本科985，科班农行（广州）17-22wtp_link（深圳） 27w东财（上海）35w（服务端开发）华为深圳-薪资不晓得都是Java后端开发，部门都没记，应该都差不多

怎么办？我一般会这样：一，可以邮件回复一下，自己测评出了问题，当然不用都发，想发就发，他看回复邮件多自然会知道二，准备下一次考试，随时查收邮件，肯定会有下次测评。安排好下次时间吧。三，如果中途发现服务器好了（可能性不大），也不要去做，时间不够，如果个别人有分数，其他人都为0分，自然不做数。但是这种行为肯定没毛病，但没必要（浪费流量都是钱）。

投递简历在八月底没两天参加笔试通过没两天参加测评通过时间来到了9月13日 一面面试官迟到一个半小时到场，主动道歉，十分真诚，心想事成晚饭后二面，没迟到，态度很好 心想事成9月14日早上九点主管面（可能是为了弥补前一天排序最后）没错，主管又迟到一个半小时😏，心想事成个der然后没动静……HR不鸟我……学长让我等等，不急……来到了10月8号，也就国庆节第一天早上十一点问我学历问题，需要报审批……咨询前辈，说让我等……10月20日 yunyinshang部门我的意向地开了七八个，依旧没消息，不想问啥了这真是一次路漫漫其修远兮的真是经历学弟学妹们，我要是推荐你们去hw我就是个大***倘若不给offe...

看看各个部门人数比例

鸽我一天，本来就不想面，知道你冲KPI，打电话过来，我客客气气接了电话。开始有一搭没一搭聊天，先手获胜问题刚回答完，你要开会，就把我挂了。真是厉害👍🏻，大哥

工作啊，一定要找个好工作，不要为了钱选择不锻炼自己的岗位，但是我相信没有这种岗位，也不要为了单纯锻炼自己不赚钱，两者平衡即可。

华为我来了

一、Apollo课程介绍 欢迎学习本课程 您好！这是我的第一篇博客，所以主要是对学习无人驾驶课程的一篇记录，我也会在后续的学习中发布学习心得，和大家一起开启学习无人驾驶课程之路，如有不足之处，还请批评指正。 学习目的 了解无人驾驶车的关键部分与Apollo团队架构，开启无人驾驶入门的学习路径 课程由优达学诚和百度Apollo共同开发制作； 内容丰富，是学习无人驾驶的最佳选择； 课程教师团队体系庞大，具有较强的学术性； 结课后颁发纳米学位，是进入更高层学习敲门砖； 二、本次课程你会学到什么？ Apollo开源平台的主要部分 HD Maps——高精度地图 Localiz...

第二课：高精度地图 *课程简介：了解高精度地图的实现逻辑，这也是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 一、地图简介； 联系日常生活，想想我们都是在什么情况下接触地图；当我们身处陌生的地方，需要知道我们的位置，然后输入目的地，百度、高德或者谷歌地图便会为我们定制一个便捷的路线。而我们获取地图的方式大部分都是手机地图或车载地图，想一想如果无人驾驶车直接使用我们日常生活中所常用的米级精度地图，是否满足其使用要求？ 答案肯定是不满足的，由此一种精度更高，标识物更多的高精度地图油然而生； 二、高精度地图 高精度地图作为机器人环境中的地理地图，相当于将环境配置成为同人类一样的感知状态下，但是...

课程简介： 了解车辆如何以个位数厘米级别的精度进行自定位 一、定位简介 定位是让无人驾驶车知道自身确切位置的方法，这对于无人驾驶车来说非常重要。假设你在驾驶一辆车辆时迷失了方向，你不知道自己在何处。而你现在手上拥有一张全球的高精度地图，定位的任务时确定你的车辆在这张高精度地图上的位置，在日常生活中国我们会使用诸如GPS来查找我们的位置，但是它们的精度太差了，一般都在1-3米之间，当遇到大山遮挡时，精度更会降低。所以我们无法完全信任GPS的定位，因此我们必须找到另一种方法来更加准确的确定车辆在地图上的位置，最常用的方法是通过感知周围环境信息与地图数据匹配，从而精确定位。 例如这样，车辆...

课程简介 了解不同的感知任务，例如分类、检测和分割，并学习对感知而言至关重要的卷积神经网络，让我们一起来学习吧！ 一、感知简介 感知，顾名思义就是让汽车拥有对周围环境认识的能力。我们如何让汽车拥有这种能力呢？人可以通过利用眼睛来感知环境，车辆也可以通过静态摄像头和其他感知器来感知环境，所以我们必须使用大量的视觉感知装置来让汽车拥有这一能力。 而在获取了感知器信息后，最广泛的使用方法为CNN即卷积神经网络，然后我们将简单介绍机器学习、神经网络和卷积神经网络的基础知识，然后讨论感知模块在无人驾驶车中的具体任务。接下来让我们开启感知器的学习之路吧！ 二、Sebastian介绍感知 感知是无...

课程简介 我们将在这次课程学习不同的预测方式，让Apollo无人驾驶车预测其他车辆或行人是如何移动的。让我们开启这次快乐的学习之路吧！ 一、预测简介_a 相信大家看到预测这两个字就知道本次课程的主要内容是讲什么了？“预测，预测”，当然是车辆产生的某种计算行为，这种预测当然是来自环境和自身的考虑。想象一下，当无人车穿行在车辆纵横的马路上，他必须知道其它车辆下一步的行动，才能做出相应的转向或者加减速的行为等最佳决策。 车辆通过生成一个路径来预测一个物体的行为，请看下面这辆车： 它准备向右转，并且开始在匝道前减速，绿色线可能就是一条我们为这辆汽车预测的一条路径；预测的主要目的还是为汽车...

课程简介 本次课程将学习不同的规划方式，课程节是较多，我也会将知识点总结的更加精确，减少废话的字数，也希望大家坚持学习下去！ 一、规划简介 上一节课我们学习了如何预测车辆的行动，这次我们将学习如何规划路径。 那么规划的第一步是什么呢？当然是路线导航，这就需要高精度地图的支持了，当车辆需要从A点运动到B点时，进行路径规划时，先将地图数据作为输入，并输出可行驶路径。我们一般通过手机进行导航，Apollo平台利用更精细的地图导航，以避开前方障碍物，并未乘客提供平稳的乘车体验。这就需要研究平台的规划模块了，下面我就一起来研究这些神奇的知识点吧！ 二、Sebastian介绍规划 “通过之前的...

课程简介： 本次课程我们讲解常用的控制算法——PID控制器。我们的课程在本章节就算完成了，不过这只是入门级别的课程，如果想理解更多的课程，可以关注无人驾驶，让我们一些快乐的学习无人驾驶的知识吧。本次课程可能有些知识点比较困难，所以你需要多加思考和记忆，那就让我们开始吧。对了这次课程算法较多，大家一定不要中途放弃，最后一堂课了，要加油哦！ 一、简介 控制是驱动车辆前行的策略。对于汽车而言，最基本的控制输入为转向、加速度和制动。通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点的，所以他很重要。 首先，控制器必须准确，这意味着它应避免偏离目标轨迹。这对于...