渣硕秋招算法岗位面经

本硕末流985非科班渣硕,无顶会,自7月至今,侥幸斩获阿里,网易游戏,华为,依图,海康,星环,拼多多算法岗,回馈牛客网,以下均为算法岗位面经。
个人觉得算法岗位至今的需求依然是比较大的(并没有感觉如网上所说很难找),感觉把基础弄扎实一点,找算法类的工作还是希望比较大的 。本人情况如前所述,希望给广大牛友这方面的信心!

阿里
1面
决策树的原理,前后剪枝,评价指标。
随机森林与决策树关系,防止过拟合的原理,随机性的体现。
GBDT与随机森林的差别,分别用在什么地方。
xgboost和gbdt的关系。
三道比较简单的算法编程题,在线实现:1.反转字符串in place。2.把一个字符串的小写字母放到前面,大写放到后面,保持原有的顺序。3.求逆序对的数目,
2面
是否知道GBRT(知道,就是GBDT),讲一下数学原理
boosting和bagging的差异
随机森林如何选择feature
SVM和LR相比的区别,SVM的核函数的本质是什么
项目,项目,项目。
两道算法题,在线实现:1,求一个数组的连续区间,使得和最大(很快实现好了)2. 延申成二维矩阵,说思路就好,然后说一下复杂度(最优情况)
3面(主管面)
LR是否知道,讲一下数学原理(公式层面)
对一个数据,比如点击率,应该做哪些处理?
CV中做数据增强的方法。
dropout是否了解?
随机森林是否也可以用dropout
项目项目项目。。。
4面(交叉面)
基本聊项目
然后写了两个算法题 1. 类似与股票买入和卖出,操作一次的最大收益(leetcode上原题)2. 操作两次和N次的一般性做法
5面(hr面)
尬聊人生balabala

拼多多
1面
在得知在阿里的实习经历后,花大部分时间聊了阿里的项目
决策树你用c++写一下吧,写了一会(半c++半伪代码)
一道算法题:求二叉树中和为指定值的所有path
2面
问深度学习比较多
问了relu,sigmoid的应用场景,sigmoid的缺点,数学上解释为什么会这样。
如何根治梯度消食(答曰没办法根治,只能一定程度缓解)。
卷积的实现方式。
resnet的block结构,为什么要这么做
inception的结构,以及解决的问题
算法题:比较简单,就是写一个全排列算法
3面(hr面)
比较水,主要问期望薪资

星环科技(感觉是目前除阿里外,轮数最多的一家了,问的也很细)
1面(电话面)
介绍阿里的项目
介绍一下传统CV的识别算法(本人专业即传统CV的识别与定位)
卷积的种类,讲两三种就可以了,说了普通卷积和深度可分离卷积。说一下两种的参数量
讲一下GAN的原理。
为什么会梯度消食?relu如何缓解梯度消失的,relu为什么仍然不能根治梯度消失(让我从数学层面上回答)
inception是如何缓解梯度消食的是否知道。(这个不读论文真的不知道,刚好看过一眼,答曰在train的时候,额外增加了两个softmax通道)
2面(以下均为现场面)
写一下GAN的loss函数,先写了数学上的形式,继续让写一下在tensorflow中如何实现(GAN中loss上的一个小trick)
你是做传统CV的,写一下hough变换吧(简单的写了一下hough变换找直线的算法)。
再讲一讲边缘提取算子吧(讲了premit 和sobel,大概说了下如何推导),你觉得这些算子和卷积核有没有什么联系(大概感性的说了一下)
卷积核如何进行权值共享的,大的卷积核和小的卷积核相比有什么优缺点,为什么现在基本不用大卷积核?
知道有哪些优化方式(说了除了dl里面的那些外,额外说了传统CV里面会用到的一些二阶的方法,牛顿法,LM之类的)
3面
主要就问C++和数据结构基础知识了。多态,虚函数,等等。vector机制,set等。
写一道算法题,比较简单,(感觉我运气比较好,碰到的算法题都很easy),一个数组,随便找一个极大值,先说了O(N)的算法,然后,提示说,我是要随便找一个,所以可以更优,然后很快想到了只能用二分,写出来给他看了,他点了点头,3面结束。
4面(总监面)
问阿里的项目,问研究生期间的一些项目。
最后写一道算法题:应该就是普通的图论里面的拓扑排序,很快写好了。
5面(hr面)

依图科技(一天面完的)
1面
问dl基础,谈项目,最终还是算法题,依图的算法题应该算稍稍难一点了,在leetcode中排medium吧
第一题,实现字符串数字的减法,当天有点懵,这个题写了二十多分钟 才写好。。
第二题,一个逻辑智力题,具体记不太清了,反正有点绕,最后还要给出复杂度的精确形式(不是用O,theta等表示,而是写出操作次数的具体表达式)

1面结束后,hr说,面试官觉得我素质不错,直接跳过2面,进行3面(心里听了很开心)
3面就比较随意,聊项目,聊理想,聊规划,顺便展示了自己的一些成果。

过了一会hr说,按照公司规定,是不能跳过2面的,所以你还是得补一下(懵了,,,心想,可能3面面试官觉得我也就那样了)
2面
问了MTCNN做人脸检测的原理,网络结构,train的方法。问了triplet loss,写出数学形式。是否知道ssd,和faster rcnn,讲一下区别。
最后还是给了个算法题:两个排好序的数组,求两个数组第k大的数,直觉就是二分,然后,很快写了一个框架出来了,但细节总有问题,最后也没写完整,不过面试官觉得可以了。
hr面

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最后附带一下最近在网易杭研的3D视觉面试经历,本人比较想去这个,但至今仍未给offer,在此祈祷一下。
1面
我们这里是做传统CV比较多的,你基础怎么样。我说,我就是传统CV学过来的。
写一下相机模型,解释一下各个参数的含义,外参的含义是什么,外参姿态矩阵的每一列代表什么。(心想这些都是矩阵理论的基础了吧,答得很开心)
从数学上解释一下梯度和海塞矩阵,我写了一下公式,先讲了数学上的形式,然后再讲了他们的直观上的用途。
雅可比矩阵是什么?
讲一下你做过的相机标定的方法。
优化方法梳理一下。
写一下归并排序。
就这样1面愉快的结束了。
2面
面试官主要是做slam的,所以有意无意的问一些这方面的知识,但本人slam知道的不多。
讲了一下自己知道orb-slam的一些基本知识。
问了一下是否知道光流法。我说知道,大体推导了一下LK光流法的数学形式。
是否知道bundle adjustment,讲一下流程。
最后愉快的交流了一下传统模板匹配的一些新方法。二面结束
3面(总监面)
问了一下职业规划,对自己的定位balabala
问了下自己dl和传统cv的知识比例,我说大概3 7开。
给我细讲了一下他们这边会做些什么,全程没有太问我问题。比较轻松(感觉有可能是觉得我不太合适吧,所以,没有太和我交流多少)
4面(hr面)

#面经##算法工程师##阿里巴巴##华为##网易##海康威视##依图科技#
全部评论
上交末流985?? 打扰了
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发布于 2018-09-04 13:10
悔创阿里杰克马,末流上交胖蜗牛。
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发布于 2018-09-05 11:51
淘天集团
校招火热招聘中
官网直投
上交末流?打扰了再见噢
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发布于 2018-09-04 13:18
可见基础真的很重要 = =
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发布于 2018-09-04 13:03
大佬喜言菜系列
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发布于 2018-09-04 13:18
没仔细看,在阿里实习了的,主要是想问一下没有实习是不是劣势很大
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发布于 2018-09-04 12:59
你怎么什么都会啊
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发布于 2018-09-04 13:00
看到没,这就是你客渣硕.jpg
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发布于 2018-09-08 17:34
请问大佬,你感觉面试过程中他们会比较重视工程能力嘛?
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发布于 2018-09-12 18:40
SJTU还末流985...那中国只有两个不是末流了😂
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发布于 2018-09-04 13:10
大佬,你有在哪里实习吗?
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发布于 2018-09-04 12:58
拼多多是电面吗?
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发布于 2018-09-04 13:13
有总监面,妥的
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发布于 2018-09-04 13:29
上交,,末流,,??
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发布于 2018-09-04 13:33
不入流大学的渣渣来膜拜一下
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发布于 2018-09-04 13:50
海康提前批通知了吗
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发布于 2018-09-04 14:45
relu为什么仍然不能根治梯度消失,这个楼主怎么回答的
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发布于 2018-09-04 15:55
算法好火啊
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发布于 2018-09-04 16:30
随机森林是否也可以用dropout怎么答啊? 随机森林没有网络啊,存在dropout吗? 还是说他想要的回答是dropout和bagging的相似关系?
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发布于 2018-09-04 17:42
问问楼主,现场写代码有语言的要求么?比如使用python是否可以?
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发布于 2018-09-05 15:37

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