机器人

bg29西安人海康传统机器人算法 西安 大概率能开出来吧按往年应该是n-1 *15?，按杭州打八折算？，公积金双边12%，主要是离家近，但是仓储机器人真不咋地啊...觉得未来没有上升前景，不是learning based感觉都要寄杭州零跑 智驾规控  看去年帖子n+2 *14，大小周周内三天加班，公积金双边12%，不知道今年涨不涨，杭州对人才补助很多，但零跑的体量能撑得起来自研智驾吗合肥科大讯飞，也是做智驾，等。但作为供应商根本没听过讯飞的方案，八成不太行苏州追觅科技扫地机 n*15 ，基数按60%双边5%，这我基本也没打算去hhh石头科技一样扫地机，只有意向另外还有很多深圳的机器人公司推进中，或者泡池子，最多能开到n+4? 安克 库犸 海柔啥的但我也不会大模型VLA啥的，技术栈都是传统方面，现在在考虑突击学习，春招再冲一波具身？有些没拿到offer提前许愿哈

珞石机器人 嵌入式/软件开发一面1、自我介绍2、项目介绍3、围绕项目问细节4、c++ 11、14、17哪个用的多，开始拷打5、智能指针是什么，有哪些6、引用计数是如何实现线程安全的7、实现线程安全的方式有哪几种8、读写锁是线程安全吗9、智能指针里面的share的占多少字节10、linux系统下监听一个进程占用的端口号，使用什么指令11、客户端服务端通信，使用网线连接，但是人为断开，处理思路是怎么样的（把我问懵逼了）12、还有一种就是网线正常，但是客户端或者服务端挂了，这个和物理的网线断开如何区分在程序中13、还有些其他git问题，还问有没有offer抽象，面的我脑瓜疼

今年传统slam秋招截止到现在，总结如下：1.车企进不入，头部车企面试难度高的离谱（3-4轮技术面，甚至包含专门的手撕八股环节），hc剧少，基本上都是干数据生产的工作，卡双九（有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习）进面试不在少数。。。。，来就是要能干活的，池子还很深（车bu救救我吧，呜呜呜，虽然进去可能要搞开发了。。。直接道路严重走错）2.机器人最近确实势头比较猛，相对应的slam岗位要多了，但大部分基本上都是初创，应届生水平不够去初创要死掉半条命都有可能；仓储类机器人slam确实硬需求，但做的很成熟，hc其实也不多，而且技术栈都是2d的（太成熟了），调度算法在这里感觉比slam hc相对要多；割草机器人，泳池机器人（这种感觉slam搞起来还有点意思，户外还是有很多工作可以去做的）一些公司给的待遇不错都是40+起步，但是进面普遍卡双九（有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习），也就是双九（或论文和强对口实习）才有资格竞争，竞争难度堪比车企3.借助3dgs之风，诞生了很多手持三维重建设备的厂商，并且市场需求还不错，也产生了一些slam算法工程师的需求，但需求量目前还不算大，但有总比没有强，就是不知道待遇咋样，相关信息太少。。。4.额外补充一下，落地L4（比如无人物流），虽然招slam，也需要slam，但是行业竞争压力很大，校招需求不多，需要立刻干活的社招总结：目前slam在机器人，手持设备，无人机这种对算力设备要求很苛刻，很care硬件成本的方向总体需求已经远超车企！如果未来打算从事slam行业，可以主要去找这些方向的实习，招聘时候投递这些厂商也会更有优势！对了，slam虽然挂着算法的名号，实际上很多厂子，开的不如中大厂软开测开价，真是纯纯小丑，传统slam，抓紧润，未来slam无非就是工业界厂子里还用到，要不然就是生产真值或者三维重建给learning算法生产数据的角色了。同样的学习投入成本，和回报完全不成正比，log化严重！如果只是图搞钱，去大厂软开（后端）或者测开难度比slam低多了，赚的钱还不比slam算法差，我bg92，身边搞传统规控和slam的，保底的大部分都是软开测开，有些明智的提前布局转ai开发了，这个发展潜力感觉也不错，毕竟算法至少少数人，落地的牛马需求才是大头，传统算法堪比算法软开双修

timeline：2.14  投递简历2.21  一面2.27  二面3.03  HR面面试结果均是当天或者第二个工作日得知。一面（70min）：1. 项目拷打。1. 项目用什么系统开发的，什么语言。2. 你在某个项目中担任什么角色，负责什么任务。3. 你在项目中是否遇到过无人机重复上货的问题，如何解决的。2. 如果一个程序不能执行，该如何排查。3. 仿真实验的场景该如何搭建、你是如何测试的， 如何排查不同环境下机器人的表现。4. 常用的git命令有哪些，是否知道子模块（答了git submodule init、update）5. git clone的时候如果要指定分支，该怎么办（答clone时默认主分支，指定分支使用-b参数）6. 如何在后台执行脚本？（没答出来）7. 简历是算法项目，为什么报测试开发岗位。-------------代码题：1. 实现并发，（多线程）实现三个函数执行。2. 最长回文子串 - 力扣（LeetCode）-------------补充提问：1. 是否有了解感知算法、如果算法在两个不同的测试集中表现差异较大，如何定位问题。二面（50min）：项目拷打（与闲聊问题交叉提问，共计30min）：1. 简单介绍一下你端到端的项目。2. 强化学习相较于传统方法，优缺点有哪些。3. 你用过Nvidia的平台，这个平台有什么特点。4. 你该如何测试一个模型算法的性能，怎么评价好或不好。5. 你在项目中遇到最困难的问题是什么，你是如何解决的。闲聊问题：1. 你的教育经历和籍贯都和北京没有关系，能否接受北京？2. 实习时长，毕业论文压力。3. 你对机器人这个领域是怎么看待的。4. 你知道哪些国内外机器人相关的企业。5. 你是如何理解测试开发这个岗位的，开发是指什么。6. 如果有转正机会，你是否会考虑。7. 你对未来的职业规划如何？是继续从事无人机方面还是？-------------C++八股（5min）：1. 在不使用第三方库的情况下，如何设计一个简单的内存泄漏检测的工具。-------------手撕代码（10min）：给定字符串，忽略大小写，找到字符串中由相同字符构成的最长子串。输入：iEeTgdDddDdddavzffFfa输出：dDddDdddHR面（15min）：1. 简单自我介绍一下，包括到岗时间，实习时长。2. 是否有其他的面试流程。3. 现在很多人更倾向于算法岗，测开热度没有算法高，怎么看待这一情况。4. 你对测开这个行业未来发展怎么看待。

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今天算是面完秋招最后一场面试了，可能剩一两场还没约的，不过无关紧要了，来记录一下，凭印象回顾一下。投递的无一例外都是决策规划算法或者规控岗或者是机器人的规控岗，本身是不涉及控制算法，主要在决策部分，背景9本+海外硕+ 两篇顶会在投（=没有）+一段中厂对口量产实习。 大疆 8.8投递 复筛简历挂 百度 8.8投递 简历挂（可能是拒了暑期的offer） 美团 8.28投递 9.16笔试4/4ac 9.22 一面有个手撕bfs小bug 第二天回人才库 酷哇机器人 8.8投递 8.19笔试ak 8.30一面通过 9.18二面通过 offer(第一家面试的，给了点信心） 速腾聚创 8.8投递 8.27笔...

7/1投递简历，7/8面试邀约面试官先问了些项目经历，了解到做过的机器学习项目比较少以后，就主要问了控制方面的问题。在介绍项目的过程中，也会随时打断问一些技术细节，包括问过RRT算法的原理。题1：两个弹簧质量块建模用牛顿第二原理推出公式即可，太久没做题了有点紧张把想到的公式都列上去了。题2：两个转动连杆建模这个不太会，主要没想到怎么处理2个连杆的相互作用力。面试官最后说用拉格朗日方法比较合适，还问了下了它的原理。题3：雨伞的结构建模要画出雨伞的结构简图，我画半天结果还是个多自由度的结构，属实没反应过来。题4：Sigmoid和ReLU激活函数有何不同？只画出了Sigmoid的图，两个表达式都忘了，果然不是CS科班的。反问：1. 算法和机器人控制两个岗位工作内容有什么不同？2. 硬件平台现在用的什么机器人？3. 机器人团队成立时间和规模？

面试时间：5月20日16:00（库名人520面试）面试岗位：机器人强化学习（实习）面试问题：上来就问项目（本人项目是双足机器人RL+locomotion），问题包括，1. 为什么要设计并行worker并行采样解构？2. PPO的Loss由哪几项组成？（典中典）3. 能不能用总的Loss去更新Policy和Value网络？（我是将Loss拆开来分别更新的）4. 用了多少时间（多少步）来训练达到这个效果？还问了两个Python的问题，函数前@啥意思（修饰器）反问面试体验：聊得挺顺畅的，问答比1:3左右，就是挂。事后总结感觉不缺人。

这篇文章分成两大部分，先讲市场上已经成熟稳定的“工业机器人”，再讲未来充满不确定性的当红炸子鸡“人形机器人”。先看几组数据：1、从工业机器人总量上来看，中国占了世界的一半。这个数据说明了什么？我们的工业机器人市场总量很大。2、从工业机器人密度（每万名工人拥有的工业机器人数量）上来看，中国排在世界第五，最高的韩国是中国三倍，接下来是新加坡、德国、日本。这组数据说明了什么？我们的工业机器人发展空间很大。3、全球的工业机器人市场长期被四大家族（日本发那科、瑞士 ABB、日本安川、德国库卡）把持，他们合计占有一半的市场。这个数据说明了什么？在“机器换人”、“核心技术国产化”的大背景之下，我们的国产工业...

自动驾驶C++后端技术栈适宜建议- 对自动驾驶和机器人相关领域感兴趣，想从事该领域工作- 本科或研究生基于ros框架，研究过算法方向，但是发布顶刊论文比较吃力，学历不占优势- 目前只学过C++通用的技术栈，想钻营一个细分领域，提高自己校招的竞争优势- 以上总结三种建议，后续学习需要花大量时间C++通用技术栈Linux学习Ubuntu系统（x86/ARM）熟悉Ubuntu操作系统的基本知识和常用命令。在x86和ARM不同体系结构上进行开发或运行，了解不同体系结构的特点和差异。Linux操作系统知识Linux的基本概念和原理，包括进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动等。深入了解Linux的进程间通信机制，如管道、套接字和信号等。Linux系统函数知识熟悉Linux系统提供的常用函数，比如文件操作、进程管理、网络编程等。(大家常做的webserver项目)Linux相关性能分析和优化知识了解Linux性能分析工具和优化技术，识别和解决系统性能瓶颈工具如top、iotop、strace、perf等进行性能分析和排查问题C++C++基础语法包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等C++特性面向对象编程（OOP）、类和对象、继承、多态性智能指针，线程库，C++常用特性模板编程了解模板的基本语法、函数模板、类模板、模板特化等常见标准库boost库，STL库计算机通识技术栈数据结构，设计模式，计算机网络，计算机操作系统自驾领域技术栈项目构建工具cmake、bazelhttps://github.com/Kitware/CMakehttps://github.com/search?q=bazel&type=repositoriesros1ros教程：https://wiki.ros.org/ros基本原理- Nodes：ROS系统由多个节点组成，每个节点代表一个进程，可以是传感器、控制算法等。节点之间通过Messages进行通信。- Topics：主题是节点之间进行异步通信的方式，一个节点可以Publish消息到一个主题，其他节点可以通过Subscribe该主题来接收相关消息。- Services：服务是节点之间进行同步通信的方式，一个节点可以提供一个服务，其他节点可以请求该服务来获取特定的信息或执行特定的操作。- Parameter Server：参数服务器是一个分布式的键值存储系统，用于存储和共享配置参数和运行时参数。节点可以从参数服务器中读取和写入参数。- Messages：ROS使用基于消息的通信模型，消息是以特定格式定义的数据结构，用于在节点之间传递信息。消息可以是标准类型（如整数、字符串等），也可以是自定义的复杂数据类型。发布订阅模型，消息序列化协议（json,protobuf,xml)ros相关源码roscpp https://wiki.ros.org/roscpproscpp_serializationapollogithub: https://github.com/ApolloAuto/apollocyber: https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/cyber通信模块：intra， shm，fastddscyber doc: https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/04_CyberRT/序列化协议：protobufDDSros2 ,apollo常见：fastdds ：https://github.com/eProsima/Fast-DDS