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首先就是笔试，难度适中，倒是感觉时间不是很充足。初面问的比较详细尤其是项目细节，另外有两道coding，并没有NMS 和 Kmeans 相反题目比较灵活。二面，问的难度就比较大，深度也很深。三面明天进行。

一面主管面，介绍了项目和论文。面试官不是很懂cv，所以问了我很多基础的公式和损失函数。然后给了一个推荐的场景题，我没做过推荐也没啥概念，完全凭想象力回答了。最后做了2个题，一个dp一个快排。二面貌似也是主管，不过是做nlp的。大概聊了下论文和项目，最后面试官说还是倾向招nlp的同学。当场感觉有点凉。三面业务负责人，仔细聊了论文。问了些深度学习的基础，过拟合，L1和L2，梯度爆炸。然后一个推荐场景题。最后沟通了部门情况。HR面，15分钟，问了手头的offer情况。

redis有没有用过，常用的数据结构以及在业务中使用的场景，

sp offer专场:笔试通过后联系面试。方式是腾讯会议，面试官应该是部门同事，面试时常大概50分钟。面试内容：主要是项目。会问项目细节，以及项目中遇到的难点问题以及怎么解决。也会问基础知识，会涉及公式推导等，基础问得很深入。好多都没答上来，估计是凉凉了。

面试分为两面：1.一面包括笔试和面试。笔试的内容是完成一些流程图推理题，这个可以上网搜一下看看有没有原题，没做过的话，第一次做还是有点蒙蔽的。面试的话主要就是谈项目，比较简单。2.二面的话就是面试，二面之前还会要求一个心理测试。二面由日本主管带着翻译面试，没有英文环节，但是不保证别人没有。主要是HR面，问一些乱七八糟的，不乱答就行。待遇：薪资比较低，硕士工作三年多，只有不到30W年，在上海，果断拒绝了。福利比较好，年假好像18天起，加班费固定的，不是按照工资一点五倍算，但是听说基本不加班。另外还有一年两次旅游，送迪士尼门票，每周一天居家办公。总之感觉比较适合不缺钱的上海土著，外地人去就没啥意义了。

北京商汤自动驾驶实习生（感知）一面自我介绍，只问简历里CV相关的项目。    思路：dfs，标记    思路（可能是错的）：从左到右扫描，遇到左边的数字比右边大的，就把右边的数字划掉。如果扫完后k还有剩余，就从右往左开始删。深度学习相关： （数据角度，模型角度，loss角度，面试官问知不知道focus loss）

1.iq题,行为测试题,题库和网上写的变动不大2.专业知识笔试     1.题型包含选择题,简答题,翻译题,代码题.    2.知识包含计算机网络, 操作系统,cpp,排序算法,数据结构    3.最后一道easy难度的code3.hr面,    1.自我介绍,    2.项目经历,    3.你行为测试题里面的答案    4.offer情况,    5.996接受程度4.技术面     1.问项目细节    2.问yolo和ssd的差别,对yolo的理解,损失函数有哪些,功能是什么    3.cpp和python的基本问题     4.有没有了解的前沿的深度模型,回答bert