机器视觉面试题

1. 怎么样才能踏入机器视觉这个行业

学习机器视觉专业，就从事这份工作。

2. 机器视觉工资怎么样，值得去培训吗

任何工作工资都是根据你创造的价值来衡量，有拿6~7K，有拿1万2~5的，也有2万的。回

整个机器视觉的行业前景来说是可答以的，如果你想学，就认真思考一下，只是想拿那点固定工资就可以还是准备在这个行业持续发展。

要说培训，培训肯定学起来比较快，学的也专业，有什么不懂的可以问老师，还可以结交一帮优秀的师兄弟。

市场上培训机构太多了，水平参差不齐，最好去实地看一下，多选几家做个对比。

别的不清楚，也不诋毁谁，我是18年在联为智能教育学的机器视觉，自我感觉还行，至少还是真材实料，老师也负责，耐心指导。全日制，三个月。不得不提的是还有个篮球场，可以跟老师打篮球。整体说还可以。有兴趣的朋友可以去实地看一下。

3. 计算机视觉算法工程师笔试主要什么内容

都不错的。你可以看看现在的川菜和西点的。现在学出来非常有前途的。你学了绝对不会后悔的。

4. 深度学习（视觉）面试中常问的知识点有哪些

• 一些基础算法题。包含但不仅限于大学里面ACM-ICPC竞赛中的数论、图论、数据结构、动态规划、几何数学等。不过鉴于很多面试官不是选手出身，所以你被问到的很可能是“Google面试题”、“Facebook面试题”、“国内某BATM面试题”之类的算法题，你可以以这些为关键字上网搜搜看，或者上LeetCode之类的刷题网站（ps:我没有用过）刷刷题找找感觉。

• 情景题。面试官可能会给你出一个情景题“在XXX情况下（此处省略100字），你有什么比较好的方案”。比如说你面试的是搜索引擎，面试官就和可能和你聊一些搜索引擎的问题；比如你面试的是在线广告竞价，他可能就会和你聊一聊一些小网站里面的小广告；又或者你去面试游戏，可能会被问怎么解决当摄像头跑到墙后面时候的问题。你这里是深度学习，可能也会被问到以后这方面的情景题吧，你要准备一下。不过其实你回答不出来也没有很大问题（如果你是校招或者刚刚转行想做这个），这方面主要考考你的逻辑思维和口头表达能力。

• 专业知识。深度学习这方面的专业知识。具体看公司要求了。如果他是想要找一些底子好的苗子自己培养，你这块懂不懂也没有太大关系。不过这是一个现实的社会，基本上都是要你在深度学习（视觉）方面的能力达到他们的需求的。而且我要是刚刚把你培养出来你就跳槽了那公司不就亏大了，所以现在招工基本上都要招能马上上手的。

• 聊聊梦想。其实你在去面试之前，HR就可能做好了背景调查，所以你可能已经是他们想要的人了。这个时候面试官可能忽略上述条件直接和你聊生活聊理想了。这个时候要切记工资是否达到了你的要求，将来是否有长足的发展，因为如果饭都吃不饱，还谈个什么理想！不过也有可能是在测试你的沟通能力。

5. ai面试官一般考什么

通过内核功能，如RBF。如果它具有足够高的维度，则我们总是有足够的能力适合训练集，但是测试集的泛化通常不是很好。非常一般的特征映射通常仅基于局部平滑性原理，并且没有编码足够的先验信息来解决高级问题。

另一种选择是手动设计。在进行深度学习之前，此方法需要为每个任务花费数十年的精力。从业者擅长于特定领域（例如语音识别或计算机视觉）。而且很难在不同领域之间转移。深度学习方法是学习此函数φ（x）。

例如

1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？

2、你是怎么理解偏差方差的平衡的？

3、给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间，但你的机器内存有限。你会怎么做？

4、全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量减少。这是否意味着海盗的数量减少引起气候变化？

5、给你一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？

6、你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰。那么，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么？

(5)机器视觉面试题扩展阅读

深度学习本身就属于机器学习的一个子类，他的灵感来源于人类的大脑工作方式，深度的利用神经网络来解决特征表达的一种学习过程，深度神经网络的本身并非是一个全新的概念，他可以理解为一个里面包含多个神经网络结构，为了能够更好的提高神经网络达到的效果，人们对于神经元的连接方式以及他的激活函数都做出了调整，其目的就是建立，模拟人脑的分析学习神经网络。

召回被称为真正的正面率，他所指的就是你的模型生命的阳性数与整个数据中可用的阳性数量的一个比较。精度，或者正预测值，给予预测，他是模型声称的准确阳性数量的测量值，与模型实际声明想相比较。

6. 计算机视觉算法工程师笔试主要什么内容

所谓的算法，无非就是找漏洞，尽量减少一些人利用这些漏洞打破不正当的竞争。 现在的算法很成熟了，不需要去开发新的东西。

7. 计算机视觉，怎样才能面试成功CV方向的职位

没有你想得那么复杂。面试其实归根结底制胜决定性因素还是你面试的专工作是你可以胜任的（属你具备该行业的知识或者拥有该行业的经验）。其余的都是次要因素。

至于外在给面试官展示的，已不能一概而论。因为有的工作给你面试的人是人事部/劳资部的人，他们也许注重一些诸如，言谈举止、衣着、语言表达能力、你的学历证明什么的，这些只需要你了解面试的一些礼仪规范即可：衣着要干净整洁且要注意符合自己的身份及所应聘职位特征；仪容上，男士要把胡须剃浄，女士可以化些淡妆；说话不要抢话，面试官讲完了你再讲且回答问题时少些口头语、家乡话；讲话也不要愤青、愤世嫉俗；看人眼神不要游离但也不要死盯对方；坐姿上，不要跷二郎腿或大分腿；双手递接物品；面试官让你发问时，不要一上来就问待遇，可以先问下诸如公司的劳动纪律和有什么特殊的规定一类；
如果面试的是你所应聘岗位的主管，那难免会涉及专业问题，那就要考验你知识扎实与否了，不要紧张，不知道就是不知道不要胡编答案；毕竟刚出校门，人家也不会刁难你的。
整体上的要求其实就两个字：自然！也就是不用做作，刚毕业没社会经验，公司的人应该考虑的这一点，所以装成熟倒显得不好了，

8. 面试机械视觉技术员别人都会问些什么问题

其实，不管是什么样的面试形，问的问题都差不多，万变不离其宗，都有规律可寻。其实对所有的面试官而言，只有一个目的：在最短的时间里了解到你最多的信息。想高效率的准备面试，先从这七个大方面着手吧！
一、基本情况
1、请用最简洁的语言描述您从前的工作经历和工作成果。
二、专业背景
您认为此工作岗位应当具备哪些素质？
三、工作模式
您平时习惯于单独工作还是团队工作？
四、价值取向
您对原来的单位和上司的看法如何？
五、资质特性
您如何描述自己的个性？
六、薪资待遇
是否方便告诉我您目前的待遇是多少？
七、背景调查
您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？
95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。以上信息直接参考楚湘人才网面试宝典篇之化繁为简，把HR的上百道问题汇总成七大类和面试常问经典问题。更多更全面的面试资讯 面试技巧 面试问题请登陆楚湘人才网或关注微信公众平台：楚湘人才网

9. 机器视觉面试的自我介绍怎么介绍比较好

注意一下五个方面：
一、讲究态度
态度一定要自然、友善、亲切、随和。应镇定自信、落落大方、彬彬有礼。既不能委委懦懦，又不能虚张声势，轻浮夸张。表示自己渴望认识对方的真诚情感。任何人都以被他人重视为荣幸，如果你态度热忱，对方也会热忱。语气要自然，语速要正常，语音要清晰。自我介绍的注意事项要记住在自我介绍时镇定自若，潇洒大方，有助给人以好感；相反，如果你流露出畏怯和紧张，结结巴巴，目光不定，面红耳赤，手忙脚乱，则会为他人所轻视，彼此间的沟通便有了阻隔。

二、注意时机
要抓住时机，在适当的场合进行自我介绍，对方有空闲，而且情绪较好，又有兴趣时，这样就不会打扰对方。

三、注意时间
自我介绍时还要简洁，言简意赅尽可能地节省时间，以半分钟左右为佳。不宜超过一分钟，而且愈短愈好。话说得多了，不仅显得罗嗦，而且交往对象也未必记得住。为了节省时间，作自我介绍时，还可利用名片、介绍信加以辅助。

四、注意方法
进行自我介绍，应先向对方点头致意，得到回应后再向对方介绍自己。如果有介绍人在场，自我介绍则被视为不礼貌的。应善于用眼神表达自己的友善，表达关心以及沟通的渴望。如果你想认识某人，最好预先获得一些有关他的资料或情况，诸如性格、特长及兴趣爱好。这样在自我介绍后，便很容易融洽交谈。在获得对方的姓名之后，不妨口头加重语气重复一次，因为每个人最乐意听到自己的名字。

五、注意内容
自我介绍的内容包括3项基本要素：本人的姓名、供职的单位以及具体部门、担任的职务和所从事的具体工作。这3项要素，在自我介绍时，应一气连续报出，这样既有助于给人以完整的印象，又可以节省时间，不说废话。要真实诚恳，实事求是，不可自吹自擂，夸大其辞。