双非二本面经,计算机视觉方向可以来看看


自我介绍

先简单介绍一下,本人二本毕业三年,之前在海康做C++开发。机器学习集训营4期学员,现在在一家国企做图像识别,薪资20k,低到爆炸,但五点半下班呀,哈哈哈哈哈哈哈哈~开心

我有过两阶段面试经验,我慢慢道来

第一阶段

刚培训完机器学习集训营4期,说实话双非二本夸专业找算法真难啊!!我一共面试过10家公司,绝大多数都表达了不找转行的。所以大家面试的时候有过硬的项目当做之前的工作经历绝对很有必要,我是因为海康名气在杭州有点大,机器学习的项目根本放不到海康这种做CV的公司经历里,所以很难搞。
面试的问题并不是很难:
1.CART树分裂过程?
- 2.信息熵怎么得到。
- 3.为什么逻辑回归叫回归。
- 4.为什么逻辑回归不用均方差。
- 5.loss不下降的原因。
- 6.坐标轴中n个点,取出所有x1+x2=y1+y2的点。
这些都是我当时没答上来的,都很基础哈哈。

第二阶段

由于对推荐系统之类的没啥兴趣,所以我放弃了第一阶段的唯一一个offer,时间推移到大半年后,也就是19年初。我在七月在线看完了计算机视觉的课程,专攻CV,然后面试,说实话杭州的cv公司真心少,这次面试依旧避免
不了学历低和项目easy的问题,但只要问题拎得清,还是有机会滴。值得提的一点是:七月在线没有详细讲过opencv,搞视觉的同学一定要自己实践过opencv啊!不会opencv,就别去丢人啦(我已经丢过人了-_-|||)
面试问题:
1.数据不均衡怎么办
2. 介绍最熟悉的网络架构:比如faster-rcnn,yolo
3. bathsize怎么设定,会有什么效果
4. faster-rcnn里的rpn详细说一下
5. ssd和yolo和rcnn的区别
6. 有哪些语义分割的网络,简述U-Net特点
7. 为什么要做Batch Normalization
8. opencv中可以用什么算法进行轮廓检测

总结

七月在线的课程给我打下了基础,大多数面试问题在七月的习题里都有,如果你不是硕士,不是985、211,还是转行的话,那你不仅要有七月学到的基础,还要扩充自己的知识,给个很好的途径,阿里天池某些比赛的决赛答辩视频,
答辩者会提供很不错的idea,把这些讲给面试官,绝对棒棒哒!
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