秋招面经
虎牙面经 （语音识别岗位 凉）
虎牙一面 （2019.7.12 30分钟）
虎牙二面 （2019.7.17 30分钟）
1、编解码
2、attention机制
3、语言模型

字节跳动一面（2019.7.17 50分钟） 凉
1、 focal loss
2、 center loss
3、 深度可分卷积
4、 空洞卷积
5、 感受野
6、 计算复杂度
7、 梯度的计算
8、 优化函数的推导

媒智科技 （2019.7.18 60分钟）（凉）
1、什么是欠拟合和过拟合
2、解决的方法
3、什么是dropout,有什么作用
4、激活函数
5、代码题目：求两个字符串的最长公共子序列
6、l1 l2正则化
7、分类的损失函数
8、论文的复现能力
9、概念的理解要讲清楚
10、大数据集为什么可以解决过拟合
11、BN,为什么要a法和贝塔
12、最近做的事情
13、bagging和boosting
14、数据不均衡问题的处理方法
15、有什么想问的啊？
16、学习率有几种衰减方式
16、如何解决局部最优的问题
16、一个实际场景的题目，巴拉巴拉巴拉
17、有什么想问的

作业帮一面（70分钟 2019.7.22）（凉）
1、 百度车道线分割项目的细节
2、 发散性思维的重要性
3、 代码题

百度一面 语音识别 （60分钟）2019.8.13 （凉）
1、。
2、。
3、。
4、。

锐明转正实习终面 （20分钟）2019.9.4 凉
1、 计算感受野
2、 Focal loss的使用
3、 BN的使用
4、 BN放在激活函数之前还是之后

虹软两面（技术面和HR面）2019.8.17 凉
1、 合并CNN和BN
2、 生成随机数为[-5,5]
3、 生成一组20个不同的-5到5的随机数
4、 反问环节

完美世界（算法工程师1个小时）2019.9.11 凉
5、 自我介绍
6、 tf和numpy实现两个矩阵的乘法
7、 c++实现两个矩阵的乘法
9、 损失函数有哪些
6、。。。。。
7、反问环节

BIGO语音识别一面（40分钟）2019.9.12 凉
1、本科的嵌入式项目
2、attention机制的使用和ctcloss的理解
3、线程和进程的区别
4、speech2的效果
5、两个队列实现栈
6、介绍FSMN
7、介绍PCEN
8、kaldai的使用
9、错词率的计算
10、语音中样本不均衡问题
11、一段音频的大小多长
12、语音的数据组成及采集
13、反问环节

哔哩哔哩 （推荐算法工程师1个小时）2019.8.29 凉
1、 自我介绍
2、 推荐相关的
3、 。。。。。。。。。
4、 反问环节

云从科技 （语音识别岗位 offer）

云从科技一面 语音识别（50分钟）2019.8.1
云从科技二面 语音识别（50分钟）2019.8.16
1、 介绍FSMN
2、 Attention的机制
3、 Deep speech2训练的trick
4、 声学模型的了解
5、 TDNN的使用
6、 NAS的使用
7、 ADAM和SGD的优缺点以及讲诉方法
8、 二维LSTM的使用，具体怎么计算的
9、 数据集的使用
10、 Kaldai的使用和对比
11、 语音数据集的使用
12、 Fbank和FFT特征的对比
13、 Mel滤波中三角滤波的使用
和pool有相近的功效，都是去除颗粒度的效果
14、 为什么不用fbank特征
云从三面(HR面 30分钟)2019.8.21
1、正常的HR问题
2、。。。。。
3、。。。。。
4、。。。。。

旷视面经（CV算法研究员 offer）
旷世一、二面（两个面试官两个小时） 2019.8.15
1、 BN有几个参数
贝塔，伽马，均值和均方差
X1=x0a+y(1-a)
2、 Softmax求导出现上溢问题，怎么解决
3、 什么叫decoder结构
4、 ASP-OC结构的理解
5、 出现nan值的处理
A、 重新初始化
B、 梯度截断
C、 利用激活函数限幅，如：y = min(max(0,x),6)(relu6)
D、 重新清理数据集
E、 查看是否分母出现0
F、 减小学习率
G、
6、 训练的trick
a、 fine-tune时的学习率warm-up的调整
b、 L2正则化
c、 Adam优化器换成SGD，lookhead优化器
d、 初始化预训练权重
e、 学习率的调整，根据BACTH SIZE来调整
f、 显存过小时候，使用平均损失来求梯度，防止单次样本太小震荡剧烈。
g、 Batch_size大小的选择，不宜太大也不能太小，最好是2的指数次方
h、 图片的预处理
7、 教师结构网络的设计
教师网络为VGG+ASP-OC,学生网络为HRNet+ASP-OC
旷世三四面（两个面试官两个小时） 2019.8.29
1、 实习项目
4、 做比赛从那几个方向改进
A
B
C
D
5、 样本不均衡添加权重问题
6、 实习项目的创新点可以发论文吗
7、 什么是线性表，链表和数组的区别
8、 仿射变换
9、 Vector的底层是怎么实现的
10、 对二叉树实现镜像
11、 一个无序数组中，找到第K大的数
12、 本科做的比赛
13、 车道线分割比赛的改进和trick，模型怎么实现的
旷世五六面（HR面和终面）2019.9.17

大佬面 40~50分钟
L2对BN的影响
HRNetV1和HRNetV2的区别

HR面 30分钟
正常的HR面

旷视七面加面（大佬面）2019.9.30

步步高 (AI算法工程师 offer)
步步高一面（30分钟）2019.9.12
1、 自我介绍
2、 介绍海康实习项目
3、 介绍车道线分割项目
4、 对传统图像的了解程度
5、 Python实现多线程可以调用CPU 的多核吗
6、 二叉树的广度优先遍历用什么数据结构实现（队列）
7、 怎么更新大根堆
8、 怎么利用python调用C++的库
9、 A = list B = A A.append(1),B的值会改变吗，会
步步高二面 HR面 20分钟 2019.9.19
正常的HR面
步步高三面 大佬面 20分钟 2019.9.25
正常的询问和沟通

广联达 人工智能算法工程师 offer
广联达两面现场面 （2个小时） 2019.9.19
正常的面经

盖亚互娱 一面 20分钟 2019.9.20 后面没面了
简单的聊天

最后附上秋招常考题型：
1、已知矩阵高h，宽w，蛇形矩阵。写代码把他画出来。
答：旋转打印矩阵
2、给定矩阵内一点y,x 在O(1)时间内给出该点的值。
答：
3、给一个数组，给一个值s。判断这个数组里是否存在子数组，其和等于s？如果有的话，有几个？
答：力扣题目
4、Coding与数学证明：数组shuffle以及证明算法shuffle后产生的数组排列是均匀随机的。出现2次
答：算法导论的经典题目，均匀随机分布概率为1/（n!）
5、Coding：求根； 先用牛顿法推了迭代公式写了代码；之后问还有其他做法么？就说了二分法的思路。
答：https://www.cnblogs.com/huashanqingzhu/p/6635691.html
6、目标检测算法中one-stage方法中为了解决正负样本不均衡，除了focal loss和xxx还有什么方法？（ohem）
答：1、按类别加权，2、OHEM 3、focal loss
7、两个均匀分布，求二者差的绝对值的期望。
答：双重积分求解
8、实现IOU 。出现N次
答：给定矩阵，python实现用numpy库；c++用for循环；没有给矩阵，就用面积求
9、实现一维maxpooling
答：用实现一个可以求最大值的队列，编程实现。
10、随机选3个点，使他们的平方和为1，要求选取的点等概率。
答：球面取点
11、(x0,x1),(x1,x2),(x2,x3),(x3,x4),...,(xn-1,xn)矩阵计算的时间复杂度，有什么优化方法
答：https://blog.csdn.net/The_best_man/article/details/78522118

code
1、对称二叉树
2、最大的K个数
3、数的N次方
4、删除目标数
5、快排列的实现
6、动态规划题，矩阵m*n，从左上角到右下角，路径和最大
7、数组中第K个最大元素（leetcode215）& 栈的最小数
8、Leetcode 215
9、Leetcode 206
10、Leetcode 239
11、Leetcode 124
12、Leetcode 144
13、二维maxpooling的编程实现