旷视提前批CV算法岗面试经验
HR今天通知全部通过，坐等意向书中~
三轮技术面+一轮交叉技术面+HR面+Leader技术终面
初面8.01（2h）
一面：1h
1.聊论文，详细讲完，画图解释。
2.聊项目，问异常行为检测的模型怎么设计的，数据集的制作，训练过程中的难点。
问是否加入skeletons 这些骨骼特征点作为支撑
3.理论知识：
3.1 问BN，详细介绍，问是否可以改进，训练和测试过程是否一样，测试中需要注意什么。均值和方差的计算是无偏的还是有偏的？
3.2 两个卷积核大小为（3,3），步长为（2，2）的卷积层堆叠，上层感受野大小是？
4.数学题，已知a,b都服从均值为0，方差为1的正态分布，求max(a,b)的期望。
5. 算法题，如何判断一个点在一个凸多边形里。
(面积和相等，角度和为360，向量方向一致)
二面：1h
1. 聊论文，
2. 聊项目，具体画图聊，大约30min
2. 算法题，求两个链表的第一个公共节点。
3. 聊对这个领域的宏观理解，哪些需要改进，从数据集，定义，模型，到优化算法。面对非联通域问题，有什么好的处理方案，怎么来衡量效果。
复面 8.12 (2h)
一面:（1h)
1. 聊论文
1.1 量化指标是什么，具体定义
1.2 光流提取算法详解
2. 聊项目
2.1 yolo ssd异同
2.2 了解其他异常行为检测的算法吗
2.3 异常行为定义，实际部署环境，怎么检测，速度如何保证
2.4 人流量，车流量的定义
3. 算法题:
n*n的feature map上执行m*m的最大池化，步长1，padding m/2，设计算法并求时间复杂度
1. 直接暴力解，复杂度O(m*m*n*n)
2. 二维的滑动窗口最大值问题，时间复杂度O(n) n行向量，每个向量求滑动窗口大小为m的滑动窗口最大值，行之间无相关性，可并行。再计算列，同理O(n), 整体时间复杂度O(n)。
二面: (1h+)
1. 聊论文
2. 聊项目
3. 问除了SOD还做过其他的cv相关研究吗 detection
4. PCA具体过程，为何选择方差最大的方向进行新的特征选择
5. 模型轻量化了解吗,讲一下。mobileNet v1, v2
6. Meta learning讲讲
7. 对attention有系统了解过吗？讲一下各个modelde异同。SEnet, SKnet, CBAM, Non-local...
8. 概率题:一个点位于零点位置，可以向负方向移动，也可以向正方向移动，概率都是1/2，Xt表示移动t步以后点p到零点的距离，计算Xt的期望，Xt^2的期望
9. 代码题:
9.1 数据流的中位数
9.2 二维矩阵中找数
10. 可以实习吗，什么时候开始
11. 投了其他厂吗，有offer吗
8.29终面2h
1.hr面
Hr小姐姐很温柔，人特别好，没有聊技术，问了以后的职业规划，问了工作意向，包括方向，地点，然后详细介绍了旷视的内部情况和目前的重心，最后问了理想薪资，大约一小时
2. Leader面 范浩强
大佬就站在面前，表示巨紧张。问的都是开放性题目，自己研究领域的一些问题，还有自己的看法以及解决思路。最后是一个数学题，三个矩形最多能把一个平面划分成几个部分？并给出证明。
总的来说，就是基础coding能力必须过关，至少offer上的题目以及leetcode一些关于数组和字符串的中等题得会，问科研部分会问的很深，很细节，会让在纸上画出model structure并给出原因，另外就是，最好能在自己领域做到相对深的情况下，去开阔视野，多follow其他领域的paper，尽量又深又广。做题过程中面试官会一直引导，就算刚开始不会也不要慌，重点是考察思考问题的方法和角度。
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