《感知算法实习》专题

一面：上来面试官就先介绍工作内容，询问是否接受。然后就是自我介绍，介绍完之后面试官会就简历内容提问，提问内容都是比较贴合实际场景。最后就是coding，我抽到的是求点到直线的距离点排序。最后就是反问，具体的实习工作内容，全程时长1h左右。 一面整体感觉还是有点难度的，特别是coding部分对数学知识要求较高（可能是leetcode刷的不够多，太菜了） 二面：一面结束后两个工作日进行二面。二面主管面

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

1. 介绍项目 2. imu怎么加入到vo 3. imu加进去对定位精度的提升 4. 平面拟合，有斜坡怎么处理 5. 激光雷达和相机结合进行三维重建的具体步骤 6. 了解过滤波吗，说说kf，ekf，ukf 7. ekf中传感器噪声和测量噪声的大小，对滤波过程的影响，两者太大，分别会造成什么问题 8. 了解过什么运动模型，没明白意思，面试官举了一个横向运动的例子 9. 智能指针，讲一讲 10. 引用

本文向大家介绍python实现感知器算法详解，包括了python实现感知器算法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在1943年，沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型，简称麦卡洛可-皮茨神经元（McCullock-Pitts neuron）简称MCP，大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号，当输入信号累加超过

本文向大家介绍python实现感知器算法（批处理），包括了python实现感知器算法（批处理）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下 先创建感知器类：用于二分类 然后为Iris数据集创建一个Iris类，用于产生5折验证所需要的数据，并且能产生不同样本数量的数据集。 然后我们进行训练测试，先使用one agains

项目相关问了40分钟左右，对模型的具体实现和验证非常感兴趣，论文要求详细讲解创新点，不过问的问题都比较常规，也没有问八股 手撕代码是三道题 链表中环的入口节点 快慢指针，同时从head出发，fast走两步，slow走一步，第一次相遇后把fast放到开始，步长改成1，下次相遇就是入口结点 打家劫舍2（首尾相连） 首尾相连的情况下，首尾不能同时取，所以直接对nums[:n-1]和nums[1:]分别动

1、自我介绍 2、两个科研项目的深度拷打 3、手撕一道力扣原题，无重叠区间。（没a出来，痛苦！）面试管人很好，给我一些引导，但是思考太久了就结束了。 一开始用C++写，发现sort算法的第三个参数写不出来，太不熟练了。然后换python，写出来一半 4、反问 5、问问能实习多久，想不想转正 下周出结果，要是能做出来机会就大一些了，奈何自己不争气，刷题太少了，痛失珍贵的机会。后面把时间都用来刷题吧

1.问下项目，问下我的情况 2.是否了解最新的BEV算法，讲一下 3.是否了解三维重建 4.考察相机坐标系的转换 5.手撕代码，翻车了，不考leetcode，考察两个旋转框的IOU box1 = [xmin1, ymin1, xmax1, ymax1, theta1] box2 = [xmin2, ymin2, xmax2, ymax2, theta2] 好复杂，只能说思路，没时间写 讨论每一种交

感知机可以理解为几何中的线性方程：w*x+b=0 对应于特征空间 R^n 中的一个超平面 S ，其中 w 是超平面法向量，b 是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部分的点（特征向量）分别被分为正、负两类。

#我的实习求职记录# 渠道：boss 轮次：4轮面试 原因：毁约极氪后不让实习了，又想学点新东西，所以秋招结束后找个实习。 ①面试第一轮（1h） 自我介绍 过往实习项目介绍 介绍CUDA编程，CUDA内存模型 智能指针介绍、shared_ptr的优缺点（性能劣势） static_cast dynamic_cast区别 常用Linux命令（grep） git rebase和git merge 代码题

1. 自我介绍  2. 介绍实习项目 3. yolov5的改进，介绍mosaic增强，mosaic增强是否随机（没看过代码，不清楚），正负样本匹配策略  4. 关于口罩人脸识别的一些探讨  5. 实现三个函数 ，分别是求iou, focal loss，roi pool  6. 反问 #校招#   #旷视#

这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务，在实验室2D相关的，之前比较缺乏3D检测的相关知识，所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作，遇到了哪些困难，怎么解决的（可能是从中想挖掘一些点来问） 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略（无，只靠手动调参） 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献（最近都在刷leetcode，说的也不是很

4月12日（一面 50min） 个人项目30min C++新特性，左值右值，智能指针 堆和栈的区别 死锁原因和必要条件以及死锁的解除方式 4月18（二面1个半小时） 编程题一：数组内连续子数组大于指定数的个数 编程题二：滑动窗口的众数滤波器。 unordered map和map的区别以及其实现原理 C++打印vector的方式。（因为我编程时用到了这些内容，就问了这些） 动态链接和静态链接的区别

国庆节当天晚上的面试，三个面试官，汗流浃背了（鼠鼠第一次面对这么多人）.... 1.自我介绍 2.深挖项目 3.部门是做自动驾驶的，问了一些场景题 1）鬼影现象 2）3D检测中，回归出一个车的size，你认为哪些东西是最重要的？ 3）DOTA数据集 4）介绍一下nms iou 5）iou中的分子分母分别是什么？交集是哪两个框？ 6）map是什么？和ap的区别是什么？召回率怎么计算？ 4.手撕：给了

1.手写nms，面试官本来要求用C++，我说不太会就改为用python了 2.深挖八股，第一面不聊项目和简历 从模型和数据的角度分别说一下如何解决梯度爆炸的问题？ 更了解fasterrcnn还是yolo？能否大概说一下fasterrcnn的流程，两阶段主要解决了什么问题？ 延伸，yolo中是怎么解决正负样本不均衡问题的？yolo中的object分支有什么作用 BN层的作用是什么，有什么可学习参数？