【感知算法面经四】轻舟智航感知算法面经

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一、第一轮技术面试

  1. 自我介绍
  2. 面试官主要问了实习期间的BEV感知项目
  3. 实习所在的组主要在做什么内容
  4. 实习期间是做偏业务还是预研的内容
  5. 简历中涉及到的项目出发点是什么,交代一下项目背景
  6. 项目中主要采用的是哪种BEV感知算法
  7. 用的BEV感知算法在当前的业务场景中有没有遇到什么问题
  8. 有没有针对用到的BEV感知算法进行改进
  9. 承接上一问题,具体是怎么改进的,涨点情况如何
  10. 介绍了论文的创新点
  11. 代码考察
  12. 快速排序
  13. 二叉树的层序遍历

二、第二轮技术面试

  1. 自我介绍
  2. 第二轮面试是小组技术Leader,因为后续反问环节知道这个组主要是做Occupancy方向的,所以主要考察了对于Occ技术的掌握程度
  3. 先是简单聊了一下实习期间做的项目,由于一面问过了,大概就10-15min
  4. 了解目前哪些Occupancy Network算法
  5. 对自己熟悉的Occ算法介绍详细流程
  6. 你觉得目前Occ算法上车的难点是什么
  7. 基于目前你读过的论文,说一下Occ方向的技术路线
  8. 基础知识考察
  9. 会用git吗(答了git clone/add这类最基础的,但是感太基本了)
  10. 代码考察
  11. 一道Leetcode中等偏上难度

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10-15 13:14
已编辑
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时间线:笔试:8.18  3/3 ac一面:8.30  60min二面:9.19  100minHR面:9.26  30min-------------------------------------评价:目前泡池子中,秋招面过最硬核的面试,问的很基础很细节,多方位考察。面试官水平也挺高。-------------一面面经---------------十分注重优化算法、数学基础,面的其他家基本上没有问的这么细的。-------------------------------------1. ILQR的求解时间复杂度跟标称轨迹点的个数有什么关系?2. CILQR 和 ILQR区别,如何处理C,与SQP有什么关系。3. 如何从笛卡尔坐标系转换到Frenet坐标系,时间复杂度如何优化?能优化多少?4. Frenet中r和L要满足什么关系? 5. 一堆离散点如何求曲率6. line search 是什么?满足什么准则?7. 点到线段的距离?如何判断一个点在不在凸多边形内部?8. QP问题求解相关,描述矩阵求逆优化:LU QR分解,稀疏性优化。9. 高斯牛顿法相关,海塞矩阵如何求逆,雅可比矩阵和海塞矩阵关系,逆矩阵如何保证正定? 10. coding:笛卡尔坐标系转换到Frenet坐标系输出S L-------------二面面经---------------全程高强度拷打,项目、算法、优化、C++八股该有的全部都有,拷打了一个多小时之后又给一道比较难的coding写。从第三题开始,面试官打开了白板,之后所有题都在白板上写,手推公式、手写方程、手算特征值。总的来说,开白板交流效率很高,但是也非常考验基础,很多时候脑子里知道某个模型,某个公式,但是让你真正写出来又没啥把握。-------------------------------------1. ilqr和MPC求解速度哪个快,x = Ax 系统稳定的条件2. MPC是否要求系统可观,为什么3. 运动学模型公式白板推导,为什么参考点在后轴中心,后轮转向车辆的转弯半径推导4. 凸优化问题 凸函数定义 琴声不等式,QP问题的形式 白板书写,给一个cost function判断是不是QP,特征值求解5. 数值优化算法 梯度法 牛顿法 拟牛顿法各自区别,给一个等高线画出梯度法的下降曲线和牛顿法的下降曲线6. 给C++代码判断输出是什么 2题(好像都答错了)7. A*算法的原理 启发式代价怎么定 用的什么数据结构 优先队列和哈希表取值时间复杂度8. 虚函数是什么 动态多态和静态多态的区别  指针常量和常量指针 类的静态成员函数和静态成员变量9. 计算几何:判断点在线段左侧还是右侧,叉乘方向,圆与线段是否相交10. coding:线段FindNextPoint,有点像链表的题目,线段用链表节点表示的。
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