虹软-视觉算法-面经
更新，9.4号hr面试，9.10号收到offer邮件，已进入Offer人才资源池，等待OFFER审批😁
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更新，hr面已面完，就是常见hr问题，为什么选择我司，对自己的职业规划，哪里人之类的，没有谈期望薪资，说是下周会有结果通知，希望顺利！
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更新，早上10点刚发完面经，11点就收到hr面试的通知了🤣，现在状态变成hr面进行中了，希望hr面试顺利
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8.21现场面的，8.29虹软的投递状态变成了初试通过，不知道后面还有没有别的面试，希望都顺利吧
面的上海的虹软，技术两面加起来差不多80分钟
一面
1、问了论文，没有提问题，面试官好像偏传统视觉一些
2、开放性问题
直线检测这种传统视觉方法，如何融合到深度学习网络中
3、两道简单算法题，把思路讲清楚，大概写下就好。
- 求1到10^10所有素数的和（这里就讲了下素数筛选法，大概写下）
- 喝酒，酒瓶换酒的问题。3个酒瓶换一瓶酒，如果有n瓶酒，可以喝到多少瓶酒
二面
主管面
0、聊友商的情况
1、讲分割比赛，问FCN有没有了解
2、实习项目，里面有提到透视变换，问知不知道透视变换是怎么做的
3、一些传统的视觉方法了不了解，opencv有没有用过
4、训练过程中loss一致无法收敛，可能的原因
5、导师是谁，有没有师兄师姐在虹软。（感觉要侧面打听的意思）
6、模型小型化：蒸馏法
用一个大网络教一个小网络学习。小网络的loss分了两部分，第一部分就是普通的CELoss，第二部分是KLLoss，P大网络输出*log(P大网络输出/P小网络输出)，两者的比例是后面0.7，前面0.3，主要学习teacher
非正式hr面（正式hr面9月会有通知，如果前面通过的话）
什么家里哪的，为啥想来虹软，能不能来实习
发了好几个面经了，希望A家和T家能把我捞起来，面一面🤣
投递华为等公司10个岗位