在IT行业中，图像和视觉算法工程师是至关重要的角色，他们负责设计、开发和优化用于处理图像数据的算法，广泛应用于人工智能、机器学习、自动驾驶、无人机技术、医疗影像分析、人脸识别等多个领域。本篇将深入探讨各大厂对于图像、视觉算法工程师的面试重点，包括但不限于百度、腾讯、字节跳动、美团、阿里巴巴、拼多多、旷视科技、海康威视、小米和华为等知名公司。 我们来看算法这个核心标签。在图像和视觉算法中，基础的算法知识包括数字图像处理、计算机视觉、机器学习和深度学习。面试官可能会询问应聘者对傅里叶变换、拉普拉斯算子、霍夫变换、边缘检测、图像分割、特征匹配等经典图像处理技术的理解。此外，对于计算机视觉，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）以及生成对抗网络（GAN）等深度学习模型也是重点。 在百度这样的互联网巨头，面试可能会涉及搜索引擎图片检索的优化，要求候选人掌握特征提取、相似度计算以及大规模数据处理的能力。腾讯则可能关注在游戏或社交应用中的图像特效和识别技术，如实时美颜、物体识别等。字节跳动的面试可能更偏向于短视频内容理解和推荐系统，需要理解视频帧序列分析和内容理解。 美团作为生活服务类平台，图像与视觉技术可能应用于无人配送、餐厅环境识别等领域，面试可能会涉及到目标检测、场景理解等技术。阿里巴巴在电商领域有着广泛应用，如商品图片质量评估、智能客服的图像识别等，面试会关注候选人在实际业务场景中的解决方案。 拼多多则可能关注在农业、零售等领域的图像识别应用，如农产品质量检测、商品瑕疵识别等，需要候选人对迁移学习和强化学习有一定的了解。旷视科技和海康威视作为安防领域的领先企业，会更加重视人脸识别、行为分析等技术，面试中可能涉及多模态学习和无监督学习。 小米和华为在智能手机和IoT设备方面有广泛需求，面试可能会测试候选人在相机优化、AR/VR、物联网设备视觉交互等方面的知识，如SLAM（同时定位与建图）技术。 成为一位成功的图像、视觉算法工程师不仅需要扎实的理论基础，还需要对具体业务场景有深入理解，并具备解决实际问题的能力。各大厂的面试题目虽各有侧重点，但都旨在考察候选人的算法实现能力、问题解决技巧以及对新技术的敏感度。在准备面试时，除了熟练掌握基础知识，还要关注行业动态，了解最新的研究成果和技术趋势。

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leetcode中文版 计算机视觉算法工程师面试中手撕代码的算法题总结 微软、商汤、旷视、头条、阿里、腾讯、百度、海康威视、第四范式算法岗，其他公司和岗位的不在此之列。 开始先大概整理，后面会分类 数据结构类 算法类 1.x的n次方(头条) 2.链表排序（头条） 3.螺旋打印二维数组（头条） 4.删除字符(第四范式) abcdabcd 4 bcdabcd bcdbcd cdbcd cdcd 5.螺旋三角形(第四范式) 5 1 2 12 3 13 11 4 14 15 10 5 6 7 8 9 6.二叉树的深度 7.排序 快排，归并，堆排序 8.二叉树路径和为某一值的路径 9.数组中只出现一次的数字 10.链表中倒数第k个结点 11.判断链表对称/链表回文 12.链表反转 13.数组中的逆序对 14.跳台阶 15.算法：连续子数组的最大和 16.算法：最长不重复子串 典型题.求一个数组中只包含0,1使得其中0,1个数相等的最大子数组 17.给定一个数组A，求max(Ai - Aj)。其中 i < j 。 18.扎气球

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顺丰科技2019 秋招视觉算法工程师笔试客观题合集