《感知算法实习》专题

1，问一下图像降噪项目 2，现在你想怎么优化？ 3，可以实习多久？ 4反问 整个流程10min效率高呀#面试复盘##算法工程师##宁德时代#

下面我们使用Gluon来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。 import d2lzh as d2l from mxnet import gluon, init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn 定义模型 和softmax回归唯一的不同在于，我们多加了一个全连接层作为隐藏层。它的隐藏单元个数为256，并使用ReLU函数作为激活函数

理解人工神经网络(ANN)对于要理解单层感知器非常重要。人工神经网络是信息处理系统，其机制受到生物神经回路功能的启发。人工神经网络拥有许多彼此连接的处理单元。以下是人工神经网络的示意图 - 该图显示隐藏单元与外部层通信。而输入和输出单元仅通过网络的隐藏层进行通信。 与节点的连接模式，输入和输出之间的总层数和节点级别以及每层的神经元数量定义了神经网络的体系结构。 有两种类型的架构。这些类型关注功能人

感知机可以说是最古老的分类方法之一了，在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型，学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型，再学习神经网络，深度学习，也是一个很好的起点。这里对感知机的原理做一个小结。 1. 感知机模型 感知机的思想很简单，比如我们在一个平台上有很多的男孩女孩，感知机的模型就是尝试找到

感知机(Peceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取$$+1$$和$$-1$$二值。感知机将对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负的分离超平面，属于判别模型。 1. 定义 假设输入空间（特征空间）是$$X subseteq R^n$$，输出空间是$$Y=lbrace+1,-1rbrace$$。输入$$xin X$$表示实例的特征向量，对应于输入空

我们已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在本节中，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。图3.3展示了一个多层感知机的神经网络图。 在图3.3所示的多层感知机

1. 介绍项目 2. 陀螺仪的bias怎么估计，在线怎么估计，离线怎么估计 3. ba怎么实现 4. 反问 全程不到二十分钟，面试官看起来很忙，一直在打字。感觉无了。。。

1.介绍项目 2.imu预积分 3.ransac拟合平面,步骤 4.vins的初始化方法,sfm的具体步骤,sfm的输出是什么 5.vins4自由度优化,为什么是四自由度 6.Im,和gn的不同,优点 7.智能指针,uniqueptr转移所有权写法 8.auto的使用场景 9.C++的三大特性,构造函数,析构函数可以是虚函数吗,基类和派生类谁的析构函数应该是虚函数 10.等分割链表,如果不能等分,

公司 笔面试 内容 虹软（杭州），视觉服务提供商 笔试过，一面挂 三维感知算法岗，主要是问项目，问得很细，比如ICP的原理、点云的修复、网格的重建等。需要对原理有较深的理解。还问了一道中等难度算法题。 大华（杭州），安防摄像头 笔试过，二面挂 多维感知算法工程师，电话面试，两轮面试都是15分钟左右。第一轮同事面，主要问了项目、相机标定、C++等内容。问得比较基础。第二轮主管面，问了视觉方面的内容。

一面(6.11) 二面（6.14） 三面(7.15) 四面（主管面）(7.23) 更新：8.15流程结束 加上HR面一共面了五轮，最后挂了...行吧~~好叭~~无语~~

八月初面试的，一直拖延症没写，分享一下面试经历，顺便做一下新公司的广告😁😁😁 一面 面试官很年轻 1. 自我介绍 2. 先问一下现在公司的具体业务，有哪些感知任务之类的，聊天，放松一下 3. 开始先挑一个最主要的项目，介绍，说一下目标检测yolov5 Yolov8 的区别，从数据处理，模型结构，正负样本选择，损失等，可以说一堆 4. 怎么样解决多任务数据不平衡问题 5. 怎么做的网络剪枝 6

主要内容：纯启发式搜索在前面章节中，我们已经讨论了不知情搜索算法，该搜索算法通过搜索空间查找问题的所有可能解决方案，而无需任何关于搜索空间的额外知识。但是，知情搜索(Informed Search)算法包含一系列知识，例如我们离目标有多远，路径成本，如何到达目标节点等。这些知识有助于代理人更少地探索搜索空间并更有效地找到目标节点。 知情搜索算法对于大型搜索空间更有用。知情搜索算法使用启发式思想，因此也称为启发式搜索。

我是一个使用java和Android的新手。我设法按照一些教程让我的gps在Android2.3手机上工作，但我注意到手机的gps只在40米内准确，这相当于纬度/经度小数点后第三位的精度。

我读到分支错误预测可能是应用程序性能的一个热点瓶颈。正如我所看到的，人们经常展示能够揭示问题的汇编代码，并说明程序员通常能够在大多数情况下预测分支的位置，从而避免错误预测分支。 要用高级编程语言（我对C和C++最感兴趣）生成分支友好的代码，我应该记住什么？ 欢迎使用代码示例和基准。

#软件开发笔面经# 上周就面完了，还卡在流程里，不知道是寄了还是排序啥的 据说很多人都是两个乃至三个面试官拷打，我面的时候面试官只有一个人 主要内容还是问项目，浅问了下一些BEV特征构造方法，大概半小时，我自己的实习成果都没展开说就结束了hhh 面试官人比较和气，没有手撕，整体还是体验不错，蹲后续