《无人车规划算法实习》专题

无自我介绍、业务介绍，直接开始。 首先问了项目里的文字处理和图片处理，有没有用到NLP的知识，图片处理有没有用RNN，我说：“都没有！” 然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法，我说：“当时考虑过，但是没有用！” 然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧（都忘了！哈哈！） 1、GLM是什么？ 我就说是generalized linear model广义线性模型，然后卡住。。

985本硕，2篇CVPR一作，其中一篇oral，一段3个月的蔚来自动驾驶实习经历。两天内面完所有两轮技术面。 一面主要讲了两篇论文（强烈建议有论文有项目的同学做一个好点的PPT给面试官讲一讲），深挖背后的知识点，然后提新的场景，现场想idea去解决，讲完就已经一个多小时了，无coding。 二面主要介绍了一下实习的工作内容。最后看时间差不多了写了道链表翻转题，居然这都没写出来（本人没咋刷过题）。

公司：百度 岗位：算法 笔试平台：赛码 考试时长：120钟 试卷总分：100分 考试题型：单选 30 道（60分），编程 3 道（40分） 时间：2023-04-10 19:00-21:00 单选题 C++/Java、Linux、概率、数据结构、机器学习 编程题 最佳优惠 描述 现在给你一张优惠券。优惠券上有两个正整数L和R。 该优惠券的使用规则是： 你可以任意选取一个位于[L, R]之间的正整数

终于今年秋招第一个offer! 之前来我们学校直接线下HR面，然后有很多人就直接给offer，我一看好香啊！白给的offer不拿白不拿！所以我就也去BYD官网上投递，第二天HR找我电话面试，大概就是问一些家庭情况，面试的岗位，有没有男朋友之类的。然后就结束了，但是好像线上投递的都会有技术面，而且不是很水的那种。当天晚上我正在做另一家公司的笔试，结果突然打来电话！我当时没有心思做笔试了，主要是另一家

本文向大家介绍动态规划和带记忆递归的区别相关面试题，主要包含被问及动态规划和带记忆递归的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 自顶而下和自底而上

我对解决硬币交换问题的一种变体感兴趣。回想一下硬币交换问题的正式定义： 给定一个值N，如果我们想改变N分，并且我们有无穷多的S={S1，S2，…，Sm}整值硬币，我们有多少种方法可以改变？硬币的顺序无关紧要。例如，对于N=4和S={1,2,3}，有四种解决方案：{1,1,1}，{1,1,2}，{2,2}，{1,3}。所以输出应该是4。对于N=10和S={2,5,3,6}，有五个解：{2,2,2,2

我正在用pyomo编程求解非线性优化问题（使用ipopt求解器）。稍后，我想在模型中添加随机元素。我知道在Pyomo中，可以使用复数形式来处理随机规划，但复数形式只能处理线性规划、混合整数规划和二次规划。 一般非线性随机规划问题有求解器吗？如果没有，我们如何使用现有的求解器来处理它？

尝试解决这个问题：假设您有一个数组，其中第i个元素是给定股票在第i天的价格。 设计一个算法来寻找最大利润。您最多可以完成两笔交易。 解决方案：我正在做的是分而治之的方法。 dp[i][j]是ith和jth day之间的最大利润。计算如下： dp[i][j]=max（dp[i][j]，max（prices[i]-prices[j]，dp[k][j]，dp[i][k1]），其中k小于i且大于j。 现在

我正在寻找最长的常见递增子序列问题的解决方案。如果你不熟悉，这里有一个链接。LCIS 这个问题基本上可以归结为两个不同的问题。“最长公共子序列”和“最长递增子序列”。这是最长公共子序列的递归解决方案： 基于此和这里找到的一般递归公式，我一直在尝试实现该算法，以便可以使用动态规划。 显然，这并没有给出正确的解决方案。任何帮助都将不胜感激。 例如，如果我给它两个序列{1,2,4,5}和{12, 1,

我已经实现了代码来输出从输入数组的元素中获得目标和的所有不同的唯一可能性。例如，给定

几天前，我在读关于分数背包问题的贪婪算法和动态规划的书，我发现这个问题可以用贪婪方法得到最优解。谁能给出一个例子或解决方案来解决这个问题的动态规划方法？ 我知道贪婪方法是解决这个问题的最好方法，但我想知道动态规划是如何解决这个问题的。

我一直试图让过度约束的计划来适应我的情况，但不断遇到一些失败的硬约束仍然被分配的问题。如果之前有人回答过这个问题，我很抱歉，但是我看到的大多数示例/解决方案都是围绕Drools展开的，我在这个项目中使用的是streams API。使用optaplanner的quarkus 1.4.2实现，如果有帮助的话。 任何关于我可能做错什么的见解都将不胜感激，并提前感谢：）

我是动态规划新手，已经尝试了我的第一个DP问题。问题陈述是 给定一个尺寸为C的背包，以及n个尺寸为s[]且值为v[]的物品，最大化可放入背包的物品的容量。一个物品可以重复任意次数。（允许重复物品）。 虽然我能够建立递归关系并创建DP表，最终得到背包中可以放入的最大值，但我无法设计一种方法来检索必须选择哪些值才能得到所需的和。 以下是我的解决方案： 在我的解决方案中，我尝试将选择的最大值项的位置存储

我读过这些话： 为了使动态规划适用，一个问题必须具有两个关键属性:最优子结构和重叠子问题。如果一个问题可以通过组合非重叠子问题的最优解来解决，那么这个策略就叫做“分而治之”。这也是为什么mergesort和quicksort没有被归类为动态规划问题的原因。 我有三个问题: 为什么合并排序和快速排序不是动态编程？ 我认为合并排序也可以将小问题和小问题分开，然后做同样的事情等等。 Dijkstra算法

1.首先就是一分钟的演讲，没有自我介绍。面试官给每个人编了序号，每个人最多可以回答一道题目，给了6个演讲题目，分别为①你为什么来参加面试？②人生如酒③先有千里马，还是现有伯乐。④选择和努力哪一个更重要？还有两个忘了。每题有一分钟的读题时间，然后在聊天区，举手回答。 2。即兴演讲结束之后就是群面。排序题，关于要给货物换场地，给8个事情排序。 我们这次群面原计划应该由14人吧，因为编序号共14个。但实