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滴滴计算机视觉算法岗面经

孤山下
发布于2021-01-26 16:40:50 107浏览

滴滴面试的大部分是时间都是在介绍项目和论文,特别细,必须得自己做了并且整理过才行。论文介绍基本就是从idea的来源,对应introduction和related work,也会大致介绍这方面的研究状况,也会说明一下自己对这一问题是如何思考的,如果面试官研究过这一方面,介绍起来是很投缘的。


其次是实现过程,对应proposed method,中间面试官会跟紧你的介绍思路,不懂也会提出问题,这里很难介绍清楚,因为毕竟是你自己的方法,如何介绍需要提前准备。 最后是实验结果,数据集,网络结构,实验结果评估,针对实验结果面试官也会发问。


1.项目介绍

2.你所负责的网络结构的特点

3.为什么用卷积替代池化

4.卷积的优点,池化的优点

5.对数据的处理

6.介绍了数据采集和划分的过程,交叉验证函数,参数的意义

7.Grad-cam可视化如何实现

8.随机森林

9.论文介绍

10.你说到中间层特征,fsp矩阵是什么

11.idea怎么来的,实现的过程,实验结果

12.算法:岛屿数量问题

13.算法:数组求第k小数字的下标

14.算法:一个矩阵,在时间的O(1)的条件下实现查找. solution(x,*)表示[0,0]与[x,*]所圈定的矩形中每个像素点的值之和

15.算法:一个矩形由左上角坐标右下角坐标表示,求两个矩形的交集


终面是leader面,也会问项目和论文,不同于一二面的地方是,没有专门考算法题,并且抛出了许多关于合作意识等方面的引子。我知道第三面是leader面,自我介绍也介绍的比较全面,不像一二面只介绍专业、项目、论文,还把奖项、**任职、文体也介绍了。


比如关于合作方面,面试官问你在项目中是如何与队友进行配合的,我当时的回答就介绍了一下实现grad-cam算法和生成label的csv是怎么分工合作的,但我感觉项目中不好说明我组织合作这一方面的能力,又引出了数学建模,这一比赛就可以很好的说明了。

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