旷视面经总结（来源牛客面经收集）
2024-05-09 19:22:29
编程题
- 用numpy来实现一个图像的两倍双线性插值。这题是底层计算机视觉，尤其是做超分辨率方向的同学的必修课，所以比较简单，想了解的同学可以去搜索一下。
- 实现滑窗中位数，即input:[1,2,1,9,3,5,6,7],window_size:3,output:[2,3,5,5,6]。
面试官想让我从最简单最笨的办法推起，逐步寻找算法可以优化的点，直到达到最优。 - 田忌赛马的问题，具体可以上leetcode去搜一下。
- 求期望：设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且都服从（0,θ）上的均匀分布。求U=max{X1,X2,…Xn}数学期望
- 反转字符串 有一个数target，一个数组，数组中两个数的和是这个target，请找到这两个数
- 口述的一道题目，大意是有一组个数为n的不同化合物，两两反应会生成一种不同于输入的新化合物，然后产生能量，并且混入剩下的化合物中，接着又互相反应，请问将所有化合物都反应到仅剩一个化合物，最多能产生多少能量？前提：如果反应产生的化合物在剩余化合物中存在，相同化合物就合为同一份 - （提示说是DFS暴力枚举，我猜应该就是全排列吧）；
- 给定一个数组，如何从数组中选取出 top k 个最大值？要求给出尽可能多的解法及可能的优化方法。比如一些python的数据类型，底层实现，各种基本库的用法之类的，问的比较广。
- 二分查找，需要注意的细节。
- 二叉树后序遍历的非递归实现，写完再写一下前序的非递归实现，边写边说的思路；
- 求正数的平方根。没考虑到输入的数在区间[0 1]
- 一个人从原点出发，可以往左走可以往右走，每次走的步数递增1，问能不能到达一个位置x？如果能，给出走的步数最少的方案？
https://blog.csdn.net/fuxuemingzhu/article/details/84556932
(PS: 这道 题 我在别人的旷视面经里 看到过，一模一样，而且是同一面试官，然而没去想这道题，这给了我一个教训，多看面经，尽量都搞懂，不要有侥幸心理 ) https://www.nowcoder.com/discuss/165854 - （没让写代码，只说思路）：
一个数组里有很多数，只有一个只出现了一次，其他都只出现了两次，怎么找？（原题）那如果要找两个只出现了一次的数呢呢？（原题） - 又出了一道智力题：一个人从原点出发，可以往左走可以往右走，每次走的步数递增1，问能不能到达一个位置x？如果能，给出走的步数最少的方案？
- 手写BN的实现。注意BN的mean和std是在哪个维度求梯度的，mean和std是滑动平均的值。基于numpy实现
- 二分法，求某个数的位置
数学题
- 求n个独立同分布的均匀分布的最大值的期望。这个直接用求解cdf再求导得到pdf、最后积分求期望的方法来求解就可以了。
- 如何证明高斯分布的概率密度函数从负无穷到正无穷积分结果为1？
- 计算斐波那契数列。刚开始写了一个时间O(n)、空间O(n)的，然后按照面试官要求改成了时间O(n)、空间O(1)的，最后要求把时间复杂度降低到O(log_n)（最后这里没想出来解决方案，时间不够了）。
- 连续子数组的最大和：这个LeetCode跟剑指上都有原题，很快就做出来了
- 把一维数组换成二维，求子矩阵的最大和：面试跟面试官讨论了一些方法，但没做出来。后来跟同学讨论，采用半暴力半DP的方法，通过行压缩求和或者列压缩求和，能够将暴力法的O(N4)降到O(N3)
问答题
- List itemReLU函数的正向函数、反向函数以及在Pytorch中的实现有什么要注意的。比较常规的问题。
- Pytorch中，定义一个模块或者网络需要用到init函数和forward函数，forward函数本质上是继承自nn.Layer类的（）方法？内置的call方法。
- Pytorch的autograd机制、怎么计算二阶导数的？
- 给一个坐标集合xy，它是个n\times
2n×2的Tensor，包含n个二维空间点的坐标，用pytorch函数计算各个点两两之间的欧式距离，返回一个n\times nn×n的Tensor。第二道题一开始想岔了，没去认真推，写得有点问题，后来就有点小紧张，只实现了交叉项，没有想明白平方项怎么实现，面试官提示之后才知道怎么写 - 一道三维dp
- 讲讲熟悉的detection模型
- 怎么想来旷视的，然后聊了一下旷视最近比较网红的工作（repvgg那几篇）
- 看过我们组之前的工作吗
- 做道题 口述一下思路，k个一组反转链表
- data argumentation怎么处理的？
- 人脸识别paper有了解过吗
- 多标签识别怎么做
- 视觉其他领域做过吗？
- faster rcnn和ssd区别
- 其他loss有了解过吗
- pca过程
- 二维平面，一堆散点，找一个条拟合的直线
- 二维平面，一堆散点，找分布函数
- SVM、核函数
- 无监督学习了解哪些
- 模式识别上过课还是自学的
- 图像处理学过没
- 图像旋转、旋转矩阵、像素点怎么填充
- 反转链表
- 最熟的框架
- 数据集
- BN层怎么计算
- iou和NMS怎么算，写代码
- 工程方面的，怎么处理数据
- python多线程多进程
- 计划实习吗？这半年怎么安排的
- openpose了解吗
- 都用过哪些网络
- inception v1-v4的区别、改进
- VGG16和resnet152哪个参数量多
- 1000个视频，无标签，怎么分类预测
- faster RCNN介绍、yolo
- anchor的正负样本比是多少
- 当前还存在什么问题，你认为后续发展方向
- 传统机器学习用过吗
- 还了解哪些领域
- 你用什么框架，各个框架的实现机制有什么不同
- 过拟合是怎么造成的，如何解决
- bias variance
- C++一些语法特性平时项目中会用到吗，比如多态、继承等
- set map低层实现的数据结构是什么
- map，m[1]=“str”;这句低层是怎么实现的，发生了什么
- 数学怎么样
- 上次编程题反转字符串写出来了吗
- 你希望工作偏研究还是工程
- 对现在创业公司的看法，
- 你自己的优缺点
- 问对目标检测算法的了解程度，讲讲它的历史，并询问是否追踪了最新的检测算法；
- 问对NAS算法的一些看法，是否看好，有什么优劣；
- 问一下common的问题，如果要在某硬件上部署resnet，7x7卷积上不支持怎么办？shortcut不支持怎么办？1x1卷积不支持怎么办？depthwise卷积不支持怎么办？因为硬件原因，add的时候channel数对不上怎么办？需要做一些low level的任务，输入图片特别大，怎么减少访存时间？
- 论文中的创新点，这样做的原因，取得了怎样的效果；
- 用到哪些数据集，模型的具体训练过程；
- 对立体匹配的理解，最新读过 这个领域中哪些论文，有什么收获；
- 数据预处理做了哪些工作，这样做的原因；
- 样本不够多的处理办法：randomcrop做的随机裁剪。怎么实现的，有没有试过用不同尺寸输入的效果；
- python中list, set, dict的区别 （平时只用到了list和dict，set不知道。）
- multithreading 和 multiprocess的区别，多核是指进程还是线程。
- 进程和线程的区别
- ssd、yolo、fasterRcnn等的原理和优缺点。
- retinaNet知道吗（不知道）
- 深度学习框架熟悉哪些（caffe、pytorch、tensorflow）
- 用到量化方案，几bit的，原理。
- 如果现在给到一个任务要部署在Android上，你做的逻辑是怎么样。
- c++熟悉吗？
- 异构计算知道吗？
- 会去读算法源码吗？
- 直方图均衡化公式推导，作用。
- 小目标和大目标检测的特征矩阵的深度哪个更深？为什么？
- 让我谈谈resnet结构？
- 过拟合遇到过吗？怎么处理的。损失函数加上正则化项；BN；数据增强
- 输出值变成Nan了怎么办？估计是超过float32的数据范围了，需要对中间的数据进行归一化，比如BN，sigmoid函数等等
- PCA了解不，其优化目标是什么？最大化投影后方差+最小化到超平面距离
- Pca白化是什么？通过pca投影以后（消除了特征之间的相关性），在各个坐标上除以方差（方差归一化）。
- SVM，简单讲下。svm怎么用于回归。
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