《无人车规划算法实习》专题

我有以下问题： 示例： 输入:[0,8,4,12,2,10,6,14,1,9,5,13,3,11,7,15]输出：6顺序:[0,2,6,9,13,15]或[0,4,6,9,11,15]或[0,4,6,9,11,15] 这是一个DP问题，我确实有一些问题在记忆步骤。下面是我的代码： 多谢了。

KnowledgePoint 知识要点 LinearDP 线性动态规划 LongestCommonSubsequence 最长公共子序列 LongestIncreasingSubsequence 最长递增子序列 LongestIncreasingSubsequenceExtension 最长递增子序列扩展 BidirectionalSubsequence 双向子序列 KnapsackDP 背包问题

浮点指令无法按整型指令的方法去配对，除了下述规则定义的特殊情况： 第一条指令（在U管道中执行）必须是FLD， FADD， FSUB， FMUL， FDIV， FCOM， FCHS， 或 FABS。 第二条指令（在V管道中执行）必须是FXCH。 跟在FXCH后面的那条指令必须是一条浮点指令，否则FXCH的配对是不完美的，会额外地花去一个时钟。 这种特殊的配对很重要，下面作个简单的解释。 大多数情况下

HPB生态的蓝图是什么？ 随着各种区块链项目的持续推出，人们的目光越来越被区块链技术所吸引，开发者都在组织不同形式的技术探讨，期待自己能在这个领域里创造独特的产品，公链，钱包，交易所，区块链开发工具包，DAPP应用都渐渐形成了不同的细分领域，这些细分领域又包含了不同的业务场景，游戏，金融借贷，信贷保险，供应链领域，政务领域，司法存证这些领域都已进陆续进入区块链领域。 HPB作为主打性能的公链，团队

●途经点添加最多不能超过50个。 ●可以不添加终点。 ●路径规划时可以按照指定顺序规划。 注意事项： ●保存路线可以在已有图层或是新建图层。 [查看原图]

上周面的，看到牛客上一点这家公司的内容都没有，遂有了写一篇凉面的心思，方便后面想要投这家公司的牛友们以供了解参考。 投递这家公司是在智联上投递的，当时看到规划设计以为和我专业+学校沾点相关，结果面完了解到基本没有关联。 一面二面都是线下面，二面就在一面第二天，都是在学校面的，感觉这个规划设计院有点刻意抢先在学校的电信集体双选会之前来面试，不知道感觉的有没有错。然后面完以后给看中的人发offer很快

已经oc, 发个面经为秋招攒攒人品 IEG，cv算法岗 一面(30min) 主要深挖简历上面的项目 然后面试官介绍了他们组里做的项目，问有没有思路 二面(30min) 与一面基本相同，深挖项目 同样介绍了组里做的项目，问什么时候可以到岗，可以实习多久 三面(45min) 挑了简历中感兴趣的一个项目让介绍 然后问了一些与技术之外的，兴趣爱好、遇到过什么困难，从中学习到什么等等 HR面(30min)

海康 5-31算法面试 15min 介绍项目 一个问题：说一下cartographer的大致流程 反问。 想问下有佬收到2面邮件了没。

百度算法实习一面，50分钟 1.手撕代码两道，最大子序列和，完全平方数 2.介绍下项目 3.Transformer 4.Attention 5.QKV原理 6.GCN初始化怎么处理 7.项目做的有关时间序列，问除了transformer怎么针对时间上的特征更好地建模，考虑过传统方法吗？ 8.DIEN中怎么对输入文本，标签，用户画像等数据进行转换时，有哪些embedding方法，针对不同数据有什么的

拷打项目 1. 除了MHA 还有其他种类的Self attention吗 2. 为什么要除根号d_k 3. 知道哪些位置编码？ 4. Infernce 和Training 的时候 在GPU中都要保存哪些值和变量？有什么区别？ Code: 5. 手写mha 6. 最长无重复子串

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

面试时间大概15分钟，上来就是自我介绍。然后根据自我介绍问项目，问了项目中1D-CNN怎么判断所提取的特征的有效性。然后问了会不会信号处理，面试官是泵送子公司的，最后反问就结束了。 希望好运。

总共三十分钟左右，面试官人很好，没太多拷打，整体面试感觉不错 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我整体介绍了一下，然后问了包括数据构建、模型规模、模型怎么训的、模型部署推理时延、模型怎么量化的等，然后问了一些包括用户输入一些攻击模型的话语怎么办、模型输出攻击性话语怎么办、模型幻觉怎么解决等问题 3.代码题，两道，一道全排列，一道连续子数组最大乘积 4.反问，问部门业务，说是做智慧座舱的 #软件开