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如果你正在准备计算机视觉算法岗的实习生招聘，网易2018年这套笔试题绝对是一个值得反复研究的样本。它不像很多公司只盯着深度学习八股问，而是把机器学习基础、传统CV算法、数据结构编程题和深度学习模型细节全部揉在一张卷子里，覆盖面非常宽。我当年做这套题的时候，最大的感受就是：想靠临时抱佛脚去蒙，基本没戏，每一道题都在逼着你把基本功打扎实。这篇帖子我就把这套题的考点拆开揉碎讲一遍，顺便聊聊我的备考思路和踩过的坑，给准备走计算机视觉算法方向的学弟学妹们一个参考。

1. 网易2018CV算法实习生笔试概况与考察重点

1.1 笔试形式与时间分配

网易那会儿的实习生笔试基本都是线上笔试，计算机视觉算法岗一般安排两个小时左右，题型大致分成三类：选择题、编程题和问答题。选择题多半是单选加多选混着出，问答题主要考深度学习概念和CV方向的理解，编程题则是传统的在线评测模式，需要在牛客网或者其他笔试平台上直接写代码提交。

我当时拿到卷子的第一反应是题量不小，尤其是选择题，涉及的知识点跨度很大。从概率论里的贝叶斯公式，到线性代数里的矩阵特征值，再到机器学习里的SVM对偶问题，全都可能出现。如果前面选择题犹豫太久，后面编程题的时间就会非常紧张。所以我的建议是：选择题平均每题不要超过一分半，遇到完全没思路的先标记跳过，别在一道题上死磕。编程题反而是最好拿分的部分，因为题目类型相对固定，提前把常见数据结构练熟，至少能写出一道半。

1.2 知识模块的占比与你该怎么分配精力

从这套题考察的内容来看，知识模块大约可以分成四个板块：计算机视觉基础、机器学习基础、深度学习基础、数据结构和算法。别小看数据结构，虽然岗位名字里写的是“计算机视觉算法实习生”，但笔试中的编程题难度一点不比通用开发岗低。

我根据考后回忆整理了一个大概的权重表：

这个结构其实很能说明问题：深度学习固然是核心，但绝不是全部。网易这种老牌互联网公司招实习生比较看重底子，他们宁可选一个基础扎实、能快速上手的同学，也不愿意选一个只知道调库而对原理一知半解的人。所以如果你现在才开始准备，一定不要只刷深度学习面试题，传统算法和数据结构才是笔试的拉分项。

2. 深度学习基础考点详解：从卷积到反向传播

2.1 卷积神经网络必考概念：尺寸公式与参数量

深度学习部分的问答题和选择题里，卷积神经网络的细节是绝对主力。最基础也最常被问到的，就是卷积输出尺寸的计算。题目往往会给一个输入尺寸、卷积核大小、步长和padding，然后让你算输出feature map的尺寸。

计算公式是：

[ out = \lfloor \frac{in - kernel + 2 \times padding}{stride} \rfloor + 1 ]

举个例子，输入是32×32×3的图像，用5×5的卷积核，stride=1，padding=0，那么输出空间尺寸就是：

[ \frac{32 - 5}{1} + 1 = 28 ]

如果这个卷积层有6个卷积核，那么输出就是28×28×6。同样的逻辑也适用于池化层，只不过池化层通常不改变通道数。

有时候题目还会追问参数量。对于5×5×3的卷积核，每个卷积核的参数量是5×5×3=75，加上一个偏置就是76，6个卷积核总共就有456个参数。这个计算思路一定要非常熟练，因为到了后面的问答题，面试官可能会让你手推一个具体网络的参数量。

2.2 反向传播与梯度消失：为什么ReLU和残差是标配

反向传播是笔试中躲不开的考点。选择题里可能会给一个简单的计算图，让你求某个中间变量的梯度；问答题里则可能直接问“ReLU为什么能缓解梯度消失”。要回答好这类题目，光背结论是不够的，得理解链式求导的机制。

反向传播的本质就是链式法则的反复套用。如果网络比较深，梯度需要从输出层一路乘回输入层，这时候如果每层使用的激活函数导数值都小于1，连乘的结果就会指数级衰减，这就是梯度消失。相比之下，ReLU在输入大于0时导数为1，连乘时梯度衰减就会慢很多。而ResNet的残差连接，本质上是给梯度提供了一条“高速公路”，让梯度可以直接从后面的层传到前面的层，所以即使网络做到几十层甚至上百层也不容易出问题。

这类题目如果只看结论很快就能背下来，但真正到了笔试题里，可能会换一个形式，比如让你比较Sigmoid和ReLU的导数曲线，或者给一个具体网络计算某一层的梯度。所以我的建议是，把CS231n里的反向传播那一章认真过一遍，手推几个示例，再配合一些常见的梯度消失/爆炸解决方案做对比记忆。

2.3 训练技巧与浮点数精度：FP32、FP16和混合精度

网易这套题里有一类比较“现代”的考点，就是模型训练时的数值精度问题。虽然网上关于FP32、FP16、BF16、TF32的大规模讨论是深度学习部署火起来之后才开始的，但笔试面试中对数值范围的考察早就存在了。选择题可能会问：训练时用FP16相比FP32有什么风险？答案通常是：FP16表示范围小、精度低，容易出现梯度下溢和损失不收敛的问题。

这里可以扩展一下实际选择逻辑：模型推理时用FP16常常能带来近一倍的加速和显存减半，但训练时如果直接用FP16，很多较小的梯度会被“吃掉”。所以后来才有了混合精度训练，即用FP16做前向和反向计算，同时用FP32保存一份主权重，用损失缩放把过小的梯度放大到FP16能表示的范围。这个思路在2018年还不算行业标配，但你在准备笔试时如果能把原理讲清楚，绝对是个加分项。

对于实习生来说，理解这个点的意义不只是应付笔试，更是为了之后在真实项目里做模型部署时少踩坑。面试官可能不会直接问FP32和FP16的编码细节，但会问“为什么我的模型用半精度推理结果不对”，这时候如果你能解释清楚动态范围和舍入误差，就很容易展现出真正的工程素养。

3. 计算机视觉经典算法考点详解

3.1 图像处理与特征提取：从滤波到HOG/SIFT

计算机视觉基础这一块，传统图像处理算法在笔试题中占比不低。选择题经常给一张图，让你判断经过某种滤波器之后的效果，或者直接问Sobel算子、高斯滤波、中值滤波各自的作用。Sobel算子主要用于边缘检测，高斯滤波用于去噪，中值滤波对椒盐噪声特别有效，这些都属于基础中的基础。

还有一种常考题型是特征描述子，HOG和SIFT。HOG特征的核心思想是对图像局部区域的梯度方向做统计直方图，它在行人检测中非常经典；SIFT则通过尺度空间极值点检测来提取对缩放、旋转有鲁棒性的关键点。笔试一般不会让你手写SIFT，但可能会问“SIFT和HOG的区别是什么”，或者“为什么SIFT特征具有尺度不变性”。这种问题需要用几句话把原理讲清楚，比如SIFT在构建高斯金字塔时对不同尺度空间都做了极值检测，所以能匹配不同尺度下的同一物体。

我备考时曾以为这些传统算法已经被深度学习取代了，结果证明这是一个大误区。网易这套题里传统CV的考点依然不少，而且很多时候是和深度学习方法结合着考，比如让你比较Harris角点检测和CNN特征提取的异同。如果你完全没看过传统CV的内容，做题时会非常吃亏。

3.2 目标检测与图像分类：IOU、NMS和经典网络

目标检测是计算机视觉方向的绝对核心，笔试里大概率会出现几个基本概念：IOU、非极大值抑制（NMS）、mAP。IOU计算的是预测框和真实框的交并比，公式很好记：交集面积除以并集面积。如果IOU大于设定阈值，就认为检测到了目标。

另一个高频考点是NMS的流程。NMS的目的是去除冗余的检测框，做法是：先按置信度从高到低排序，选最高分的框，然后删除与该框IOU大于阈值的其他框，接着在剩余框里重复这个过程。笔试可能会让你写出这个流程的伪代码，或者给你几个框让你手动模拟一遍。

关于网络结构，R-CNN系列和YOLO的发展脉络几乎年年考。R-CNN先提候选区域，再用CNN提取特征，最后用SVM分类；Fast R-CNN加上了RoI Pooling，大大加快了训练和推理速度；Faster R-CNN更进一步，用RPN网络直接生成候选框，实现了端到端的训练。YOLO则是把目标检测当作回归问题，一次前向直接输出边界框和类别，速度远快于两阶段方法。这类对比题最好自己能画一张表，把速度、精度、核心思想列清楚，笔试时就能快速对应上。

3.3 传统优化算法与CV调参：粒子群和模拟退火偶尔串场

别看互联网上热议的“粒子群算法原理”、“模拟退火算法”好像和计算机视觉关系不大，但笔试选择题偶尔会把它们混在优化算法里一起考。比如问“以下哪个属于群体智能优化算法”，选项里放一个梯度下降、一个粒子群、一个牛顿法、一个贝叶斯优化。如果你只盯着深度学习优化器看，很可能被绕进去。

粒子群算法的核心思想是模拟鸟群觅食，每个粒子根据自己的历史最优位置和群体最优位置来更新速度与位置。模拟退火则是以一定概率接受更差的解，从而跳出局部最优。它们都属于启发式优化算法，和深度学习中常用的基于梯度的优化器有本质区别。复习的时候，这几类算法不需要深入推导，但定义、核心思想、适用场景要能说清楚，因为选择题考的就是概念辨析。

4. 数据结构与算法编程题实战

4.1 高频编程题类型：排序、链表、二叉树、动态规划

网易这套笔试的编程题，风格很接近LeetCode和剑指Offer。有的年份考的是“最大子数组和”，也就是动态规划经典题；有的年份考的是“链表反转”；还有的年份会直接要求手写快排或堆排序。数据结构方面，链表、二叉树、字符串是三个最常出现的主题。

以手写快速排序为例，这道题看起来简单，但要在限定时间内写出无bug的版本，还是需要一点功底的。很多同学会在partition函数的边界条件上出错，比如指针移动顺序不对，导致死循环或者数组越界。我的习惯是先用最朴素的Lomuto分区法，虽然效率不是最优，但逻辑清晰，不容易出错。

void quickSort(vector<int>& arr, int low, int high) { if (low >= high) return; int pivot = arr[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; ++j) { if (arr[j] < pivot) { ++i; swap(arr[i], arr[j]); } } swap(arr[i + 1], arr[high]); int pos = i + 1; quickSort(arr, low, pos - 1); quickSort(arr, pos + 1, high); }

如果你用C++，注意数组边界；如果你用Python，虽然代码量少，但recursion深度过大时会超时。笔试平台一般不会限制语言，但推荐使用你最熟练的那门语言，稳定性和速度比炫技更重要。

4.2 字符串匹配与KMP算法的next数组

字符串匹配也是常客，特别是KMP算法。热词里有一条“对于模式串p='abacaba'，其next数组”，这类题在选择题中出现过。要答对这道题，首先得分清next数组的定义。通常有两种定义：一种是最长相同前后缀长度数组（前缀函数），另一种是失配时跳转的next数组。以“abacaba”为例，如果使用最长相同前后缀长度，可以手动算出来：

所以前缀函数数组是[0, 0, 1, 0, 1, 2, 3]。如果题目里的next数组定义为失配时跳转的位置，通常会把前缀函数整体右移一位，并在开头补-1，得到[-1, 0, 0, 1, 0, 1, 2]。不同教材定义不同，做题时一定要先看题目给的说明，或者根据给出的示例反推。

实际笔试中，字符串匹配很少让你完整写出KMP实现，更多是让你计算next数组，或者判断KMP的时间复杂度是O(n+m)。但作为准备，我建议至少手写一遍KMP的构建和匹配过程，因为面试环节很可能会追问。

4.3 贪心、Dijkstra和堆排序：不该丢的分

编程题的第二题或选择题里，经常出现贪心算法，典型题是“会议室安排”、“跳跃游戏”和“分发饼干”。贪心算法的难点在于证明贪心策略的正确性，但笔试一般只要求实现过程。还有一个高频考点是Dijkstra最短路径，选择题会问“Dijkstra算法能否处理负权边”，答案是不能，因为负权边可能让已确定的最短路径在后续被更小的值更新。

堆排序主要考察建堆、堆调整的过程，以及时间复杂度O(n log n)。笔试可能不会让你完整手写堆排序，但要能说出大根堆和小根堆的区别，以及堆排序为什么不稳定。我在复习时把这些“经典算法题”集中刷了一遍，后面做笔试题时明显感觉速度上来了，所以强烈建议你每天固定刷几道高频题，保持手感。

5. 笔试避坑与高效备考经验

5.1 我踩过的几个坑

网易这套题我当年做得并不顺利，回头复盘时发现了几个很典型的问题。第一个坑是选择题死磕太久。有一道贝叶斯相关的概率题，我算了五分钟没算出来，心里一慌，直接影响了后面好几道题的判断。现在回头看，笔试时间有限，遇到不会的题就立刻标记，回头再做，先把能拿的分拿到。

第二个坑是编程题没仔细看输入输出格式。有一道链表题，题目里给的链表的头结点可能为空，我却没有做空指针判断，导致提交后直接越界或编译报错。对于在线笔试，空值边界永远是最容易扣分的点。写完代码后，一定要自己过一遍边界例子。

第三个坑是环境准备。线上笔试经常要求你用指定的语言版本，如果本地编译环境和线上不一致，很容易出现莫名奇妙的错误。建议提前把牛客网或者赛码网的上机环境摸透，知道编译器支持C++11还是C++17，Python是2.7还是3.x，这些细节在真实考试时特别重要。

5.2 一套亲测有效的备考路线

如果你现在离笔试还有三到四周，我建议按这个节奏来：第一周集中刷完剑指Offer里的经典题，尤其是链表、二叉树、动态规划；第二周过一遍深度学习面试题，卷积计算、反向传播、正则化、优化器这些高频考点要能随手写出推导；第三周做CV基础专项，把图像滤波、边缘检测、目标检测网络、HOG/SIFT这些概念梳理成自己的笔记；最后一周做模拟笔试，严格控制时间，训练做题节奏。

深度学习部分，建议把CS231n的课程笔记和作业过一遍，这是公认最扎实的学习路径。环境方面，不要等到笔试当天再装环境，我之前专门在Ubuntu上配置过深度学习环境，把CUDA、cuDNN、PyTorch/TensorFlow都装好，虽然笔试本身可能用不上，但后续面试手撕代码或者跟着做项目时能省很多时间。

5.3 笔试现场的几个小技巧

最后分享几个笔试现场我觉得很有用的技巧。先做有把握的题，编程题先写伪代码再写完整实现，这样即使最后没写完，也能给面试官留下思路清晰的印象。每道题的时间要心里有数，编程题如果15分钟还没有完整思路，先跳过，把后面会做的题做完再回头啃题目。写代码的时候注意变量命名清晰，注释可以少写但关键步骤最好标注一下，因为有些笔试平台会把代码保存下来供面试官参考。

还有一个容易被忽略的点：如果编程题允许选择语言，尽量别在考试时尝试一门你不太熟的语言。我见过有同学因为想用C++的STL更熟练而临时从Python切过去，结果连vector的排序都写得不顺手，白白丢分。

写在最后的一点体会

我自己的感觉是，网易这套2018年的笔试题目，与其说是在考知识面，不如说是在考你“在压力下解决问题的能力”。很多题目本身难度不算特别高，但时间紧、跨度大，稍不留神就会翻车。准备这类笔试最好的方式，就是把自己当成一台没有感情的刷题机器，坚持每天定量练习，同时把每一个容易混淆的概念都梳理清楚。最后说个我亲身验证有效的小习惯：每场笔试结束后，不管结果如何，立刻把不会的题记下来，当天晚上就去查资料复盘。准备网易这场笔试时，我也是靠这个方法把深度学习的基础补得特别扎实，后来面试环节遇到很多问题，都能在笔试的题目里找到影子。希望这份详细的拆解对你有用，也祝你顺利拿下心仪的实习offer。