影象演算法工程師面試彙總

阿新 • • 發佈：2019-02-05

布萊克曼（Blackman）窗
5、視訊流處理單元是：音訊流處理單元是：
6、（2006）10轉換成16進位制:7d6
7、X86體系中，常用暫存器中經常用來儲存資料的是：
8、C++類中三種存取許可權型別：private、public和protected。
9、視訊幀播放速度的單位是：PAL制式是——25fps，NTSC是——30fps。
10、mfc中，CFile類最大支援讀寫——位元組，Windows下動態載入一個動態函式名————

影象演算法工程師面試彙總

布萊克曼（Blackman）窗 5、視訊流處理單元是：音訊流處理單元是： 6、（2006）10轉換成16進位制:7d6 7、X86體系中，常用暫存器中經常用來儲存資料的是： 8、C++類中三種存取許可權型別：private、public和protected。 9、視訊幀播放速度的單位是：PAL制式是——25f

愛奇藝影象演算法工程師面試

過程 1.這是一位我見過最和藹的面試官，就像一個老師坐在我的面前一樣，之前每次帶簡歷，面試官都帶了電腦。這次去之前還在考慮到底要不要帶簡歷，還好去之前列印了一份新的簡歷，真是做事的態度永遠不要因為你經歷的一些事而改變。因為面試官只帶了一根筆，然後便在我的簡歷上

華為演算法工程師面試經歷彙總

一、概述華為公司組織架構較為龐大，其總體組織架構圖如下所示：其中，較為知名的2012實驗室，其下面包括的二級部門有：中央硬體工程學院、海思、研發能力中心、中央軟體院、諾亞方舟實驗室；其中中央軟體研究院下面，又包含很多的三級部門，從官方對中央軟

【位元組跳動】19校招演算法工程師面試總結

20181013 一面： 1. 面試官：看你發了兩篇論文，是關於股票預測的，講一下論文吧！我：就簡單的講了一下論文的創新點和達到的精度。注意：（1）其實論文是自己的亮點，面試官感興趣，我應該仔細講講的。（2）其次，論文裡面用到的細節，一定要非常清楚，能講清

2014年阿里（實習）演算法工程師面試

阿里的面試安排一如既往的亂，去年的校招我去當過一天助面，情況還是比較清楚的。面試是4月14號下午3:30,兩點的時候那邊打電話過來，說面演算法的有點空，讓我早點過去，果然安排不當，不是人擠爆就是空閒。騎車10分鐘就到華洋賓館了。等候的人非常多

2018 百度機器學習演算法工程師面試

走的是內推流程，發簡歷後沒幾天就打電話約電話面試，約的時間產不多隔了一週。面試那天，電話打過來，感覺挺有禮貌的，上來首先自我介紹沒什麼懸念，然後就是開始照著簡歷問。 1. 說下你簡歷上的那個論文做的是什麼 2. 論文裡的演算法比原來提升了多少 3.

【面試】2017滴滴機器學習演算法工程師面試

一面：先自我介紹，然後看著簡歷問我，有用過哪些機器學習的演算法做專案。比如說決策樹用它做過什麼專案沒有？CNN用它做過什麼專案沒有？我回答沒有，因為現場編我也編不出來。就跟老師說我自己學習的。然後考官就讓我介紹一下決策樹。我就自己介紹（感覺自己介紹的很不

影象演算法工程師三重境界

一、傳統影象演算法工程師：主要涉及圖形處理，包括形態學、影象質量、相機成像之3A演算法、去霧處理、顏色空間轉換、濾鏡等，主要在安防公司或者機器視覺領域，包括缺陷檢測；二、現代影象演算法工程師:

滴滴演算法工程師面試2018

面的是演算法崗，提前一天電話通知的現場面試，由於一直做的是和影象機器學習相關的，面試官直接說對我專案內容不是很瞭解，所以直接面演算法，先說思路再寫程式碼。問的題都不難，由於對資料結構演算法不是很熟練，直接一面跪了。資料結構演算法是基礎，得好好補啊。 1. 兩個有序陣列，求

影象演算法工程面試所做的準備——C++基礎篇

在面試過程中遇到C++相關的問題，有的也是網上搜索的總結，有的貼出原文連結，有的沒有貼 1111 1、虛擬函式和純虛擬函式的區別：答：虛擬函式：為了過載和多型的需要，在基類中是有實現的，virtual void Eat(){……};所以子類中可以過載也可以不過載基類

影象演算法工程師應具備的技能

一、要深厚功底，包括數學理論、影象演算法理論、程式設計能力、閱讀提煉文獻、英文水平二、結合工作實踐提高演算法實用性，包括準確度、實時性等三、需要跟上學術前沿的腳步，不能吃老本，理論知識體系需要更新、興趣四、研究方向工作領域要專和精，才是生產力五、需要結合硬

機器學習演算法工程師面試問題

一、OPPO提前批（崗位：機器學習演算法工程師） 1.1 一面(通過) 2018.07.21 手寫二叉樹前序遍歷劍指offer青蛙跳臺階問題：一隻青蛙一次可以跳上1級臺階，也可以跳上2級。求該青蛙跳上一個n級的臺階總共有多少種跳法？我：採用遞迴的方式做，f(

機器學習-演算法工程師 -面試/筆試準備-重要知識點梳理

整理了一下機器學習-演算法工程師需要掌握的機器學習基本知識點，並附上了網上筆者認為寫得比較好的博文地址，供參考。（持續更新）機器學習相關基礎概念 Variance（方差）與bias（偏差）常用效能指標生成模型與判別模型整合學習：Bagging

深信服演算法工程師面試總結

深信服面的演算法工程師，深信服的面試很專業，不愧是重技術的公司，經歷了三面，雖然掛了難免失落，但是還是很慶幸有這次的經歷。掛的原因是自己沒有準備充分，完全是去裸面的。感覺自己掛在了二面，二面面試官人很好，想是給個三面的機會吧，特別感激面試官! 深信服很注重C,C++基礎。。

影象演算法崗位面試筆試題目（長期更新）

把深度學習任務比作一個建築工程,那麼它可以被分為五塊積木1、連線模式連線模式包括全連線、卷積、池化、殘差，甚至inception。這些結構的相互連線組成了神經網路的框架。2、非線性模組正是因為神經網路具有非線性模組，多層神經網路在理論上是可以無限逼近任意的函式。如果沒有非線性模組，即使再多的層結構堆疊，最後的