继续讲我的秋招之旅之宇宙厂字节跳动

• 本人情况，985 （科班出身）专硕，有几个医学图像相关的项目，论文没投出去，打了几个算法比赛，在实验室做的 显著性检测/语义分割，本科有竞赛经历。
• 有个东西想讲下吧，就是身边做 CV 的同学几乎都凉凉（指的是大厂 Offer，竞争确实很激烈。。。。）
• 这次我简历上加了一个本科毕业设计的东西，基于 SVM的人脸识别（埋下伏笔）
• 流程还是这些吧，问基础，过简历，撕算法/智力题

一面：

稍微还是相对轻松一点

• 自我介绍
• 介绍一下优化函数
• 交叉熵
• Iou、mIou
• 增大感受野
• 什么是深度可分离卷积
• 数据分布不均衡怎么办？模型选择，以及损失函数选择（比赛项目里涉及到了）
• 小样本学习
• CRF
• GCN 了解吗，讲一讲
• C++ 构造函数，虚函数
• C++ 熟练度与代码量，Python几个基础问题
• 项目/比赛/论文 中遇到的困难讲述一下，如何解决这些问题，以及收获
• 手撕：

1. 合并K个有序链表（先问怎么合并两个有序链表）， 然后我就直接想了下暴力（复杂度 O( N*K*K )），发现每一轮都要在K个头指针里，取一个最小值，那用优先队列维护的话，就可以将
   O( N * K * K ) 降到 O( N * K * logK ),就这样了
2. 最长非递减的子序列, 经典 LIS,二分用 Lowerbound

二面

问了一些基础，然后就开始深入过简历，

• 收敛时，train_loss 和 valid_loss 的变化
• 用什么loss处理的样本不均衡，为什么，讲讲原理
• 讲下 SVM;你怎么做多分类的;既然毕业设计主要用到了应该毕竟熟练，公式推一下（卒。。。。。所以写了的东西一定要自己深入搞一下，不然不如不写）
• 医学项目落地了吗;效果如何;数据集怎么采集和处理的;模型如何选取的;怎样做的集成;为什么使用了多任务，具体怎么想怎么做的。。。。。
• 比赛经历，收获是什么
• 论文做了哪些工作，深入聊细节
• 手撕环节：

1. 一根木棍分成3份，围成三角形的概率
   先画了个数轴，发现 答案是 1/2*（）,然后再往下分析，写了个公式好像要用级数算，有点想不起来怎么处理，然后就赶紧换方法，穷则变，变则通
   设 x + y + z = n,x y z 是三段的长度，n 是总长， 有x + y < n , x > 0 , y >0这个画下图，是个面积为 n*n / 2 的三角形区域
   z = n-（ x + y）,带入不等式：
   (1) x + y > z
   (2) x + z > y
   (3) y + z > x
   这里就不展开了,带入可以得到另外一个区域，面积为 n*n / 8 ,答案1/4。这题花了点时间，还好没有在一个方法上死磕

2.题目大概是 数字代表挡板的高度，求最多可以盛多少水，就是接雨水了，直接用单调栈做了

3.二叉树，和为S的最长路径

#三面

• K-fold
• 怎么知道模型过拟合了，如何应对过拟合
• BN怎么做，原理
• 讲了几个backbone，resnet，Xception
• 1x3x1 与3x3卷积比较
• 多尺度的好处
• 为什么残差学习有效（这个答比较乱，，）
• 视频处理的方法了解的怎么样，介绍一下啊
• 手撕：
  1.一个概率题（三门问题，条件概率）
  2.输出每个长度为K的连续区间的最大值，就是滑动窗口最大值了
  3.实现trie tree （我的妈，忘得差不多了，这也考。。。。还是写出来了）

总结：CV竞争激烈，凉的概率很大，面试和学校和经历（比赛，论文）都不错的情况下吗，应该是有一战之力的，而且自己做的方向和部门契合就最好了。面试还是得好好准备，问的东西既有广度又不失深度，连续问到不太了解的，压力一下子就上来了，所以还是要对简历有深入的总结，把面试官的注意力吸引在你会的的领域深入探讨。