中国银联2021届内推开始了，内推码： 01475772，福利待遇在国企里还是很不错的，而且上海落户单位额外加3分！！！  楼主去年也拿过一些offer，最后选择了银联，就职于云计算部门。入职快三个月了，目前来说还可以的，牛油们有什么疑问均可以留言，我会第一时间给大家解答哈~，今年大环境不好，选择银联这种国企还是很不错的~    投递方式：  ①【移动端】微信公众号“中国银联招聘”>>点击“加入我们”>>点击“校园招聘”  【PC端】直接点击链接 https://join.unionpay.com/  ②选择自己的岗位>>完善简历并填写推荐人工号014757...

等了两周多，终于收到字节的offer call，回馈一波面经      1、字节跳动 AI lab CV base北京   https://www.nowcoder.com/discuss/210508?toCommentId=3324621   2、OPPO CV base深圳 ssp   https://blog.nowcoder.net/n/57c0ca773f6b49bea7766205ea84004e   3、VIVO 深度学习算法工程师 base杭州 ssp   https://blog.nowcoder.net/n/ade188a714d94e4da98e8591325c2abe

更新：2019/8/11收到意向书更新：2019/8/7收到offer call一面 视频面（50min）2019/7/17自我介绍Kaggle的比赛大致介绍一下用了哪些trick答：循环学习率，快照融合对分类，分割检测，视频理解哪方面比较熟悉？答：对分类，分割比较熟悉那我们问一下检测方面的问题吧（我：？？？），你了解faster rcnn吗，大致介绍一下再问一个分割检测方面的，了解nms吗，大致介绍一下模型训练过拟合怎么办答：数据增强，增大数据量；换更大更深的网络，更好的backbone；dropout，BN等BN为什么防止过拟合呢？正确答案应该是大概意思是：在训练中，BN的使用使得一个mi...

一面 视频面（50min）  自我介绍 Kaggle的比赛大致介绍一下 用了哪些trick  答：循环学习率，快照融合  对分类，分割检测，视频理解哪方面比较熟悉？  答：对分类，分割比较熟悉  那我们问一下检测方面的问题吧（我：？？？），你了解faster rcnn吗，大致介绍一下 再问一个分割检测方面的，了解nms吗，大致介绍一下 模型训练过拟合怎么办  答：数据增强，增大数据量；换更大更深的网络，更好的backbone；dropout，BN等  BN为什么防止过拟合呢？  正确答案应该是  大概意思是：在训练中，BN的使用使得一个mini-batch中的所有样本都被关联在了一起，因此网络...

一面 2019.7.11 （40min）  自我介绍 手推卷积反向传播（太菜。。。只推了全连接反向传播，面试官没有难为我） BN原理 问实习工作  1.sobel算子的卷积核参数是怎样的 忘了，解释了一下为了做项目只是拿来用了，没记住  2.图像配准里FlannBasedMatcher算法原理 忘了。。。 3.速度和传统方法比怎么样  详细解释一下实习工作的分工，组内成员，每人负责工作 问另外一个实习项目  1、大概介绍一下 2、难点在哪 答：移动端部署，算力极其有限，所以模型很小，会出现误检，需要靠后处理逻辑减小误检带来的影响 3、漏检问题如何解决 答：漏检对项目影响很小，基本不用针对性的改...

oppo 成都计算机视觉岗有收到短信的吗

一面 技术面 （30min）  自我介绍 特征工程中的特征选择有哪些方法 卷积怎么兴起的（感觉是考察卷积的发展史的）  深度学习的发展历史​​​​​​​  resnet跳跃连接的作用  1.改善了训练深度神经网络的梯度消失、梯度爆炸（面试官：还有吗 我：？？？）  下来查了应该是考察权值退化的 2.《Skip connections eliminate singularities》的研究直接表明训练深度神经网络失败的原因并不是梯度消失，而是权重矩阵的退化，所以这是直接从源头上挖了根？  作者们认为神经网络的退化才是难以训练深层网络根本原因所在，而不是梯度消散。虽然梯度范数大，但是如果网络的可用...

面试过程中才知道是推荐部门的面。。。。HR打电话说的岗位很匹配。。。 还是记录一下吧 1.自我介绍 2.问公司实习项目 2.1模型压缩都有那些手段？（我说了dwconv，压缩通道，限制出框数目和长宽比，面试官说了一个teacher-student。。。） 3.对推荐有什么了解 4.BN 5.L1 L2正则的区别 6.防止过拟合的方法 7.dropout的理解 8.为什么数据量多了方差就变小 9.算法题 求一个数组的众数 众数的个数>(数组长度)/2 我的做法 排序然后输出array[len(array)/2] 面试官让证明为什么这样做 其余忘了想起再说吧。。。 10.介绍kaggle的比...

python有什么基本的容器 列表，元组，集合，字典 元组和list有什么区别 列表是动态数组，它们不可变且可以重设长度（改变其内部元素的个数）。 元组是静态数组，它们不可变，且其内部数据一旦创建便无法改变。 元组缓存于Python运行时环境，这意味着我们每次使用元组时无须访问内核去分配内存。 这些区别结实率两者在设计哲学上的不同： 列表可被用于保存多个互相独立对象的数据集合 元组用于描述一个不会改不安的事务的多个属性 ---------------------  作者：藤藤菜丶  来源：CSDN  原文：https://blog.csdn.net/Star_SDK/article/detai...

2019.3.13网易互娱一面 1.自我介绍 2.计算卷积神经网络的参数量，每层输出特征图的尺寸（卷积层、池化层、全连接层） https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 3.MobileNet深度可分离卷积的参数量计算  4.BN层一般加在网络的哪个部分？ （卷积层后面，激活函数前面）  在激活层（如 ReLU ）之前还是之后，没有一个统一的定论。在原论文中提出在非线性层之前（CONV_BN_RELU），而在实际编程中很多人可能放在激活层之后(BN_CONV_RELU)。 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请...

年份   标题   是否采用辅助分类损失lossauxiliary   主损失lossmain     总loss   备注     CVPR 2015   Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation   否   Softmax loss   lossmain          CVPR 2017   Semantic Segmentation--Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)   是/ Softmax loss,    Softmax loss   lossmain  +0.4los...

Abstract   propose a unified end-to-end trainable multi-task network that jointly handles lane and road marking detection and recognition that is guided by a vanishing point under adverse weather conditions.提出统一的端到端可训练多任务网络，共同处理在恶劣天气条件下由消失点引导的车道和道路标记检测和识别。 To address this shortcoming（poor weather co...

LineNet: a Zoomable CNN for Crowdsourced High Definition Maps Modeling in Urban Environments  Abstract： We proposed a convolutional neural network with a novel prediction layer and a zoom(缩放) module, called LineNet. It is designed for state-of-the-art lane detection in an unordered crowdsourced imag...

Lane Detection and Classification for Forward Collision Warning System Based on Stereo Vision 基本都是传统方法，只是在车道线分类时用到了cnn    Towards End-to-End Lane Detection an InstanceSegmentation Approach  论文笔记 论文笔记2 论文笔记3 将车道检测问题看作一个实例分割问题（其中每个车道都形成自己的实例）可以进行端到端的训练。为了在装配车道前对分段的车道实例进行参数化，应用了一个以图像为条件的学习透视变换（不适用于固定的“...