【作业帮】——二面挂

【0702：笔试】

1. 从1到9中任选三个数，和为奇数的情况共有几种（概率统计）

2. 哪种排序算法能做到线性时间复杂度（排序）

3. 已知softmax输出概率序列与实际分布概率序列，计算两者交叉熵（交叉熵）

4. 线程并发中全局变量的变化范围

5. 随机森林与GBDT，解释、比较异同、哪种方法单棵决策树的深度更大（决策树）

6. 概率题，扔硬币，主要考条件概率（概率统计）

7. 顺时针打印矩阵（编程题，边界条件）

8. 最长公共子串的变形，最长K容错公共子串（编程题，动态规划）

【0711：一面】

1. 顺时针打印矩阵 （编程题，边界条件）

2. 自写rand函数，实现从1到M里等概率随机抽取N个数（编程题，概率）

3. 二叉树深度，写完递归后又让写了非递归 （编程题，数据结构，递归，栈）

4. 一个3L和5L的水桶，如何得到4L的水（智力题）

5. 49个人中至少几个人生日是同一月 （智力题）

6. 经典握手题

【0718：二面】

1. 大数相乘 （编程题，字符串）

2. 介绍简历项目、具体实现细节（涉及到科研细节，就不展开说了，反正就是把自己的简历里涉及的项目搞透）（简历细节）

3. 科研项目中遇到了什么问题、怎么解决

4. 其他：是否熟悉特征描述子、用过什么框架、经典网络结构 （基础知识）

编程题那里花费了太长时间，思路和代码都有些不清楚，和面试官讨论了很久，最后时间关系其余的问的不算多。

【第四范式】——二面挂

【08.17：一面（视频面）】

1. 自我介绍，项目介绍

2. 三道编程：二叉树的层次遍历，递归和非递归；动态规划最短路径，如何优化；围棋包围，如何优化

【08.20：二面（视频面）】

1. 自我介绍，项目介绍，项目问的比较细

2. 对分割检测识别了解吗？

3. 计算题：卷积参数计算

【拼多多】—— offer

【07.28：笔试】

学霸批第一批笔试，四道编程，AB排序、字符串连成环、作业队列、放圆盘。

【08.16：一面（电话面试）】

1. 介绍项目，问的不算太多。（简历细节）

2, 介绍LR与SVM？两者的异同？（基础知识）

3. 降维的方法都有哪些？除了PCA呢？（基础知识）

4. 对哪些深度模型比较了解？（基础知识）

5. 介绍一下常见的优化器？（基础知识）

6. 介绍一下xgboost和gbdt？两者的区别？和随机森林的区别？（基础知识）

7. 是否了解常用的分割检测算法？（基础知识）

8.代码题：快排（编程题，排序算法）

【08.27：二面（电话面试）】

1. 介绍项目，项目问的很详细，虽然面试官不是做我这个方向，但是听得很认真，全程积极发问，面试体验特别好（简历细节）

2. 怎么保证所提算法的鲁棒性？会不会对数据有所依赖？怎么解决？（简历细节）

3. 数据预处理怎么做？数据扩增怎么做？以及其他训练细节（简历细节）

4. 介绍L1/L2正则化以及区别，不要背概念，要从项目实践角度出发做阐述。（基础知识）

5. 介绍LR模型？是线性模型吗？主要用于什么场景？（基础知识）

6. 代码题：有向无环图的拓扑排序（编程题，数据结构，图）

【09.11：HR面（电话面试）】

HR面的常见流程。对拼多多的了解？对工作时间的看法？

【大疆】—— offer审核中

【08.06：笔试】

没有编程题，基本都是图像处理基础知识，如膨胀腐蚀、各种滤波、描述子、特征提取等

【08.20：一面（电话面试）】

1. 大疆面试没别的，就是深挖简历，一次面试就围绕一个项目，从头到尾屡清楚，中间涉及到分支会是不是问一些问题。

2. 所以一定要对自己的项目了然于胸，对算法本身以及代码实现都很清楚才可以。不知道是不是面试官之前做过这个方向，还是他提前准备了，问的问题都直击痛点，面试体验很好。

3. C++中静态变量的作用？实现机制是怎样的？

4. 能否实习？

5. 对大疆的看法？

【08.25：二面（电话面试）】

1. 还是挖项目，但是换了另一个项目，在讲项目的过程中会问一些数据预处理，数据规模，深度模型，实现框架、训练细节相关的问题。

2. 还问了loss function为什么选用CC和LCC，和MSE的区别在哪儿？CC是否能够实现明度鲁棒？

3. 项目参与的人数？实验室人数？能不能实习？

4. 对大疆的看法？用过大疆的产品吗？对工作地点的要求？

【09.07：业务主管面（现场面试）】

类似于HR面，先自我介绍，问每个项目参与的人数，自己负责的角色？遇到最大的困难是什么？如果有不懂的地方，按照什么方式学习？对大疆的负面新闻有什么看法？对于自己的性格怎么评价？

【广联达】—— offer

【08.26：笔试】

四道编程：乌鸦喝水、下围棋、判断链表是否有环、买股票

【09.08：一面（现场面试）】

就是介绍项目。

【09.09：HR面（现场面试）】

HR面问的比较细，会根据简历上的教育经历、社会工作经历、参与的竞赛这些展开问。

【联影医疗】—— offer

【09.02：一面（电话面试）】

1. 介绍项目，问的很细，因为是医疗设备公司，会比较看重医学图像本身的基础。

2. 对传统的配准算法有没有了解？都有哪些？

3. LDDMM知道吗？讲一下？

4. 数据怎么处理？loss function用的什么？最后的评价指标用的什么？

5. LCC适合于评价多模态配准吗？如果不行的话，应该用什么？

6. 用的什么编程语言和框架？

【09.08：二面（现场面试）】

1. 介绍项目

2. 什么是密度峰聚类？怎么计算密度？

3. 所提出的算法怎么实现加速？二叉树结构怎么实现？怎么存储？

4. 纤维束做了哪些预处理？FACT知道吗？还知道哪些纤维束追踪算法？

5. 怎么评价聚类好坏？怎么确定类别数？

【09.08：HR面（现场面试）】

联影的HR给我的印象特别深刻，会一直根据我的回答分析我是什么性格的人，然后再根据我的反馈继续提问。HR很有控场能力，问问题快准狠，很佩服。

【招银网络科技】—— 一面等结果

【09.06：笔试】

笔试+测评一起做，2.5h，选择编程都有，感觉挺难的。

【09.09：一面（电话面试）】

1. 自我介绍

2. 数据库了解吗？操作系统了解吗？

3. 链表能不能用二分查找？

4. 链表和数组的区别？

5. 怎么防止过拟合？

6. 怎么解决梯度爆炸？

7. 有300万学生的信息，按照某一次成绩排好序；还有10获得过奖学金的同学；怎么快速从300万学生里按照顺序找到没得过奖学金的学生？

【华为】—— 流程走完，等结果

【09.11：笔试】

三道题，AB坐标对、字符串规范化倒序输出、机票

【09.18：一面（现场面试）】

1. 介绍项目，面试官基本没有提问太多。

2. 平时用什么语言？C/C++怎么样？

3. 代码题：返回字符串的倒数第N个节点

【09.18：二面（现场面试）】

1. 介绍项目，问的比较细，会比较看重你提出算法的思路，要说清楚为什么要做这件事，不要只说具体做了什么。

2. 代码题：计算IoU

【09.18：业务主管面（现场面试）】

1. 自我介绍

2. 笔试复盘

3. 项目中遇到什么困哪？怎么解决？怎么和老师沟通？

4. 有什么兴趣爱好？（答画画）平时多久画一次？一次画多久？喜欢画什么类型的画？

5. 你的优势？如何培养逻辑？

6. 对加班有什么看法？对薪资怎么看？工作地点？

7. 对女生做算法有什么看法？自己的职业规划？

【海康威视】—— 流程走完，等结果

【0725：一面（电话面试）】

1. 介绍项目，背景、方法、主要优势、个人在项目中的贡献，问的比较细致深入。（简历细节）

2, 了解哪些图像处理基本算法或网络结构（基础知识）

3. 个人技能和比赛经历（具体做了什么，以及中间遇到哪些问题，怎么解决）（简历细节）

4. 其他：时间管理、为什么保研到本校（其他能力）

【09.21：二面（现场面试）】

1. 介绍项目（简历细节）

2. 为什么想做图像算法？为什么不读博？

3. 自己的优缺点？学生工作中怎么沟通协商？（其他能力）

4. 介绍一下本科参与的竞赛。（简历细节）

5. 代码题：1）三个数求中位数；2）反转整形数字 （编程题，trick，取余）

6. 智力题：一根绳子对折n次，从中间剪一刀，共分成几段（智力题）

【09.21：HR面（现场面试）】

就是常见HR面的流程。

自我介绍，项目怎么分工合作？遇到什么挫折怎么解决？对海康有什么了解？对地点有什么要求？未来三到五年规划？

【09.21：四面（加了一面）】

加面全程扣项目细节，面试官应该是数学大佬，一直深挖项目里数学公式的推理证明。其中按照经验值设定的常数，会问你经验值是怎么推导出来的，类似这种，问的很细。