腾讯计算机视觉暑期实习_三次凉经
被腾讯捞了三次，也凉了三次，真的太菜了，没答上来的问题太多，技术栈又浅。
3月10日 PCG 计算机视觉（50分钟，电话面，过了一周变灰了）
1.自我介绍
2.介绍比赛
3.团队几个人？你负责哪些部分？
4.用的什么语言？什么深度学习框架？TensorFlow和Pytorch哪个熟一点?
5.你这个比赛是Kaggle上的吗？
6.读研期间你的科研项目介绍一下？
7.你用GAN做数据增强？你有对比过GAN和VAE的生成效果吗？
8.你介绍一下变分自编码器吧，说一下你对它的理解？
9.说一下对GAN的理解？
10.看到你用过LightGBM，你可以说一下GBDT、XGBoost、LightGBM的特点？
11.你说XGBoost可以处理缺失值，你说下怎么处理的？有缺失值的时候，函数接口怎么调用的，怎么传参？
12.XGBoost、LightGBM哪种快一点，或者结果好一点？
13.说一下XGBoost的列采样？
14.你参加过ACM，你对C++熟吗？
15.算法题（只说思路）：
（1）开关灯泡：初始时有 n 个灯泡关闭。 第 1 轮，你打开所有的灯泡。 第 2 轮，每两个灯泡你关闭一次。 第 3 轮，每三个灯泡切换一次开关（如果关闭则开启，如果开启则关闭）。第 i 轮，每 i 个灯泡切换一次开关。 对于第 n 轮，你只切换最后一个灯泡的开关。 找出 n 轮后有多少个亮着的灯泡。面试两周前做过这题，直接给答案了。LeetCode中等题：https://leetcode-cn.com/problems/bulb-switcher/
（2）朋友圈：班上有 N名学生。其中有些人是朋友，有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈，是指所有朋友的集合。输出所有学生中的已知的朋友圈总数。裸题， 需要介绍一下并查集，并且问我并查集是图论的什么问题？我一脸懵逼，不知道他在问啥，就盲猜最大连通分量，他说对的。LeetCode中等题： https://leetcode-cn.com/problems/friend-circles/
16.看到你用了OpenCV，你用的Python接口吗？你对数字图像处理了解吗？
17.问个C++的问题，你知道为什么析构函数要写成虚函数的形式吗?
18.Python的语言特性你了解哪些？
19.看你喜欢数学？你说一下凸优化方法？（卒）
20.有什么想问我的吗？
3月17日 PCG 计算机视觉（120分钟，60分钟简历面+60分钟算法题，腾讯会议，两个面试官）
这次面试闹了个乌龙，面试的那天没锁我简历，简历被别的部门锁了，第二天被通知凉了（没锁简历，应该进不了系统）
1.自我介绍
2.介绍比赛（问的比较细，主要是了解比赛的细节，没有太多技术的问题，30分钟以上）
3.介绍一下GBDT，XGBoost，LightGBM。
4.介绍一下科研内容
5.你除了比赛，还有参与别的项目吗？
6.你用的框架主要是TensorFlow吗？
7.说一下你的比赛分工？
8.你会C++吗？
9.说一下你的数学建模经历？（因为面试官也参加了2018年数学建模研赛）
10. 算法题：（连续子数组的最小值之和）给定一个整数数组 A，找到 min(B) 的总和，其中 B 为 A 的每个连续子数组。
之前没写过单调栈的题，这一题做了一个小时没做出来，面试官给我机会，一直让我做，还给了提示。太菜了，这个题把我干趴下了，很难受的两个小时。
11.你有什么想问的？
3月19日 IEG 数据分析岗（30分钟，被转岗数据分析，腾讯会议，两个面试官）
这次面试，面试官给我的感觉就是对方想快点结束，我太菜了，感觉得到对方不想面了。
1.自我介绍
2.Python的list怎么去重？
3.range(10)[::-1]是什么？xrange(10)呢?
4.[i for i in range(10)]和(i for i in range(10))区别？
5.Python的生成器和迭代器了解吗？Python的内存管理了解吗？
6.介绍一下比赛？
7.比赛没说完，被打断了，你了解SVM吗？我害怕手撕SVM，就提到了树模型，然后他说决策树和SVM你挑一个讲吧，然后balabala很简单地从C4.5说到XGBoost，我还以为会追问，结果不让往后说了。
8.三个算法题，只要说思路：
（1）一个一维数组，表示股票的实时价格，只能买入和卖出一次，使利润最大。
（2）一个二维数组，表示地图上该处的高度，一个人滑雪只能从高处滑向低处，方向为相邻四个方向，求最长滑行距离。我说DFS加回溯，需要优化吗？他说需要你想下还可以优化吗?猜测一下可能的思路？我不知道，我说可能动态规划，但是我不知道转移方程怎么写。
（3）一个函数f()返回0的概率是0.6，返回1的概率是0.4，写一个函数，利用f() 使返回0和1的概率均等。我受rand5求rand7的思路影响，一开始还是想通过扩大范围得到结果，写了个2*f()+f()的答案，但是我说错了，我说2*f()+f()==0或3的概率 和 2*f()+f()==1或2的概率均等。但是2*f()+f()==0或3的概率为0.36加0.16,不等于0.5。面试后才看到，其实应该是舍弃掉0和3，2*f()+f()==1的概率 和 2*f()+f()==2的概率均等，都为0.24。答案也可以是f()*f(),会出现明显的对称性。面试的时候没想到，太菜了。
9.你有什么想问我的？
