本人雙非渣碩，現將秋招部分公司的筆試題小結，貢獻給每一位需要的人。
1、公司：聯詠電子 崗位：AI算法（線下筆試）
（1）特徵提取的原則？簡述幾個特徵提取方式及其描述子
（2）欠擬合和過擬合，出現的原因？解決方法？
（3）優化算法有哪些？優缺點？
（4）利用所學知識設計算法，識別一個人的性別和年齡。
（5）設計算法，實現在不停車的情況下根據不同的車型收取停車費。
（6）3個C語言題（2個寫運行結果，一個編函數，很簡單）
（7）C語言編程，實現非極大值抑制
（8）公式推導，實現Softmax損失函數求導
2、公司：美林數據 崗位：數據分析工程師（偏向男生）
上市公司，筆試在宣講會結束後進行，難度不大，監考嚴格，報錄比低。現將筆試題做簡要記錄：
（1）貝葉斯概率，全概率公式
（2）分類、聚類、關聯規則、綜合評價和迴歸的基本概念
（3）聚類的相似度衡量，有計算餘弦距離、曼哈頓距離
（4）過擬合、欠擬合出現的原因和解決方法（出現N次）
3、公司：上海聯影醫療 算法崗位（內推免筆試）
直接講簡歷上自己熟悉的項目，如果面試官比較感興趣，會直接問。問到了爲什麼使用交叉熵？公式是什麼樣的？
網絡更新參數的方式和過程？
卷積層、池化層、全連接層的具體操作和區別。
編寫函數計算圖像的灰度直方圖，語言不限。
後面的忘記了，想到了再更新。。
4、公司：紫光展銳 算法崗（線上筆試）
1、描述語音信號處理的一種算法原理及過程
2、相機拍照，圖像經歷了什麼圖像處理算法
3、Python定義函數，要求返回一個複數的模
4、概率題
5、判斷：
（1）在其他參數固定的情況下，採用更大的光圈拍照，景深越小？（正確）
（2）RNN比CNN更適合特徵提取？（錯誤）
（3）聲紋識別關注說話人的內容識別的正確性？（錯誤，判斷說話人的身份）
6、語言信號中語譜圖的分析
7、過擬合、欠擬合問題（遇見N次了）
5、公司：中科星圖 算法崗
（1）常見的語義分割模型的區別和聯繫
（2）訓練過程中，loss出現斷崖式下降的原因
（3）BN、Dropout的原理和作用
（4）數據擴增的方式
（5）常見的目標檢測網絡和區別與聯繫
（6）推導貝葉斯公式
（7）計算經過幾次卷積、空洞卷積、池化之後特徵圖的大小；反向計算感受野
（8）公式推導網絡反向傳播過程