算法岗面试题目和经历汇总
经验总结和题目
面经 | 商汤20校招CV算法研究员面经【三面+HR面】
面经 | 阿里巴巴达摩院 CV 四轮算法面经
题目
- 决策树怎么解决回归问题?
- XGBoost 过拟合了，怎么调参数？
- 直方图均衡化知道吗？说下算法思路？
- asoftmax和arcface的损失是怎样的？
- lstm和RNN对于哪些问题题更擅长？
- 从2w条样本中采样2000条点赞数最高的怎么做？
- pytorch中多卡训练的过程是怎样的？说下gather scatter是怎么做的？
- CRF HMM 区别和联系
- 介绍一下 AUC
- 手写 KMeans
- attention的本质是什么
- 奥卡姆剃刀原则及什么时候是必要的
- 介绍一下深度可分离卷积和其应用
- Mobilenet的三个版本的区别
- Inception的四个版本的区别
- Dropout 在训练和测试中的区别
- 编程题：LeetCode 213
- LSTM与RNN的区别
- 得到AUC的两种计算方法
- XGBoost 和 GBDT的区别
- 树的分裂方式（id3,gini,gdbt,xgboost）
- XGBoost的损失函数是什么，节点划分准则是什么；
- 编程题： 给定两个队列，实现一个栈的功能；
- 编程题： 给定二叉树的前序和中序序列，重构二叉树；
- 1*1 卷积有什么作用？
- 介绍常见的边缘检测算子
- 样本不平衡对 SVM 的影响
- Hough 变换原理（直线和圆检测）
- 如何计算语义分割的 mIoU（写伪代码）
- GBDT，XGBoost，LightGBM 比较
- XGBoost处理缺失值的方法
- 原始图片中的 RoI 如何映射到 feature map ?
- KNN和Kmeans的算法中K的含义，K对算法的影响，怎么选择K?
- 介绍目标检测中的多尺度训练/测试。
- CCA和PCA的区别
- BERT和XLNet区别
- 介绍开运算和闭运算。
- 牛顿法能用于非凸函数吗？
- SIFT特征是如何保持旋转不变性的？
- 为什么DenseNet比ResNet更耗显存？