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蚂蚁金服—图像图形算法工程师—一面记录

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黑暗暴君天王
编辑于 2017-04-07 09:56:26 APP内打开
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蚂蚁一面, 昨晚面的,45分钟。

1. 自我介绍(比较紧张)
  • 介绍了学校院系专业,详细介绍了自己的研究方向(深度学习,视频处理分析)和研究成果,表明了自己的研究兴趣和以后的工作期许,最后表明自己有热爱学习

2. 询问你印象最深的项目

3. 询问项目里的细节:包括你贡献的部分,有哪些创新点,怎么实现的,为什么这样实现效果好

4. 询问论文的算法的优越性:算法有哪些优势,怎么比较得出的,跟谁比较的,最后再让介绍几个以前这个研究领域的经典算法

5. 看我是搞深度学习的,询问之前做机器学习多不多,自己是怎么接触上这个的

6. 深度学习有很大部分是CNN,给他用通俗的语言解释下卷积的概念,解释下CNN中的优势及原因

7. 深度学习还有一部分是RNN,让谈谈它的优势及应用范围(讲了conv-lstm在视频分割中的应用),后来把话题引到了自然语言处理中

8. 给出实际场景,让解决海量图片中搜索相同图片和相似图片的问题,要求实时,他给的提示是最好将图片转换成特异性的二值序列(这个感觉自己没答好,他也不怎么满意,一直在引导我,但我还是没能说出他期待的答案)

  • 最开始给的是相同图片搜索的问题,我本身不是做图像搜索的,所以对这块没多少概念。我最初给的答案是用深度哈希算法,之前有用深度学习做哈希生成用于图像搜索的,但他说这个小问题不需要动用深度学习模型,有没有更好的办法,我说能不能用sift算子去提取特征,他说sift提的是局部特征,运算量挺大的,不能实时,提示我能不能将图片转换成一组二值序列,我当时想到的是这样的,将图片先缩放到相同大小 8*8,再将其转换成灰度图,计算像素灰度值的平均值,以此为阈值,将图片转成二值序列,但他说会有不一样的图片大小,这样缩放效果不好,而且还说颜色比较相似的这样做效果不好,我后来想能不能从频域中,对图做DCT变换,他说也不大好,最后也没怎么问,就说没事,换到了相似图片的处理,我还是拿之前的几个思路跟他说了,他也没说啥,估计没达到他的期许。

9. 询问有没有手写过机器学习算法,问了些关于SVM的基础问题

10. 平时喜欢看什么书?

11. 有没有什么要问他的

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