结构
二面(20分钟)：
一面的面试官有记录，它根据第一个人的反馈问，我可能投的偏开发一点，问我熟不熟悉C++，对Python和深度学习框架的低层实现了不了解，综合之后，认为我和该岗位不匹配
感受：阿里的面试官感觉很好，但是打电话正在上厕所，说推迟半小时，也是可以的。面试过程不会让你感觉很有压迫感，和聊天感觉差不多，你不会的提供你思路，让你想一会，感觉很好。五星好评。
Ⅱ. 大华-智能算法提前批
一面(1小时)：
- 先大致描述你项目的大致信息，核实一下，后面你所有回答的都要前后关联，比如项目中出了什么成果，最好要有对应的文章啥的体现
- 项目深挖，很深很深，建议把量化的结果啥的都记住
- K-means的思想和步骤
- 高斯混合模型的原理
- K-means和高斯混合模型的联系，我是从EM的角度说的
- HOG和LBP的原理，优缺，以及比较
- 可分离卷积原理
- 卷积操作特征图大小是怎么计算的
- 你在项目中是用反卷积还是插值采样，为什么？我说我是插值采样，因为有相关的文献证明了两者没有很大的区别，但是反卷积会引入更多的参数
- 你做分割时的损失函数选择(交叉熵)，为什么不用常用的损失(dice loss)，解释了也用了dice loss，但是效果不好，Dice的实现公式
- 分类的损失函数有哪些
- 项目中用GAN来增广，为啥不用常用的数据增强，以及最后达到什么效果，量化结果，具体性能提升了百分之多少
- Python的数据类型有哪些，集合，元组，字典的区别
- C++指针内存大小，静态变量和动态变量区别
- 还问了一些你会不会的东西，没说一定要会，可能是加分项，比如会Lunix下开发吗，会深度学习低层的开发吗
二面：没有，提前批结束了，直接不面了，真。。。
Ⅲ.杭州国芯科技(offer)
笔试挺咋的，基本都是电路的知识
只有一面：没问啥专业问题，随便聊了聊拿到了offer
----------------春招-----------------------
Ⅳ. 恒生-算法工程师，凉
一面：项目
二面：项目，一些基本的深度学习知识，撸代码（找出丑数）
Ⅴ. 大华-图像工程师(offer)
一面：项目，c语言实现冒泡排序
二面：图像对比度，边缘检测，随便问了问
这个面试机会在BOSS直聘找的，感觉很缺人，拿了offer，签了，毁约国芯科技，赔了3000
Ⅵ. 海康威视-图像算法工程师(offer)
一面：项目，以及科研日常
HR面：我对人力资源的她讲明白我的项目(感觉这个问题有点水平)，还有就是平时生活科研啥的
心仪的公司，心仪的部门，心仪的岗位，毁约大华，赔了8000
Ⅶ. 同花顺-图像算法工程师(offer)
一面：项目，聊完我问他据我了解同花顺主要是金融互联网，为啥岗位要求中提到超声等图像的处理，原来同花顺最开始做的智慧医疗，我其中一个项目就关于这个，聊的很开心。面试官人很好，非常好
二面：项目
HR面：学校日常，导师谁，问我锻炼，还问我跑步配速多少，有媳妇吗。。。。
感觉同花顺的面试官也挺好的，但是签了海康，举了
总结秋招+春招：1.不用心急，都会有工作的。
2.先就业再择业。
3. 可以的话还是大平台，钱多几K少几K问题不大
4. 自己的项目一定要面面俱到，每个细节要了解
祝愿大家都能上岸，做答辩PPT去了，告辞！！
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