C++视觉算法工程师

C视觉算法工程师的面试主要包括笔试和面试两个环节。笔试部分包括单选和编程题目，单选题主要考察机器学习算法的概念，而编程题的难度相对较简单，类似于LeetCode中等难度的题目。在编程题中，常见的数据量是10^6到10^7级别的，使用nlogn的算法也能通过。

面试部分一般会进行两轮，一面和二面。一面主要是聊项目，特别是图像与点云的目标检测方面的内容，还会问一些相关论文等。面试官在弄清楚你的项目后，可能会询问你对一些前沿技术的理解，比如近两年比较有影响力的论文。此外，一面还会让你用在线编译器写一个kmeans算法。

二面的内容会更加深入，先问项目然后再问知识点。知识点方面主要包括Python的语法和用法，以及机器学习和深度学习中的一些常见概念，如经典网络、卷积、残差、过拟合、欠拟合、BN、评价标准、特征融合、注意力等等。此外，二面也会有一道简单的编程题。

对于C视觉算法工程师岗位的面试，重点在于项目经验和对相关技术的理解和掌握。另外，面试官在面试结束后可能会给出建议和评价，可以借此了解项目要讲什么以及未来需要加强的方向。

相关问题

那怎么成为工业2D视觉算法工程师

成为工业2D视觉算法工程师需要具备一定的技术和经验，以下是一些建议：

1. 学习相关技术：了解数学、物理、计算机视觉、图像处理等相关技术，并深入学习2D视觉算法的理论和实践。

2. 熟练掌握编程语言：掌握至少一种编程语言，如Python、C++等，并学习相应的开发工具和库，如OpenCV等。

3. 实践项目经验：通过实践项目经验，熟悉2D视觉算法的开发流程和方法，并掌握项目管理和团队协作的技能。

4. 持续学习：跟踪2D视觉算法领域的最新技术和发展趋势，积极参与相关的论坛和社群，了解行业最新需求和解决方案。

5. 沟通能力：因为2D视觉算法开发需要和其他部门进行协作，所以需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。

最后，建议你可以参加相关的培训课程和实习项目，积累相关经验和技能，提高自己的竞争力。

机器视觉算法工程师需要会哪些技能

1. 图像处理：了解图像处理的基本概念和常用方法，如灰度化、二值化、滤波、边缘检测、形态学等。

2. 模式识别：掌握常用的模式识别方法，如特征提取、分类、聚类、回归等。

3. 机器学习：了解机器学习的基本概念和常用算法，如决策树、支持向量机、神经网络、深度学习等。

4. 计算机视觉：了解计算机视觉的基本概念和常用技术，如目标检测、图像分割、图像配准、三维重建等。

5. 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C++等，并能够运用编程工具进行开发和测试。

6. 算法设计与优化：能够设计和优化算法，以提高算法的效率和精度。

7. 数学基础：掌握线性代数、概率论、数理统计等数学基础知识，能够运用数学方法解决实际问题。

8. 数据结构与算法：掌握基本的数据结构和算法，如排序、查找、哈希表等。

9. 实践经验：具备一定的实践经验，能够独立完成项目开发和测试，并具备解决实际问题的能力。

10. 沟通协作能力：具备良好的沟通和协作能力，能够与团队成员、客户进行有效的沟通和协作。