旷视提前批面经-算法

楼主参加了旷视科技校招提前批的面试，反馈给大家面经，祝大家都找到理想的工作

个人情况:三份实习，没有论文(硬伤)，主要做目标检测与OCR识别。

加一句个人感想:如果还想走算法这条路，一定要有论文，我觉得现在算法人太多了，没有论文一定要慎重选择职业方向。

前后五面技术1面（7.22）技术2面(7.22) 技术3面(7.29) hr面（8.7）技术4面（8.7）

总体看下来：
主要关心面试者对所学领域的了解程度，个人实习经历，发表论文，对面试领域的了解程度，编程题。大家遇到暂时想不出来的东西，也不要表现的慌张，因为大家都是在校生，不会是难免的，表现出良好的沟通能力与思考能力可能比直接给出结果更好。

面试官都比较专业，显示出旷视在深度学习方面的实力。

没有出现故意刁难的现象，问的问题也比较好，如果真的很了解这个方向，一般能回答的不错。

几个面试官都比较好沟通，没有什么架子，应该是一个不错的就业选择。

技术一面：一个小时

面试官好像是做人脸方向的，主要问的问题是OCR和目标检测相关。

20分钟，聊项目，最近的实习，项目当中的细节

印象里面好像问了如何解决OCR文本过长的问题，我说没有好办法，能不能考虑文本编码，后来面试完了问面试官，他说他也是临时想的，没有正确答案。

聊最近看的论文提问题，大部分都是18年的CVPR和ECCV

出了两个算法题:
一个动态规划，写出来了
一个用tensorflow计算Iou，写的python版本，有点错误，被面试官指出了。

技术二面：一个小时
技术二面是做检测方向的，之前实习生面试的时候遇见过，聊的很开心。
大概项目20分钟
目标检测20分钟
算法题20分钟
算法题好像是
一个快排的变形，
另外一个忘了。。。
两个都做出来了
还问了LSTM，CTC的实现

三面: 一个小时20分钟

聊项目 30分钟

如何解决客户需求，项目架构，项目中最大的困难，算法上最大的难点

算法题:15分钟

一维maxpooling，回答用实现一个可以求最大值的队列，编程实现

随机shuffer的实现

场景题:15分钟

fasert rcnn中rpn改成ssd如何改进，如何选择特征层做roi

最后和面试官聊了20分钟他对目标检测一些算法的看法，面试官博学多才，受益匪浅。

hr面：一个小时

一开始比较紧张，HR小姐姐可能觉得我太紧张了，一直让我放松。先自我介绍，大概聊了一下学习，实习的情况。

HR小姐姐比较温柔，后来我也调整了一下心态，慢慢就放松下来，聊了聊最近觉得最有成果的事，家庭情况，未来职业规划，小姐姐很nice，大概交谈40分钟，过程比价愉快，

最后20分钟由hr介绍了公司的发展和最近的情况。

技术四面：一个小时

最后的面试官可能是某个大佬，气场比较强，气氛有点紧张。大概20分钟聊了项目，问了很多细节，比如模板匹配如何加速，opencv中的实现，ocr项目的具体实现，感觉问了很多细节问题。看到我本科做参加比赛，还问了pwm波。这个面试官比较喜欢问项目中的细节，很多地方问的很细，没有真正做过怕是会被问崩。

最后出了两个题：

一个是两个均匀分布，求二者差的绝对值的期望，当时一听就蒙了，因为我是保研的，概率和微积分基本忘光了，然后坚持不会也要淡定这个原则，发现这是一个二重积分问题，面试官给了一个定积分公式，最后花了15分钟推导出来了。

另外问了一个大数据排序问题，差不多按照map reduce的思想回答的，把大数据分成10份，分别排序，又追问如何确定10等分点，回答利用采样取10000个样本，确定10等分点，利用两个数据同分布的特性，追问什么用什么随机函数进行采样，什么是好的随机彩样，最后又让计算这么做大概需要多长的时间，假设硬盘传输200M/S，这个面试官有点严谨，对细节比较在意。

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