gcc编译 智能指针底层 动态链接和静态链接 ros通信讲解一下,底层机制 手写单例模式代码 代码编译的过程 什么是虚拟内存 互斥锁 加锁的作用 读写锁 项目:怎么检测碰撞 面试官人很好 还给了我学习建议
一面 时序融合的方案有哪些; 撕题:conv2d、开根号(二分、提示后写出的) 建议: 1.个人介绍要简介、突出重点;介绍每个工作前说说背景,让面试官知道为什么做这个,意义是什么 2.关注bev前沿,特别是时序融合; 3.可能有的公司不方便透露面评,换个问法,比如针对今天的面试面试官有没有什么指导建议; 二面 1.聊bev时序模型;为什么使用bevformer v1架构? 2.撕题:链表后一半插值
终于轮到我写面经了,之前因为拿不到oc一直不敢写,现在感觉成功了90%,就先半场开个香槟,攒攒人品。 bg:双9,非科班,一篇二区,一篇准备投二区,两个项目,一个项目论文,一个项目专利。 简历挂:360,携程,美团,阿里云 其中阿里云点名批评,hr给我打电话,问我要不要走他们部门的流程,如果走的话可能要一个月的时间,还贴心地说如果觉得部门不合适的话可以给我推到其他部门,我深受感动,当即同意进入流程
10月17号上海线下面 一面: 自我介绍 项目交流(面试官主要做预测的) 手撕代码:力扣14题,最长字符串前缀 二面: 自我介绍 项目交流: 面试官是控制leader,聊的感觉自己有些地方还是不足,需要再去补一下 手撕代码:找到链表中间节点返回(快慢指针) 主管面: 主要问题:1、你的核心竞争力是什么?2、项目中遇到什么困难如何解决?3、你对于华为的认识是怎样的?4、算法岗位竞争压力大,你接受调剂
10.27突然接到面试通知,不知道是不是kpi还是啥的,这么晚(投了这么多算法,为数不多的进面试) 面试官上来就说:我们简历太多了,所以我跟方向其实不一样,到时候交流起来可能有点问题。。。。 自我介绍 为什么选择自动驾驶 深挖论文:包括思路,包括对比同行效果什么的 介绍实习:包括背景,主要工作,效果什么的 C++八股:i++和++i的区别,emplace_back和push_back的区别(没答出
规控算法岗 一面 1、实习的内容介绍 2、代码题 最长递增子序列 3、c++相关: vector删除和清空元素的方法 如何将vector内存空间也清除 emplace 和push 的区别 swap clear erase 区别 智能指针 相互转化的方法 得到源指针的方法 map unordermap 面完直接通知二面 二面 1、介绍项目背景 介绍主要负责工作 2、 lattice里怎么用的 st图
首先肯定G了 面试官:首先做个自我介绍吧 我:吧啦吧啦(被打断N次) 面试官:端到端的自动驾驶算法应该怎么实现(端到端指的是检测-跟踪-预测-规划-控制) 我:决策规划的能够用强化学习做所以检测-跟踪-预测-规划能够以端到端的形式呈现,控制的话可能有点困难;最近看过一篇检测-跟踪-预测的端到端的论文但是效果不好 面试官:“那你看的论文可能不太。。。” 题目:手写深度学习模型:输入 模型 优化器 损
公zhong号 : 内推君SIR , 聚焦 自动驾驶、汽车、芯片、机器人等高科技行业, 实习、校招、社招,技术发展,行业动态。 内推 :小马,文远,图森,Autox ,元戎,Momenta,智加,极智嘉 ,大疆,蔚来,小鹏,理想,百度,美团,阿里,字节,小米,海康,高仙,英伟达NVIDIA,一汽,上汽,吉利 Case 1 1、有DaSiamRPN,SiamRPN++相比于SiamRPN的改
8.21 一面 1. 手撕代码 二叉树路径和 2. C++八股:emplace_back()和push_back()区别;讲讲const关键字;如何在const成员函数中修改成员变量(mutable关键字)改);讲讲智能指针。 3. 问项目 40分钟左右。 4. 反问 面试官非常有礼貌,好感upup。 投递的是上海的岗位,面试官说上海这边主要做泊车规控,北京做行车规控。 发面经攒人品 许愿一个后续
一面:11.03 一面面试官态度十分友好,非常谦虚整体体验很好。后来也有查了一下背景十分强悍。 A星怎么解决路径平滑问题 如何进行回环检测 聚类算法Kmeans 和DBscan的原理,为什么不用kmeans。 讲一下多目标跟踪算法的具体实现步骤 讲一下卡尔曼滤波器的原理 如果状态噪声增大 卡尔曼滤波的增益是增大还是减小,为什么? 为什么LSTM可以实现长短期记忆,原理是什么? 二面:11.08 二
各家公司面试时部分问题记录如下: 蔚来 leetcode 20. 有效的括号 c++左值和右值的区别 滴滴 leetcode 150. 逆波兰表达式求值 explicit 关键字用法 构造函数,析构函数能不能是虚函数 智能指针 list和vector区别 autox static 关键字作用 leetcode 64. 最小路径和 #面经#
总共1h 看的出来,面试之前面试官都没看过我的简历。聊了10分钟就开始做题,反转链表写了二十多分钟没做出来,最长递增子序列分别用贪心和动态规划写出来了,后面问了一点深度学习的八股,感觉方向不是很对口,大概率凉了。 1. 介绍一下实习做的工作 2. 反转链表,每n个反转一次 3. 最长递增子序列 4. 写一下交叉熵 5. 为什么分类损失不用MSE 6. 多头自注意力中的头从8个变为16个,计算量怎么
格灵深瞳一面,CPU 都干烧了 面试时长:60min 1.自我介绍 2.你觉得笔试哪里做的比较好 3.简历中挑一个你最熟悉的项目介绍(我挑的单目变焦三维重建) 4.如何实现单目变焦三维重建的 5.SLAM 懂一点吗?说一下基本流程 6.讲一下如何准确建图 7.稀疏重建如何去畸变使得图像畸变影响最小 8.图像畸变的原理 9.如何计算图像位姿,本质矩阵如何得到 10.图像特征匹配中 RANSAC 方法
秋招已经慢慢走过了一半,终于有时间来写一下我这半年的总结,先来讲下我的实习吧,先放面经,下一篇再来讲下在智加的实习生活。 岗位:算法实习-预测方向 本人本硕都是机械工程专业,目前在上交智能汽车研究所读研,研二下学期是可以外出实习的,大概在3月份左右开始看暑期实习的机会,本来没有太了解智加,也是机缘巧合在我实验室同学的推荐之下,我和他一起投递了智加的暑期实习。很巧的是我们两后来都来智加实习了。 在官
TCL小哥太和善了,全程体验极为舒适,可惜面的岗位主要做的是机器学习,不过也值得我学习 自我介绍 ======目标检测项目====== 项目介绍 预处理方法介绍,还了解哪些预处理方法 改进点是什么,为什么这么改进 为什么要是用mobilenet?精度上有提升吗,为什么?CBAM结构?这种结构还可以用在什么领域画质类任务了解吗? SPP结构有没有用,结果和原因 YOLOv1-v5系列详细说一下 ==