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MurphyCooper
编辑于 2021-07-31 02:05
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深度学习算法岗实习生 内部员工回复

深度学习算法岗实习生(更新ing)

目前面试的公司有 微软亚洲研究院,腾讯 ,字节跳动,快手,海康威视,地平线,平安科技(北京),货拉拉,商汤科技,美团
(今晚太累了明天起来继续写😣)

腾讯

岗位是推荐算法,一面面了一个多小时将近俩小时,二面将近一小时。目前结果未知。

一面

编程题:青蛙跳台阶
主要讲了自己的项目,对项目里感兴趣的会进行提问,之后就是基础知识的面试
yolov3的损失函数是什么
手写交叉熵损失函数公式
手写softmax激活函数公式
手写平方差损失函数公式
损失函数为什么用平方形式
常见的损失函数有哪些
GBDT是分类树还是回归树,如果是回归是什么损失函数?为什么?如果是分类是什么损失函数?为什么?
GBDT的回归、二分类、多分类问题
GBDT残差 为什么是残差?和负梯度关系?
过拟合解决方案
DQN强化学习原理
Qlearning 强化学习原理 state等等
常见激活寒素
ReLU Leaky ReLU 等的区别和原理
TensorFlow编程问题
tf中concat和stack的区别
pytorch如何实现交叉熵损失函数
yolov3激活函数是?为什么不使用softmax函数?

因为楼主简历上写了对c++相对熟悉一些,也问了c++的一些问题
c++问题
c++智能指针问题
stl如何防止内存泄露
stl内存管理机制
avl树的查找时间复杂度
hashtable查找时间复杂度
c++里 map和unordered_map的区别
c++ unordered_map原理
stl map底层实现原理
c++ stl 容器底层实现原理
vector用法介绍
vector如何插入数据
vector push_back底层实现原理

二面

自我介绍,展开讲项目,对项目细节进行详细提问
编程:找到链表里倒数第k个结点,别忘了边界处理
算题:DNN网络一共有四层,每一层的神经元个数是100-50-20-1,求这个DNN的参数计算量
参数量计算分为w和b两部分
w计算量:100*50+50*20+20*1
b计算量:50*1+20*1+1

微软亚研院

一面

pytorch加快训练速度的方法
pytorch如何提高模型预测速度
如何提升模型预测速度和精度
深度学习模型速度估计
加速模型的训练
模型蒸馏的定义,具体实现原理
有哪些模型蒸馏的例子
fine-tuning的原理,如何fine-tuning
fine-tuning和模型蒸馏的区别
mixup算法原理
GPT3是什么?具体实现原理
RNN原理
LSTM原理
RNN LSTM两者的区别
梯度消失该如何解决
Transformer原理
Transformer如何应用在图像领域
编程:一道面试官自己出的动态规划问题(当场没有写出来,自己太菜了😥,后来想写好了发过去的

二面


字节跳动

快手

商汤科技


海康威视

自我介绍,扣项目细节
编程:找到第K大数字,有哪几种方法
FPN原理
交叉验证手段
c++知识
c++多态定义也实现
c++多态实现原理
STL六大组件
map set的用法,两者区别,数据结构实现原理
红黑树插入和遍历,以及对应的时间复杂度
c++ new和malloc的区别
c++ new操作符的底层原理

货拉拉

地平线

在牛客网上看到的投递的消息,发了内推人的邮箱,很快hr就联系到自己了,办事效率很高,先说明了地平线在北京上海南京等地都有工作岗位
后来因为自己的个人原因要调整面试时间,hr小姐姐也加了微信调整了时间。

一面

腾讯会议视频面试
简单自我介绍后
算法题
打开自己本地的可以写代码的地方共享屏幕写的
剑指简单题难度
一道镜像二叉树
一道合并有序数组
镜像二叉树我用的递归写法,面试官的意思是这个没有进行数值的判断之类的意思,主要楼主比较菜,所以也没敢问具体他是什么意思(怕多问多错哭哭)
写完题目
项目经历
问了简历上比较相关的一个项目——目标检测相关的
问了项目细节,以及自己改进的地方
然后具体展开问了yolov3的一些特性,改进点等等,问的比较细
问完项目后做了一道题目
随机出题
假设卷积核大小为k*k,输入通道为M,输出通道为N,输入feature map 是Hi Wi,输出feature map是 Ho Wo,问该卷积操作的计算量
楼主想了会但是想复杂了。。
后来面试官说很简单和feature map无关。。
(主要自己太菜了暴风哭泣)
主要还是想考察对最基本的CNN等的理解吧
c++知识考察
然后问了c++的一些比较简单的问题(因为面试官意识到我之前的项目c++操作反而多些就问了这个)
虚函数和纯虚函数区别,具体什么时候应用
析构函数如果没有写成虚函数会发生什么
c11语言标准和其他的比自己的特性
不同类型数据除了()加括号的强制转换,c++还有哪些类型转换方式,答案是有4种
静态类型转换、重新解释类型转换、子类父类之间多态类型转换、去掉const属性转换
自由提问
问了实习具体要做的事情
以及如何看待现在深度学习发展瓶颈的情况
面试官人真的超级超级超级nice!不管能不能通过面试,真的想夸一下面试官小哥哥!!有一些东北口音,但是人很好,之前问我项目细节以及回答不上来的一些问题的时候,都特别有耐心
会帮忙给我打圆场“没事没事,不一定每一个问题都会” “没事没事毕竟过去很长时间了”“没事没事,这个你当时用的比较少也正常”
总之人就是超级超级好,后面自由提问环节,为我答疑解惑的时候,人也很好,对于深度学习发展的现状也给了自己见解
不是那种敷衍了事,而是真的和你讲了很多,同时也暴露出我自己没有特别关注时事,面试官还说让我以后多看科技型文章和知乎
我想说,我也看知乎,只是看的内容都不前沿,都是计算机内卷的焦虑O(∩_∩)O
总之这次对地平线的面试体验感不错
最后说最快一周会出结果如果有后续会通知
但是感觉自己面试面的特别不好,主要自己没准备好,好多问题也没回答出来,其实面试的难度不大,是自己太菜太菜的问题o(╥﹏╥)o
一面结束了,热乎的面经,分享给大家,第一次写面经
希望我们都能拿到自己心满意足的offer,我们都可以有光明的未来❤
(一面通过准备二面了)

二面

平安科技(北京)

之前咋网上看到一些关于平安科技的不太好的说法,不过这次面试体验感也不错,面试官人也很好很nice!

一面

电话面试
一上来面试官就介绍了部门要做的事情,主要是做图像OCR,因为金融领域主要是先识别各种各样的文档和合同,然后图像cv岗处理后再将处理的结果交给nlp处理。
没有算法题,手撕上机都没有。
让自己讲一个自己印象里最深刻的项目
讲完项目后问了项目细节,如何改进的等等。
怎样解决框架本身要识别很多类比如1000个类,但是自己应用的时候是识别少数几个类,比如4-5个类
我给了自己的三个解决方案
后面面试官给了他的想法
(1)feature map 采样时变化位置
(2)选择最小最深的那个feature map,减少特征的数量
ResNet的特点
有哪些类似于ResNet的结构但是也可以解决梯度消失的框架 答案:LSTM
楼主回答了BN
然后继续提问BN进行操作的时候,是对图像的哪个值进行操作
答案:center的值,也就是xy的值而不是w和h的数值
然后就是提问环节,问了面试官三个问题
面试官人也很好,和我也很耐心的解答探讨了
也强调了作为学生最关键的还是个人思维、逻辑推理能力,具体做哪些方面对不对口是另一码事
后来应该通过了,也给邮箱里发了平安科技的特色链接,就是会做EQ,IQ,行测之类的题目,而且面试官还提示一定要做通过才可以办入职的手续,不通过会影响三个月内的招聘,如果以后有想去平安入职的正式员工,测试一定要通过。
后来我也没再做,直接放弃了约等于。

美团(北京)计算机视觉岗位

一面

面试环境:牛客网链接丢过来的
一上来根据简历内容问的
按照项目的时间,一个一个让自己描述面试官在听着,如果遇见他感兴趣的他会重点提问
第一个项目:被质疑了。。意思是你也没做啥
第二个项目:面试官表情毫无波澜
第三个项目:终于提出了一些问题
唉总而言之言而总之,就是觉得面试官对我不感兴趣啊,其实提的问题自己基本上也回答出来了,但是不像前两个面试,面试官会和你有来有往,提问你一个问题
你给出答案,他会给出他对答案的建议然后还有自己的看***让人觉得很nice没有敷衍你,但是美团这次面试就让人觉得特别敷衍
给我的感觉就是他对我不感兴趣。。算了,不说了,自己菜是原罪,项目经历没让他满意
问的问题能够让大家有所参考的有
你对项目的改进有哪些?
防止过拟合的方法有哪些?
resnet的残差网络解决了什么问题,resnet的原理
正负样本不平衡有什么处理方法
anchor free系列和yolo有什么区别
cornerNet CenterNet的原理和特点,为什么不需要设置anchor
算法题一道
二叉树层序遍历
做出来之后面试官也没说啥
然后就是反问环节
对他提了三个问题
态度特别冷漠,不愿意多说一句那种,人一点都不nice
总之美团的面试体验感特别不好,不知道是部门的原因还是自己菜原罪的原因,还是啥
后来面试完打电话过来
说要考虑下其他面试官一面的情况,如果之后有给我打电话就代表继续面试,没打电话就是没机会了
感觉自己大概率凉了
后来果然凉了哈哈哈












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