《无人车规划算法实习》专题

5.10 机考200多分 6.01 一面 1.自我介绍 2.讲讲简历的项目：只介绍了第一个项目，乳腺癌检测，用到了yolo，任务特点是数据量大以及数据不平衡balabala 3.除了提到的上采样还有什么方法可以应对数据不平衡：一开始没想起来，面试官提醒loss，想起来有个focaloss。 4.YOLO每个版本的变化是什么：以前看过，随便讲了讲先验框和backbone的变化。 5.除了yolo还有

秋招已经慢慢走过了一半，终于有时间来写一下我这半年的总结，先来讲下我的实习吧，先放面经，下一篇再来讲下在智加的实习生活。 岗位：算法实习-预测方向 本人本硕都是机械工程专业，目前在上交智能汽车研究所读研，研二下学期是可以外出实习的，大概在3月份左右开始看暑期实习的机会，本来没有太了解智加，也是机缘巧合在我实验室同学的推荐之下，我和他一起投递了智加的暑期实习。很巧的是我们两后来都来智加实习了。 在官

本文向大家介绍请你说一下递归和动态规划的区别?相关面试题，主要包含被问及请你说一下递归和动态规划的区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 递归法是算法调用自身，动态规划是将一个问题分解成若干个子问题，对大问题的求解转化为对子问题的求解。动态规划有时可以通过递归实现，通常用在最优问题的求解

硬币行问题：有一行n枚硬币，其值为一些正整数C0，C2，Cn-1，不一定不同。目标是提取最大金额的货币，但受限制，不能提取初始行中相邻的两个硬币。 在下面的代码中，n是我的数组C的大小（或硬币的数量），这段代码返回了值[10, 2, 4, 6, 3, 9, 5]的正确结果（正确的结果是25）。但是当我为值[3,12,10]或[3, 12, 10, 2]运行相同的代码时，我得到了错误的结果。（该组值

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[1]。对于这个问题，我们将只关注后一个属性。 重叠子问题有多种定义，其中两个是： 如果一个问题可以分解为多次重用的子问题，或者问题的递归算法一遍又一遍地解决同一个子问题，而不是总是产生新的子问题，那么问题就被称为具有重叠的子问题[2]。 要应用动态规划，优化问题必须具备的第二个要素是子问题的空间必须“小”，因为问题的递归算法

今天分享的是设计面试中关于个人规划的问题：你有没有什么职业规划？三到五年内希望完成什么呢？ 针对这个问题的回答思路： 入职 1 年，熟悉工作情况，在努力学习本职工作相关知识的同时学习业务相关的知识，积极参加团队活动，与同事和谐相处 入职2-3年，精进业务水平，在稳定提升的基础上做到独当一面，保证完成日常工作的同时汇总工作经验 入职3-5年，在总结经验的基础上产出方法论，积极与同事、上级交流沟通，助

最长递增子序列 题目描述 给定一个长度为N的数组a0,a1,a2…,an-1，找出一个最长的单调递增子序列（注：递增的意思是对于任意的i<j，都满足ai<aj，此外子序列的意思是不要求连续，顺序不乱即可）。例如：给定一个长度为6的数组A{5， 6， 7， 1， 2， 8}，则其最长的单调递增子序列为{5，6，7，8}，长度为4。 分析与解法 解法一：转换为最长公共子序列问题 比如原数组为 A{5，

题目描述 给定一个源串和目标串，能够对源串进行如下操作： 在给定位置上插入一个字符 替换任意字符 删除任意字符 写一个程序，返回最小操作数，使得对源串进行这些操作后等于目标串，源串和目标串的长度都小于2000。 分析与解法 此题常见的思路是动态规划，假如令dp[i][j] 表示源串S[0…i] 和目标串T[0…j] 的最短编辑距离，其边界：dp[0][j] = j，dp[i][0] = i，那么我

动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学（线性规划、网络流等问题也属于运筹学）中的一个问题分支，用于求解最优解。 DP模型基本上是一种递归方程，把问题的各阶段联系起来，保证每个阶段的最优可行解对于整个问题既是最优的也是可行的。一般来说递归方程的结构对于初学者并不“合乎逻辑”，“难以理解”，最好的做法是做一些适当的计算来理解方程的正确性。运筹学中将动态规划问题分为确定性动态规

5.7.1 使用supervisord进行进程管理 Supervisord是一个优秀的进程管理工具，一般在部署redis时采用它来进行redis、sentinel等进程的管理，一个已经在生产环境采用的supervisord配置文件如下： ; Sample supervisor config file. ; ; For more information on the config file, ple

Quarkus CDI的一个详细记录的限制是 完成前、 完成后、 失败后 和 ；成功后 交易观察器尚未实施 这个功能会在Quarkus的未来版本中实现吗？

本文向大家介绍c++加法高精度算法的简单实现，包括了c++加法高精度算法的简单实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 c++高精度算法，对于新手来说还是一大挑战，只要克服它，你就开启了编程的新篇章，算法。 我发的这个代码并不是很好，占用内存很多而且运行时间很长（不超过1秒），但是很好理解，很适合新手 高精算法的本质就是把数组编程字符串，然后将字符串像竖式一样加起来： 以上就是小编为大家带来的

本文向大家介绍朴素贝叶斯算法的python实现方法，包括了朴素贝叶斯算法的python实现方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是

本文向大家介绍使用GO实现Paxos共识算法的方法，包括了使用GO实现Paxos共识算法的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 什么是Paxos共识算法 最初的服务往往都是通过单体架构对外提供的，即单Server-单Database模式。随着业务的不断扩展，用户和请求数都在不断上升，如何应对大量的请求就成了每个服务都需要解决的问题，这也就是我们常说的高并发。为了解决单台服务器面对高并发的苍

晚上7点开始面，先自我介绍接着开始深挖项目，挨个挖，把所有相关的项目都挖一遍，各种细节都问一遍，往祖坟里挖那种....(问麻了，这就45分钟过去了） 然后问八股，主要是C++的八股，刚开始还好，问一些比较基础的，什么是多态，struct和class什么区别，智能指针这些，越问越觉的不对劲，开始问知道虚指针和虚表是什么区别，c++内存空间是怎样的，反正后面这些基本不会，反正看样子是非要问到完全不会的