卡尔动力 一二面

卡尔动力是之前的滴滴卡车部门分出来的，领导班子也是之前滴滴卡车那边的，去年刚成立，已经融资很多轮了，货运自动驾驶算是自动驾驶l4的一个细分赛道吧。岗位是感知算法工程师--------------------------9.2一面问项目，聊了一聊端到端和之前蔚来做的项目八股问了一下PETR和deformable detr的东西手撕判断点在旋转矩形框内部，我和面试官说射线法和叉乘方向法可以判断，面试官说选一种实现吧。凸多边形的话，可以直接判断叉乘的方向是否是相同的，然后直接写了个叉乘法，10min左右撕出来---------------------------9.4二面碰到算法领域大神了项目简单聊了一下，算法题给我干懵了概括一下就是有限多源最短路问题task之间有依赖关系，然后每次可以运行n个task，问最少多少轮能运行完所有task。我的思路是拓扑排序然后多源bfs，每次判断一下size和n的大小，但是如果size比n大，该选哪些入度为0的task遍历，这个点我是按入队顺序写的，实际上这种贪心法不一定只优，不知道选哪些入度为0的电。最后面试官说就写到这吧，让我下去想一下。有点凉凉啊，还是稀疏图，第一次用map建的领接表和入度表，整了老半天。9.9更新 凉了，怪我算法太菜了，急需acm哥，面试官不开摄像头多多少少不尊重人了。#软件开发笔面经##自动驾驶##算法#

地平线值得去吗？先说结论：是的，但前提是你不怕“卷”。地平线的工作节奏确实很快，压力也不小，毕竟我们在做的是前沿的AI和自动驾驶技术，每天都在和时间赛跑。如果你想找一个轻松混日子的地方，这里可能不太适合你。但如果你希望快速积累经验，提升自己的技术水平，这里绝对是个好地方。我们团队氛围非常好，大家都很愿意帮助新加入的小伙伴。而且，项目节奏快意味着你能在短时间内接触到大量的实际项目，快速成长。虽然有时加班是避免不了的，但看到自己的技术被应用到实际产品中，那种成就感也是无可替代的，并且地平线的发展势头很猛，正在积极准备上市，希望大家都能来分到一杯原始股面试形式：采用线上腾讯会议面试的方式，三轮技术面...

真遇到数学领域大神了，随口吹了句力学专业数学基础还可以，直接被硬控问题：Ax = b有解条件（方阵/非方阵）？讲讲SVD？具体工程中线性方程由于噪声存在，方程经常病态，如何解决？特征根和特征向量的几何本质？相似矩阵是什么？如何得到一个相似的正交矩阵？讲讲正则化，有哪些正则化？norm-1正则和norm-2正则有什么区别，分别作为惩罚函数时会让结果产生什么趋势？norm-p和norm-inf长什么样？1x1的卷积层和全连接层是否有区别？如何理解卷积层？什么是过拟合，什么是欠拟合，bias哪个大，variance哪个大？C++多态怎么解释，为什么析构函数是虚函数？堆和栈什么区别？vector如何扩容？为什么？手撕：有一个固定的agent，四周分布着以坐标点表示的障碍，agent有一个60度的传感器，问如何最低复杂度找到覆盖最多障碍的角度写了个O(n^2)的被嫌弃了实际上还要考虑到从PI越过-PI的情况后续：已通过😭泪目

我从旷视研究院辞职了。原因很简单：累了，烦了，不想再随时随地伺候甲方了；作为国内手机厂商的算法供应商，工作强度真的是大到爆炸。这些厂家对自己人都毫不留情，对我们这些乙方的push力度就更不用说了。我在职的一年多里，交付项目一个接一个，同时还要进行算法研究。大部分工作日都是9点半以后才下班，周末时常能接到PM电话免费加班。每天到家就能干两件事：洗澡、躺床上刷手机睡觉。最后选择离职，不想让自己再为工作相关的事焦虑，还是职场混子比较适合我。