经纬恒润一面、笔试、二面
一面:
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一、首先自我介绍,稍微有点没准备好,工作和项目经历太多,稍微有点杂
二、然后应该是直属leader的技术面:非常侧重问部署
1、问了ISP的问题,提问了usb摄像头抓下来的raw图为什么不能直接用:没有可展示性,RGGB格式的图片没法直接到模型中去,还是需要ISP转RGB,但mipi摄像头的速度慢,USB摄像头的速度稍微快点,专用芯片FPGA价格太高,AIISP是一条思路;
2、组织校准数据集:验证集的子集;校准集的数据量:1000张;
3、前后处理是逐帧做还是会批量做:答逐帧;问逐帧做是否有视频流丢失;答板卡算力非常高,模型量化后的推理速度远高于视频采集的速度;
4、科研项目数据集类别与数据量;
5、有没有边缘板卡上的算子优化经验:没有写过plugin,或者接触过底层架构的融图代码,但在模型训练层,有过算子优化经历,也就是pt和onnx上;
6、科研项目上算法魔改的内容都能做量化吗:有的不能,同上一个问题,不会plugin;
7、跟踪算法deepsort的匈牙利匹配阈值是多少,单位是多少:0.2,无量纲;
8、科研项目最后的效果是多少;实习项目最后的效果怎么样,能实测吗;
9、跟踪算法速度怎么样:deepsort和yolo差不多,10ms,但机器学习部分没法加速,只能cpu干,siam孪生网络就不需要逐帧检测了;
10、cuda c有没有用过;
11、工作地点北京行不行,工资需求多少,之前工作的工资水平;
三、最后是另一个技术的面试:相对侧重基础;
1、简述DCN和普通卷积的区别:卷积核尺寸可变;
2、简述卡尔曼滤波原理:预测(通过前一帧预测后一帧的状态和协方差矩阵)、更新(通过观测数据与预测数据的差,用最小方差估计更新协方差矩阵)、卡尔曼增益(融合系统的状态预测值和测量值,用来动态调整状态估计值);
3、C++中vector和list的区别:vector是动态数组,连续内存存储,通过索引访问任意位置,当超过容量时需要开辟更大内存,再复制过去;list是双向链表,存储指针和值,不连续,快速插删,但不能快速访问,需要用迭代器进行遍历;
4、之前有没有电机电控方面的工作经验;
四、反问环节:
1、可能从事什么样的工作方向:国产芯片自动驾驶算法部署,面试官强调了算法训练-量化-部署的全流程都要会;
2、端到端自动驾驶:是大方向,但是仅仅是demo级别,还是要传统的感知-规控-决策来兜底;
笔试:算法类
----------------------------------
非常基础,提交了就不能改了
一、单选:
1、空间复杂度:
希尔排序:希尔排序是原地排序算法,它主要通过引入间隔序列来允许交换距离较远的元素。除了几个用于控制排序过程的变量外,它不需要额外的存储空间
快速排序:快速排序是一个分而治之的算法,它递归地将数组分成较小的数组进行排序。递归调用栈的深度决定了其空间复杂度。在平均情况下,递归深度接近log n;但在最坏情况下(如数组已经是有序的),递归深度可以达到n,导致O(n)的空间复杂度。
归并排序:归并排序也是分而治之的算法,但它在排序过程中需要额外的存储空间来合并子数组。具体来说,它需要与原数组大小相同的额外空间来存放临时数组。因此,其空间复杂度为O(n)。
计数排序:计数排序通过创建一个额外的数组C,其中C[i]存储待排序数组A中小于等于i的元素的个数,来工作。因此,其空间复杂度取决于输入数据的范围k,而不是输入数据的个数n。如果k与n相比不是太大,那么计数排序在空间上是非常有效的。
2、f(n)=2*f(n-1)+3n,其中n>1,递归出口应该是f(0)=0;
3、在100个数里面二分查找特定的数,最小的次数是log2(100)
4、冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行的,直到没有再需要交换的元素为止,这意味着数列已经排序完成。最好情况O(n),最坏情况O(n^2);
5、表达式多种括号混用,检查类型用到栈;
6、负反馈系统的开环传递函数为K/S(S+1)(S+5),那么K的取值范围为0 7、N点FFT所需的复数乘法次数是(N/2)log2N;
8、连续线性时不变系统LTI的冲击响应形式取决于系统的特征根和零点;
9、矩阵A[9][10],每个元素占3个单元,那么A[6][3]的起始地址从156单元开始;
10、无监督学习没有标签、核心是分类、所有数据相互独立分布、分类原因不透明;
二、多选:
1、CNN中起到降低维度和降低参数量作用的是卷积、池化;
2、递归算法包括递归、结束;
3、AX=B有两个解m1和m2,那么m1-m2是AX=0的解,(m1+m2)/2是AX=B的解;
4、深度为5的完全二叉树结点范围为[16,31];
5、特征降维的方法有主成分分析、线性判别分析、自编码器、矩阵奇异值分析;
6、连续周期函数、离散周期函数的频谱是连续周期函数;连续非周期函数、离散非周期函数的频谱不是连续周期函数;
三、填空:
1、模糊控制器在控制过程中不需要精确的数学模型;
2、多传感器融合的软件同步包括时间同步、空间同步;
3、模型评估结果主要分为两种类型:内部评估和外部评估;离线评估和在线评估、欠拟合和过拟合;
4、horse变ros的最快步骤是3次;力扣原题;
四、编程:
1、核心模式:杨辉三角;
2、ACM模式:最长连续子序列
都是力扣原题
排序总结:
二面:
要做ppt,面试官人很好,改了两次时间都秒同意,一对一,自己讲了20分钟,随便问了两三个问题,感觉在走流程,中途还有其他人喊他去吃饭,几乎没怎么问技术问题,问了一下技术学习路线和薪资期望,结束,坐等人力谈薪了。
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一、首先自我介绍,稍微有点没准备好,工作和项目经历太多,稍微有点杂
二、然后应该是直属leader的技术面:非常侧重问部署
1、问了ISP的问题,提问了usb摄像头抓下来的raw图为什么不能直接用:没有可展示性,RGGB格式的图片没法直接到模型中去,还是需要ISP转RGB,但mipi摄像头的速度慢,USB摄像头的速度稍微快点,专用芯片FPGA价格太高,AIISP是一条思路;
2、组织校准数据集:验证集的子集;校准集的数据量:1000张;
3、前后处理是逐帧做还是会批量做:答逐帧;问逐帧做是否有视频流丢失;答板卡算力非常高,模型量化后的推理速度远高于视频采集的速度;
4、科研项目数据集类别与数据量;
5、有没有边缘板卡上的算子优化经验:没有写过plugin,或者接触过底层架构的融图代码,但在模型训练层,有过算子优化经历,也就是pt和onnx上;
6、科研项目上算法魔改的内容都能做量化吗:有的不能,同上一个问题,不会plugin;
7、跟踪算法deepsort的匈牙利匹配阈值是多少,单位是多少:0.2,无量纲;
8、科研项目最后的效果是多少;实习项目最后的效果怎么样,能实测吗;
9、跟踪算法速度怎么样:deepsort和yolo差不多,10ms,但机器学习部分没法加速,只能cpu干,siam孪生网络就不需要逐帧检测了;
10、cuda c有没有用过;
11、工作地点北京行不行,工资需求多少,之前工作的工资水平;
三、最后是另一个技术的面试:相对侧重基础;
1、简述DCN和普通卷积的区别:卷积核尺寸可变;
2、简述卡尔曼滤波原理:预测(通过前一帧预测后一帧的状态和协方差矩阵)、更新(通过观测数据与预测数据的差,用最小方差估计更新协方差矩阵)、卡尔曼增益(融合系统的状态预测值和测量值,用来动态调整状态估计值);
3、C++中vector和list的区别:vector是动态数组,连续内存存储,通过索引访问任意位置,当超过容量时需要开辟更大内存,再复制过去;list是双向链表,存储指针和值,不连续,快速插删,但不能快速访问,需要用迭代器进行遍历;
4、之前有没有电机电控方面的工作经验;
四、反问环节:
1、可能从事什么样的工作方向:国产芯片自动驾驶算法部署,面试官强调了算法训练-量化-部署的全流程都要会;
2、端到端自动驾驶:是大方向,但是仅仅是demo级别,还是要传统的感知-规控-决策来兜底;
笔试:算法类
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非常基础,提交了就不能改了
一、单选:
1、空间复杂度:
希尔排序:希尔排序是原地排序算法,它主要通过引入间隔序列来允许交换距离较远的元素。除了几个用于控制排序过程的变量外,它不需要额外的存储空间
快速排序:快速排序是一个分而治之的算法,它递归地将数组分成较小的数组进行排序。递归调用栈的深度决定了其空间复杂度。在平均情况下,递归深度接近log n;但在最坏情况下(如数组已经是有序的),递归深度可以达到n,导致O(n)的空间复杂度。
归并排序:归并排序也是分而治之的算法,但它在排序过程中需要额外的存储空间来合并子数组。具体来说,它需要与原数组大小相同的额外空间来存放临时数组。因此,其空间复杂度为O(n)。
计数排序:计数排序通过创建一个额外的数组C,其中C[i]存储待排序数组A中小于等于i的元素的个数,来工作。因此,其空间复杂度取决于输入数据的范围k,而不是输入数据的个数n。如果k与n相比不是太大,那么计数排序在空间上是非常有效的。
2、f(n)=2*f(n-1)+3n,其中n>1,递归出口应该是f(0)=0;
3、在100个数里面二分查找特定的数,最小的次数是log2(100)
4、冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行的,直到没有再需要交换的元素为止,这意味着数列已经排序完成。最好情况O(n),最坏情况O(n^2);
5、表达式多种括号混用,检查类型用到栈;
6、负反馈系统的开环传递函数为K/S(S+1)(S+5),那么K的取值范围为0
8、连续线性时不变系统LTI的冲击响应形式取决于系统的特征根和零点;
9、矩阵A[9][10],每个元素占3个单元,那么A[6][3]的起始地址从156单元开始;
10、无监督学习没有标签、核心是分类、所有数据相互独立分布、分类原因不透明;
二、多选:
1、CNN中起到降低维度和降低参数量作用的是卷积、池化;
2、递归算法包括递归、结束;
3、AX=B有两个解m1和m2,那么m1-m2是AX=0的解,(m1+m2)/2是AX=B的解;
4、深度为5的完全二叉树结点范围为[16,31];
5、特征降维的方法有主成分分析、线性判别分析、自编码器、矩阵奇异值分析;
6、连续周期函数、离散周期函数的频谱是连续周期函数;连续非周期函数、离散非周期函数的频谱不是连续周期函数;
三、填空:
1、模糊控制器在控制过程中不需要精确的数学模型;
2、多传感器融合的软件同步包括时间同步、空间同步;
3、模型评估结果主要分为两种类型:内部评估和外部评估;离线评估和在线评估、欠拟合和过拟合;
4、horse变ros的最快步骤是3次;力扣原题;
四、编程:
1、核心模式:杨辉三角;
2、ACM模式:最长连续子序列
都是力扣原题
排序总结:
二面:
要做ppt,面试官人很好,改了两次时间都秒同意,一对一,自己讲了20分钟,随便问了两三个问题,感觉在走流程,中途还有其他人喊他去吃饭,几乎没怎么问技术问题,问了一下技术学习路线和薪资期望,结束,坐等人力谈薪了。
全部评论
佬投递的是什么岗位
大佬啥时候投的简历啊,我上个月底就投了现在还没消息,估计寄了
请问你的笔试是选的C++吗
请问算法编程能用python吗
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