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个人背景：硕士毕业1年，面试的岗位大部分是计算机视觉算法工程师，少部分算法优化、部署岗。然后这个面经是去年写的，今天突然看到了，就发出来防止丢失。 社招面经
我面的基本都是计算机视觉算法岗，总的来说，大部分公司的技术面试都分为这几个部分：项目描述和细节提问、深度学习+目标检测算法、数据结构和算法代码及编程语言相关。下面是我面试当中问到的一些问题。
一，项目
主要是描述项目背景、项目实现的功能及使用的方法和流程，面试官会针对他感兴趣的点问一些技术细节，基本上只要能把项目流利的描述出来就问题不大。
二，深度学习、模型部署
2.1，目标检测相关
1，两阶段检测网络（Faster RCNN 系列）和一阶段检测网络（YOLO 系列）有什么区别？以及为什么两阶段比一阶段精度高？
2，说说你对 Focal Loss 的理解，为什么能解决分类问题中的类别不平衡问题？
3，如何判断过拟合，及模型过拟合问题如何解决？
4，如何判断欠拟合，及模型欠拟合问题如何解决？
5，描述以下 YOLOv3 算法及 YOLOv4、YOLOv5 的改进点，及为什么 CIoU Loss 比 IoU Loss 效果好？
6，描述下 RoI Pooling 过程和作用，以及 RoI Align 的改进点。
7，YOLOv3 的标签编码解码过程，以及正负样本采样策略。
8，详细讲解下 Faster RCNN 和 Mask RCNN 算法过程。
9，最新的目标检测算法有哪些？
10，手写 Soft NMS 和 Focal Loss。
2.2，深度学习相关
1，BN 的作用及 BN 工作流程，以及训练和推理的区别？
2，普通卷积层、分组卷积、深度可分离卷积的 FLOPs 计算公式。
3，普通卷积层、分组卷积、深度可分离卷积的 MAC 计算公式。
4，详细描述下你知道的轻量级网络：MobileNetV1、ShuffleNetv1-v2。
5，L2 正则化（权重衰减）原理，为什么它能防止模型过拟合？系数 λ\lambda 如何取值？
6，L1 正则化原理，系数 λ\lambda 如何取值？
7，Pytorch 的 conv2d 函数的参数有哪些？以及模型输出大小计算公式，并解释为什么公式是这样。
8，Pytorch 的 DataLoader 原理。
9，普通卷积过程描述下。
2.3，模型部署相关
1，浮点数在计算机中的表示方式？
2，描述下你知道的模型量化知识。
3，知识蒸馏原理，及温度系数如何取值？
4，通用矩阵乘（GEMM）优化算法有哪些？
二维矩阵相乘的 C++ 代码如下；
vector<vector<int>> matrix_mul(vector<vector<int>> A, vector<vector<int>> B){
/*二维矩阵相乘函数，时间复杂度 O(n^3)
*/
// vector<vector<int>> A_T = matrix_transpose(A);
assert((*A.begin()).size()==B.size()); //断言，第一个矩阵的列必须等于第二个矩阵的行
int new_rows = A.size();
int new_cols = (*B.begin()).size();
int L = B.size();
vector<vector<int>> C(new_rows, vector<int>(new_cols,0));
for(int i=0; i<new_rows; i++){
for(int j=0; j<new_cols;j++){
for(int k=0; k<L; k++){
C[j] += A[k]*B[k][j];
}
// C[j] = vector_mul(A, get_col(B, j));
}
}
return C;
}
对这样的矩阵乘的算法优化可分为两类：
- 基于算法分析的方法：根据矩阵乘计算特性，从数学角度优化，典型的算法包括 Strassen 算法和 Coppersmith–Winograd 算法。
- 基于软件优化的方法：根据计算机存储系统的层次结构特性，选择性地调整计算顺序，主要有循环拆分向量化、内存重排等。
2.4，编程语言相关
1，虚函数原理及作用？
2，C++ 构造函数和析构函数的初始化顺序。
3，智能指针描述下？
4，static 关键字作用？
5，STL 库的容器有哪些，讲下你最熟悉的一种及常用函数。
6，vector 和 数组的区别？vector 扩容在内存中是怎么操作的？
7，引用和指针的区别？
8，C++ 中定义 int a = 2,; int b = 2 和 Python 中定义 a = 2 b=3 有什么区别？
9，OpenCV 读取图像返回后的矩阵在内存中是怎么保存的？
10，内存对齐原理描述，为什么需要内存对齐？
三，数据结构与算法 coding
1，二分查找算法 + 可运行代码。
2，白板写链表反转。
3，包含 min 函数的栈 + 可运行代码（剑指 Offer 30. 包含min函数的栈）
4，最长回文子串 + 时间复杂度
5，TOP k 问题-最小的 K 个数 + 说下你知道哪几种解法，及各自时间复杂度
6，返回转置后的矩阵（逆时针）
7，冒泡排序及优化
8，求数组中比左边元素都大同时比右边元素都小的元素，返回这些元素的索引
9，手写快速排序
10，手写 softmax 算子 + 解释代码及衍生问题
12，无重复字符的最长子串 |
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发表于 2022-6-11 14:24
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