旷视face++算法面经19.03
旷视19届春招-算法研究员-凉经
旷视研究院的校招流程比较复杂，三轮面试，每轮面试之后隔几天通知结果，通过之后约下一轮面试。每轮有一到两面。
前两轮通过，offer基本就稳了，因为第三轮是研究院院长聊技术聊人生。
一面：
1、自我介绍
2、实习：说一下deeplab。它与其他state of art的模型对比
3、实习：CRF后处理的目的
4、什么是BN
5、多标签分类怎么解决，从损失函数角度考虑
6、image caption项目：文本特征用什么提的？提前提好的还是和图像一起训？
7、零样本分类问题。如果测试时出现一个图片是训练时没有的类别，怎么做
8、代码：链表反转
二面：
1、实习：deeplab的亮点是什么。
2、实习：你认为deeplab还可以做哪些改进？
以下三题均在白板上完成：
3、线性代数：
4、概率统计
5、代码：连续子数组的最大和。
我说用线性规划做。他说那换个难点的题目吧：
一个正整数组成的数组，分成连续的M段，问每段的数之和的最大值最小是多少？
例如：a=[10,6,2,7,3],M=2,答案为16，两段分为[10,6][2,7,3]。
（第一轮面试喜欢问数学题，大家注意准备）
三面：
1、自我介绍
2、介绍deeplabv3,画出backbone
3、串联与并联的ASPP都需画出。论文中认为这两种方式哪种更好？
我答了并联更好，串联会产生Griding Efect。
问：如何避免Griding Efect
4、实习项目遇到的困难以及如何解决的？
5、空洞卷积的具体实现
6、deeplabv3的损失函数
7、代码：mIOU(图像分割的通用评估指标)的代码实现，使用numpy（我直接用了python）
8、代码：二维直角坐标系上，给定N个点的坐标（float型），一个点C的坐标（float型），一个整数M。问：找一个正方形，它以C点为中心，且四条边分别与x轴和y轴平行，其内部至少包含N个点中的M个点（在边上也算），问这样的正方形边长最小是多少？
其实第三面感觉面的还可以，但是几天后查结果凉了，略遗憾。
