魔门塔感知算法部门急招实习生

之前随手一投，没想到能约面，约了就得好好和大佬交流学习一下了-------------------------------------------------9.3日一面面试官感觉像某个大佬，一开始问几段实习的项目，感觉面试官水平真的很高。上来就看出来我简历里面写错了一个单词，很尴尬。车道线检测的输入形式是什么样的？车道线给下游用的形式是怎么样的？为什么不采用三次曲线拟合，采用点链的形式，有什么优势？车道线为什么不用基于滤波的方法，要使用优化的方法，使用的非线性优化器是什么？为什么要选这种优化器？车道线做时序融合的cost函数怎么定义的，帧间怎么对齐的？对于traking目标如何做生命周期管理？对于车道线误检和漏检的case是怎么解决的？learning的车道线跟踪的query、value的建模方式，网络设计的一些细节，评测的方式，和车端运行的rule base的车道线融合算法指标有什么不一样，为什么要这么设计？然后是手撕，算法题很有意思二维空间中有若干的点，判断这些点是否是在两条平行线上面。面试官提示先假设平行找到其中一根平行线，恍然大悟，连接任意三个点，如果平行的话那这三根肯定有一根是其中一根平行线，然后遍历3次每次以其中一条线聚类，再判断另一些没聚类的点是否是在另一根平行线上。-------------------------------------------------约了这周六二面，祝我好运#软件开发笔面经##自动驾驶##小米#

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coding面第一题给一个数组，和一个k，问乘积小于k的子数组有多少个第二题是设计一个优先队列，实现top，pop，push，clear的功能写的没那么顺不过最后都调通了，手撕真容易边边角角地方写错一点 #小米求职进展汇总#

一面9.051，自我介绍；2，展开介绍项目，项目难点和解决方法；可能面试官是传统定位方向，不太了解感知和深度学习，在深度学习相关的项目上问得都不太深入，传统组合定位项目问得多了些。还问了一些深度学习和传统方法的不同之处（没研究过传统方法都没答上来），还问了项目提到的交叉注意机制是怎么实现信息融合的，最后问了下卡尔曼滤波滤波和最小二乘法的不同之处，以及对卡尔曼滤波的看法。3，面试官介绍部门情况；4，反问：岗位相关情况，工作强度，面试轮数无手撕，全程30分钟。面试官人蛮好的，没有出现之前在牛客上看到的迟到和抽象情况。还撞了小米笔试，可恶。下场笔试在两周后了，都不知道有没有hc了...许愿一个后续吧更新：9.12收到笔试笔试的编程也太简单了吧。。。