小米未来星预测算法凉经

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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