自动驾驶

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首先感谢文远某HR，回复速度很快，属于秋招到现在遇到最好的几个HR之一（虽然文远HR整体很抽象）一面：问项目，问实习经历蔚来实习这段问得很细，基本就是整个项目打碎一块一块问；Momenta的实习因为描述得比较详细所以没怎么再深入提问手撕：线段求交点写得一般，有点混乱，被问到是否可以减少拷贝复制，赶紧回答自定的struct可以指针传，其它参数可以传const引用，面试官说问题不大二面：面试约得很早（7~9点），面试官人在美国，早上起个大早脑子不清楚，对着面试官直呼HR偏向聊天，问两段实习中的难点和亮点1. 问对于基于规则的lidar点云前处理过程中使用OD印证是否会存在循环推断2. 问基于极坐标系的恒定步长采样存在什么问题，是否有其它解决方法3. 问我本科专业和硕士专业为我从业带来哪些相关方法或者优势（本科力学，硕士土木），只能乱扯说涉及到矩阵论方法和大量几何相关算法，而且车辆从传感器数据辨识到操控本质也是非线性动力学系统说得自己绷不住了手撕：写一个shared_ptr，实现拷贝构造、析构、委托构造，并验证引用计数对不对这块写得磕磕巴巴，准备了半天算法结果是写类，最后本来要让我写线程安全的引用计数，时间不够没写。疑似这里要挂我了，写着写着给面试官写麻了三面：纯coding，没笔试是吧，这里等着呢😡1. emplace_back(move()), push_back(move()), emplace_back(), push_back()速度排序2. 描述下vector底层实现，扩容是怎么扩容的，扩容的时候有哪些构造方式3. reserve和resize什么区别，没有默认构造、拷贝构造只有移动构造等的自定义类可以resize吗4. 引导计算：扩容复杂度，总共移动多少次？元素总共构造多少次？对元素的总操作次数多少次？从空vector开始一直emplace_back的期望复杂度（或者平均复杂度）是多少？（涉及到一个幂级数求和）5. 手撕，一个array，有若干个数字，一些query，表示区间端点，需要对区间求和。array中的元素可以任意乱序存在，问所有query的最大值是多少。刚开始想区间合并，后来经提示发现没必要，写得很丑陋，要得能当场调出来，他们assert样例都准备好了...调是调出来了，但是被指出有很多多余的操作，有点寄四面：仍然是美国面试官，貌似是大leader，压力很大1. 如何避免梯度消失？（要求4种+的解决方法...）2. batch normalization是啥？给下公式3. resNet听过吗，解释下？4. 手撕：写一个哈夫曼树问：你这个树1w个节点占多大内存？（说字节和kb都不行，非要说mb...）你这个树对于1000个叶子结点总共会有多少个结点？（答不出来）我宣布第四面是目前最搞心态的一场面试，也不问项目履历，就追着深度学习问，手撕也是以前几乎没怎么练过的，再加上早上7点开面6点半起了个大早，压力非常大，还有就是那种在技术高手眼皮下的无处遁形感而且貌似和面试官有沟通问题，他的问题重复三四遍都没听懂最寄的一集--------更新：四面挂......

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