《自动驾驶计算机视觉算法实习》专题

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 ==