大厂图像算法工程师面试汇总及算法八股文

最新推荐文章于 2024-10-07 20:20:19 发布
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AIGC算法工程师-面试八股文-2025年版本-算法八股文/工程八股文/开放式问题
沉迷单车的追风少年
04-14 1983
​两年前整理了《AIGC算法工程师 面试八股文》，全网一共有100w读者看过，收到了很多小伙伴的催更。Diffusion的技术发展非常快，博主特意整理了最近两年最新的八股文，内容非常全面，涵盖算法八股文/工程八股文/开放式问题三个大类，希望能为求职的读者们带来帮助。
大厂面试：字节跳动大数据面试题及参考答案（10万字长文及多张原理图持续更新）
大模型大数据攻城狮的专栏
08-25 1141
在 Spark 中，宽窄依赖是用来描述 RDD（弹性分布式数据集）之间的依赖关系的概念。窄依赖是指父 RDD 的每个分区最多被一个子 RDD 的分区使用，即子 RDD 的分区可以通过确定的规则从父 RDD 的分区计算得到，并且不需要跨节点进行数据传输。窄依赖通常可以在一个节点上进行计算，不需要进行数据的 shuffle 操作，因此性能较高。宽依赖是指父 RDD 的一个分区可能被多个子 RDD 的分区使用，即子 RDD 的分区需要通过跨节点的数据 shuffle 操作从父 RDD 的多个分区获取数据。
机器学习面试题——传统算法
weixin_46838716的博客
05-03 2527
1）很多都是图像处理领域的传统算法，应用于目标检测，目标跟踪，数字信号处理等 2）这些基础八股文，简单地了解一下，有个印象，不少东西是课堂上学过的，回忆一下就行。
算法面试八股文『 模型详解篇 』
SG_teresa's blog
02-19 2062
算法面试八股文第二弹——经典模型详解篇。
【八股文】算法岗位八股文、深度学习、AIGC八股文面试经验（一）
syu_acm的博客
06-22 4728
Adam优化算法（Adaptive Moment Estimation）是一种基于一阶和二阶矩估计的自适应学习率优化算法，广泛用于训练深度神经网络。在图像预处理和增强过程中，选择合适的技术对于提升模型的泛化能力至关重要。FPN（特征金字塔网络）是一种在深度学习中用于图像识别和目标检测任务的网络结构，主要用于解决多尺度目标检测问题，即在图像中同时检测不同尺寸的物体。在图像分割任务中，评估模型性能的指标用于衡量模型预测的分割图与真实标注之间的一致性。
算法面试八股文『 基础知识篇 』
SG_teresa's blog
01-31 3822
个人整理的算法面试基础知识八股文，内容较详细。
算法工程师八股文——序言
qq_42251885的博客
07-15 2874
算法工程师入门之路
算法工程师面试八股（搜广推方向）_算法岗八股
afagagagaa的博客
04-29 1679
f(x)=1+e−x1​，用于二分类，X靠近0的时候，一点小小的值变化也能引起Y很大变化，说明函数区域将数值推向极值，很适合二分类。X远离0时，X值变化对Y起作用很小，函数的导数变化也很小，在反向传播中几乎起不到更新梯度的作用；且sigmoid函数只能得到正值，在很多情况下不适用。3. tanh函数：fxex−e−xexe−x{-x}}{e{-x}}
前端面试八股文【很经典 很全面 字字珠玑】【建议收藏+关注】
2301_82244607的博客
05-02 857
流动定位：保持在标准文档流中原有的位置，元素是按从左往右，从上往下的顺序摆放， left,top等属性无效相对定位：相对定位是指相对于盒子元素原有的位置进行偏移，不会脱离标准文档流，也不对其他元素产生任何影响。需设定垂直方向和水平向的偏移量，分别是left、top、right、bottom。绝对定位：绝对定位是以某一个点为基准进行偏移。绝对定位是以最近的一个已定位的父级元素为基准，如果父级元素没有定位或没有父级元素，则以浏览器窗口为基准；会脱离标准文档流，不影响同一级的盒子元素位置。
2024华为OD机试真题目录汇总 B+C+D卷（484道）（JavaScript语言）
KJ.JK
10-10 5万+
本文是华为OD机试真题（JS 语言）专栏的目录贴（持续更新中…）华为OD是Outsourcing Dispacth模式，是华为和外企德科联合招聘的简称。目前华为大多数是OD招聘。OD模式也是华为提出的一种新的用工形式，每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。所有OD和正式员工一样对待，没有差别，部门平时开会、评审等活动都是一起参加的，是同薪同酬，都是由华为的HR直接定的薪资，看的是我们技术能力。华为是大企业，能到华为上班也是有能力的，每个部门都有好多职位，是金子，在哪都会发光。
TP-LINK图像算法工程师面试题目总结及部分参考答案
05-02
自己在面试TP图像算法之前总结的笔记，翻遍了牛客上所有图像算法的面经，文档中包含了大部分问题的参考答案。
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
沉迷单车的追风少年
02-21 4万+
《DiffusionModels与深度学习》专栏文章导航
2025年华为OD机试真题目录汇总（C++语言） B+C+D+E卷（530道）
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KJ.JK
09-03 8万+
本文是华为OD机试真题（C++ 语言）专栏的目录贴（持续更新中…）华为OD是Outsourcing Dispacth模式，是华为和外企德科联合招聘的简称。目前华为大多数是OD招聘。OD模式也是华为提出的一种新的用工形式，每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。所有OD和正式员工一样对待，没有差别，部门平时开会、评审等活动都是一起参加的，是同薪同酬，都是由华为的HR直接定的薪资，看的是我们技术能力。华为是大企业，能到华为上班也是有能力的，每个部门都有好多职位，是金子，在哪都会发光。
传统图像处理八股总结下
weixin_54038731的博客
08-27 1150
为提高准确率，将局部直方图在图像更大范围内（block）进行对比度归一化，方法是：先计算各个直方图在对应block中的密度，然后根据这个密度对blcok中所有的cell做归一化，归一化对光照变化和阴影具有更好的鲁棒性。思想：邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。原理：通过水平和垂直两个方向的卷积核计算图像中每个像素点在水平和垂直方向上的梯度值，将两个方向上的梯度值合并然后进行阈值处理得到图像的边缘信息。
图像算法工程师技能
wangyi4422的博客
10-10 393
语言类： C++和python需要同时学习。就我个人经验而言，算法要落地到产品，如移动端移植，离不开c++。python适和做算法API接口，在服务器端部署。 2.传统的图像算法 可以通过学习opencv来学习，要深刻理解opencv各个算法函数的参数含义，就需要理解算法的原理，才能把opencv游刃有余地使用。opencv官网的tutorial是...
算法工程师面试八股（搜广推方向）
打瞌睡_的博客
12-02 1万+
文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？偏差与方差Layer Normalization 和 Batch NormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点Scalable性特征重要性调参步骤过拟合解决方案对缺失值不敏感XGBoost和RF单棵树哪个更深？XGBoost
面试八股复习信息笔记（自用不适合别人）
yugezihl的博客
03-12 1189
面试一些八股复习，个人适用版，不全面
【6】机器学习算法面试八股
weixin_44125042的博客
07-15 405
实践中的数据集质量参差不齐，可以使用训练好的网络来进行提取特征。把训练好的网络当做特征提取器。决定如何使用迁移学习的因素有很多，这是最重要的只有两个：新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住：网络前几层学到的是通用特征，后面几层学到的是与类别相关的特征。1、新数据集比较小且和原数据集相似。因为新数据集比较小，如果fine-tune可能会过拟合；又因为新旧数据集类似，我们期望他们高层特征类似，可以使用预训练网络当做特征提取器，用提取的特征训练线性分类器。
【AI算法岗面试八股面经【超全整理】——CV】
猫猫头的博客
10-07 6173
而且深层的网络还有一个问题，假设我们的初始设定网络是M层，而其实最优化模型对应的层数可能是K层，那么多出来的（M-K）层网络结构，不仅不会提升模型的表达能力，反而会使得模型的效果变差（表现为Loss先下降并趋于稳定值，然后再次上升），这就产生了网络退化问题。最大池化更能捕捉图像上的变化、梯度的变化，带来更大的局部信息差异化，从而更好地捕捉边缘、纹理等特征。同时，SSIM只是计算一个小窗口内图像的亮度、对比度、结构的值的相似程度，通过像素滑窗求平均，可以得到整幅图像的MSSIM。
深度学习机器学习图像处理八股
最新发布
03-08
### 关于深度学习、机器学习在图像处理方面的常见面试题 #### 自我介绍与项目展示 候选人通常会被要求先做一个简短的自我介绍，随后详细介绍曾经参与过的项目。对于具体项目的讲解会深入探讨所采用的技术栈以及实现细节[^1]。 #### 技术对比分析 - **深度学习 vs 传统方法** - 对比两者之间的差异点，在不同应用场景下的优劣比较。 - **适用场景举例** - 解释何时更适合应用深度学习而非传统的机器学习技术，并给出具体的案例支持观点。 #### 计算机视觉领域内的实践技巧 - **计算机视觉(CV)中的机器学习手段** - 探讨当前流行的用于解决CV任务（如目标检测、分类等）的各种ML模型和技术方案。 - **激活函数的作用及其种类** - 描述激活函数如何帮助神经网络引入非线性因素从而增强表达力；并列举一些常用的激活函数形式，比如ReLU, Sigmoid 和 Tanh 等[^3]。 #### 数据预处理策略 - **减少图片分辨率的影响** - 减少输入特征维度有助于降低过拟合风险的同时还能维持一定的几何变换鲁棒性，这是一项重要的数据准备措施。 #### Hessian矩阵挑战及优化建议 - 当涉及到更高阶导数计算时，例如Hessian矩阵，由于其规模随参数数量呈平方增长，因此在实际操作中可能会遇到内存占用过高或者运算时间过长的问题。针对这种情况可以考虑使用近似算法或者其他替代性的正则化方式来简化求解过程[^2]。 ```python import numpy as np def reduce_image_resolution(image_array, scale_factor=0.5): """简单示例：缩小图像数组""" new_shape = tuple(int(dim * scale_factor) for dim in image_array.shape[:2]) resized_img = np.resize(image_array, (*new_shape, image_array.shape[-1])) return resized_img ```
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