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首先非常感谢牛客网这个平台，从这里获取了很多消息，也看了很多同学的面试经验，收获很大，因此也把我的面试经历写出来，和大家讨论，一起进步。（问题的答案不一定正确，有兴趣的可以网上搜一下，文笔不好，大家见谅，为流水式记录。。。）
内推渠道 : 牛客网（实习）
面试
（某天下午接到hr电话，问什么时候方便，然后定在了第二天下午4点面试。比起被阿里鸽子一个多星期要好的多。。。)
第二天3:30从学校出发，以为来得及，就三站路，结果等公交等了十分钟。。。到公司已经快4点了，所以告诫去面试的朋友一定要赶早，毕竟迟到了给人的印象很不好。而且心里也比较着急，影响发挥。
一面：
首先是一个hr姐姐接待，然后给我带到了一个类似讨论区的地方，给我倒了水，让我等会，她去叫面试官。等待期间，我大概环顾了下公司，还不错，有跑步机，桌上足球啥的，然后不一会面试官来了，拿着我的简历。
首先让我做了个自我介绍，我就按照学校、项目、自己擅长的技术、自己的性格这个思路简单介绍了下，然后面试官让我详细说说项目，我说做了H264解码，然后进行人脸检测、然后追踪最后识别，我主要负责H264解码和人脸追踪这块以及把整个模块合起来。
面试官问：H264解码怎么搞的。
我说用的是cuvid的硬解，然后输入是实时的视频流，输入用ffmpeg封装了下。
面试官说：我们最近也在做视频解码，不过用的是XXX，问我听过没，我说没（所以也没记住到底说了啥。。）
然后又问了一堆项目相关的问题，这里就不展开了。
问完项目，我以为还会问点基础啥的，结果面试官微笑的看着我，说：你有什么想问我的。我就有点着急了，应为感觉没问别的，感觉不妙。
我说如果有幸能来实习，我大概会做什么呢，然后他说可以做一些和你做过的项目相关的事情，比如视频、图片的处理等等（最后确定我的mentor就是他。。）。我说那还不错哈，然后面试官又问还有什么想问他的，我说那下面还有面试吗，他说我过去一下，你等会。于是起身走了。。。
二面：
大概等了7，8分钟吧，在等待期间观望了下工作区，发现有的电脑是悬空的（大概这个意思），感觉还挺有意思。然后一位略带婴儿肥的面试官拿着简历、纸、笔过来了。我估计可能会问些计算机基础以及算法了。
面试官：看你简历上写熟悉CUDA，你能具体讲讲吗。
我：写过图片的resize,padding,卷积，提取hog特征等的gpu代码（kernel函数），效果还不错。
面试官问：具体说说怎么做到提升速度的。
我：把处理安排到gpu的每个thread上。
面试官：那看来你就相当于简单的利用了gpu的多核的特性？
我一听感觉面试官不是很满意，于是扯了扯：还用了share_memory,const_memory等来提升速度，用了原子操作等来保证安全性。
面试官：你能讲讲使用shared memory为什么快吗？
我：在某些应用场景下会快，一来和使用场景有关，讲了下哪些场景用这个会好一些，二来可能是硬件方面的原因吧，硬件原理方面的我也不清楚。
然后面试官从内存的金字塔结构，以及gpu的一些特性给我展开讲了很多，这个面试官感觉是gpu方面的行家，人非常好，感觉给我做了个讲座。。。
然后面试官问：你知道warp这个概念吗？
我说知道，就是gpu底层同时执行的指令数量，现在一般是32.所以在写内核函数的时候，thread的数目最好是32的倍数。其他的不太清楚。
面试官好像点了点头，又给我balabala做了一次讲座。。。。
面试官问：假如要申请一大片空间，一次性申请这么大的，和分多次申请很多小的，但总数一样，哪个快，为什么。
我：在做项目的时候遇到过这种情况，前者会快很多，然后说了原因（答得不太标准，就不误导大家了）
面试官：其实cpu和gpu在这方面是一样的，
都会维护一个表什么的，记不太清楚了。
面试官：怎么看gpu使用情况。我：nvidia-smi(我用的是nvidia的卡)。
记得的大概就这些，然后面试官说，来写代码吧。然后给了个函数原型，反转字符串。比如abcd，变为dcba，内存、时间方面最好比较好。
我一看，感觉非常简单，但又觉得有坑，想了想，可能就是看看会不会写代码吧，然后我的做法是先计算长度，然后最后一个和第一个互换这样的，交换用的是异或。然后把一些边界等处理了下。
面试官简单看了下，然后说：你有什么想问我的（感觉面试都是这个套路），我说你评价下我吧。面试官说：作为一个研究生，深度还有待加强，不过我这里你通过了。
三面：
等了十分钟左右，一位高高瘦瘦的面试官走了过来，这个面试官比起前面两个严肃多了，搞的我有点紧张。。
首先对着简历问问题，这里就不展开了，然后问知道大小端吗？
我：知道，数据的低位存在低地址，高位存高地址，这是小端模式，大端是反的。然后说了linux下可以通过系统调用看机器是什么模式，以及自己可以写程序，用指针判断是什么模式（写了下代码）。
面试官：操作系统页式管理，讲讲。
我：查找页表项，看这页在不在内存，不在的话，产生缺页中断，然后看有没有多余的位置，没有的话要把以前的页面调出去，具体怎么调油LRU、时钟算法等。
面试官：奇数个数，只有一个出现了一次，其余都出现了偶数次，找出这个只出现一次的数。
我一听，刚好做过，一激动，他还没说完我就说：全部异或一遍。
面试官：是不是做过？我才发现自己太蠢了，应该故作思考的，然后就说也不能这么说吧，我自己对位操作做了个总结（把面试官往自己熟悉的方面引导，也是看别人的面经学的）。
面试官：讲讲你总结的，然后我就展开聊了会。
面试官：一个不重复的字符串，还有一个通过这个字符串通过各种交换的字符串，求最小交换次数。我：把源字符串看成1到n的数字，然后逐个处理（讲不清，有兴趣的可以搜一下标准做法）。
然后又问知道什么图像处理的方法，以及HMM和AdaBoost（简历提到），深度学习相关的一些。
最后问对人脸识别有什么看法，我说人脸具有稳定的结构，比如额头－眼睛－鼻子－嘴巴，所以比起其他东西要好识别，以及应用意义比较大。
然后又是既定流程：你有什么想问我的。最后面试官说你等下我去找下人事，然后我就觉得应该没问题了
hr
最后和hr姐姐（应该是一样年纪，通过交流知道也是实习的，还在北大读书。。orz）谈了下薪资、mentor、所属的组，以及什么时候入职。
最后部门是智能安防，算法实习生的offer。
总结：
一面项目，二面gpu相关，三面计算机基础、算法。简历上的每一个问题都要自己非常熟悉以及能过扩展的去说。（好像有人在经验贴里说过），尽量往自己熟悉的地方去引导。。。。
面试还是要看缘分吧，然后多看看别人的面试经验，对每一个问题都自己去搜一下，以及扩展一下，我也在牛客网看了量的经验贴（再次感谢）。这种临时抱佛脚效果还是很大的。
最后还是要说文笔不好大家见谅哈，希望大家都能找到自己满意的offer！
转载自：https://www.nowcoder.com/discuss/23418 |
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发表于 2018-9-14 08:32:50
