40分钟 1.VQGAN反向传播怎么做的2.讲几个你知道的轻量级网络3.swim transformer那个移动怎么移的4.这样做有什么作用5. 4个iou的区别6.怎么resize成有利于扩散模型的输入7.SD微调方法8.dreambooth原理，支持完全的新概念的注入吗，对以往概念的保留是怎么处理的？9.controlnet原理，零卷积作用10.旋转位置编码11.对多模态有了解吗12.clip损失函数13.bert、gpt区别，预训练任务有什么区别吗14.detr原理，怎么算损失的，目标数量怎么确定无手撕

40分钟 上来先做一道题 leetcode74 搜索二维矩阵实习做的工作？难点?模型怎么训的codebook原理介绍transformer

全程50分钟pixelshuffle和其他上采样的区别psnr公式介绍ddpm SDSD和GAN区别介绍transformerQKV是什么？QKV为什么要通过三个映射代码：返回最长子序列长度

全程17分钟注意力机制参数量和计算量yolov5 v8区别讲一下各种iou的区别无手撕

介绍yolov5CSP用了哪几种池化大小的核PAN详细结构VAE的loss是怎么计算的Classifer-free guidance知道吗Clip知道吗？正负样本怎么选择的DDIM为什么可以加速LN、BNSoftmax公式VQGAN有几个损失？作用分别是什么？Codebook正向传播量化和反向传播是怎么工作的Leetcode 105总共70分钟。。

更新 已oc是线下面的。没怎么问技术吧，我就介绍了一下项目和论文，一面20分钟左右就去等二面了无手撕二面对荣耀的了解想从实习中获得什么，实习多久未来的求职方向项目分工觉得合作的人有什么缺点。。人生中情绪最低落的时候。。。比较大的挫折是什么。。接受手机厂的工作强度吗，你有什么看法实验室的情况到实验室和离开实验室的时间团队的情况二面唠了40分钟吧

5.21面的，约的早上，早上面试官没来，还要我去问hr才跟我说让我下午再面，下午还让我等了20分钟。牛项目中遇到的难点你觉得对于你个人来讲，相对于其他候选者的主要的优势在你希望能够在华为获得哪些机会和成长？问了有啥需要提前学习和了解的，果然让我去学开发，以下是他的回答：然后其实我觉得如果有条件的话，其实也可以做一些这个软件工程能力相关的一些事。因为毕竟我们要产品化的话，可能我们会需要用java之类的。主管面过了

5.15笔的试，5.21面的。我投的算法岗，全问的开发，一个算法相关的都没问，果然进去都是搞开发的。和开发相关的全都答得不是很了解，但是因为早上一面下午主管面，所以直接过在学校的成绩有获得过像计算机相关的一些证书吗？ 无。。有获得过奖学金吗？像现在用于服务端的编程，比如说java这些，有没有学习过。讲讲java的一些内存管理模型Python它属于一种动态语言还是静态语言？为什么python的内存管理模型里面，它的时间内存的回收与流程是怎样的？问了什么什么锁。。。。有没有接触过客户端的一些东西。有没有参与过一个完整系统的这种实现？对一些开发框架，比如说springing boot这些东西了解吗？问了笔试的一道题了解过微服务吗3次握手是啥？有没有接触过一些常用的设计模式？算法题 快排

5.10面的主要问的论文，虽然我感觉他不懂，但他就是要问到你不会。。。手撕NMS问他有啥改进的，以下是原话：我整体的感觉做的东西还是路线还是蛮靠谱的，比较打基础的这么一个阶段。我觉得整体的CV的东西还是算做的比较扎实的，但是可能欠缺一些方案设计方面的一些考虑。就是我整体上感觉可能没有很大对比过不同的方案，或者是说对这个方案的有效性可能缺乏一些更更深入的一些理解。这是我这边的这边的感觉，然后总体上我觉得还是蛮扎实的。你主要就是你要技术要再深入一点，其他我觉得都没什么问题。就是问你的一些比如说消融实验这些，我觉得就是你作为实习还是比较需要这方面的思想。因为也不是光看你最后的结果好不好，对吧？我想知道就是为什么他好，为什么他不好，这个是我比较关注的。还有我觉得coding，然后学学习的基础知识，我觉得是没有问题的。一些研究方面的思想可能要再提升，但是这个也是需要经验，所以也不强求。面完20分钟后秒挂

5.8面的 SD有了解吗Controlnet有用过吗？Clip原理SD1.5和2.1差别？有用过xl吗Leetcode128总体感觉还好，估计候选人太多了。

4.16面的Yolov5相比之前的改进Mosaic匈牙利匹配算法最大值抑制是什么DDPM原理SD结构Linux命令考察Transformer self和cross区别了解别的检测算法吗Transformer并行化体现在哪手撕NMSleetcode 122 （贪心）建议：网络结构可以讲的再深一点

5.6面的，是面试体验最差的一次，面试官的面相不是很好，而且我每次说完或者说不会都得等面试官10s说出他的下一个问题。。。介绍Controlnet ？它是怎么引导的介绍DDPM？他预测的是什么？为什么可以直接预测噪声？讲一下那个公式重参化知道吗GAN和扩散模型区别？为什么扩散模型效果好文本控制是怎么嵌入的？注意力机制公式为什么除以根号d?如果不除会变成什么？介绍VAEVAE和AE的区别？介绍LoRADDIM和DDPM区别位置编码了解过吗？绝对的加在什么地方，qkv映射前还是映射后旋转位置编码了解过吗？无算法题，差不多30分钟结束

5.10面的，面试官没开摄像头，也没算法题，30分钟一到直接结束（牛魔的）。一开始面试官就说时间比较紧。结果不用多说。。PSNR、SSIM还有LPIPS的区别对比学习核心它是什么两个数据集，它是两个分布，但这两个之间的这种相似度怎么去衡量？就比方说像那种生成类的，像那个干这种从噪声生成图片，生成图片的这种真实度我怎么去衡量？你这些损失函数对训练效果分别有什么影响（我菜，会的佬评论区教一下，我用的是Charbonnier loss，Codebook loss.Perceptual loss，Adversarial loss）SEB为什么不能用交叉注意力来替代场景题开始（没见过问这么多场景题的）：视频增强和超分怎么利用时序信息你是只给了我一个单帧的检测结果是吧，然后你比方说检测到了一个飞机，我想让你给我的这个结果是包含了这个飞机在这个视频里面的完整的运动轨迹。比如说他的位置什么的，这些想让你给我更多的信息，你应该怎么做？每一帧的结果我都要。（我随便扯。）最简单的方式，你就把每一帧的检测结果都给我，对吧但这肯定他不是一个track，他没有联系起来，而且他还有可能有漏检误检的情况，那这些情况怎么处理？无算法。

4.18面的，无手撕，对友友们有帮助的话可以点个赞哦面试官感觉搞传统算法比较多，一直问场景题(比如有两帧图片，一帧人比较模糊但是其他清晰，一帧人清晰但是其他模糊，但是人的位置移动了，请问怎么办)感觉是想从我这看看有没什么点子,我随便扯，利用SNR啥的。。。总共25分钟，面完过了2-3个星期官网看挂了，问了hr还说面评不是很好。我只想说，你6。