小菜鸡秋招算法之路还在努力走，大家秋招继续加油~

楼主呢，是个非科班的渣硕。研一划水了一年，研二下开始意识到问题不对。因为本身研究方向的关系，就选了CV这个岗进行准备，从研二下开始准备微积分、线代、概率论、机器学习、图像处理和深度学习，还有算法和数据结构的东西（这个岗要求也太多了。。。）谁知道今年的算法神仙打架，加上自身贪玩没努力，后边才开始懂事起来。额，自身的基本情况，无大赛经历，科研进展慢所以找的实习也没敢去。于是，在各路上仙大显神通知识，开始各种陪跑。以下是我的陪跑之路，现在大部分的算法也面过了，剩下的是几个刚笔试或者将要笔试的算法岗位。这几个笔完了，后边不投算法了。自己准备期间，收集过一些相关的算法、数据结构和机器学习、深度学习的知识点，感兴趣的同学可以联系我。

目前的情况：

简历挂（360 腾讯 海康 美丽联合 地平线）

笔试挂（头条 拼多多 作业帮 迅雷 网易 58同城）

面试挂（阿里 百度 虹软 依图 vivo  Face++ 大华等）

还有两三家在等消息的（希望有个好的结果）~

其余的就是近两周疯狂笔试的十来家公司了。

其他的都是没有消息，应该是简历被刷了。。。

如今，秋招已经过半，自己当初选择的算法路，跪着走完了一大半。回头看来，有很多收获。现在呢，就是把自己的一些经历记录一下，分享给大家。接下来把有笔试的几家算法做完了，后边就不投算法了。如果有幸可以拿到一个比较满意的算法offer，就结束秋招之旅；不行的话，就转其他的吧。。。

没大赛经历没实习的我找算法岗，真是看各路神仙打架，我只有在旁边鼓掌的份。哈哈哈，不说了，我要继续加油。牛友们也要继续加油，不到最后，不要放弃当初选择的路。勿忘初心，方得本心~希望自己的算法之路有个好的结果，也祝大家都可以收获自己满意的offer！

（7.27）阿里一面：接到阿里国际部的算法面试的，小哥说他是阿里国际部的算法工程师，随后远程共享桌面手撕代码。第一个是英文句子（This is a dog\0）的翻转，单词顺序反一下，单词不变，说这个考速度的。写之，通过～第二个题目是英文题目，面试官让我先把题目意思说给他听，说之。一个N＊N的棋盘，一个马在（r,c）的位置，r代表row，c代表column。马按照走“日”字的方式走，每一步走任一种“日”字的概率相同。走完K步或者走出棋盘停止。k步之后，马在棋盘上的概率有多大。限时三十分钟。我选了map做，面试官看了说，你的思路没问题，就是复杂了点儿，可以用队列。我说，没想太多。然后开始询问项目，问的很细。挑一个你最满意的项目说。项目中你的思路，你用过哪些方法，为什么选这个方法。问完之后问一些机器学习的知识，常见的有监督无监督学习方法，过拟合概念，表现，解决方法。选一个你最了解的分类模型，说原理，优缺点，具体实现过程。

随后，是一些开放性的问题。1.如何训练一个“评判图像清晰度的模型”。2.如何做文本检测。3.让你做淘宝的下拉搜索推荐，你如何做？（推荐系统我是外行，就站在一个用户的角度上说了说）。面试官问推荐系统了解么，协同过滤了解么。答：不了解。面试官说好的。最后，面试官问你有什么想问的么？意识到自己很菜，所以也没想二面的事儿。不过确实学到了很多，很有收获。

百度一面：8.9晚上7点准时收到了面试小哥的电话，首先是自我介绍，然后半个小时的项目，细节问的很足，具体怎么实现，用什么方法，为什么用这个方法，达到什么效果。之后是机器学习，L1 L2正则化特点和原理，一些经典的卷积网络，bp传播，1×1卷积核的作用，残差网络的特点。算法题，一维数组，代表股票价格，求极大值，输出一个极大值即可。你有什么想要问我们的么？然后说到“嗯嗯，看起来你基础还不错，后续留意下北京的电话，会有后续的面试”。emmmm，然后我留意了一个月，没有然后了哈哈哈

银联二面（技术面和HR面一起）：问最近做的项目，研究生期间最满意的项目，针对项目细节询问。（面试官问你的作品集网址怎么打不开，让以后把作品集带着，做好面试准备）。以后的职业规划和个人工作意愿。个人基本情况。对工作地点，加班什么看法？如果有BAT给你offer了，你还会选银联么？你更倾向于算法研究还是落地实施？你有什么问题么？

银联三面（电话面加面）：主要是项目细节和实现。然后问机器学习的贝叶斯和svm，之后是深度学习的一点基础知识和几个python函数。。还有，你有什么想问的么？啥时候能毕业？能来公司实习不？

最后也没电话，也没消息，估计学业成绩一般被刷了

（8.8）vivo视频一面：自我介绍，项目。细节，达到的效果。

全景照片的畸变校正，surf特征提取原理，canny算子原理。svm，朴素贝叶斯，原理，核函数。你有什么想问的问题么？

90%的问题都答上来了，然后过几天官网一看，已处理。校招刚投递，立马已处理。。。

Face++一面：主要问项目，具体到细节的每一个点。一个算法题，求一个正整数N的所有约数，用O(N)的方法。你有什么问题么？

Face++二面：主要问项目，一个算法题，如何判断一个链表内是否有环？（两个指针，一前一后，一快一慢），你有什么问题么？等HR消息就行。

然后，，呃呃，就没有消息了。。。

（9.4）虹软一面：之前线上笔试通过然后去的现场。一面面试官做人脸检测的，而我检测这块，做的比较浅，简单聊了项目，面试官表现出不耐烦的样子，早早结束。尴尬。。。

虹软二面：因为大老远赶过去的缘故，出于礼貌，让我面了二面。二面的面试官是做追踪的，问了问相关的知识。主要是提取特征这块，还有特征匹配这块。（Haar，LBP，HOG，ORB特征，Sift和Surf特征）如何提取（详细到具体每一步，让你画出来），surf特征描述子怎么提取出来的（描述每一步），如何匹配的（怎么计算距离的，用的什么距离，出现错误匹配怎么办，怎么通过特征确定是否匹配），读过哪些OpenCV的源码，看过哪些论文？不得不说，要求还是挺高的，确实是自己能力一般。于是二面之后劝退了，回学校就吃了麻辣香锅，真香。

（9.8）依图一面：先是简单的自我介绍，加项目细节，然后手撕代码。是一个排好序的数组，找某个数（简单地二分查找）；然后加了查找代价的二分查找。最后是一个概率题（一个虫子，一个周期内，死掉的概率是1/3，活下去并且繁殖两个后代的概率是2/3，求这种虫子不会灭绝的概率）。你有什么问题问我的么？

依图二面：自我介绍+项目细节，都问的很细。然后手撕代码：第一个是，求某一个数n是否整除具有m个1的十进制整数（写之）；第二个是，求一个数组里第k大的数字（剑指offer原图，写之）。你有什么问题么？

依图三面（总监面）：项目细节，问的很细很细，包括为什么用这个方法，还有没有更好的方法。然后问了问深度学习方面的知识，而后出了一个逻辑题：登机口有100个乘客站成一列，第一个乘客忘记了自己的座位号，后边的99个都记得。第一个乘客登机之后，会随便坐一个座位。接下来的乘客，如果自己的座位被占了，也随便找一个；没有被占，则坐自己的位置，求最后一个人坐在自己位子上的概率。

总监面完，说没有大赛经验，故挂之。

（9.7）网易互娱一面（因为自己喜欢游戏，所以还投了网易互娱的游戏测试）：远程视频面试，先是问项目，然后问学生工作，之后远程手撕代码：一个排好序的有重复数字的数组，统计重复的次数并去重，写之。而后一道智力题：一根金条，你只能切两次，你每天给工人给1/7块金条的工费，一共给7天，如何切？最后问了一些算法和数据结构的基础（像DP和贪心问的多一些，STL用过哪些，区别？）常用的排序算法以及时间复杂度等等。你做过最有成就感的事

（9.11）网易互娱二面（现场面）：主要是游戏理解。对于玩过的游戏，讲自己的理解，如何去优化，去平衡。讨论游戏可玩性和趣味性。挑一款游戏仔细探讨，你有什么问题么？

（9.11）网易互娱（HR面）：不得不说，网易的伙食确实不错，吃了午饭，下午两点去面的HR面。先是问项目，然后问最有成就感的事情，之后又问了算法和数据结构，当然是基础。然后问了点儿Python的知识，说看你的项目有机器学习方面的经历，谈谈机器学习和游戏吧，聊之。最后一道逻辑题，爸爸妈妈儿子女儿管家狗过河的问题。当时想了好一会儿，还有两步想错了。下来百度搜了一下，恍然大悟，自己有些蠢。期望薪资和工作地，什么时候可以来实习？

（9.13）多益：简单的自我介绍，项目。问了一些机器学习的基础（LR和线性回归的区别，LR和SVM的区别，SVM原理，SVM为什么可以处理非线性问题，多分类怎么解决？什么是过拟合？怎么解决？L1 L2正则化区别，效果？决策树的分裂，剪枝），然后是深度学习的基础（卷积和池化，感受野，过拟合的解决方法，BN了解么？怎么做，为什么？目标检测方法了解哪些？）最后是个大数据的问题，好像是100W个IP吧，找重复次数最多的几个。你有什么想问我的么？

（9.15）贝壳一面：简单的自我介绍，项目深挖。主要是问了几个机器学习的方法（像LR，SVM之类的），和项目中用到的CNN及卷积池化softmax等基本操作。然后问C++基础，虚函数，构造函数，析构函数，虚函数表和多态。写了一段程序让找问题；而后是关于重载和覆盖的函数实现。最后手撕代码：一组数字，入栈，如何可以做到O(1)时间复杂度求Max？包括Push和Pop之后同样成立（用辅助栈存最大值的索引），当时思路有问题没写好。你有什么想问我的么？

贝壳二面：项目深挖。然后问了一些关于图像渲染和三维重建的基础（我虽然是做三维显示的，但三维视觉这块，了解的不多，以后还得好好学习）。然后问了深度学习用于检测的一些网络的知识，最后手撕代码：https://leetcode.com/problems/trapping-rain-water/

当时是在面试官的提示下想出思路的，最后下来发现是LeetCode原题。最后和面试官讨论了下三维视觉的相关业务方向。你有什么问题么？

HR面：主要就是聊面试体验，面试感受，聊人生，聊项目。聊自己对公司的认识，主要是对公司的定位、业务、发展各方面的探讨。聊的十分愉快。

不得不说，贝壳的面试体验是真的好：各种通知十分到位，现场各种设施齐全，吃喝零食都有，面试过程十分规范，面试官的问题也十分专业，是一次很不错的面试体验，但愿有好的结果。

（7.30）华为：

因为实习生面试通过，所以面了终面和HR面

终面：主要聊项目，问各种细节，针对简历上你写的东西问。然后就聊了聊他们部门的业务方向和发展，就没有了。。。

HR面：聊了项目和人生，问了意愿部门和工作地。你有什么想问我的么？

（9.17）搜狗：

之前笔试行程冲突没做，然后打电话去酒店面试，故去之。

老规矩，项目深挖（我一般会自己带几个小demo），所以项目这块解释地比较清楚。面试官主要对项目中的系统框架和具体用的算法问了下细节。然后问了问相关的原理。之后是深度学习CNN的一些基础，而后问有关图像处理的东西。最后让我手写了中值滤波的代码实现。然后说之后给消息。