阿里，腾讯，字节等公司面经(offer比较）
比较荣幸地拿到了几个暑期实习offer，最后想从两个比较有代表性的offer中选择，感觉都是一线平台，核心岗位，同时又代表了未来两种不同的发展路线，想听听各路神仙的意见。
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(周末给大伙儿整理面经出来)
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计算机视觉研发实习生-互娱研发面经
3.26日 一面（约50min）
1、自我介绍
2、直接问比赛（介绍deeplabV3+结构，对应做了哪些改进）
3、label smooth是怎么做的
4、ohem 怎么实现的
5、介绍图像检索比赛的整体结构框架
6、如何选择negative sample的
7、（八股文）介绍一下BN
8、（开放问题）你觉得为什么在医疗图像中UNet类型的模型比像MaskRCNN这类模型的效果要好？
9、coding：旋转数组查询对应元素下标（leetcode-33）
10、coding：一面墙，高x宽为：2xW，有1x1，1x2，1x3三种类型的瓷砖，有多少种砌墙的方法？（爬楼梯）
11、coding：还是上面这道题，加一个条件，要求砌好的墙没有缝（有缝的定义：例如，上面是1x1，下面是1x1，那么就出现了一条缝；上面是1x3，下面是1x1和1x2，则在宽度为3的地方出现了一条缝。），有多少种砌法。（这道题是真的想不出来，求大佬解答）
12、反问。
总结：感觉是比较常规的技术面试，应该是想比较全面地去考察一下我的简历内容和一些基本功。另外，居然真的有公司在面试手撕代码环节考察非经典DP题目，真是太可怕了。
3.30日 二面（约50min）
1、自我介绍
2、完整的介绍自己的一个比赛
3、deeplab中加attention的实现细节
4、介绍一下label smooth（感觉面试官想听细节，因此我就从原理，要解决的问题，具体代码如何实现都说了一遍）
5、介绍一下ohem，同样要求很详细地去介绍
6、介绍一下focal loss，同样要求很详细地去介绍（这段其实是因为我在比赛中都用到了这些方法，因此面试官就问了，所以这段并不是延申地问题）
7、介绍一些其他地防止过拟合的方法（这个才是开始延申了）
8、介绍一下L1和L2正则化的区别（上面提到了这个），为什么L1会产生稀疏模型（根据自己的理解说了一下）
9、除了BN以外还知道哪些归一化方法（问了面试官是不是指IN，GN这种，猜对了），实话说不熟悉这两个，但是简单介绍了一下，没有深入
10、比赛里面哪个数据增强最有效（那肯定是多尺度训练了，但是感觉这么说太简单，就顺便说了一下自己具体是如何用pytorch实现这一策略的）
11、pytorch单机多卡的一些细节（之前似乎哪里提了一嘴）
12、问我的工程能力怎么样（那肯定是说还行，还行-_-||）
13、coding：一道二叉树题目，经过提示后才写出来（后来发现居然是leetcode原题，987，哭了）
14、介绍业务，反问
总结：二面重点考察了我的比赛经历，中间涉及到的技术点问的很细，因为自己也确实实现过，所以除了原理以为把代码细节也说了出来，感觉面试官还是比较满意的。coding环节表现不好，说实话我都觉得凉了，没想到面试官还很贴心地安慰我说没关系，经过提示写出来说明还是可以地，云云，太温柔了！！
4.7日 三面（约50min）<-感觉是约想清明前的时间，但是面试冲突了，只能安排到清明后了
（这部分当时没有及时整理，有些模糊）
1、自我介绍
2、介绍自己的论文
3、自己的论文具体的几个实现细节（attention如何实现的，特征融合具体是怎么做的）
4、模型效果，做了哪些实验
5、之前的文章如何解决这个任务的，梳理一下你研究的领域
6、你觉得这个领域后续的发展方向
7、（开放性问题）现在有一个规模庞大地图片库，要求你去实现一个图像检索的系统，你如何去实现
8、问一些基础：知道进程和线程的区别的（-_-!!不知道。。。）
9、分布式了解吗？（我知道肯定不是指分布式训练，但是我又不了解，就往分布式训练上扯）分布式训练中用的是进程还是线程？
10、python的函数传递的是值还是引用，什么情况下参数会发生改变？为什么会改变？
11、coding：用二分法求平方根，返回浮点数
12、问实习时间，反问
总结：感觉是类似于leader的人物，应该是参考了前面的面评，着重考察了我的论文内容，同时的话会问一些比较开放性的问题，感觉是在考察对自己研究方向是否足够了解和深入，此外也考察了一些业务向的开放问题。
4.9日 HR面（约30min）
1、自我介绍
2、职业规划
3、实验室情况（什么实验室，有多少人，每届多少新生，实验室研究方向，自己研究方向）
4、为什么做CV方向
5、平时是怎么学习的，通过哪些渠道
6、对于工作内容，是偏爱继续做分割还是接受做其他方向的内容
7、介绍一个你印象最深刻的项目
8、项目的人数，具体分工
9、一面团队成员意见不统一的情况，你是如何解决的
10、比赛中遇到的最大的挑战是什么，你是如何解决的
11、目前面了哪些公司，拿了多少offer，后续还会继续面新的公司吗
12、让我比较一下手头的offer，你会选字节吗
13、关于工作强度，字节这边是大小周，下班时间xxx，你能接受吗
14、base在北京，你能接受吗
15、反问
总结：春招遇到的最正规的HR面试了，还开视频聊，而且聊了30min。。。HR说一周内通知结果
4.14日 offer call
（明天再更新阿里的面经，，，第一次写面经，希望对各位有帮助）
腾讯音乐娱乐集团二面14人在聊