小马智行算法日常实习一面随感

正常流程,自我介绍、简历环节、反问环节

主要是问简历第一个项目(视觉相关),后面关于自动驾驶领域,进行长达二十多分钟的开放性问题探讨,问一些关于目标检测的策略。

做题,某种构造题,感觉是easy,一个长度为n的只有小写字母的字符串,问你如何构造成等长的回文串,输出每个串长度最长的方案

反问
实习生要求、日常还是暑期
有什么不足和建议

然后就不知不觉一小时了,日常实习只有两面技术面

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请问是人脸识别算法实习生吗?
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送花
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发布于 05-14 16:06 上海

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鼠鼠是做AI交叉领域的研三菜鸡,主要做cv的,错过了秋招,春招投了几百份简历,做了几十个笔试,面了十几家,到现在也没有offer,有一篇ccfc,其他文章都是交叉的期刊,算法创新点很小,总之是个算法渣渣。今天参加朗新科技面试,被拷打了一个小时(把挂名三作的论文也写到简历里了,结果对细节不了解,被问得一脸懵逼),把经验写一下造福大家吧1.项目背景。2.说一下fasterrcnn。3.说一下unet和unet++,以及它们的区别,unet++的密集连接,跳跃连接和上采样方法,密集连接的优势。4.说一下FPN。5.说一下SE模块,SE和注意力机制的激活函数,relu和sigmoid的区别,relu的优势和特点。6.说一下resnet和resnext的区别。7.说一下miou8.说一下语义分割的损失函数,说一下diceloss的优缺点。9.说一下小目标分割存在的问题,怎么解决?10.说一下BN,具体的实现步骤。11.说一下长尾问题的解决方法,除了focalloss之外还有其他什么方法。12.说一下梯度消失和梯度暴炸,怎么解决?除了残差块之外有什么解决方法?13.说一下对自然图像做分割的算法 (工业应用)13.说一下业界常用的图像检测算法,yolo之类的。14.类别不平衡除了focalloss和设置类别权重之外的解决方法。15.用过opencv哪些函数?findcontours函数的参数怎么用?#0offer是寒冬太冷还是我太菜##你已经投递多少份简历了#
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