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🌈 专注分享自动驾驶算法相关技术干货内容，新闻资讯，大厂实习和秋招准备思路以及算法岗求职面经💫 自动驾驶感知算法实习、秋招面经合集可看智驾感知算法求职面经（答案版）专栏：《旷视迈驰自动驾驶感知算法实习面经》《美团自动车配送部感知算法实习面经》《小米自动驾驶感知算法实习面经》《轻舟智航自动驾驶感知算法实习面经》《博世自动驾驶感知算法实习面经》《地平线自动驾驶感知算法提前批面经》《百度自动驾驶感知算法提前批面经》《蔚来自动驾驶感知算法实习面经》《华为车Bu自动驾驶感知算法秋招面经》《理想自动驾驶感知算法秋招面经》《零一汽车自动驾驶感知算法实习面经》《商汤自动驾驶感知算法实习面经》《滴滴自动驾驶...

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专注分享自动驾驶赛道技术干货内容，行业资讯，实习和秋招准备思路及算法岗求职面经目前，基于纯视觉的感知算法由于造价成本低、感知性能好受到了来自工业界和学术界的广泛关注，很多基于纯视觉的感知算法被设计出来，并且成功部署上车。但纯视觉的感知方案在恶劣天气情况下性能急剧下降，同时图像天然的深度信息丢失缺陷，促使了多传感器融合策略变得愈发重要。所以，本文就来梳理一下BEV感知中的前、中、后融合技术方案。一、前融合前融合也称之为数据级融合，指将各个传感器采集到的数据先进行时间和空间维度上的同步，实现对原始的多模态数据的直接融合。✅优点：对传感器数据进行早期融合，更好实现不同模态数据间的关联性。❎缺点：算力...

目前在科技领域当中，大模型的发展无疑是赚足了人们的眼球。ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi等大模型的相继出现（此处的顺序不分先后）极大提高了我们在方方面面的工作效率。虽然我们都在享受大模型为我们带来的工作效率的提高，但不得不承认的一个事实就是，大模型也在逐渐的替代一些基础的工作内容，那这样就会引申出一个问题，随着大模型的不断发展，是否会让一部分人失业呢？我觉得对于一些传统岗位，AI大模型肯定会对这些工作岗位造成冲击，但是是否会造成人们的失业还要看技术的发展是否会产生新的工作机会。但是无论如何，身在技术快速发展的浪潮中，我们还是要拥抱技术、善用技术，做技术发展的浪潮儿！

首先分别说一下日常实习和暑期实习是什么？日常实习：全面都可以投递，只要简历、面试通过就可以入职。暑期实习：在每年3月份左右投递简历，开始面试，暑期到公司实习。所以从时间上可以看出，日常实习全年可投，暑期实习只有暑期可以投递。但需要注意的是，一般毕业前一年的暑期实习是可以提供转正机会的，但日常实习通常没有转正机会。从实习工作性质或者工作量来看的话，日常实习和暑期实习是没什么区别的。有关于暑期实习重要性以及时间线梳理可以看我之前写的文章26届求职必存！大厂算法工程师一文说清互联网暑期实习备战计划（附时间线梳理）

🌈 专注分享自动驾驶赛道技术干货内容，行业资讯，实习和秋招准备思路及算法岗求职面经最近收到了一些同学咨询暑期实习准备时间线以及帮忙优化暑期实习简历需求的私信，才发现时间过得真快，转眼今年已经是26届学弟学妹们的求职季了。那这篇笔记就来聊聊为什么暑期实习可以算得上是每年应届生秋招的第一战，让我们看看暑期实习到底重不重要？此外，为了方便大家更好的根据自己的实际情况准备暑期实习，我也把暑期实习时间线以及各个阶段大体该做哪些事情进行了梳理，有暑期实习意向的同学可以参考。一、暑期实习有多重要？根据近两年的秋招情况来看，我相信所有人都会给出相同的答案：不光是暑期实习，能实习就尽早实习。没错，现如今是否有...

现在读自动驾驶论文的过程中，看到越来越多的文章中出现"本文所提出的算法模型在闭环测试上的表现性能"。本文就结合自己的工作体会以及阅读的论文，对开环和闭环测试是什么以及二者的区别和联系谈谈自己的理解。原文链接：从实验室到开放道路: 自动驾驶必经的"开环和闭环的魔鬼双考"是什么？（点击阅读）一、什么是开环测试开环测试是一个单向的流程，即传感器信息输入 -> 算法处理 -> 输出结果（比如规划对应的控制信号）。最终的控制指令不会实际控制自动驾驶车辆，也就没有后续的反馈结果。举个例子：论文提出的算法模型在开源数据集的某个任务上实现了不错的性能指标，达...

🌈 专注分享自动驾驶赛道技术干货内容，新闻资讯，实习和秋招准备思路及算法岗求职面经现如今大模型（VLM/LLM）在自动驾驶领域爆火，无论工业界还是学术界相关的paper都层出不穷，这篇文章就带着大家简单的回顾一下自动驾驶发展到现如今的技术演进过程，并且谈谈爆火的大模型在端到端自动驾驶当中扮演的重要角色。1️⃣模块化的自动驾驶早期自动驾驶主要是由感知，预测，规划，控制等一系列子模块按照其各自功能组成一套完整的系统。各个模块输出结构化的数据信息送给下游使用由于各个子模块之间是解耦的，所以各个模块可以各自迭代、方便扩展。但也被后来诟病存在模块间误差累积的问题。2️⃣两段式&一段式端到端自动...