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?