投的北京，但是深圳算法组捞了我，笔试那么差还能捞我进面，真的很感动好吧。后面查了一下，深圳算法组应该是视觉图像算法工程师这个岗位（俺猜的。面试之前疯狂查面经，一看都是八股，但是正式面试反而很友好。不枉我用小米手机多年。面试时间：35分钟流程：1、自我介绍2、手撕——最长回文子串（由于本人从未使用过飞书手撕，没想到输入要自己写，导致运行两次都显示超时，我心思啊？？后面发现要自己在输入框输入数据运行测试）之前刷到过这题，秒了3、介绍项目。依据项目延伸发散提问，YOLO相关，如何剪枝，如何部署，部署加速有用到什么技术4、介绍专利，发散提问。5、提问其他模型压缩相关技术——知识蒸馏、量化等反问：1、介绍业务——图像算法+部署加速2、面试流程——2轮技术面+1HR面3、学习路线推荐——OP算子优化相关发面经攒人品~~撒花撒花

秋招进入中后期了，算法八股快背的差不多了，感觉需要系统整理下手撕没怎么复习到的地方，避免考到笔都动不了直接寄的情况。以下收集自各大厂面经/笔试解析，查漏补缺，列个todo list，欢迎各位大佬补充：ML/DL，基于numpy或者torch实现：线性回归、MLP（结构、前向传播、反向传播）Multi Head Attention绝对位置编码、RoPE交叉熵计算AUC计算BatchNorm，LayerNormk-means聚类IoU、非极大值抑制(偏视觉岗)数据结构与算法类：归并排序、堆排序KMP、Trie、字符串哈希RMQ、线段树（在线查询，修改区间最值、最大连续子段和等）Dijkstra（堆优化）、Kruskal最小生成树、拓扑排序（感觉图论考的少但是没复习过必寄）快速幂、逆元、组合计数取模、卡特兰数（小米笔试被挂过）牛顿迭代法解方程分组背包、混合背包、二维费用背包、背包输出具体方案、数位dp、状态压缩dp #秋招#  #算法工程师#  #算法岗#  #牛客创作赏金赛#

1.自我介绍2.项目拷打3.八股    1）双目深度估计    2）相机的传感器？成像方式？    3）介绍一下slam 的坐标系    4）相机内参 外参    5）cuda中的block，thread，grid    6）模型压缩加速方法    7）交叉注意力4.手撕：使二进制数组全部等于1的最小操作次数没有反问，直接结束，估计是觉得不太合适吧

各位大佬们，有人面小米汽车车身内外饰工程师岗位吗？进展怎么样啊？交流交流都到哪一步了