計算機視覺崗暑期實習應聘總結

• 找實習感想
• 找實習建議
• 面試程序建議
• 計算機視覺崗找實習心得
• 計算機視覺面試問題分類總結
• 已面試的公司和進展
• 實習面經

找實習感想

1. 從4月１日開始找實習，到5月13日收到南京地平線機器人口頭offer和北京小鵬汽車技術面通過通知，這40來天的時間真的過的不容易，每天早上醒來都被“找實習”這三個字壓得沉甸甸的，一有空閑時間就看牛客網面經和投簡歷，前前后后差不多有 60 家公司，大公司、小公司、獨角獸公司，只要招深度學習/計算機視覺/影像演算法相關崗位，我都投，投遞的渠道最開始是官網投遞，后來發現太慢了，招銀、平安科技這兩家公司填寫的簡歷資訊太多太耗時了，后來就轉 boss 直聘、拉勾網、牛客網和內推郵箱渠道，這樣就省事很多，一個平臺填好簡歷，可以投遞不同公司，
2. 這段時間自己也學到了很多東西，彌補了些自身技術盲點和加深了對一些基本原理和理論的理解，更重要的是認識到了與大佬之間的差距，對于搞技術的人來說，一定要保持終身學習的態度和激情，也要保持心態良好和身體健康，
3. 找演算法實習崗對大多數人來說是心智和體力的持久戰，據我所知，大多數人都花了 1 個月以上的時間，所以要做好長期的打算，如果一時失利也別灰心，出去放松一天，放松下自己的心情，保持良好的精神和身體狀況很重要，
4. 實習平臺很重要，一定要盡量投大公司、知名企業或者行業獨角獸，不僅是面試正規和面試官溫和親切的態度，更重要的是自己本身面試之后經過反省總結，也能學到很多東西，小公司的面試大多都不是很正規，好的面試官，不管你技術實力是否滿足他們要求，面試官一般都會很溫和，讓你放輕松，給你足夠的尊重，有些面試官甚至會給你提些很有幫助和懇切的建議，這里，給我留下良好印象的是阿里和地平線機器人的面試官，面試官人真的超級友好和親切，

找實習建議

1. 心態第一，堅持為勝，找實習是一個持久戰，對于技術實力一般的人來說，真的要保持良好的心態，不拋棄、不放棄，這中間也許你會經歷很多失敗，但是真的只要堅持下來，我不保證你能拿到很好公司的offer，但是你自己本省一定能從面試中學到很多東西，尤其是很多大公司的面試官會給你一些很懇切的建議，可以讓你受益匪淺，
2. 實習要趁早，建議有條件的 研一 或者 大三 就去實習，對于暑期實習來說，簡歷投遞一定要趁早，最好 2 月份就開始，我很晚才投簡歷，很可能就會錯過內推時間和崗位 hc 沒有的情況，我 4 月份開始投簡歷已經算是很晚了，所以也直接導致我投了海康威視之后，一直是簡歷復選中，很有可能就是 hc 已經沒了，
3. 資料結構與演算法題必須刷，雖然這是老生常談的建議，但是我們必須記住很多大公司一定會有筆試題，就算是內推免筆試的，面試程序中也很有可能會出資料結構與演算法題，這里我建議去 leetcode 或者牛客網上刷劍指offer，一般把簡單和中等難度題刷會就可以，筆試題一般都不會很難，除非是谷歌、MSRA 那種公司可能會對筆試題有更高的要求，刷題的話，第一次刷不會可以去看參考解題思路和答案，看完后要自己寫出代碼，
4. 常見面試題要掌握，其實關于計算機基礎和計算機視覺演算法原理的面試題，可以提前準備下，有些題頻繁的問到，可以提前準備下，比如：1*1 卷積作用，鏈式求導公式，多執行緒與多行程區別，tcp/udp 通信原理等，這些常見面試題，都可以在牛客網找的到，當然不同崗位面試題不一樣，甚至每個人的面試問題都有很大不一樣，不要因為別人面經上的題不會，你就有些失去信心，但是對于同一個崗位的頻繁出現的面試問題還是必須掌握，機器學習、演算法工程師面試考點匯總，參考這里，
5. 簡歷要有亮點，paper、演算法比賽、專案、實習必須要有一個啊，博客、github 最好也要有，這真的很給簡歷加分！實驗室沒有發 paper 和專案條件的，可以考慮去 天池、Datafountain、kaggle 上打比賽，真的可以學到很多東西，

面試程序建議

1. 不要緊張，表達要清楚流利，要記住，絕大部分面試官都是很友好和親切的，尤其是大公司的面試官真的超級溫和，這里為阿里和地平線機器人面試官點贊！對于那種不尊重人和看不起人的面試官，我個人覺得沒必要去他們公司了，一般這種面試官會出現在小公司，一個面試官連對面試者基本的尊重都做不到，我難以想象這家公司的文化是什么樣子，
2. 要對自己有信心，但是千萬不能撒謊和裝逼，一般面試程序中不會的問題，面試官也會跳過或者安慰你沒事的，不用太緊張，碰到 １、2 個不會的問題也屬正常，

計算機視覺崗找實習心得

1. 首先，我的水平真的算是很一般的，真正的大佬都是很輕松的拿到數個滿意 offer，我自己是本科是雙非大學自動化專業，研究生是中等 211 大學控制工程專業，本科主要搞嵌入式方向，研究生才轉為計算機視覺方向和深度學習方向，這里也給后來者一個建議，如果不是真心熱愛、喜歡你所從事的計算機視覺方向，只是為了錢的話那就真的沒必要了，CV 崗競爭真的很激烈，nlp 和開發崗好很多，而且現在開發崗工資真的很高啊！
2. 其次，最開始找實習的時候，我沒有刷過資料結構和演算法題，導致我華為(程式寫出來了，但是輸入輸出格式沒注意)、百度、騰訊筆試統統掛了，那段時間真的超級難過，后悔沒有提前刷題，4月20號之后，我開始在 boss 直聘上投簡歷，這里陸陸續續收到 2 家小公司面試通知和 offer，也算是給了我些信心，
3. 最后，在這段時間一邊把之前專案細節搞清楚，一邊開始復習堆疊、佇列、鏈表、二叉樹和經典資料結構演算法原理，并在 leetcode 上刷題，因為時間關系題目刷的不多，然后就是把 Faster RCNN、FPN、Mask RCNN、retinanet、ResNet、VGG、InceptionV3 等經典網路結構原理和細節部分徹底搞清楚，并去看了部分檢測框架原始碼，然后就是深度學習演算法的一些基本原理：鏈式求導程序、BP 反向傳播、SGD 優化器原理、激活函式公式及原理、常見影像處理演算法等，這里涉及一些公式，還就是 C/C++/Python 編程基礎，和計算機基礎等，每經過一次面試，我都會自我總結，這使得我后期對面試也開始有了些自己的經驗和心得，

計算機視覺面試問題分類總結

對于 CV 實習崗，面試涉及到的知識可參考下面的部分：

1. 目標檢測演算法原理和網路結構細節:
   • two-stage 演算法: Faster RCNN、FPN、Mask RCNN 等
   • one-stage 演算法：SSD、yolo、retinanet 等
   • 無 anchor 演算法: centernet、FCOS等
2. CNN 的 SOTA 網路原理和細節: ResNet、VGG、InceptionV3、DenseNet 等.
3. 深度學習演算法公式理解：鏈式求導程序、BP 反向傳播、SGD 優化器原理、激活函式公式及原理、常見影像處理演算法等.
4. C/C++/Java/Python 編程基礎
   • C++ 建構式與解構式意義、指標和參考區別、new，malloc 區別、抽象類和介面的區別等
   • Python 淺拷貝和深拷貝區別、裝飾器使用、super() 用法、高階函式：map/reduce/filter/sorted 用法、try...except 使用等
   • 如何用 C++/Java/Python 寫多行程和多執行緒代碼
5. 計算機基礎:計算機網路、作業系統、資料庫
   • TCP/IP 演算法, IP 尋址, socket 通信流程
   • 大端小端存盤，如何將小端存盤模式轉為大端存盤模式
   • OSI 七層模型解釋
   • 資料庫基本操作，及 sql 陳述句
   • 多行程與多執行緒區別
6. 常用工程工具使用基礎
   • cmake、git 語法等和操作
   • Linux 系統開發，常見命令使用和 shell 語法
7. 專案或者 paper 細節，根據專案細節延伸問如何做提升和改變

已面試的公司和進展

實習面經

實習面經文章，

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