20校招AI算法岗（已获微软+BAT意向书）更新
已拿上述公司意向书，后面就没有再面其他公司了，来回馈一波广大牛友，希望能给找工作的朋友们一些建议~欢迎讨论指正~
先简单介绍下个人信息，北航本硕，研究生阶段主要研究计算机视觉相关的算法，一篇机器人顶会一作。
2019.10.9编辑
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腾讯地图（已给offer）
一共四面，前两面技术面，第三面主管面，最后一面是hr面。
一面：
聊简历，单目标跟踪相关的问题，写了两道算法题，一道是实现opencv中的图像缩放，包括实现双线性插值；第二道是找连通域，4连通或者8连通。
二面 && 三面：
都是聊项目以及一些思考性的问题。
hr面：
过了两周加了hr微信，给了10个问题，写完之后开始视频面试，主要是一些优缺点，对各个公司的见解，以及自己的成长等。
最后国庆前拿到了意向书。
微软speech组（已给offer）
微软更注重的是编程能力，想面微软的同学建议好好刷题，微软一般每一面都有算法题。而且即使面试通过，也是在一个pool里等着部门来捞，所以事先是
不知道会被分配到哪个部门的。
阿里优酷计算机视觉岗(已给offer)
阿里后面又补了一个总监面和hr面，还记得比较有意思的问题是总监问了如果让你去实现ZAO，你会用什么方法去把效果做的更好，也是比较开放性的问题，
能够自圆其说即可。
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2019.8.16编辑
百度自动驾驶车联网部 （已给offer）
百度在5月参加了AIDU计划，所以面试比较早，6月就拿到了口头offer
一面：
聊项目，考察了一些深度学习方面的基础问题，例如计算flops，卷积维度变换的公式推导，卷积是如何编程实现的；
一道代码题：给定一串数字，找到其中连续最长的序列，使其求和为0。解题思路用积分图的思想解决。
二面：
聊项目，目标检测相关的一些paper的解读，比如faster rcnn和yolo，ssd之间的区别和联系，RPN是如何实现的；
问了几个代码题：手写链表排序 （快慢指针找中点，然后归并）；手写快排；
还有一道益智题：10只老鼠1024瓶药水，一次找到其中的唯一一瓶毒药 （利用编码的思想，将药水编码成01的格式，某一位置1代表对应老鼠喝该瓶药水）
三面(主管面)：
主要聊比较宏观的问题，比如车联网部门还有什么可发掘的业务(例如车外识别车主并开启车门。。，车载HUD等)，个人职业规划等等
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京东X事业部
找学姐帮忙内推的，效率奇高，第二天就打电话面试了
只有一面：
聊了聊项目，跟踪方面的进展，目前SOT（单目标跟踪）方向的一些难点以及如何改进的。
后面主管直接加我微信说后续校招微信联系。
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阿里优酷计算机视觉岗(已给口头offer)
偶然在各种微信群看到阿里大文娱校招的消息，便报名尝试了一波，效率很高，周六多半天面完四轮拿到offer (中午在等hr面的时候阿里还给我叫了个外卖感觉很良心hhh)
一面：
问的很细，技术上感觉面试官的能力也很强，先是讲了讲跟踪方面的项目，深挖了几个点比如deformable CNN的具体实现，Siamese-RPN的具体实现。然后就是图像方面从基础到应用都聊了一些。
首先是信号方面的知识，比如方波信号经过傅里叶变换之后是什么，然后是一些冈萨雷斯书中的知识，比如如何求边缘，45°边缘，高斯滤波喝双边滤波，然后是视觉导航中的知识，让我讲了一遍
双目相机识别目标深度的原理，以及PnP算法的原理。后面是一些深度学习方面的知识，比如手推BN公式，以及LN，GN等与BN的区别。
最后问了个topK的算法题。
二面：
二面是电话面，在阿里的会议室里和面试官通话，上来先问了问自我评价和优缺点(让我一度以为是非技术面)结果话锋一转开始面技术，主要是把自己的论文详细讲了一遍，正好手机里有PDF，发给面试官然后
对着论文开始讲，之后又问了一个概率题，在A地有两辆公交车，一辆间隔5分钟，一辆间隔7分钟，问等车时间的期望。
最后只给一分钟思考口述如何在时间复杂度最低的情况下找到无序数组中的第k个数。 （快排+剪枝）
三面(交叉面)：
UC的leader面试我，简单介绍了下视觉相关的项目，然后问了一些开放式的问题，比如通过一个单目固定相机获得室内桌子等物体的3D信息，我回答的是3D CNN + 卡尔曼滤波，老哥还算满意后面又问了一道算法题：
给一些不同形状不限个数的***方块，一块固定大小的画布，要求找出所有拼法使得***方块填满该画布。（我的解题思路是全排列+剪枝）
四面(hr面)：
阿里的hr可是阿里的***，所以面试的时候还是很紧张的，怕被一票否决了。。
主要问优缺点，本来我是准备了各一个的，结果她问我再说说其他的优缺点，就只能现憋了。。，然后就是职业规划，以及对于BAT等大厂的对比。
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美团-北斗计划-无人驾驶与视觉部 （没什么消息了）
和美团真的是有渊源，，之前本科认识的一票学长现在都被美团无人驾驶收购了，这回我怕尴尬专门避免投他们的部门，结果还是被他们部门的主管捞起来了，，
主管面：
没有普通技术面，直接和主管聊，主管能力挺强的，从头条AI lab出来的，先是讲了讲跟踪方面的项目，然后直接问DL之前最火的KCF和ECO，都是利用频域乘积的思想来代替时域卷积进行相关滤波；
后面也是问了各种图像处理相关的知识，还问了为什么sobel算子中间是2，两边是1，然后给我从低通高通频谱混叠的角度一通解释，，最后得出了[1,2,1]和[-1,0,1]两个模板矩阵相乘，感觉[1,2,1]按他的解释是一个
中通滤波器，[-1,0,1]是一个采样器。然后还问了correlation和convolution的区别，其实convolution在时域是需要翻转一下的，现阶段的DL卷积都是correlation， 还问了角点检测相关的知识，让我口述了一下ORB算法的原理。
后面问了三道算法题：
第一道手撕 NMS， 我耿直的说我之前面试写过了，不想写了换一道吧，，这里主要是要注意IOU的求法
然后就是第二道：100亿个数的大文件，内存有限，要求排序。比较经典的题目，思想其实就是归并，分成不同的小文件分别排序然后整合。
第三道：一串只包含a,b的字母，ab相碰会爆炸，类似于qq龙珠，问最后字符串是否为空， 用栈做就可以了。
后面面完就去找学长们唠嗑去了，主管说北斗计划一般只招博士和有顶会的，等最后所有人面完排序吧。北斗计划应该是给户口，比较吸引人，各位可以一试。
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说一些刷算法题的经验吧，
我主要是按专题刷的，把上面几个链接里的题都刷一遍基本就有心得了，大概就是下面这些考点：二分，快排，归并，求众数，dp，bfs，dfs，数组合并，链表倒序，是否有环，2链表是否相交，链表排序，最长子序列，最长回文子串，背包等dp问题，二叉树的各种遍历，递归非递归，序列化与反序列化，求深度，判断平衡树，最近公共祖先，topk，第k大，全排列等要掌握
