实习感受和一些记得的面经（已经一个月）
方向：slam， 神经辐射场，或者结合方向
目前：图森未来-定位算法工程师（虽然定位算法招进来，但其实我待在感知组）
面试：一面主要围绕过往经历展开对线。
1 自我介绍
2 问上一段实习做了什么，再深入提问。
算法评估过程中，你用过什么slam算法对自己的数据做验证。如何评判他们之间的优劣性。
如何对传感器精度做验证，你们怎么知道自己数据的ground true。
具体说说你完成的框架融合，包括融合初始化，跟踪等细节
上一段实习发表的专利细节。
imu为什么要做预积分，如果你要观测，其实直接积分可以得到（我给他列举了好几个点，加某些论文和算法中的具体实现细节）
个人论文细节提问。包括算法优势，创新点
神经辐射场的发展有了解吗，根据你的了解谈一谈。（从nerf经典论文谈起，他的思想方法，以及发展到如今的思想方法，存在的可用方向。（神经辐射场是一个从隐式转向显示加速的发展过程））
项目环节提问。包括粒子滤波，神经辐射场结合粒子滤波定位。动态slam场景的处理方式等等。一些优化器的使用方法。
2 面 （coding 面）
不是力扣题，是面试官自己想的，是一个开发组的老负责人，不会算法（这里的算法不是说的数据结构那些）。所以二面主要围绕c++功底，然后做了两个题（我直接秒了）。印象最深的是要我推vector中push_back的每次操作平均复杂度。
3面 ，评估后不3面，直接发offer了。
遂接
实习一个月感受：b钱没有，b班猛上。mentor人很好，我也能直接和首席科学家交流。但是工作压力确实比较大，主要是每天都要写日报，每天项目都要有进展，而给我的项目又非常前沿，有点像这个月才发表track any thing all at once那个论文。我怀念校园生活的美好，在学校，累了可以打两天csgo再回去干活，或者骑电驴到处溜达。实习以来确实开心的日子要比在学校少很多很多。我其实有时候想要不回去考公算了，公务员摸鱼的日子不也挺好。以后真的要一直走算法吗，我不知道，但是一转眼又秋招了，虽然可以转正，但是我想找个离家近一点的，这样就能多回家看看了。
#实习#
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