贝壳 二面（Java校招）

17号一面 1.自我介绍2.介绍实习3.基本类型和包装类4.对应场景题5.深拷贝和浅拷贝6.对应场景题7.MySQL存储引擎8.回表和索引失效9.Redis为什么快19号二面1.自我介绍2.介绍实习3.Git里rebase和merge区别4.一个分支有多个特性，另一个分支只想要取其中一个特性，如何解决5.实习里面最有挑战的事情两次面试官都没摄像头，一面问的还可以，二面感觉KPI

求助一下大家，主项目是点评秒杀的东西，让ds换了个场景电影票系统。这样看着明显嘛？是换项目呢，还是就这样这个场景，深挖一下可能被问到的场景问题。 目前26届，还没实习，副项目又是一个电商，Buff叠满了

除了简历的论文，问了图像分类的问题：交叉熵公式怎么推导的？你能否推一下L2 loss和交叉熵loss 的区别？为什么 图像分类中不用 L2 Loss?(我答可能出现梯度消失 的问题，而且交叉熵考虑了每种分类的概率， L2 loss没有对概率进行考虑)ROC曲线了不了解？(我回答是图像分类时的评价指标，横轴纵轴是Precision啥的，从混淆矩阵来的指标，用于评价模型的性能)问了个题：假设一种病在人群中发病率是1%， 这种疾病检测的准确率是99%，请问这种病检测结果为阳性时实际患病的概率?（没答上来，好久没做过这种题了）手撕代码：给一个序列，每次遍历的时候序列数字-1，减到0的时候这个数字变为6，之后数组末尾增加一个数，问n次之后数组长度多少(我暴力做的，面试管让优化，没优化出来)手撕代码2： 手搓一个图像卷积的函数，不允许使用库第二天问hr，反馈不推进了其实感觉聊得还可以，除了发病率那个题

7.31 二面纯聊项目，全程50min：自我介绍5，提问30，反问15。面试官态度好，会停下来听我补充。提问细，迅速理解并指出不足，会帮我总结回答。反问环节也耐心。经验：思路不同很正常，别人提到你没做的点，不要只说是，要积极表达自己想法，主打一个积极补充。希望好结果。1.无重叠区域，会用已有深度先验辅助单目估计吗？细节？追问：扩展覆盖验证精度，而不是用深度补单帧偏差？2.初始无深度先验时，左右独立建图，误差函数和信息矩阵？答：当前主要验证布置的提升和设计，理论内容在后续做，右位姿通过外参接入追问：传统BA交叉投影还是3D空间约束联合优化？或混合？答：左右优化相对独立，仅估计一侧，另一侧通过外参参与，前端分区避免冗余追问：子图独立优化未显式保证3D点一致性，方案关联性不强？答：（我没讲清，方法没问题）误差传播和强关联考虑不足，作为多相机与双目折中，更注重原理验证，后端关联优化留后续面试官圆场：理解，科研阶段重点在验证可行性，工程化细节可以后续深入打磨3.用学习替代XX，原算法问题、模型创新和优势？追问：数据清洗和标签生成？半自动工具？追问：项目更偏应用？答：核心在网络设计与思路，强调可快速替换和验证4.机器人挑战中印象深刻的问题及解决过程答：企业合作，问题背景、传感器选择、仿真和样机测试及部署追问：最初用相机理解环境，后来换传感器，如何结合？相机后续作用？答：YOLO识别。深度不足，雷达与相机外参标定辅助追问：导致上下身感知割裂，关键动作需重建图，不统一？圆场：目标明确，主要解决下半身动作，效果显著答：实习时间短，步态规划未成熟，感知需求低追问：与厂家合作，方案如何说服对方？理论推演还是demo？答：做了demo，仿真测试，样机部署5.有带小团队的经验吗追问：提到的项目更像是协同开发？6.怎么了解到小鹏？什么吸引你投简历答：知名度高，关注车和相关技术，方向契合，认可人形机器人、P7和自主研发智驾算法，向往环境。追问：各车企都有类似机会。了解自动驾驶方案的演进吗？反问：问：团队合作方式？部门规模和架构？入职后方向如何定？面试官答：主要在面试官团队，特殊需求才推荐其他负责人，方向会动态调整。面试官反问：个人成长规划？答：核心技术方向。面试官答：模型和传统算法并行，模型需大量数据。你更倾向模型方向吗？答：包容，传统和学习方法都接受。学习尚未成熟，传统方案依然重要，需跟进AI风口