旷视SLAM算法工程师面经
旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM，面试的时候其实很忐忑，因为我没什么learning背景，但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的
一面
1、五分钟自我介绍
2、简历上项目深挖
3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，但指定函数方程为ax+by+1=0，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库
此外还问了一道概率题：A和B先后掷骰子，谁先掷出6谁赢，求A赢的概率
其实就是在每一轮赢的概率总和，无限等比数列的求和公式是 数列的第一项 除以 （1减去等比数列的公比）
4、反问环节
二面
二面的代码题非常多，首先是在一面的基础上升级了三维点拟合平面，这里也用svd分解就行；
此外还拓展了一道位姿插值，其中旋转部分要用四元数的球面插值，用slerp函数，平移部分就用线性插值即可；
以及手写一个简单的EKF系统，这里我没太理解怎么简单。。然后写了一个我简历中提到的EKF，比较复杂，写到一半面试官换了一道题；
换了理财产品购买的题，其实就是一个01背包问题，求一定本金最多有多少收益
三面
三面没有手撕，主要是项目提问，深入问了我简历里提到的线的重投影残差构建，以及雅各比推导；还有VINS边缘化、初始化相关的SLAM八股
四面
四面也是主要进行项目提问，以及简单介绍一下VINS系统，为什么要使用点的逆深度优化
手撕了一道仰视二叉树，这题很新颖，可以把root节点视为坐标0点，左右子树层次遍历时分别在父节点基础上坐标-1、+1，然后用Unordered_map每次遇到新坐标就覆盖，最终得到的就是仰视结果
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