目前0offer附网易雷火凉经
深度学习CV算法岗实习生
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# 一面 #
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自我介绍
没说完都......
Q1：传统图像处理 边缘检测、均值滤波、霍夫变换
内心：（面的深度学习，完全没准备图像处理，这个开场顿时方了......）
Q2：输入图像N*N，卷积核k*k，问计算方式，时间复杂度？补充：单通道情况
答：O(N*N*k*k)
Q2.1：如何优化？提示了重复计算
捣鼓半天没做出来，重复计算都没找到，当时想到的是转换成矩阵乘法、caffe的im2col。回来捣鼓im2col时间复杂度不是O（NNKK）?求助广大牛友
算法题
内心：来了来了，终于来了😁😁😁
Q1：topK
答：先来了个排序解法
Q1.1：你会哪些排序？
原因：面试官听到了排序解法......前面的问传统图像处理原因本科学过......，问霍夫变换原因--来了个开放性问题，答了服饰膨胀，加了句霍夫变换（好想锤自己.......😫）
答：冒泡、归并、快排、堆排。附加了一句快排和堆排可以优化刚刚的问题 🤣
描述了堆排解topK问题
Q1.2：写下建堆过程？
答：纸上做答
def Heap_Insert(arr, index):
......
面试官肉眼debug，应该过了
Q1.3：写下堆的更新？
答：纸上做答
def Heapify(arr, index, heap_size):
.......
肉眼debug
抖了个机灵 先左右+and截断，面试官看了一会儿这样写也可以
内心：😥
面试官：我的面试到这里结束了
答：嘴上说着，好的好的
内心：项目呢，CNN呢，BN不来一个😣，拔凉拔凉了已经
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# 二面 #
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自我介绍
准备的自我介绍
Q1：项目，解释triplet loss，详解triplet loss，triplet loss 反向传播
答：写完反传，怀疑自己，真不太会，努力写的像一点
内心：😣，这下真凉了
Q2：LASSO（简历上有）
答：LR+L1
Q2.1：LR也可以？一直以为是线性回归
答：应该都是可以的，都是广义线性模型
内心：怀疑，真说错了？故作镇定，瞎扯一通先。事后查找确实有LR+L1，如有不当望指正
Q2.2：具体一些，loss function
L = -ylogp-(1-y)log(1-p) + 
Q2.3：求L对w的偏导
答：写写写
算法题
内心：嘿嘿嘿
Q1：二维向下向右递增的矩阵查找，剑指offer原题
答：秒了
没忍住，笑出了猪叫声，被面试官问刚刚是不是面过这道题。。
结束，有没有啥问题
。。。。
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# 宣布下午继续面试名单 #
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拖着疲惫的身子和心灵滚回学校
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# 凉经结语 #
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1. 求广大牛友指点卷积时间复杂度优化，没有查到相关资料
2. 莫给自己挖坑，回答适度（把握不准这个度啊。。。）
3. 面试感觉，大厂面试被怼的心服口服，会提出哪儿错了，应该如何如何；今日份挂的不开心
4. CV岗竞争究竟有多激烈，3月底0offer......
5. 发帖与大家交流中，寻找问题
#实习##面经##网易##算法工程师#
腾讯一面1108人在聊
投递小米集团等公司7个岗位