計算機視覺面試經歷| 掘金技術徵文

話不多說直接上乾貨吧！

計算機視覺是人工智慧的分支之一

1.知識點和需要掌握的知識

首要明確要找什麼崗位和你能做什麼崗位

1.1國內崗：

圖片影像演算法處理工程師/計算機視覺應用工程師/計算機視覺演算法工程師/視覺軟體開發工程師等

1.2國外崗：

AI Engineer（ALP /vision）/Computer Vision Engineer（ALP /vision）/Self-driving Car Engineer（C++為主）/Image Processing Engineer（OpenCV）/SLAM Engineer（C++）/GPGPU Engineer（CUDA基於C++）

不需要C++職位|：

Data Scientist （python/ r/ matlab）/Deep learning Scientist （隨意）/NLP engineer（python） /Machine Learning Engineer（python /java）

2.知識點

從崗位要求來看 halcon/opencv/c++/qt 佔得比重很大所以這裡會多總結一下

2.1c++

1）準備c++基礎知識和刷題

• （1） Smart pointer ：c++11
  
• （2）STL容器（vector，map（刷題考演算法）。。。）新增刪除排序等 
  
• （3）類：const，static，override，virtual，pure virtual等 
  
• （4）程式碼要規範易梳理 
  

2）刷題： 

• （1）C++必讀（Effective C++）三天內看完主要是為了程式設計風格
  
• （2）YouTuBe： Cppnuts印度老哥（每個小知識點總結成3-5分鐘 可以速刷）
  
• （3）LeetCode：ez and some medium 最好是能跟著現成的演算法課刷題/最少要刷300題（300題是一個坎）（刷題要有效率）
  

2.2必要的影像知識

• 1）特徵點（什麼是特徵什麼是特徵點）： 
  
• Harris角點檢測/SIFT/SURF/ORB ；
  
• 2）看看面試題 ；
  
• 3） 描述子和匹配，FLANN演算法；
  
•  4）相機模型： 相機內參，外參 相機標定 （機器人導航等不用知道太深） 基本大塊概念；
  
• 5） 影像配準/運動檢測/光流演算法 ；
  

2.3OpenCV

• 1）Mat基本操作遍歷必須會
  
• 2）使用OpenCV實現halcon裡面的功能，根據演算法進行推演，可以基於自己的
  
• code去實現功能
  

2.4深度學習知識積累

• 1）至少要會一種框架 Caffe，Tensorflow，Pytorch，MXNet 等
  
• 2）推薦Tensorflow+Keras 
  
• 3）至少要有一次kaggle專案經歷
  
• 4）有名次一個就夠了 沒有名次多寫幾個專案
  
• 5）Dog and Cats 獲獎感言 （也可以去看一下歷屆冠軍的獲獎感言）
  
• 6）關於model必須要能夠迅速迅速說出優點，一句話讓面試官知道你是瞭解這個model GoogleNet V12345/VGG/ResNet/MobileNet/AlexNet等
  

2. 簡歷製作

2.1預期你要準備的簡歷種類

• 1） 投向 開發崗，重點突出有專案經歷和經驗；結合專案描述出自己的技術原理技能基礎紮實
  
• 2）  測試崗位方向，瞭解流程，熟悉常見的問題及解決思路，熟悉基本的測試方法測試原理測試框架，善於溝通，結果導向
  

2.2 篩選公司

2） 這一批裡面再精簡出來前60% 

3）  這60% 按天分批次投遞，接到面試電話後 記錄好場次安排自己的出行計劃

4）  等待面試到來 

5 ）談時期間的薪資補助待遇和公司預期的要求，考核方式

2.3製作簡歷

1）在校經歷：

 自己做過什麼專案，完成過什麼功能，實習經歷等

2）工作內容 ：

其中自己核心參與哪個模組的研發，獨立負責哪一個模組，負責哪些內容：最初的需求溝通、設計。研發，測試 上線應用。參與了哪些模組的討論，貢獻了哪些想法並被採用 

3）自己核心負責的模組：

重點突出自己的核心技術技能，這些是應用到這個模組的開發上的，哪些是突出創新的點。

2.4入職公司

1）找3-5個自己想去的公司，並且列出各個top3自己想去的崗位 

2）這些其中之一給offer了，並且都優於自己預定的底線的話 

3）就安心的選擇這個開始穩定下來了

3.面試技巧

之後想到了什麼再補充現階段就是這樣的，希望能幫到你。