双非本985硕，icpc银，1篇sci1区（cv相关）面的是研究院-见习算法开发工程师一面：主要是问我大三时做的分割车道线的项目。面试小哥脾气很好，有些忙，一时没想出来会引导。虽然一边走路一边面试，声音有时候听不清。整体面试1小时10分钟自我介绍识别车道线用分割和检测哪个更好？你为什么要使用分割？（答：一方面是因为分割有百度的一个公共数据集，可以大规模训练；二来目标检测可能受车辆等目标的遮挡，容易识别错误）。车道线分割输出是像素点，如何以线段的形式返回用于后处理？（答：使用opencv库的canny边缘检测，输出线段以及首尾坐标）非CV算法呢？（答：使用并查集，同一区域一个标记，取边缘像素的坐标。经引导也可使用dfs，bfs）手撕算法实现 二值化图中将不同的相邻1区域分组。Leetcode上貌似有类似题？Dataset、dataloader、sampler作用分别是什么？（dataset读取、处理图像、dataloader将图像打包，sampler好像用于划分数据集？然后回答没用过不太了解）Dataset有哪些常用函数？（init、getitem，len）你在实现分割车道线的时候遇到什么困难？（答：车辆遮挡车道线时的检测错误、不同类别样本像素占比不均）你怎么解决类别不均问题？（答：在损失函数上做了些处理，尝试了dice loss和focal loss）Focal loss是什么？（复述公式）手撕多分类focal loss （幸好复习了hhh）反问：1. 如何能够来实习，我能干什么？（回复：介绍了下企业和组内在干的事，表示组内偏业务的活多一些）2. 我的方向更多偏医学图像处理，和贵公司相匹配吗？（答：更多需要有潜力的同学，没有相似的经历也是可以的。）3. 大概多久能够反馈结果？二面（2023/3/7）：整体30分钟问题：1、你有过ACM的经历，你能谈一谈你是如何看待acm和程序开发的吗？2、如果你复现一段论文，你tensorflow上复现成功，但在pytorch上复现结果不好，你会怎么做？3、介绍第二个项目4、如何把三维立体空间的点映射到平面上，保留的点更多？答：降维即可。（但我说了一大堆几何方面的想法）hr面(2023/3/8)20分钟，纯聊天。然后说下周会发offer。

双非本985硕，icpc银，1篇sci1区（cv相关）蔚来智能座舱1面-2023/3/1面试官性格很好。聊了一个小时左右。后续hr说面得还行，然后一直在评估，可能面的人不少吧。1. 自我介绍2. 挑一篇你觉得最好的项目讲一讲3. 你的算法对比其他的有什么优势4. 你觉得你的算法有什么缺陷，怎么改进5. 卷积的计算量(n*m*k*k*c_in*c_out)6. 计算量越高，推理时间越长吗？（不是，呈正比,但具体反例想不清了）7. 讲一讲另一篇这篇论文8. 关于C++，vector清空方式有哪些？(clear, resize, 用空vector进行swap) 哪个最好？(最后一个，会清内存和元素)9. 算法题：有n个数，求最大值和最小值的过程，最少需要多少次比较（2n）10. 还有没有更好的？（每次取两个，大的和最大值比，小的和最小值比，3n/2次）聊了会天反问：1. 之前没回答出来的问题2. 我的经历和贵公司的业务是否匹配（向我介绍一遍公司）3. 面试结果什么时候出？（以hr的通知为准）

双非本985硕，icpc银，一篇一区论文先自我介绍1. 介绍其中一篇论文2. 你的论文结果和其他人的有什么优势？ 3. 如何提升这个项目？（换模型，提升并发度）4. Yolo的正负样本是什么？（与所有真实标签iou都小于阈值的预测框为负样本，反之为正样本）5. 模型压缩和加速的方法有哪些？（gpu、蒸馏、剪枝、半精度）6. 半精度是什么？（舍弃后16bit的半浮点数）7. 半精度的理论原理是什么？（不知道。。。）8. 有没有用过蒸馏？（答只看过一些，例如mean-teacher，没用过）9. 有没有做过多模态的项目？10. 自监督、半监督、无监督的区别？（自监督是在相似域任务为下游任务提供预训练参数，上游任务不用标签；半监督本质上是少用标签，会制造一些伪标签来结合训练，比如GAN和mean-teacher；无监督更多是基于数据的性质，不利用标签，比如说k-means。）反问1. 什么时候出结果？（答：10天工作日以内会有二面通知，如果没有答复就gg了）面试官还是挺好说话的，整个流程大概20分钟。基本上都答出来了，但我说的太急了，感觉要G了啊，特别是最后面试官说没有答复就再尝试下其他机会，直接心凉了。

中下985计算机小硕，最近投了好了简历，有些通过了初筛为什么没有任何通知或者其他反馈啊？如图，