虹软cv算法岗，南京8.29现场面试面经！！！！！！
目前已通过面试，等待上岸中，跪求虹软收了我吧
一面（1h）
一面纯问ML、DL的基础，还有手撕代码的能力。一开始看牛客网说一面没问道项目基本就等于挂了，着实把我吓个不轻，后面面完面试官直接告诉我下一轮会专门项目面，才放下心来。。。
- 自我介绍
- 本科和研究生学过什么课程
- 编程题：大小为n的数组中找n-1个数的最大积（https://blog.csdn.net/u010497228/article/details/44055675）
- 编程题：俄罗斯套娃信封问题，只要说思路就好了（https://leetcode-cn.com/problems/russian-doll-envelopes/）
- dp最重要的是什么（状态转移方程），上题的状态方程是什么
- loss优化的几个方法（sgd、动量、adam）
- 动量法的表达式
- 随机梯度下降相比全局梯度下降好处是什么
- 推导逻辑回归的损失函数和梯度计算
- 有木有看过一些DL框架的源码？（很尴尬地说了没有。。。）
- 反问
二面（1h）
二面是我项目被问的最深最细的一次。面试官特别nice，感觉很聊得来。膜一下虹软的人cv水平真的很强。。。
- 自我介绍
- 实习项目blablabla……
- 实验室项目blablabla……
- 我实习做过表情识别，问表情识别现在落地有什么难点
- 介绍meta-sr（估计是看我有做过超分项目才问的）
- 介绍inception-resnet v1（我项目用到）
- 介绍caffe里面的img2col，为什么用了img2col速度会比正常卷积快
- 逻辑回归损失函数和梯度计算（是的，楼主又写了一遍）
- c++的行指针、列指针（不会，太尴尬了。。）
- 求ax=b关于x的最小二乘显式解（后面才知道和伪逆有关，然而楼主不会。。）
- 在南京旷视实习有转正offer嘛
- 反问
HR面（0.33h）
- 纯聊天，没什么好说的，就不列了
