《自动驾驶计算机视觉算法实习》专题

1.自我介绍 2.深问项目 3.大模型出现幻觉的原因，及对应的解决方法 4.做题（二叉树的层次遍历）

总共面了不到半个小时，不知道是不是KPI面。 自我介绍 提问： - 论文创新点 - vit - transformer的全局依赖是怎么做的 - 自注意力的Q,K,V的物理意义 反问： - 业务 - 建议 - 后续流程（不太清楚） 一面完后续面试还有技术面吗？

6.26一面： 1.自我介绍 2.介绍论文（数据集，输入，输出，模型架构，评测指标，创新点，motivation） 3.transformer比rnn/lstm这些有什么好处？除了并行计算还有呢 4. decoder和encoder有什么区别 5. QKV怎么来的，除了selfattention还有什么attention? 4.prompt为什么在大模型中起作用 5.手撕：查找有序数组中小于k的最

一面要做ppt，主要是你的项目和实习，然后会问一些机器学习、图像处理和数学的基础。整体体验不错，但是薪酬偏低，复试没参与。

有这样一些，例如算法，数据结构，数学，还有其他极客范的大多数程序员知道但很少使用的东西。实践中，这种奇妙的东西太复杂了，通常是不需要的。例如，当你花费大多数时间在低效的数据库调用上时，提高算法是没有什么用的。不幸的大量编程由让系统相互交流以及使用非常简单的数据结构去构建漂亮的用户界面组成。 高科技什么时候是合适的科技？你什么时候应当打开一本书去找一些东西而非一个毫秒级算法？做这些有时候是有用的，但

我正在从两个不同的线程接收视频H264编码数据和音频G.711 PCM编码数据，以mux/写入多媒体容器。 writer函数签名如下所示： 提前感谢！ 编辑：在我的视频流中，没有B帧。所以，我认为这里PTS和DTS可以保持不变。

算法 我注意到从第一章开始，容器就占据了STL喝彩声中最大的一份。在某种意义上，这是可以理解的。容器有着非凡的造诣，它们使大批C++程序员每天的基本生活变得简单。尽管如此，STL算法的权利也很重要，一样有能力减轻程序员的负担。事实上，有超过100个算法，很容易证明比起容器，它们提供给程序员更精巧的工具集（起码一样强）。也许它们的数量是一部分问题。搞清八种截然不同的容器类型明显比记住70个算法的名字

排序 排序算法 平均时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 数据对象稳定性 冒泡排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 选择排序 O(n2) O(n2) O(1) 数组不稳定、链表稳定 插入排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 快速排序 O(n*log2n) O(n2) O(log2n) 不稳定 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) O(1) 不稳定 归并排序 O(n*

算法

目录 ​排序算法​ ​检索算法​

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

我在网上搜索了一下，但这方面的信息很少。 我有一个直播应用程序，在那里我发送编码的H264视频帧和AAC音频块产生的相机和麦克风使用Android MediaCodec SDK，通过RTMP堆栈。 我的直播流是720p，我的目标是2500kbps的高质量。这显然需要一个非常好的网络连接，这意味着4G如果你使用数据计划。 问题是即使是最大的连接也会有低峰值和拥塞，所以有时网络无法容纳如此大的流。因为

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