最新腾讯计算机视觉面试经验问题
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2019-04-10
16:04:06
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应聘岗位：腾讯游戏，计算机视觉（深度学习）
其实，大部分时间都在陶瓷、准备留学文书。此前并未准备找工作的相关事宜，
仅利用暑假十天时间复习了一遍《机器学习与模式识别》、《剑指 offer》、《计算
机视觉算法与应用》。
HR 资料调查：~20min
内推选择笔试。因为报的是计算机视觉方向，所以笔试的题目中主要就是机器学
习和计算机视觉的核心算法以及描述子。
对于机器学习方面，线性分类器、决策树、LDA、PCA、贝叶斯后验、
最大似然、核函数都是很常见的，建议采用李航编的《统计机器学习》
巩固。
对 于 计 算 机 视 觉 方 面 ， 基 于 能 量 的 分 割 方 法 、 手 工 创 造 的
SIFT/SURF/BRISK 等描述子、基于三角测量的立体视觉（包括匹配）也
很常见，建议采用艾海舟的《计算机视觉算法与应用》复习
对于深度学习方向，主要还是靠网络基础。例如梯度消失、梯度爆炸、
BatchNorm 的作用、variance-bias 模型选择等。深度学习考题还是很规
矩的，建议使用 Bingo 的《深度学习》（花书）
数据结构，当然不可避免的就是会出现数据结构的题目，一般就是链表、
哈希表、最小路径这一些，只要大家还记得本科学过的数据结构基本没
问题。
组员轻松面：45min~50min
怼研究生项目。有 “主流的跟踪框架”、“你们要解决的跟踪难点”、“有没
有尝试使用其他方法做跟踪”、“如何解决小目标/非刚体目标的跟踪”
怼研究生论文。CVPR 论文主要问了 Ablation Study 怎么设计的？ 和之
前提出的算法相比，我们提出的算法最大优势是什么？ 后期想怎么发
展？
怼本科生毕业论文。介绍基于全局-局部配准的流程？ 3D-2D 配准的意
义？3D 数据格式，点云 or 体素？ 采用什么语言实现的？ 在进行粗配
准阶段，为什么采用 Harris 算法提取角点进行稀疏处理，鲁棒性如何？
精配准阶段，为什么采用遗传算法进行优化，实时性如何？ 除了遗传
算法有没有想过其他的优化算法？ 比较一下遗传算法与单纯性算法的
优缺点？
怼代码功底 C++。vector 如何实现动态增长？如何实现申请一大片连续
空间？Python 为什么不需要像 C++一样指定数据类型？
怼数据结构。双向链表与头尾指针设计；堆栈分段存储，对临界资源、
互斥锁与自旋锁的理解。
怼深度学习。CNN-loss 中损失函数的设计？ 什么情况会出项梯度消失，
如何避免出现梯度消失？GAN 本身是想学习数据的分布模式，但是我们
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