算法cv是什么意思,传统cv算法
本的秋招结束了。下面简单总结一下，希望能帮到弟弟妹妹们。
个人情况，女，本西电硕士，非专业类(本科通信研究生转cv)。她的简历没有什么亮点，没有论文，参加过几个项目比赛。各种条件一般，赵球基本交付的是cv算法，已经滥用三个月了.(没错，就是今年最爆的cv算法.)还好我凑合着碰碰运气，至少找到工作了，还没签。希望大家有个好结果，心存感激~
因为准备的比较晚，6月底就开始准备了。7月初，海投做了一波提前批，很多都免了笔试。只要简历通过了直接面试，但是因为前期准备不足，百度丰巢/头条Tik Tok/易图/作业帮，无一例外都挂了，一时间心态崩溃。然后他们开始制定自己的复习计划。7、8月份参加笔试后，经验不足。从8月底开始，陆续收到意向书和offer。
一、秋招备考剑指offer(两三遍)大词数据结构统计学习法西瓜书(看了一半)100面机器学习(惭愧，只看了几十页……)leet code 200题左右笔记笔试面试总结(反复阅读)算法岗也需要跟着论文走在这个领域的最前沿。
二。笔试面试经验2.1笔试常见问题互联网厂商的笔试普遍比面试难。一般有2-5道编程题，语言一般不限。问题范围有：数组、树、图、动态规划、检查集、线段树等。可能集中在leetcode中或硬水平。有些公司会有选择题或者题型，比较广泛，这里就不赘述了。我太优秀了，笔试通过率不到1/3，所以还是建议找个内推，尽量避开笔试…
2.2面试FAQ
数据结构和算法
，这部分基本是手撕码题，leetcode刷高频题和脸经里提到的一个问题；数组、链表、二叉树、栈、队列是最常考的，各种排序算法都需要，尤其是快速排序/归并排序/堆排序。AVL和红黑树应该知道原理和区别，代码不需要手写。笔试经常考各种图算法，面试一般不允许手写。数学/概率与脑筋急转弯
，比如抛硬币，等待时间，随机行走，排列组合数的计算等等。这些问题在《脸经》中经常看到。机器学习/深度学习算法
，BN是最常被问到的问题之一(举个栗子的例子，BN的基本原理，手写BN的公式，BN放在哪里，BN在训练和测试中有什么区别，为什么BN可以防止过拟合，BN和INGN的异同等。这些问题都要懂)，卷积参数的计算，dropout，SGD/Adam优化器，softamx。LR，SVM，ROC/AUC，过拟合/欠拟合，梯度消失/梯度爆炸，kmeans，bagging/boosting，PCA/LDA…编程语言以及深度学习框架
，C和python都会问，tensorflow和pytorch偶尔也会问。C的常见问题包括：指针和引用的区别，static，const，STL库，虚函数，多态，智能指针，c 11的新特性，函数重载，浅拷贝和深拷贝，构造函数/析构函数，内存分配；Python常见的问题有：迭代对象/迭代器/生成器、闭包/装饰器、切片等。Tensorflow和pytorch有时候会提问，问题我一时想不起来，想起来再补充。操作系统/数据库/网络/linux
，这一块偶尔会问，但不深。常见的问题有，进程和线程，死锁，七层网络模型，linux的常用命令(grep，找到这些应该大致用一下)等等。场景题/开放问题
，情景问题一般是面试官结合我们的研究方向或者公司的业务场景提出的一种开放式问题。这些问题往往没有唯一的答案，主要考察思维和逻辑。如果你回答得好，你会给面试官留下深刻的印象，你会得到很多加分。如果你不能回答他们，你甚至可能通过面试，但你不会得到一个好的评级。这类问题不能一一列举，但是你在做项目的时候需要多思考，学会举一反三。面试前最好了解一下公司的业务场景，设想一些场景问题，尽量给出解决方案。最最最重要的部分，自己的项目/论文/实习/比赛
，一定要彻底了解，面试官要能自圆其说里面的任何细节。三、秋季招聘建议尽可能丰富自己的简历
，丰富途径有：论文/项目/实习/竞赛
。这四种情况如下：(1)如果实验室有导师或者脆灰狼送论文，那么这是最方便快捷的方式。踏踏实实跟着他们走就好；(2)实验室没有论文积累，但是导师手里有项目的时候，就要把项目进行优先排序，对有含金量的项目进行深挖。杂活用一点水就可以了(但水不要太多……)，不要本末倒置；(3)如果没有实验论文和项目(或者项目都是杂事的时候)，尽可能出去找实习
，越早越好，实习时间越长越好。实习是进入大厂的捷径，很多大厂的实习生人数都过半，只给赵球留下少量的hc，实习的竞争压力比赵球小很多。良好的实习经历在简历中还是很亮眼的；(4)在实验室没有项目，不允许学生出去实习的时候(我们学院就是这样)，不要自暴自弃。可以交多打几个比赛
(阿里天池，kaggle上面有很多)，争取更好的排名(前5%，前十，以此类推)。你的简历也一样好看。另外，也可以去github找开源项目做，利用好在学校的时间，打好基础。简历一定要多投
，不要只投你想去的。很有可能你的简历或者某一面会翻车，所以你要给自己留好退路，多投简历多面试，积累面试经验和面试套路，等你遇到了足够多的野酒窝，再去你想进的公司就得心应手了。这里必须强调的是，有些同学总觉得自己没准备好，害怕面试，所以迟迟不送。结果，他们错过了预先批准和正式批准。在这里，我想说，你永远不可能做好准备。在面试中积累和总结经验比盲目准备要快得多！而且，即使投了，也可能在简历和笔试中被刷，甚至可能收不到面试通知。你害怕什么？结束了。面试的时候一定要自信，想清楚，
遇到不会的问题，不要直接说不会
，想的尽量多，知道的尽量引用，知道的尽量说；另外，面试官可能和我们不是一个方向的，所以尽量引导面试官去自己擅长的领域，展现自己的优势。我这几个月面试最大的感受就是7月份刚开始面试的时候，每当遇到什么没见过的问题，马上紧张起来，说不会。但是9月份以后，我基本上可以充满地址未知，可以通过思考分析给出自己的答案，不管之前有没有看到问题。认真做好笔试和面试复盘
，其实很多面试问题都差不多。就拿算法post，BN，LR，SVM，正则化等等。十有八九，你会得到的。你必须把它记在心里，彻底讲清楚。调整好自己的心态
，这里说两件事。第一，不要因为一家面子不好，把负面情绪带到接下来的面试中。我提前批了个采访，整整一个小时都没有见面提问，我的脑子崩溃了。虽然这次面试失败了，但是我还是把当时遇到的面试问题都总结了一下。后来，科大讯飞/阿里/迪法恩斯和许多其他人又问了这些问题，他们都回答了。所以遇到回答不了的问题不要害怕。这是总结经验教训的好机会。第二，如果你身边的人都收到了大大小小的offers，但你还是一无所获，不要慌。根据我的经验，大部分互联网公司都是10月份才开始发offers谈薪资。9月底我只有两家小公司的offers，国庆节后大公司的意向书陆续发出。我相信好的优惠只会迟到，不会缺席。组队备战秋招
。秋季招聘信息太复杂，自己一个人很容易错过很多招聘信息。建议你可以和你的实验室伙伴或者同学朋友一起收集信息，共享资源，这样大家会轻松很多；此外，还可以和朋友讨论笔试面试中遇到的话题。大家分工做笔试和复试比一个人单干效率高多了！在这里再次感谢我的两位队友~ ~最后多说两句~越来越多，很多时候，
选择比努力更重要
，所以一定要尽早想清楚自己想要什么，关键时刻做出正确的选择；刚毕业的第一份工作很重要。平台/薪资/未来的发展规划/工作强度/地域/家庭and男女朋友
上要综合考虑，慎重考虑。从今年算法岗的情况来看，网上的算法岗已经有点饱和了，企业只能提高算法岗的门槛。今年的算法岗offer不像手推BP算法那么轻松，面试的范围越来越广，问题的底层越来越深。往年的招聘加分今年成了必须，因为报名的人太多，岗位太少，不会给你犯错的机会。只要任何一个点没有回答，都有可能被挂机(当然，即使你回答了所有的点，也有可能被挂机…)，所以一定要提前做好充(万)分(全部)的准备。(举个栗子，任何代码问题只要撕不出来就挂；项目细节不清楚，被面试官一问就挂了；数学题/概率题不回答，概率高；还有几个基础算法没答出来，很大概率挂掉……)你该吃的吃，该喝的喝，别给自己太大压力。你没有提前收到offer，你有正式的批文。秋天找不到工作，有春招。校招拿不到梦寐以求的offer，还有一个社会招。人生还有很长的路要走，你的人生没有尽头。快点，鸭子！
