人工智能,人工越多越智能
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10-15 13:14
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门头沟学院 算法工程师
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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10-28 15:58
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河海大学 C++
背景:有acm经历,已保研,想找点事情做,可以学点东西赚点钱。官网上看到这个岗位挺对口的,就投了。2024.10.22投简历。10.23打电话让我准备下面试,是代码面,现场写代码。好高的效率,一天就打电话了。10.24下午面试开始。面试前还在准备八股啥的,背不进去emmm,很紧张。开始先是自我介绍,然后很快就进入了写代码环节。先是出了一道题,用二分很简单就写完了,没有OJ测评,面试官看了看觉得没问题就过了。然后是出了两道题二选一。第一个是构造,第二个是数据结构,选的第二道,用并查集写了稍微调一下,面试官感觉没啥问题就让我看看那个构造题。估计是面试总时间要求一个小时,这时候已经30多分钟了,所以面试官让我大概讲了下思路不用写代码,就过了。貌似是个欧拉回路问题。剩下20分钟拷打简历内容,问了简历上有关导航部分我的工作,然后深挖了一下,好在答出来了。剩下就是聊天,面试官南大毕业,也是打过ACM,很强,加了个微信。晚上就接到电话第二天要二面。效率真高。10.25二面貌似是主管。自我介绍完后简单交流了几句。感觉很牛技术很强。然后是出题,不写代码,要大概讲思路。很紧张,回答有点崩,物理上的汗流浃背。好在面试官人很好,不断给提示,最后感觉是勉勉强强答了出来,总体上答得很不好。最后也是闲聊了几句,就结束了。结束后以为没戏了,就打算再接着投一投别的公司类似岗位,但发现基本都要求硕士emmm,就转战开发岗了。10.28进了。小米效率真的高,别的公司还没收到面试通知,这个直接走完流程了。地点北京,后续有空接着写。
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