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蔚来2023届秋招提前批面经(规划控制算法,已oc)

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2023-03-28

蔚来2023届秋招提前批面经(规划控制算法,已oc)

985本硕,两篇自动驾驶相关的paper,三段实习经历

6.20投简历 7.4评估中 7.8收到测评 7.13一面 7.15二面 7.17笔试 7.19三面 7.25主管面 8.2HRBP面 8.4已OC

一面(7.13) 30min:
1. 自我介绍
2. 问第一篇paper的内容(问大致做了什么)
3. 问第二篇paper的内容(其中一个点具体细节,和其他方案的对比,优缺点,如果多个交通参与者行驶到同一个点会不会对我们的车辆有影响)
4. coding,写一个函数计算一个点到一条直线的距离
当时还以为是要任意纬度空间的,结果面试官说写个平面上的就行,一行代码搞定

7.14:一面已通过 约了7.15的二面

二面(7.15) 60min:
二面问的很多,很细

C++部分:
1. C++的编译方式,局部变量储存在哪个区?
2. debug方式。如果代码运行后,运行到固定的某个地方后崩溃了,和运行不知道哪里忽然就崩溃了,而且发生崩溃的时间不同,你分别怎么处理?
3. const作用?int* const 和const int* 的区别?函数后面加一个const有什么作用?
4. C++的继承中,public private和protected三种类型继承的区别?一般用哪一个?为什么?
5. 多态的类型?分别用于什么场景?使用条件?
6. 在A中写了 include<B>,在B中写了include<A>,会出错,怎么解决?
7. 常用的STL容器?vector不断扩容会发生什么?使用reserve如果无法预先知道预先分配的内存要如何做出改进?
8. unordered_map和map的区别,底层实现,效率稳定性等

Python部分:
1. C++中有值传递和引用传递,python里面没有,那么如何知道python里面一个变量是值传递还是引用传递?
2. open()和with_open()的区别

机器学习部分:
1. 第二篇paper里面用到的神经网络讲一下。和传统轨迹预测网络的优点缺点对比?其他轨迹预测网络会用到哪些模型?
2. 第二篇paper里面loss函数为什么这么设置?loss函数的意义是什么?实际根据什么设计loss函数?
3. KL散度和交叉熵的区别和联系?
4. 神经网络模型的可解释性

其他部分:
1. 个人规划。想做规划 预测还是决策?为什么?
2. L2自动驾驶和L4自动驾驶的区别

coding:
1. 描述k-means算法流程,用C++写一个k-means算法

反问环节
1. 实际开发中很少用到刷leetcode题目用到的那些思想,为什么有的面试官那么喜欢考?
2. 部门目前的研究,主打L4还是L2?

面试官挺客气的,能感觉出来学识很渊博,有的地方会和你很详细的讨论讲解
基本都答上来了

7.18:二面通过,约了7.19的三面

三面(7.19): 1h

1. 凸优化问题,KKT条件,如果在最优解在一个凸区间内,这个解有什么特点
2. 讲一下ADMM算法
3. 数值计算 龙格问题,如何优化

coding:
1.推导最小二乘argmin (Y-βX)^T * (Y-βX)的解,X满秩
2. 给一个限制条件
argmin (Y-βX)^T * (Y-βX)
subject to Aβ=B
求出这个优化问题的解
3. 如果2中的X是m*n维的;A是k*m维的,秩为k,k<m,这个问题有几个解?为什么?

很硬核= =

7.20:做好收感谢信的准备了,结果HR通知说三面通过,约了7.25的leader面

四面(7.25,leader面):20min
问了问两篇paper,针对其中的有一些点讨论了一下
又询问期望地点,以后的打算
差不多20分钟结束
面试官还是一如以往的客气

7.28:四面通过,HR询问了期望城市,约了8.2的HR面

8.2(HRBP面):
聊聊天

8.4:
终面通过,已OC


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