BIGO一面面筋(长文)

今天下午做网易的时候,接到了BIGO的一面,真的是我秋招面试以来最难的一次面试了,灵魂性拷问,现在还在怀疑我是不是走错场了!!!
说正题吧,一大波题目即将袭来(我面的是计算机视觉算法工程师)。
一、C++部分
1.说一下编译器编译C++程序的整个流程(???不会😅
2.那好,现在一个程序编译好了,运行执行文件时发生库不存在错误,请问如何解决?
我说把头文件加进去啊😅,面试官说不是编译过程是编译完了,我想了想那就是缺少动态链接库或静态链接库呗,打包时没加进去;
那怎么解决呢?加进去呗😅;那咋加进去呢?加到系统里呗😅(内心独白:求别往下问了,我求饶)
3.那现在一个程序发生了段错误,是什么导致的呢?
不清楚哎,我只知道段错误、溢出和超出索引是一起报出来的,具体是什么原因没关注过哎,因为我一般都是由于栈溢出或超出索引报的错😅
4.那你在编程的过程中,有了解过C++有什么特性吗?
继承、封装和多态🤣终于回答对了
那我再问个多态吧,你现在写了一个父类,有人要在你父类基础上写一个基类,那你的父类的析构函数为何得是多态(就是为何得是虚函数)?
因为父类指针指向基类,程序结束时,如果不是虚函数,基类无法析构,是虚函数的话会自动调用基类的析构函数释放内存🤣(面试官说不错,哇,终于得到肯定了😅
5.那你对C++11特性有了解吗?
我都是直接用的,也不知道自己用的是哪个版本😅(顿时打回原形)
那好,那你说一下C++11中的vector是怎么遍历的?
我:两种遍历方式,一种的for(int i = 0; i < vec.size();++i)这种形式,这种形式可以改变数组内容,还有一种是for(auto it : vec)形式,这种形式无法改变数组内容(似乎答对了)
那auto这种会不会生成某些东西呢?
我:应该是开了个临时变量,将vec中当前迭代器下的值赋给了该变量(不知道对没对🤣
二、python部分
1.说一下python中import某个库时,解释器都做了啥?(???😅内心独白:哇,能不能不问我低层编译原理,我应聘的不是全栈工程师哇)
不清楚
2.python中有不可变对象和可变对象,那你说一下两者的特点和适用场景?
我:像list就是可变对象,可以改动里面的内容;像tuple就是不可变对象,不能改动里面的内容。适用场景如题(简略写了)
那现在给你两个list,记为A和B,找出两个list***有的元素?
我张嘴就来C++中的hashset😅(刷题都是C++,哇,我这也太难了),面试官提醒如果是不同类型的元素呢?如果是list中还有list呢?
3.既然经常用深度学习,那应该经常用numpy这个库吧,那现在给你两个矩阵A和B,那A=B是浅拷贝还是深拷贝
我:浅拷贝
那如何实现深拷贝?忘了,应该是B.clone()或B.copy()(忘了哪个是pytorch的,哪个是numpy的)
那好,那现在你要自己实现深拷贝,A和B是同样大小的矩阵,如何把A中的值都换成B中对应位元素值?
我:A = 1 * B(面试官笑了,好独特的想法😂
三、深度学习部分
你方向是检测,那能说一下检测中有哪些指标吗?
说了mAP、AP、P和R
那能说一下mAP是什么意思吗?能说一下AP是什么意思吗?AP是怎么计算出来的?P-R曲线是怎么来的?(此处省略1000个字🙃
四、数学题部分
1.讲一下向量的范数,以及范数在深度学习中的应用?
讲了L1和L2范数的公式,其他范数略带提了一下。
应用的话讲了可以用来正则化,缓解过拟合。
那你讲一下为何就能缓解过拟合?(此处省略200字)
2.请你讲一下矩阵的特征值和特征向量的含义?以及在深度学习中的应用?
先说了一下公式:
然后说深度学习中的应用暂时没想到,但传统图像处理中有,例如PCA,特征值类比于特征的重要程度,特征向量就是你想要保留的变换后的特征(此处省略200字)
3.给了三个袋子,第一个袋子里有两个红球,第二个袋子里有两个蓝球,第三个袋子里各有红球和蓝球一个,第一次取出是红球,求在此基础上第二次取到还是红球的概率?
(哇,概率和排列组合真的是我的弱项,高中数学就是,这道题基本就是五五开,而且这道题我已经笔试做到过很多遍了,但每次都是瞎选,都没去搞清楚,结果面试被面到了,给自己挖了这么大个坑)
我说用贝叶斯公式,反正最后面试官也被我绕进去了😅
五、灵魂拷问,你还要什么想问的吗?
让面试官评价了一下(没有直接评价)
感觉是凉了,但还是祈愿一下能有之后的面试!!!(不死心就是我🤣
#BIGO##校招##面经##C++工程师#
全部评论
拱手,你这太不容易了
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发布于 2019-09-22 22:20
同样算法岗怎么问我的简单那么多..
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发布于 2019-09-21 21:39
应该过了吧,这篇帖子很有收藏价值,因为内容和我二面问的的几乎一毛一样,bigo真懒啊
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发布于 2019-09-21 21:35
太硬核了
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发布于 2019-09-21 21:29

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