海康威视AI算法-无人系统-暑假实习

刚做完,来分享一下!!
有三套题可以选择
感知类的,规划类的,建图定位(我选择这个)。
15道单选,代码输出,C++,数据结构栈(牛客栈类似题),导航算法相关的。
5道多选,导航算法,C++相关。
2个简答,第一个是问GNSS与IMU互补性怎么体现的?第二个是问求解雅可比为何用李代数不直接用旋转矩阵?
1道编程题,随机字符串找左括号是不是和右括号数量匹配。这题AC了。
笔试从五月初就给我了,我一直推,推到现在才做。我感觉比团子的笔试做的好太多了,希望能给面试。
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什么时候做的笔试啊
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发布于 2023-05-25 11:09 江苏
请问建图定位的题目难度如何?
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发布于 2023-05-25 11:09 湖北

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 总时长38分钟老套路,先是进行了自我介绍,3分钟完成。自我介绍完,我主动的问面试官,我要不要对我的主要工作做一个简要的汇报,面试官说可以,于是我便开始照着ppt阿巴阿巴。我发现这是一个很有用的技巧,因为若面试官同意汇报,相当于是把面试官引入了我的节奏,我讲的所有东西都是我亲手做过的,而且这样后,面试官问的问题也会和项目中内容相关,这样就会回答起来非常得心应手。这样就比你什么都不说,然后面试官突然提一个冷门的知识,你在那支支吾吾半天答不上来好太多了。而且,他在这问的问题越多,由于时长原因,后面问的其它问题就会越少。这场面试印象比较深的一个问题的是,PPO相对于其它策略梯度的算法有什么优势?我画图讲解了PPO使用了优势函数,让训练过程更加快速和稳定。然后面试官说,除了优势函数,PPO还有一个技巧来方法网络更新是参数差距过大,没等他说完,我赶紧抢着说,PPO有两种方式来实现更新时参数差距过大,一个是KL散度。。。。。。一个是截断函数。。。。。。通过这两种方式来实现早停。。。。。。讲完ppt后,面试官也没问其它的问题,进入了手撕代码环节。给了两个题目,让二选一。第一题又臭又长,我看都没看完,貌似是让你用python实现某个机器学习过程。第二题就比较简单,给定一个二叉树,让你输出每层节点的最大值,果断选择第二题,并几分钟写完了代码。然后面试官看我写的比较快,又让我用pythorch手动实现一下MLP,当时也没想那么多,就写了一个单层的MLP。最后反问环节,我还是问了老掉牙的问题,进去后主要干什么?是否有人带。现在想想估计面试官听这些也都听腻了吧。下次就问应该提前学些什么或准备些什么吧。
查看6道真题和解析
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个人背景:🔥985硕士,计算机专业,研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目,Kaggle竞赛经历- 面试岗位:滴滴出行-算法工程师(机器学习/运筹优化方向)📝 面试全流程回顾1. 笔试(线上编程+数学)-算法题(2道,LeetCode中等偏上难度)- 动态规划:最长递增子序列变种(需优化到O(nlogn))- 图论:Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题(概率统计+线性代数)- 贝叶斯定理应用题(拼车场景下的概率计算)- 矩阵分解(SVD)的原理与优化意义2. 技术一面(1小时)- 代码能力- 手撕:实现带权随机抽样(Reservoir Sampling变种)- 代码优化:如何减少时间复杂度?- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异?如何选择分裂点?- 如何解决推荐系统中的冷启动问题?- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模?(聚类+贪心算法的取舍)3. 技术二面(1.5小时)- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案(特征工程、模型融合技巧)- 追问:如果数据分布偏移(如疫情前后出行规律变化),如何调整模型?- 系统设计- 设计一个实时ETA(预估到达时间)系统:- 数据源(GPS/交通路况/历史数据)- 模型选型(时序模型+在线学习)- 异常情况处理(突发拥堵如何动态调整?)- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率?(转化为图的最短路径问题)4. HR面(30分钟)- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 总体而言,滴滴面试强度还是可以的,问题问的很细,如果不会的话,同学们尽量委婉回答,引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的,最后给大家一个内推链接,还有内推码。🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7全流程跟进,投递的同学评论区留言,方便后续跟进,秋招加油!#滴滴#  #应届#  #实习#  #算法工程师#  #校招#  #滴滴出行#  #内推#
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