概述
此篇博客为自己在网上找的各个算法工程师面经帖子汇总( 经本人验证实用有效):
本篇博客将持续更新
面经汇总:
校招计算机视觉算法岗,高频面试知识点
深度学习&机器学习基础
包括:
深度学习基础:
1*1 卷积的作用?
卷积核大小如何选取?
经典模型&&热门模型:
ResNet模型的特点以及解决的问题?
面试常问的经典模型?
机器学习基础:
L范数的作用?
如何找到让F1最高的分类阈值?
Python/C/C++知识:
1.Python的深拷贝与浅拷贝?
2.Python是解释语言还是编译语言?
3.C/C++中的new和malloc有什么区别?
模型部署:
1.模型参数计算?
2. 模型FLOPs怎么算?
图像处理基础:
1.模型训练时常用的插值算法?
2.常用图像增强的方法?
开放性问题:
1.黑盒系统如何去强约束与强优化?
2.非标场景如何沉淀?
深度学习&机器学习基础(二)
包括:
深度学习基础:
1.转置卷积的作用?
2.全连接层的作用?
经典模型&&热门模型:
1.MobileNet系列模型的结构和特点?
2.EfficientNet系列模型的结构和特点?
机器学习基础:
1.训练集/验证集/测试集划分
2.正则化的本质以及常用正则化手段?
Python/C/C++知识:
1.Python的垃圾回收机制
2.Python里有多线程吗?
3.C/C++中数组和链表的优缺点?
模型部署:
1.减小模型内存占用有哪些办法?
2.有哪些经典的轻量化网络?
图像处理基础:
1.RAW图像和RGB图像的区别?
2.常用的色彩空间格式
开放性问题:
1.如何对已有业务进行优化?
2.工作中业务侧/竞赛侧/研究侧的配比
深度学习&机器学习基础(三)
包括:
深度学习基础:
1.卷积有什么特点?
2.卷积的感受野
经典模型&&热门模型:
1.ViT(Vision Transformer)模型的结构和特点?
机器学习基础:
1.Softmax的定义和作用
2.交叉熵定义和作用
Python/C/C++知识:
1.Python中range和xrange的区别?
2.Python中列表和元组的区别?
3.C/C++中程序的开发流程?
模型部署:
1.算法模型部署逻辑?
2.影响模型inference速度的因素?
图像处理基础:
1.色深的概念
2.常用空间平滑技术
开放性问题:
1.竞赛侧与研究侧的成果如何沉淀到业务中?
2.如何扩展已有业务?
深度学习&机器学习基础(四)
内容包括:
深度学习基础:
1.CNN中池化的作用?
2.BN层面试高频问题大汇总
经典模型&&热门模型:
1.ResNeXt模型的结构和特点?
2.MobileNet系列模型的结构和特点?(二)
机器学习基础:
1.常用的距离度量方法
2.Dropout的作用?
Python/C/C++知识:
1.Python中迭代器的概念?
2.Python中dict(字典)的底层结构?
3.C/C++中智能指针的定义与作用?
模型部署:
1.GPU显存占用和GPU利用率的定义
2.神经网络的显存占用分析
图像处理基础:
1.图像高/低通滤波的相关概念
2.图像中低频信息和高频信息的定义
开放性问题:
1.AI算法如何赋能电商业务?
2.AI算法如何赋能传统工业?
深度学习&机器学习基础(五)
内容包括:
深度学习基础:
1.不同层次的卷积都提取什么类型的特征?
2.有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力?
经典模型&&热门模型:
1.One-stage目标检测与Two-stage目标检测的区别?
2.哪些方法可以提升小目标检测的效果?
机器学习基础:
1.什么是过拟合,解决过拟合的方法有哪些?
2.什么是欠拟合,解决欠拟合的方法有哪些?
数据结构&&算法:
1.不同排序算法的异同?
2.树有哪些遍历模式?
Python/C/C++知识:
1.常用的深度学习框架有哪些,都是哪家公司开发的?
2.PyTorch动态图和TensorFlow静态图的区别?
3.C/C++中struct的内存对齐与内存占用计算?
模型部署:
1.X86和ARM架构在深度学习侧的区别?
2.FP32,FP16以及Int8的区别?
图像处理基础:
1.高斯滤波的相关概念
2.边缘检测的相关概念
计算机基础:
1.深度学习中常用的Linux命令汇总
2.计算机多线程和多进程的区别?
开放性问题:
1.你能想到哪些新的AI产品形式?
2.如何提高AI业务中各部门之间的沟通/合作的效率?
面经汇总
包含内容:
C++基础、图像处理、机器学习、计算机视觉
最后
以上就是认真小刺猬为你收集整理的算法工程师面经汇总的全部内容,希望文章能够帮你解决算法工程师面经汇总所遇到的程序开发问题。
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