【虹软科技】8月21日(本周六)算法类笔试--考点早知道


各位想要加入虹软科技的学弟学妹们

请务必认真阅读本条推送哦~

本试卷满分为100分,一共分为三个部分。

线上考试时间

8月21日 10:00--12:00


第一部分不定项选择:共15题,满分45分(多选题,未选全给1分)

第二部分论述题:共4题,满分35分,多做多得分
其中1道题必做,剩余三道中选做一道即可
(投递算法优化岗位的同学,请务必选择算法优化选做题)

第三部分
编程题:共2题,满分20分

PS:测试类、产品类:简历优秀、直接面试、不安排集中笔试
                       开发类:与正式批次一并安排笔试


图片笔试范围
No.1 数学基础
概率论基本的排列组合,常见的概率分布,期望计算,条件概率,贝叶斯概率公式要理解到位。
线性代数考察矩阵的基础知识,基本概念要清楚,对机器学习、信号处理中容易用到的一些知识点要熟悉,例如线性规划、奇异值分解等。、
No.2 机器学习
机器学习各种常见的特征、分类器,各种有监督、无监督学习方法,度量学习,决策树,回归,支持向量机,随机森林,聚类等等。
No.3 计算机基础
编程基础优先级:C > C++ > Python,常规的编程需要非常熟练,对于涉及到内存、指针等易错的知识点,需要弄懂原理不能一知半解。
数据结构数组、链表、树、图等常见数据结构,涉及遍历、查找、排序等操作的一些经典算法,需要考虑时间复杂度。
代码优化
涉及到硬件平台相关的代码优化,包括x86、arm、dsp等平台,例如neon、sse、cuda、opencl等优化方法。
此部分应该只有投递优化岗位的同学需要准备。
No.4 图像处理/传统图像算法
图像处理常见的图像/信号处理方法,经典手工特征,各类算子、滤波器,插值、仿射变换、模板匹配、光流等常见算法。
No.5 基于深度学习的图像算法
深度学习常见的检测、分类、分割方法,各种常见的神经网络模型结构,神经网络的基本数学原理,损失函数的相关数学推导,正则化原理,常见的深度学习改善网络效果的trick,需要至少熟悉一个开源深度学习训练框架。


试考点覆盖面相对较广

鉴于很难完全复习到位

大家可以根据自己投递的职位方向

有重点地复习准备!

图片

看完这条笔试指南

大家切记做好大展身手的准备哦!

来为梦想努力拼搏吧!

虹哥在这里等着你们的到来图片

#虹软##学习路径#
全部评论
开始面试了吗,产品经理
点赞 回复 分享
发布于 2021-09-04 11:11
请问怎么查询进度呀
点赞 回复 分享
发布于 2021-08-17 11:50
虹软科技提前批倒计时啦,21号周六笔试,简历速投~~ 地点:杭州,上海,南京 🎖🎖🎖虹软科技,全球领先智能视觉技术提供商,科创板上市,近30年CV算法积累,算法引擎落地赋能百亿台智能设备,Super厉害的技术氛围,Top行业薪酬,超大工位,全方位福利待遇,双休!双休!双休!工作餐,无限量零食咖啡供应……   岗位:视觉算法,图像处理,智能驾驶,车载,AR/SLAM三维重建,嵌入式开发,测试,视觉产品经理,项目经理,JAVA,C++,专利……   网申链接: https://www.arcsoft.com.cn/job/JobList.html   提前批倒计时ing,8月18日18:00截止
点赞 回复 分享
发布于 2021-08-16 18:15
第一批笔试链接已经推送,8月18日 18:00 ,还有两天时间投简历了,方向对口的速投,笔试链接还会再推送一次😆😁😁😁😁😁
点赞 回复 分享
发布于 2021-08-16 18:06

相关推荐

面试官人很好,态度和蔼可亲,没答出来时也会引导你去思考。由于是晚上面的,导致我白天一天都有点紧张,面的时候状态也不是很好,正常可能面试官提问完应该思考几秒再答,而我就像抢答一样一口气把所有会的都说出来,这样就导致逻辑比较混乱,东一句西一句的。首先是自我介绍,先把会的技术大致讲一下,由于我八股背的多所以着重讲了一下,Java,go,jvm,MySQL,Redis,计网,操作系统这些,然后一小部分闲聊,然后先问了一下项目,面试官问我这个项目是否落实之类的,直接坦言说是写的练手的,包括之前也写过IM通讯,外卖之类的。然后面试官就把提问的重点放在了八股上。先问了Java:类加载器(答:3种+自定义类加载器、tomcat、原因+双亲委派+好处)JVM参数(答:xmx,xms,newsize这些,问我是如何设定的,我回答是把内存分一半给堆,再把堆分一半给新生代,这方面确实不太了解)然后问了一下并发相关的:线程池(答:线程池的7个参数(忘了线程工厂和阻塞时间了),3个重要参数,还有线程如何启用,为什么要设计最大线程数之类的,提到Java栈默认分配1MB运行时不可以更改)AQS(答:先讲clh是自旋锁+list,然后是AQS在这个基础上做的两个优化,然后举了一下reentrantlock根据state如何获取资源)CAS(答:使用三个字段,aba问题,然后将通常搭配自旋锁实现,面试官问通常会自旋多少次,这个不太了解,答的100,然后问100次大概多少秒,回答微秒级,然后面试官讲了一下怎么做资源可能没用完,意识到可能还需要进行阻塞操作)然后考虑一下Linux命令(top,ps,如何使用管道符过滤线程和使用Linux启动线程没答出来)然后问Redis:持久化机制(答:三种aof,rdb,混合,aof的三个参数刷盘策略,rdb以快照保存,使用bgsave会使用子线程来保存不会阻塞,而aof虽然会阻塞但是只在写完数据后追加一条命令,不会太影响,然后是他俩的优缺点,还有混合是怎么保存数据的)集群模式(答:三种,主从复制到缺点再到哨兵机制,正常使用三个哨兵互相监督,主节点挂了投票选主哨兵然后选主节点,然后额外讲一下脑裂的问题,主节点进行数据更新然后把命令写入aof来同步从节点,最后cluster集群,如何实现,使用16383个哈希槽(艹答成16384了),先根据哈希码取余,再根据节点数取余决定放在哪个节点上,然后问了一下我会怎么选集群模式,首先是cluster的问题,会让管道操作之类的失效,然后哨兵会导致整个集群结构变得复杂,使用小项目可能会考虑哨兵,大的考虑cluster,然后考了一下cluster如果一个节点挂了怎么办,根据节点数重新取余然后数据转移,面试官说这么转移比较慢,有没有别的办法,我隐约记得使用一个类似环形数组的方式,想不起来了)然后考了一下MySQL的b+树(这方面的知识点太多了,导致我什么都想讲逻辑就比较乱,讲了一下聚簇索引,树的叶子节点对应着一张页16KB,MySQL有一个区的概念,把这些页放在同一个区中,这样叶子节点的双向链表遍历时速度更快,然后b+树的扇出比较大(非常二,说成扇度之类的,面试官以为说的是扇区)这样层数就比较小,一行1kb数据的话3层可以放心2000w数据)其他的暂时想不起来了算法是lru,面试官问要不要提示,我说写个,然后写了10分钟左右,说大概写好了,但是面试官指出了2个小错误,第一个马上就改回来了,第二个一直没看出来(大脑这时候已经停止工作了)反问:问学习建议,说根据实际的项目进行深入,考虑应该怎么做,还问了一下组里面是做Java的吗?面试官说他是做go的,组里什么语言都有,语言影响不大,连忙补充了一句我对go的底层有深入源码的学习)结束。总体感觉答得不太好,没有太体现出深度,细节也不够全面。
下一个更好呗:佬,我投完云智一直没消息,多久约的一面啊
查看14道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
爱吃肉的伊登在写日记:好棒,27届简历能做成这个样子,但是第一个项目感觉cover住难度还是不小的,特别是二面的时候肯定要对分布式系统设计这一块儿有高出正常面试者的水平才行
点赞 评论 收藏
分享
评论
1
16
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客企业服务