平安产险/京东/海康的面经
平安产险科技部 算法岗
宣讲会现场笔试，全英文的40道算法选择题，概率/优化方法/深度学习这种题，最后写一个代码，统计字符串里面的字符，用map，手机拍照上传；
第二天现场一面：
项目讲一下
- 损失函数 （MSE /huber loss/cross entropy/指数损失 ）
- 为什么分类用交叉熵而不用MSE？ （ 用 MSE 计算 loss 的问题在于，通过 Softmax 输出的曲线是波动的，有很多局部的极值点。 即，非凸优化问题 (non-convex)而 cross entropy 计算 loss，则依旧是一个凸优化问题，用梯度下降求解时，凸优化问题有很好的收敛特性。
- 字符串处理。字典里面的key是长度为2~5的字符串，另外一个字符串从中间去掉连续的字符，最多去掉6个，剩下的字符串连接在字典中和key匹配，得到匹配的字符串的value
- 精确率，召回率以及ROC曲线的计算，PR曲线的画法。
两天之后二面，视频面：
抠项目细节，为什么这个不用细粒度分类，了解细粒度分类吗，为什么跟踪不用kcf，这个了解吗。
如果是细粒度图像分类，你会用什么方法（强监督分类，用检测不同部位+姿态归一化）；
如果分类的数据图像每一类只有几张，你会用什么方法（少样本训练，用知识迁移/词袋模型/数据增强）
写非极大值抑制NMS，用python或者c++都行，给一个共享编辑器链接
等待定薪通知
京东 算法岗 不知道有没有offer 但至少到HR面了
本来想去CV岗，但来的面试官都是推荐算法的，很看运气，有兄弟上来也没题写，一个场景题劝退
现场一面：
编程题： 1.实现字符串的lr_trim算法，去掉字符串首尾的多个空格，函数名是 void lr_trim(char * s)
2.寻找无序数组中的第K大的数，这个只需要说思路和复杂度
用最小堆 O(NlogK)
用partition O(N)
现场二面 说一下项目
1.把字符串中的多个空格弄得剩一个空格
2.知道哪些评价指标
3.手写AUC的计算（小矩形积分得到总面积即可）
4.写一下logstic regression的损失函数
5.知道哪些集成方法
6.自己的优点和缺点说一下
7.必须要CV吗？ 不去北京吗？
海康 AI算法工程师
第一回投的是杭州AI，电话一轮我觉得答挺好，回头被挂了，不服气又报了一个上海分部AI
电话面：
- 目标检测的几个主流深度算法以及优势
- RCNN, FAST-RCNN, FASTER-RCNN的发展历史
- 目标检测的最新研究方向
- 正负样本不均衡时的解决方案
- focal-loss
- 虚函数
- linux系统下查看cpu使用情况 （sar 什么的）
8.计算文件中所有jpg图片的数量（ls -l |grep "jpg"|wc -l 大概是这样）
现场一面：
面试官好像不是这个方向的，也不问什么算法
项目总结，遇到的问题，解决的方法
编程 leetcode72 字符串编辑距离 有没有比动态规划更好的方法？
跟HR聊了一会儿，聊了项目，HR问我对以后的发展方向，我说了一通，他让我下去再面一面技术？？？
稀里糊涂又下来，看他们在微信群里疯狂交流，然后给我再安排一个
项目，难点，解决方案
非常细节，问到当你调整公式以适应自己的项目时是怎么做的。写公式
编程：二叉搜索树中寻找给定值（每个节点的val不一样） 就是和本节点值比较，然后决定是否找到/分到左子树还是右子树
智力：一根绳子随意砍两刀，得到三段，组成三角形的概率（x轴和y轴上画可行域，x+y<L
x+y>L/2 x<L/2 y<L/2） 里面小三角形是大的1/4
今天 （9/20）现场座谈逼签
感觉今年的形势很奇怪，简历被卡了无数个，我的网易/阿里/腾讯/虎牙/欢聚时代/bilibili/小米/爱奇艺/陌陌/蘑菇街/大疆/虹软/vivo/一加/滴滴等 不管是内推还是正式 都石沉大海
oppo/平安智慧城一面觉得面挺好 反手挂了
华为调岗，本来是今天下午面试，还是不去了
另外 有没有同学知道上面三家公司（京东要是不发，这个三就是二） 工作的氛围 感觉，有没有什么要注意的
腾讯一面978人在聊
