百度算法一二三面面经 许愿offer

一直以为笔试挂了没想到突然被捞。然后面之前还觉得自己肯定一轮游了晚上约了同学一起吃饭。然后就一面面了三个多小时。

百度 视觉算法 一面

1. 自我介绍
2. 讲项目
3. 给他讲一下Unet
   1. 为什么unet要有跳跃连接
   2. maxpooling的梯度传播
4. 语义分割里面常用的损失函数
   1. focal loss对比cross entropy的改进
   2. facal loss中两个超参分别代表什么含义
5. 讲一下mask rcnn
   1. RoI Align和RoI Pooling的区别
   2. 为什么RoI Align和RoI Pooling的输出是固定尺寸
6. 代码题 环形链表的入环点
7. python问题：迭代器和生成器分别是什么

百度 视觉算法 二面

1. 写iou函数
2. 给他捋一遍检测模型
   1. RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN/Mask RCNN
   2. yolo v123
3. 椒盐噪声听说过吗 怎么处理
4. 中值滤波是怎么做的
5. JVM内存结构
6. 什么是哈希冲突，怎么解决
7. 你平时项目过程中遇到过什么问题 怎么解决的

百度 视觉算法 三面

1. 讲项目
   1. 你的实现过程有点偏工程 有从学术方面去考虑吗，比如拿到feature map之后改进网络
2. 问了下实习和个人兴趣
3. 代码
   1. 实现sqrt()
      1. 我三种方法都讲了 二分 牛顿 公式
   2. 给你一个rand_p()函数，该函数以p的概率返回0，1-p的概率返回1。可以无限调用这个函数，请问如何生成一个rand(N)函数，该函数可以以等概率情况返回[1, N]。