同学请问一下,百度自动驾驶三面完拉到了一个校招warming?这样就算过了吗?
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卡尔动力二面相隔的时间很长,而且都没有手撕,面试官都非常好,探讨了许多开放性的问题,学习到了很多,就是似乎不往下推进了一面09.031.  模型的泛化能力是如何评估的?效果如何?2.  持续学习的现实意义,应用场景3.  主动学习4.  车辆的尾灯信息的利用5.  预测和规划接口的设计,多模态的承接能力6.  轨迹和意图是对应的吗?7.  上游发了两条轨迹,下游是同等的使用,那么这两条轨迹有没有什么意义,区别呢?8.   waymo交互预测9.   AI-Planner数据的来源 10.  基于规则系统提供真值是否合理反问:1.  在卡车1带多的业务模式下,轨迹预测与普通的会有什么区别吗?2.  AI-Planner的情况二面09.201. scene-centric精度差的原因?以及可以优化的地方?2. sceneTransformer3. 交互,一致性预测GameFormer如何做的?4. 优化目标和评价指标本身需要那些改动?5. 在scene-centric的情况下,如何提升agent-wise的指标,即单个agent的minADE与minFDE6. 损失的设计方式,拉普拉斯分布或则高斯分布的损失设计区别7. 预测和规划如何更好的去做协作,下游需要什么形式的多模态的定义8. 多模态有哪些类型?9. 下游如何更好的去使用这些多模态的信息?10. 基于规则已经能够解决的话,需要用模型去解决什么问题呢?11. 直接输出一条替代完整planning系统的轨迹存在问题,那这个问题可能是什么造成的呢?可以从哪些方面去做优化呢?反问:1. 预测和决策如何联合的?#你都收到了哪些公司的感谢信?##自动驾驶##卡尔动力#
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8月20号投的,8月28号一面【秋招面的第三家,面试官很好,感觉是在和你讨论,并在过程中会表示肯定】,9月6号二面,二面后一个礼拜感谢信;二面代码面第二题虽然也大致写出来了,但面试官表示还是存在一些问题,听说是每一面后都会进行排序,估计排序挂了,不过代码功底也确实还是不够,需要加强,之前图论相关得题目还是写的太少了;正式批又重新开始面了 刚刚一面完08.28一面:1.  处理数据不平衡有什么方法2.  从评测角度去看类别不平衡3.  数据分布偏移:训练数据里面高速场景比较多的话,他会无法泛化到速度比较低的问题;模型里面有去解决吗?4.  元学习相关问题5.  地图的向量化编码相比原来的栅格的地图编码的区别,优劣6.  模型部署相关问题7.  如何做learning-based的决策规划的?整体架构8.  训练数据的来源是什么?可靠吗?如何评价数据的好坏9.  相较于传统规划,模型的优点是什么?能解决什么问题?10. cost的设计和优化相关问题11. 评测是如何的?12. 虚函数讲解一下13. 类里都有构造函数和析构函数,析构函数都需要声明成virtual,为什么需要这么做手撕:leetcode 149 Hard 线上最多的点数09.06二面:1. hot100 二分查找 求target第一个和最后一个的位置2. leetcode 365 水壶问题变种 改成求最小操作次数#你都收到了哪些公司的感谢信?##提前批简历挂麻了怎么办##深度学习##自动驾驶##小米#
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