《无人车规划算法实习》专题

我看到了换硬币的问题。一般来说，输入是n（要返回的更改）和可用的面额（硬币的美分值），v1 我正在读哥伦比亚大学的这张pdf，但我不明白为什么在第6张幻灯片中，我们的递归关系是1： 它代表我们已经使用过的硬币吗？

问题内容： 我正在尝试使用HMAC-SHA256算法创建签名，这是我的代码。我正在使用美国ASCII编码。 我从上面的代码中得到的结果是： 这与Wiki中显示的相同 除外 的。 如果我做对了所有事情，或者可能可以改善我的代码，我正在寻找想法/意见。 问题答案： 0x仅表示其后的字符表示一个十六进制字符串。 因此，0x只是为了阐明输出的格式，而无需担心它。

我使用行人库（使用ps源、ping Goto和ps汇），想要模拟人行道环境。这个模型的目标是得到行人之间的距离小于1m的数据。所以，我尝试计算行人之间的距离。在Any逻辑中，可以通过使用getX（）、getY和getId（可以每秒计算）来收集行人的信息。但是我不知道如何选择行人代理并计算它们之间的距离。我的意思是，如果有10个行人（id：1, 2, 3...)，如何每秒钟获得1和2、1和3、2和3

5.15官网投递-5.19初筛通过-5.27上午面试。 面试全程半小时，介绍项目内容，问项目输入输出，项目数据量。然后做题，最长无重复字符串子串。做完反问。 面试结束后秒挂😅😅😅😅，我真的栓Q#暑期实习##OPPO##腾讯##阿里巴巴##字节跳动#

5月14投递，5月16安排面试，5月23一面 1.自我介绍 2.挑一个熟悉的项目介绍项目，项目细节深挖 3.项目里面数据量是不均匀样本，对于不均匀样本的处理方法除了上采样和下采样还有哪些 4.集成学习你知道有哪些？介绍一下随机森林的过程和原理 5.对于文本分类问题，经常使用交叉熵损失函数，交叉熵对噪声是否敏感，如何解决这个问题 6.在TensorFlow的tensor里面有自带的函数softmax

一面 1. 说一下pytorch里面两种浮点类型怎么样混合计算的 2. 量化出来的模型有误差，你是怎么样减少误差，提高模型预测的准确率的 3. ASR识别到的文本中的错别字怎么做处理的 4. 如果我更改了输入数据的量级，比如将输入的数据从长度100改成了1000，增加了10倍，transformer的时间复杂度是会怎么变，参数量会怎么变？ 5. transformer和CNN有什么不同 6. 你还

1. pytorch2onnx具体做了什么 2. 项目模型结构是什么样的 3. 为什么模型需要量化 4. 量化的过程做了什么，有什么样的效果 5. 量化的过程中为什么会有精度损失，损失是怎么调优的 6. LSTM怎么解决梯度爆炸和梯度消失的问题 7. 给101个硬币，其中一个是假币，称重两次判断假币比真币重还是轻 手撕（web IDE） 旋转矩阵 lc原题 方向不太match，面后秒挂 #字节##

写面经攒人品，许愿offer 3.27一面： 30min自我介绍 项目，主要包括模型，预处理算法，搭网络的经验之类的 面试官简介了他们的工作，主要是做图像评估好像 无八股、手撕反问，问了下结果什么时候出 3.29号半夜10点接到预约hr面通知 4.1hr面： 20min 自我介绍 别人对我评价 三个词 自我感觉的缺点 对实习有什么期望 压力最大的经历 坚持最久的习惯 个人性格偏理性还是感性 等等，

全程问都是简历上的项目，和提到的模型算法 体验感超级好 算法题：一个数组，求和为target的所有子数组 面完，邮箱马上就收到了二面通知

1.算法题： 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#

时间：3月19日15:00 ～ 15:50 上来先自我介绍，介绍完之后面试官让看着简历一个项目一个项目的详细介绍 细节扣得比较细，比如设计的attention中qkv具体的映射方式如何实现等等 然后项目中评估指标用到了有PSNR和AUC值，让讲一下具体的公式和原理 还有实习经历中的一些场景的思考。 上面的问项目中间夹杂对应八股的部分大约半个小时 然后就是算法题，做了一道，leetcode原题 30

3.12 大概面了50分钟，大部分在深挖项目，实现细节问得比较深。 1.自我介绍，把简历内容快速过了一遍，面试官还夸了一句我做过的东西蛮充实 2.针对实习项目挖呀挖呀挖，这部分耗时最久，项目实现细节问得很详细 3.介绍一下Bert 4.GPT和Bert的区别 5.介绍一下Roberta，它的改进点在哪 6.Transformer和LSTM的结构与原理 7.介绍RLHF技术 8.介绍注意力机制 9.

一面 60min： 问项目、问了一个我研究方向的八股、问了损失函数等DL基础知识 手撕了一道题：根据IOU划分簇，没考虑到连通簇的情况，面试官提醒了一下，写出来了 一面面试官应该是视觉算法工程师，一线程序员，没什么架子，并且了解的面很广 二面 50min： 问项目，问了许多项目，很细节，问多久可到岗，实习到多久 二面第二天问了HR，反馈是通过了，并约了下周HR面 期待第二个Offer

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？

楼主二本，硕士211双控，个人整体水平比较一般，有一篇控制水文 Q：自我介绍 Q：问了PID的参数，状态空间等 Q：LQR的相关问题，系统出现超调，LQR控制怎么调节 Q：其他控制方法 A : 模糊、bp神经等，问了bp常用的激活函数 Q：c++部分问了一些八股文 感受总结：控制方面的东西要扎实一下，cpp相关面试之前一定要看八股文，楼主面试以为会手撸代码+控制相关的提问，八股文就给忽略了，看了不