招聘告一段落，目标方向是CV/多模态算法工程师，也拿到了若干大厂的SSP，简单记录下面试过程中的知识点供参考和存档。（顺便积点德）

方向包括面试技巧、数字图像处理知识点，leetcode题解记录，以及CV/多模态相关的知识点。

没写不代表不重要！ 只是记录了我自己遇到的问题，且不成体系。适合用于查漏补缺。

勘误请发issue。

面试技巧

• 反问
• 谈薪
• 面试问题
• 更多面经

数字图像处理

• 图像压缩
  • 压缩步骤
  • 霍夫曼量化
  • 其他压缩
• 图像增强
  • 直方图匹配
  • 微分
• 图像校正
  • 霍夫检测
    • 直线检测
    • 圆检测
  • 角点检测（FAST, SIFT)
  • 校正
  • HOG特征提取
  • 开闭操作
  • 图像拼接

leetcode

• 题
• Tips
  • 图论
    • 并查集：
    • DIJKSTRA算法
    • 遍历图
    • 课程表
  • 排序
    • 归并排序
    • 堆排序
    • 快速排序 / 快速选择
  • 树，堆，链表
    • 层序遍历恢复完全二叉树
    • 二叉搜索树
    • 二叉堆
    • 双向带头链表
    • 二叉树遍历(非递归)
    • others
    • atoi,有效数字：有限状态机
• python
  • GIL
  • 可变/不可变数据类型
  • try-except-finally
  • class内的方法
  • 数组

CV/多模态

• 参数初始化
• 各种layer
  • 手推梯度
  • 感受野
  • 上采样
  • FLOPs(浮点运算数)和计算量
  • 激活函数
  • SE Layer
  • 一些工程问题
• 图像数据的归一化
• 损失函数
  • softmax实现
  • softmax变体
  • focal loss
  • label smoothing
  • DiceLoss
  • 对loss的正则约束
  • 余弦距离-欧式距离
• 优化器
• backbone
  • mobilenet
  • DenseNet
  • vision transoformer
  • make large conv great again
    • 重参数
    • Transformer 设计经验
    • sth else
• 指标
• 杂项