虹软科技 智能驾驶感知算法SP专场 一面

6.26投递 7.16一面
无笔试,直接约一面。(还有独立的提前批和正式批)

强度比较大,总时长1h,5min自我介绍+50min提问(项目+少量八股)+反问。
无手撕。

1.自我介绍(专门提前问了我PPT要讲多久)

2.项目提问(这次每个项目都问了,很全)
项目一:
问题1:做的课题是什么,主要贡献是啥
追问:你的意思是,FoV和深度恢复的权衡,谁重要?
追问:你们的结论是啥呢
追问:这个算法在哪个开源方改的,有没有版权问题的
追问:算法具体的改进点,具体代码
追问(打断):会做关联吗
问题2:快速运动图像模糊有特殊处理吗
问题3:大致讲一下代码里面SLAM的整个流程
项目二:
问题1:你们加了啥
追问:上面也是用脚点的方式去提吗?
追问:能不能看一下效果,针对视频效果提问
追问:网络细节,输出什么
追问:看一下指标
项目三:(横向)
问题1:做的什么地图,mesh吗
问题2:讲讲这块你遇到的比较大的问题,克服的一些困难
追问:有精度指标上的要求吗
追问:调研的时候,还有其他方法吗
项目四:
问题1:挑战杯项目是啥
追问:这个项目主要是为了什么,用什么传感器,组大概有多少人

八股:
问题1:C++里面有多少个锁
问题2:sort的排序序大致是怎么实现的

反问:技术现状,传统方法焦虑
学习方法还不够成熟,实际应用中仍需结合传统规则,有些厂商也在回归传统。真正能完全靠 learning 落地的还没有,最多就是demo,没人确定学习方法能不能真正解决问题。SLAM 岗位变少了但相关方向如建图仍有需求。公司更看重的是个人成长性和通用能力,而不是具体做的是传统方法还是深度学习
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