京東視覺算法面試30問全景精解

——零售智能 × 供應鏈創新 × 工業落地：京東視覺算法面試核心考點全覽

前言

京東作為中國領先的零售科技企業，在智能物流、供應鏈管理、智能倉儲、商品識別、工業質檢等領域持續推動視覺AI的創新與大規模落地。京東視覺算法崗位面試不僅關注候選人對視覺基礎理論的扎實掌握，更強調算法在大規模商品、復雜供應鏈、工業場景下的工程實現與創新能力。面試題目兼顧理論深度、工程實戰、產業前沿和系統落地，考察候選人能否將算法能力轉化為零售與工業智能的實際價值。本文精選30個高質量面試問題，涵蓋基礎、進階、創新與落地，助你在京東等一線大廠視覺算法崗位面試中脫穎而出。

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1. 商品圖像檢索的主流方法與工程挑戰

考察：檢索系統設計與特征建模能力

解答：
商品圖像檢索旨在從海量商品庫中快速找到相似商品。主流方法有基于特征提取的ANN檢索、深度哈希、對比學習等。

原理說明：

• 特征提取：CNN/Transformer提取商品圖像特征。
• ANN檢索：近似最近鄰索引（如FAISS、Annoy）。
• 哈希方法：將特征映射為二值碼。
• 對比損失：