上午10點15到公司，hr讓我先筆試。
1.c++ stl當中map和hash_map的查詢演算法是怎麼樣的，時間複雜度是多少。
2.執行緒和程序的區別，以及什麼時候適合用執行緒程序。
3.給了三個卷積核分別和灰度影象做卷積，問得到什麼效果？
4.c++手撕氣泡排序
5.給一張100塊的人民幣，要檢測出中冠名字元，寫原理和流程。
opencv，ocr
總結：花了半小時筆試，無奈c++不熟悉，所以就憑印象寫了一些，但是map和hash_map還是看過的，不過只記得時間複雜度。。。這裡發現不管是視覺崗還是演算法崗都得會c++，趕緊啃起來！！！還有作業系統知識！
面試：
0.自我介紹
1.介紹專案，整個流程說了一遍之後就開始問專案當中的技術細節。
2.yolov3相比於yolov2有什麼改進
a.首先網路結構上變成了darknet53，類resnet152，更深，在速度保持的前提下，準確度更高。
b.借鑑fpn特徵金字塔，實現多尺度檢測物體。
c.anchor聚類的個數變成了9類
d.訓練的方式變了，在類別，置信度和xy偏移上都使用了binary cross entropy loss去訓練。
3.anchor的細節（有點忘了問了什麼細節了。。）
問到了anchor當中9個anchor的引數數字各代表什麼意思？分開後的引數數字又代表什麼？
答：分別代表9個anchor的長和寬啊
anchor在前向傳播中哪個地方做了計算。
這裡我答的不好
4.nms的原理，假設兩個人靠的非常近，則會識別成乙個bbx，會有什麼問題，怎麼解決？
應該是想問softnms
5.用什麼來標註（labelimg），pascal voc的標註的格式（xml）
6.除了檢測還會什麼dl，答分類，問了resnet的細節，解決了什麼問題，是什麼結構？為什麼能解決這些問題？resnet實現過程，畫圖說明，add，contact方式的區別和優缺點。相比googlenet的優勢。
這裡我答的也不好
7.讀資料是用的什麼（cv2），什麼方式可以增加的維度？就是在（w,h,channel）的基礎上增加一維batch_size批量，numpy，tensorflow怎麼做到上述過程？
這裡依然沒答好
答：expand_dim()，tf.reshape()
8、tensorflow最新版本的改進（keras變成tf的高階介面了，直接tf.keras）
9.pytorch當中permute和view的功能（可惜沒用過，沒答）。。。
10.有什麼問題要問的。。
總結：
感覺只懂專案的具體流程完全不夠，還必須把你所使用的演算法的優點，框架實現細節給弄得非常清楚，不能只是用別人的**訓練自己的資料，而不做思考和改進。還有基礎網路非常重要像vgg，googlenet，resnet的實現細節要很清楚，為什麼能有這樣的優點能娓娓道來。
感覺自己應該是涼了，因為只有一面，後面hr要我回去等通知了，正常的話一般是兩面聽說。細節不打好，面試兩行淚啊~cv崗真難找，堅持下去吧只有！
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縱目科技 面經 軟測
emmm.怎麼說呢,收到面試邀請的時候還是有點驚,因為雖然筆試答得還可以,但是之前幾次筆試答的還可以也沒有收到面試邀請,所以有點突然,最主要的還是忙著跑了兩周的宣講會也沒有很多的複習,有點慌 剛開始是乙個小哥哥接待的,然後就坐下來聊,我以為是技術面,聊完才知道這是hr小哥哥 笑哭,問的問題也很廣,剛...