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总结：只投了算法岗，7.15到9.15找工作，字节的offer最早，所以9月中旬之后就不找了，等谈薪资。总体而言拿到的有字节、搜狗、拼多多、海康、华为、虹软、大华、14所。
一. 7.15下午3:00 oppo一面
1. 关于图像配准的应用。
2. 写出端到端匹配的网络流程。画网络结构图。
3. 写出人脸超分的网络结构和具体流程。
4. 人脸超分和其他超分有什么不同。
5. 写出ransac的算法流程图。
二。7.16下午4:00 oppo二面（已挂）
1. 除了sift还有哪些传统算法？orb，surf。
2. 你觉得和其他人的优势？缺点
3. 常用的哪些滤波算法？
4. 深度学习方法比传统方法速度慢多少？
三。 7.16上午10:30-12:15(字节跳动一二面)
1. 自我介绍，介绍端到端的网络流程。
2. 介绍从vgg，resnet的目的，goolenet，efficientnet，SEnet的部件，mobilenet系列，shufflenet系列等
3. 介绍目标检测fasterrcnn
4. bn作用
5. 写一个反转单链表
6. 第二个算法题，给定一个数组和一个数字k，计算所有满足可以整出这个数字k的子集个数。
等5分钟，之后又换了个面试官。二面如下。
1. 自我介绍，说说你觉得最有趣的一个算法吧。然后我就说了我们最近在做的iccv轻量级人脸识别。从流程到改进和结果排名都说了，顺便就提及了各种轻量级网络结构，然后紧接着就让我介绍各种网络，类似于一面，把经典网络和改进以及轻量级网络介绍个遍。
2. 说说目标检测，non-local知道吗,我说细节不太记得了，看了太多关于网络设计的文章，只记得今年有一篇non-local用在了人体姿态。
3. 说说机器学习了解多少，聚类算法有懂吗。我说DBSCAN和kmeans。然后写一下kmeans。
4. 问我还有什么要问我的吗，我说你们是做啥的。接着说结束了，有消息会再通知我。
5. 十分钟后电话打来约了7.18晚9:00的面试。
四。2019.7.18 晚上9：00-9：30 今日头条3面
1. 大规模图像检索怎么提速？我说先针对视频聚类，然后在去和这个待查询图片做对比，看一下哪个簇和他最相关。 知乎， 知乎。
2. 对于视频的匹配，一帧一帧得图像，怎么去匹配？比如说有两个视频，其中一个是抄袭另一个人的，那么这种相似的匹配怎么做？训练集和线上的验证集差异很大，怎么办？或者怎么做迁移？无监督怎么弄？
总结：我全程说不太会。但面试官挺好，说没关系。他说和这次面试结果无关，但是我给你几个建议：可以多去了解一下真实的场景业务。然后问我个人发展规划？对地区选择有没有要求？可以做一些跨领域的东西吗？我说都可以接受等等。最后说hr会在一周之内给我结果。
五。2019.7.22 下午3：00-4：00 作业帮1面（已挂）
一上来面试官就说我们大约1个小时，前45分钟是简历相关，后面是你可以提一些问题。问题都中规中矩。
1. 介绍一下异源图像匹配
2. 介绍一下同源图像匹配和端到端
3. 介绍fasterrcnn中的rpn
4. 介绍人脸识别竞赛
5. 问我C++会不会，我说用的比较少，然后他说做图像C++还是离不开的，另外问我opencv常用哪些接口函数？我也用的不是很多。
中途他说这个匹配和我们做的ocr光学文字识别检测有点不是特别符合，可能有点吃亏。一听这话就明白了。
后面做了两个题，一个是链表翻转，另一个是条件概率。
六。 2019.7.25 晚上9.57
收到头条消息说提前批已结束。正式批开始。等了一周的结果最终还是凉了。
但是8.5有HR告诉我通过了并且给我发了意向书，最终40万-50万
2019.8.9 10：30-11：00 海康威视电面
问了下论文，然后问我C++多态，python迭代器和生成器，爬楼梯算法，我说动态规划或者斐波那契，问我给定一个栈，n个元素，问有多少种进出方式？我说也是动态规划，但是递推式没有给出来。
七。2019.8.16 拼多多一面（学霸批）
下午4点的时候一面面试官（感觉像是只比我大一两届的学长吧。。）加了我微信。然后微信语音（大约45分钟）。
1. poster论文介绍
2. oral论文介绍
3. end-to-end介绍
4. 介绍一下我的方向在电商领域怎么用。以图搜图的数据怎么来（工业界所有都是从头来的），我说可以在网上down数据，然后聚类。后来面试官说也会根据一些商品的文本信息去做这种图文相关搜索（确实是好办法）。
5. 然后这个小哥就说你的方向其实和我们部门挺相关的，挺希望你来的。我？？？然后他就说我介绍一些我们部门吧:
- 自动找样本，做自动化分类
- 以图搜图（小哥所在部门）：全网平台，看他价格是否是比竞品便宜（又说我们有十几亿的数据和平台供你使用。挺想让你加入我们。。）
- 基础技术：特征学习，OCR，detection，segmentation等
- 应用：自动做海报等
- 内容理解：图片，视频，（商品活跃度），什么样的图网友喜欢点开，比较火等
小哥也提到了他们组的leader很强，做的大都是AI落地的东西。 他觉得还是非常不错的，地点上海。
2019.8.25 晚7点-8点 拼多多 2面
输入一个正整数K，输出十进制位数<=K的所有正整数
等了很久了三面，因该是gg了。此时是2019.9.7 下午4点
卧槽。。。2019.9.8 下午4点打来电话说面试。很温柔的小姐姐和我聊了家庭背景、工作考虑以及对拼多多的了解等。说接下来可能需要1-2周的时间来反馈。感觉希望又来了。。。
2019. 9.25 打来电话和我说通过了学霸批面试，将在一到两周发放正式offer。最终50万+
八。 图森 2019.8.21下午5点-5点半 一面（电话面）
写在前面： 图森的一个slam面试官面的我，感觉做research的就是更严谨，他问的东西会更细节。
1. 论文两篇相关。
2. IN和BN的差别，计算的集合不同。
3. 人脸的这些loss权重W和特征H的模值只能norm一个的话应该norm哪一个？为什么？如果把W和H都norm为1的话有什么影响？
4. 如果让你实现动态感受野咋办？可变性卷积。
5. 如果让你加大感受野咋办？我说可以类似googlenet的并行卷积、空洞卷积，他补充了一个ASPP
5. 一个3*3 conv+3*3+dialted=1的conv+3*3+dialted=2的conv的感受野计算？
6. OHEM和Focal loss的不同？我说第一个是前者需要每次把loss排序，然后大的loss反传，后者不必且更加自然。其次后者有一个alpha项可以权衡正负样本的数量差异。
（总之做research的就是不一样，会更细节。）
201.8.25 中午12点左右收到邮件说岗位暂时和你不匹配，已凉。
九。 大华
大华零零散散的电话面试了几次，也做了题，整体感觉蒙蒙的。然后今天（2019.9.7 下午4点）qq视频面试说这是终面，就面10分钟。然后就是主管简单问了两句关于为啥来杭州，个人优点和缺点等。最后开出了很低的价，秒拒。
（9.11号我一天内面试了4家：14所、商汤、海康威视、华为）
十。2019.9.9 商汤
下午2：00-4：00听了阶教的商汤宣讲会，并在会后投递了简历。然后9：10晚上来了面试的短信。让我11号在酒店面试。
9.11 上午11点。商汤。简单聊了聊人脸，发现他们也做了lfr竞赛，然后拿到了第1。。他还说我的想法挺不错，最后问了一个数学问题和一个反转链表。最后又聊了一下工作选择以及商汤工作感受等等。面试体验很轻松。
2019.9.23 商汤二面（微信语音）
论文+编程（非极大值抑制）
python小知识点
几道概率题
2019.9.27 商汤三面（综合面 微信语音）
论文+编程
LFR竞赛，又提到了我们诡异的曲线...
补：2019.8.17 虹软科技
约好上午在**酒店面试。三面。其实当天还在纠结要不要去南京14所的面试，准备买下午的高铁。然后面试完之后发现票已经没了。hr说虹软结果在9月底前出。面试一面是图像变换的计算方法，记得是怎么优化单应矩阵等。接着2面就是讲论文，很常规。3面就是hr面，开放性问题。之后一出酒店准备去14所，发现没票了。
2019.9.26 拿到了虹软寄过来的录用函。20多k x14。委婉的拒绝了。
十一。2019.9.9 搜狗
在8号晚上就来了搜狗的电话，其实刚做完搜狗的笔试题才一天。。应该是简历筛选后的来电。然后约好了在9号下午4：30 **酒店面试。（很奇怪的是又是在**酒店，9号晚上还有14所来学校的宣讲会，然鹅我面完搜狗3面出来已经7点多了。。）搜狗一面讲3篇论文，常规，然后让写一道数组题（无序数组找最长的连续数组）。2面就直接说我们简单聊两句就行。然后聊了一道扑克牌题目：设计一个函数实现一副扑克牌牌打散。就是说如何做使得扑克尽可能地无序的分散。hr面，问了家人，北京，职业规划等等。然后说中秋国庆之后会有消息。11.8号才谈薪资 40万+
十二。南京14所 2019.9.11上午9点半
上午学校附近的酒店简单聊了之后说定在3部，做一些雷达产品。同时认识了一个拿到北京快手offer的哥们在海康实习过。然后下午面试海康的时候就发现二面主管是这个小哥的领导。。
十三。海康威视 2019.9.11 下午2点左右（AI算法研究员）
因为下午3：30还有华为，所以我期望尽可能快点面试我。然后发现运气还不错，一面常规问题，有一道算法题，字符串的编辑距离，二面面试官非常和蔼，题目很常规。因为要去华为，所以我把hr面留到了12号上午。12号上午也很顺利，最终40万+。
十四。华为 2019.9.11下午3.30到了**酒店
人巨多。。。然后我从3.30等到了4.40左右，整个酒店大厅全被华为包了。。一面比较顺利，做的题比较简单就是一个整数的所有因子。二面做的题也比较简单就是给定年月日输出这是当前的第几天，然后注意闰年就行。然后主管面就是一个非常友善的大叔，基本就是聊了聊专业的应用，对深度学习算法的理解等等。
华为就不想说了，太**了，海思16k，秒拒。