深度学习算法岗实习生（更新ing）    目前面试的公司有 微软亚洲研究院，腾讯 ，字节跳动，快手，海康威视，地平线，平安科技（北京），货拉拉，商汤科技，美团          （今晚太累了明天起来继续写😣）     腾讯     岗位是推荐算法，一面面了一个多小时将近俩小时，二面将近一小时。目前结果未知。    一面     编程题：青蛙跳台阶    主要讲了自己的项目，对项目里感兴趣的会进行提问，之后就是基础知识的面试    yolov3的损失函数是什么    手写交叉熵损失函数公式    手写softmax激活函数公式    手写平方差损失函数公式    损失函数为什么用平方形式    常见的损失函数有哪些    GBDT是分类树还是回归树，如果是回归是什么损失函数？为什么？如果是分类是什么损失函数？为什么？    GBDT的回归、二分类、多分类问题    GBDT残差 为什么是残差？和负梯度关系？    过拟合解决方案    DQN强化学习原理    Qlearning 强化学习原理 state等等    常见激活寒素    ReLU Leaky ReLU 等的区别和原理    TensorFlow编程问题    tf中concat和stack的区别    pytorch如何实现交叉熵损失函数    yolov3激活函数是？为什么不使用softmax函数？       因为楼主简历上写了对c++相对熟悉一些，也问了c++的一些问题    c++问题     c++智能指针问题    stl如何防止内存泄露    stl内存管理机制    avl树的查找时间复杂度    hashtable查找时间复杂度    c++里 map和unordered_map的区别    c++ unordered_map原理    stl map底层实现原理    c++ stl 容器底层实现原理    vector用法介绍    vector如何插入数据    vector push_back底层实现原理    二面    自我介绍，展开讲项目，对项目细节进行详细提问    编程：找到链表里倒数第k个结点，别忘了边界处理   计算题：DNN网络一共有四层，每一层的神经元个数是100-50-20-1，求这个DNN的参数计算量   参数量计算分为w和b两部分    w计算量：100*50+50*20+20*1    b计算量：50*1+20*1+1    微软亚研院    一面    pytorch加快训练速度的方法    pytorch如何提高模型预测速度    如何提升模型预测速度和精度    深度学习模型速度估计    加速模型的训练    模型蒸馏的定义，具体实现原理    有哪些模型蒸馏的例子    fine-tuning的原理，如何fine-tuning    fine-tuning和模型蒸馏的区别    mixup算法原理    GPT3是什么？具体实现原理    RNN原理    LSTM原理    RNN LSTM两者的区别    梯度消失该如何解决    Transformer原理    Transformer如何应用在图像领域    编程：一道面试官自己出的动态规划问题（当场没有写出来，自己太菜了😥，后来想写好了发过去的）   二面       字节跳动    快手    商汤科技       海康威视       自我介绍，扣项目细节        编程：找到第K大数字，有哪几种方法       FPN原理       交叉验证手段       c++知识        c++多态定义也实现       c++多态实现原理       STL六大组件       map set的用法，两者区别，数据结构实现原理       红黑树插入和遍历，以及对应的时间复杂度       c++ new和malloc的区别       c++ new操作符的底层原理     货拉拉    地平线     在牛客网上看到的投递的消息，发了内推人的邮箱，很快hr就联系到自己了，办事效率很高，先说明了地平线在北京上海南京等地都有工作岗位    后来因为自己的个人原因要调整面试时间，hr小姐姐也加了微信调整了时间。    一面    腾讯会议视频面试    简单自我介绍后     算法题     打开自己本地的可以写代码的地方共享屏幕写的    剑指简单题难度    一道镜像二叉树    一道合并有序数组    镜像二叉树我用的递归写法，面试官的意思是这个没有进行数值的判断之类的意思，主要楼主比较菜，所以也没敢问具体他是什么意思（怕多问多错哭哭）    写完题目    项目经历     问了简历上比较相关的一个项目——目标检测相关的    问了项目细节，以及自己改进的地方    然后具体展开问了yolov3的一些特性，改进点等等，问的比较细    问完项目后做了一道题目    随机出题     假设卷积核大小为k*k，输入通道为M，输出通道为N，输入feature map 是Hi Wi，输出feature map是 Ho Wo，问该卷积操作的计算量    楼主想了会但是想复杂了。。    后来面试官说很简单和feature map无关。。    （主要自己太菜了暴风哭泣）    主要还是想考察对最基本的CNN等的理解吧    c++知识考察     然后问了c++的一些比较简单的问题（因为面试官意识到我之前的项目c++操作反而多些就问了这个）   虚函数和纯虚函数区别，具体什么时候应用    析构函数如果没有写成虚函数会发生什么    c11语言标准和其他的比自己的特性    不同类型数据除了（）加括号的强制转换，c++还有哪些类型转换方式，答案是有4种    静态类型转换、重新解释类型转换、子类父类之间多态类型转换、去掉const属性转换    自由提问     问了实习具体要做的事情    以及如何看待现在深度学习发展瓶颈的情况    面试官人真的超级超级超级nice！不管能不能通过面试，真的想夸一下面试官小哥哥！！有一些东北口音，但是人很好，之前问我项目细节以及回答不上来的一些问题的时候，都特别有耐心   会帮忙给我打圆场“没事没事，不一定每一个问题都会” “没事没事毕竟过去很长时间了”“没事没事，这个你当时用的比较少也正常”    总之人就是超级超级好，后面自由提问环节，为我答疑解惑的时候，人也很好，对于深度学习发展的现状也给了自己见解    不是那种敷衍了事，而是真的和你讲了很多，同时也暴露出我自己没有特别关注时事，面试官还说让我以后多看科技型文章和知乎    我想说，我也看知乎，只是看的内容都不前沿，都是计算机内卷的焦虑O(∩_∩)O    总之这次对地平线的面试体验感不错     最后说最快一周会出结果如果有后续会通知    但是感觉自己面试面的特别不好，主要自己没准备好，好多问题也没回答出来，其实面试的难度不大，是自己太菜太菜的问题o(╥﹏╥)o    一面结束了，热乎的面经，分享给大家，第一次写面经    希望我们都能拿到自己心满意足的offer，我们都可以有光明的未来❤     （一面通过准备二面了）    二面    平安科技（北京）     之前咋网上看到一些关于平安科技的不太好的说法，不过这次面试体验感也不错，面试官人也很好很nice！     一面    电话面试    一上来面试官就介绍了部门要做的事情，主要是做图像OCR，因为金融领域主要是先识别各种各样的文档和合同，然后图像cv岗处理后再将处理的结果交给nlp处理。    没有算法题，手撕上机都没有。    让自己讲一个自己印象里最深刻的项目    讲完项目后问了项目细节，如何改进的等等。    怎样解决框架本身要识别很多类比如1000个类，但是自己应用的时候是识别少数几个类，比如4-5个类    我给了自己的三个解决方案    后面面试官给了他的想法    （1）feature map 采样时变化位置    （2）选择最小最深的那个feature map，减少特征的数量    ResNet的特点    有哪些类似于ResNet的结构但是也可以解决梯度消失的框架 答案：LSTM    楼主回答了BN    然后继续提问BN进行操作的时候，是对图像的哪个值进行操作    答案：center的值，也就是xy的值而不是w和h的数值    然后就是提问环节，问了面试官三个问题    面试官人也很好，和我也很耐心的解答探讨了    也强调了作为学生最关键的还是个人思维、逻辑推理能力，具体做哪些方面对不对口是另一码事    后来应该通过了，也给邮箱里发了平安科技的特色链接，就是会做EQ,IQ,行测之类的题目，而且面试官还提示一定要做通过才可以办入职的手续，不通过会影响三个月内的招聘，如果以后有想去平安入职的正式员工，测试一定要通过。    后来我也没再做，直接放弃了约等于。    美团（北京）计算机视觉岗位    一面    面试环境：牛客网链接丢过来的    一上来根据简历内容问的    按照项目的时间，一个一个让自己描述面试官在听着，如果遇见他感兴趣的他会重点提问    第一个项目：被质疑了。。意思是你也没做啥    第二个项目：面试官表情毫无波澜    第三个项目：终于提出了一些问题    唉总而言之言而总之，就是觉得面试官对我不感兴趣啊，其实提的问题自己基本上也回答出来了，但是不像前两个面试，面试官会和你有来有往，提问你一个问题    你给出答案，他会给出他对答案的建议然后还有自己的看***让人觉得很nice没有敷衍你，但是美团这次面试就让人觉得特别敷衍    给我的感觉就是他对我不感兴趣。。算了，不说了，自己菜是原罪，项目经历没让他满意    问的问题能够让大家有所参考的有    你对项目的改进有哪些？    防止过拟合的方法有哪些？    resnet的残差网络解决了什么问题，resnet的原理    正负样本不平衡有什么处理方法    anchor free系列和yolo有什么区别    cornerNet CenterNet的原理和特点，为什么不需要设置anchor    算法题一道    二叉树层序遍历    做出来之后面试官也没说啥    然后就是反问环节    对他提了三个问题    态度特别冷漠，不愿意多说一句那种，人一点都不nice    总之美团的面试体验感特别不好，不知道是部门的原因还是自己菜原罪的原因，还是啥    后来面试完打电话过来    说要考虑下其他面试官一面的情况，如果之后有给我打电话就代表继续面试，没打电话就是没机会了    感觉自己大概率凉了    后来果然凉了哈哈哈