搜狗计算机视觉算法面试，求面经

小硕一枚，有幸笔试做两道被美团捞简历，成为第一个暑期给面试的公司流程：1.面试官介绍部门做什么的，视觉智能的，现在在做中文的文字可控生成2.我自我介绍，介绍一下简历上一个印象深刻的项目3.掰扯一些论文的做法，（他不懂） 然后问我如何端到端训练风格迁移，用扩散模型4.乱扯了在快手做的事情5.如果让我做可控文本生成，我会怎么做，发散问题（不会，实在不懂）6.缩小范围，字体风格迁移要怎么做，实在没看过这些论文，面完补补，继续道歉7.反问：做的业务，人力投入8.问我想不想做这个，不然浪费名额和大家的时间全程一个小时，无手撕，面试官人还挺好的 #美团暑期#  #面经#

上来简介完了问项目，有几个slam问题没答好，说我不够深入；然后问我一个优化问题，我讲的优化相机参数，他让我优化3d点，感觉没说到一个地方；三十分钟左右就反问了；然后神奇的事他说来一道算法吧 二十分钟你也写不完 说一下思路，我就开始手撕，写完让我讲讲思路，两小时以后挂； 我两个朋友也是这样，不知道根本没hc还是怎么的，感觉很敷衍也根本没想要你那种；

2024-03-25Transformer- 位置编码- batch norm和layer norm损失函数：CE：衡量的是什么？MSE分类和回归损失的区别- 凸性？归一化：- 决策树要不要归一化？为什么？- ensemble举例子，偏差？方差？手撕：零钱兑换#暑期实习转正#

更新： 一面挂———————————————全程一个小时，面试官首先介绍工作岗位职责，然后我自我介绍2.介绍风格迁移发展历史3.介绍现在的缺陷（个人认为艺术风格迁移缺陷不是很多了）4.如果出现风格图的内容转移到内容图怎么办？（我乱扯，比如attention正则化、解纠缠）5.开始拷打八股：batchnorm 贝叶斯优化（不会）分布式训练（deepseed）。那么deepseed zero2和3的区别什么（不会）6. 反问：不会八股怎么办 回答会用就行base地点：浙江杭州 #面经#  #淘天一面#  #计算机视觉#