秋招小白SLAM经验总结6
自我介绍+项目介绍；
主要问了关于vio系统的问题（IMU标定之类的），然后才问到了关于视觉SLAM方面的，主要是ORB2初始化等一些比较基础的问题，感觉因为是实习，所以没有深挖项目；最后手撕，两道题选一个做；
印象中第一个是有关于点云处理的，还有一道是经典动规问题（01背包）；然而一开始没有ac。。。
正当我准备debug的时候，面试官开始问我思路，比如dp数组的含义，然后追加了一下如果需要知道每次背包里都装了哪些物品，我感觉就是打印一下dp数组。
感觉有点凉，我估计是问题回答的不够好，面试就没有怎么细问。
经纬恒润 自动驾驶算法 算法部
自我介绍+项目经历
项目深挖的地方就不说了，因人而异，能说出关键的点应该就可以。
问的比较的细致了，vio如何标定，怎么标的，vio如何初始化。orb的话，orb怎么特征提取的，orb怎么进行位姿估计的（初始化的时候H、E怎么计算，有一个匹配得分怎么算的，感觉这个好像地平线也有问道），非线性优化，用的什么库
g2o的话需要继承哪两个虚函数，ceres主要vins里用所以没怎么提。
感觉就是SLAM整个系统都会涉及到，主要考察的是一些代码细节。
C++八股：三大特性，怎么理解多态的，vector里push了一堆东西，clear之后内存会不会被清空。因为stl回答的不太好，所以没有继续追问。
反问，部门主要做什么任务，然后需要学习什么。
先不提经纬恒润一些黑料，至少面试体验是不错的，然后专业性也比较的强，解答问题也比较有耐心。
在面试了一些公司以后发现，slam应该是因公司而异，但主要还是集中在传统算法在做，这段时间比较火的bev感知，nerf之类的，并没有用到太多，这里又不得不吐槽，笔试竟是些dl的东西。。
最后总结就是，如果slam基本掌握的差不多了，coding也强，确实可以赶一赶前沿，但是深耕传统slam也不是完全不行，至少有些企业还是有这样的需求，不必选择困难。
slam东西多还杂，coding也要求比较好，想真正掌握（自学+买课情况下）还是挺难的，如果组里有资源，一起做的话，可以细化一下工作，还是人多力量大。
现在看来不管捡漏也好，碰运气也好，就反正能找到工作就行。
还有机会的情况下调整调整心态，慢慢来。
#slam##slam算法##秋招？#
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