三轮技术面，一轮hr面，今天完成最后的leader面，总体感觉都很不错，面试官很nice，听说牛客发帖很灵，许愿oc！

约的时间下午4点，结果面试官还迟到了 上来正常自我介绍 介绍完了问比赛，说了比赛的target和frame。一个检测的任务，明确说了是两阶段的网络，backbone为resnet，detector为cascade rcnn，那应该都知道框架里面有rpn，ROI 这些吧，追着我说我表达的不清楚，没有说出rpn这些结构，我后来把整个结构给他捋了一遍，说如果有哪个地方想着重考察我再细讲，结果直接怼我在交流这一块已经fail了，说要结束面试，我可谢谢您嘞，二话不说先一步离开了面试间。 全程不到20分钟，面试官三个汉字里面必定要混着一个英文单词 以下纯属演绎，无意冒犯： 刚才有个朋友问我，xxx发生什么...

问题 1.自我介绍2.项目介绍3.简单说了一下项目，问了项目中具体做了什么东西，项目中的模型有哪些改进4.本科为什么去比赛5.之前聊到目前检测的一些瓶颈，面试官问了对目前CV的看法  为什么持悲观态度说实话我个人并不是悲观态度，而是觉得目前而言，DNN在检测这一块很多结构上的东西很类似，只是在应对不同任务时会有一些trick或者损失函数上、数据增强上的优化。大家的检测模型基本上都达到了90%+的精度。但是网络结构上的大优化，比如从GoogLeNet到ResNet这种变化还没有出现，可能需要再沉淀几年时间才会有突破，可惜面试官好像并没有get到我这个意思，基于这一点我觉得自己可能凉凉了 目前的瓶...

项目 网络结构 单阶段双阶段 各个版本的区别  就这么多吧，真的累。许愿今晚有个oc吧！

1.自我介绍 2.酒瓶缺陷检测项目用了什么模型，难点 3.图像预处理方法 4.opencv，linux，docker熟练程度和相关问题 5.工作压力怎么处理 6.女朋友毕业后两地工作怎么处理 7.目前AI领域你的不足在哪里，如何进行学习 8.性格特点做一个归纳 9.笔试成绩并不好，那么你现在的优势在哪里  反问环节: 1.新人入职之后是怎么的培训流程 2.针对公司的要求，目前面试中有哪些不足  总体上问题就是这样，算是第二个进行面试的吧，有缘人看到希望能有点帮助。 以及最后许许许许许愿19日的二面通过！

10月12号下午3：40开始，时长35分钟 简单记录问的问题，许愿二面！！！  介绍布匹项目 anchor的选取，kmeans中的k值选取 对于数据集中的不平衡性如何处理的 有没有什么算法本身对不平衡性不敏感（xgboost，代价敏感学习） 对决策树算法的了解 python中如何合并两个字典 如何定义私有变量 如何反转一个列表 sort和sorted的区别（内函数和对象方法，原地和非原地） 论文情况

简单记录一下卡奥斯的面试，许愿！      介绍在禾思的实习经历     faster rcnn结构介绍     特征融合的方法     anchor的设计，为什么只选择9种     resnet50和resnet101层数不同有什么区别，怎么选择     rpn过程中正类和负类的筛选阈值是什么，阈值中间的anchor怎么处理的     还熟悉什么其他的网络结构，比如dentnet和centernet     检测任务是分类任务还是回归任务     有没有用到难例挖掘的方法

移动一面   ‌自我介绍   ‌成绩怎样   ‌实习情况   ‌有没有offer，怎样看待互联网公司和移动   ‌如何选择offer，会考虑什么因素   ‌如何评价自己   ‌有没有对象      移动二面   ‌自我介绍   ‌简单说了一下项目   ‌绩点排名   ‌有没有offer，如何选择offer   ‌专业不对口怎么办   ‌为什么没有面广州移动   ‌反问，对刚入职的新员工是如何安排的，有什么培训？   移动三面   ‌自我介绍   ‌怎么看待在一家公司干到退休   ‌如何选择offer   ‌家人对职业选择的态度   ‌如何看待本科学校和研究所学校的区别      记录一下，顺便...

9月18号下午约的二面，感觉面试官有点忙，晚开始半小时，面试官看着挺和善（然而反手一个挂）   一开始自我介绍，主要说了下自己的项目经历，实习经历和学习经历   问了项目，项目中的难点   实习过程中算法调研是怎么进行的？   你做的内容就是复现学术界的模型吗，还是有其他？   过拟合的解决办法   K-mean算法的优缺点（简历中有提到K-means++）   。。。   总之问的项目之外的问题都很简单   最后就是编程（凉在编程上）   给一个数组，让求和为给定值的最长子数组的长度   总之一个很简单的用前缀和实现的编程题，我硬是写成了两个for循环，凉~~~

加油的一天