百度二面面经

许愿OC经历过实习，从技术的层面说一下如何更好地完成工作？如何扩展整个web系统的稳定性？考虑它的可扩展性？如何增加服务器的能力？增加缓存只能解决读请求过多，那如果写请求过多呢？网络有3层模型和7层模型，为什么网络协议要分层呢？网络协议是层数越多越好吗？为什么？进程和线程的区别从系统层面是如何解决多线程并发问题的？反问

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1. 面试70min时间2. 实习10min，八股30min，手撕40min3. 写一个函数得到移动数组的最大最小值，在原数组更改，并返回原数组 # 异步处理这一块是一个什么样的流程？为什么会用到异步处理？## 为什么会考虑RocketMQ消息队列，对比其他的消息队列你有了解过吗？## 这个项目里边我看到你就是做了一个缓存的优化，这一块是用来解决什么问题？## 布隆过滤器这个东西它的一个原理是什么样的？## 在Java里面JVM它是一个什么样的概念？## 在其他语言里面没有类似JVM这样的一个概念## 在Java中实现一个这种就是字符串拼接的这样的逻辑，就是有一些什么样的方式可以实现字符串拼接...

一面： 深挖项目，没有过多问八股，主要是项目里涉及的手撕：一开始让我写一个匈牙利算法，不会，于是换了个最长递增子序列，但是要输出子序列是什么，我用动态规划写的只能得到最长子序列的长度。面试官问了一下如何得到路径的思路，我说用一个数组不断保存上一个位置，最后逆序输出即可。没有再写。反问：（1）组内是做什么的？他只说了是自动驾驶萝卜快跑，具体干什么根据进来后再说（2）再学点什么东西针对之前做的追踪，他说现在检测和追踪可能都搞到一起了，可以学习一下端到端的方案。二面：自我介绍还是深挖项目细节，具体到了 lr 怎么设置的，batch_size 设的多少，怎么进行标注，如何确定模型的效果。基本上没什么干巴的八股，都是针对项目细节询问为什么这么做，还有什么别的做法，最终为什么确定了使用这种，对比这几种的优缺点，如果要牺牲某些东西，是否可以提升某些东西。手撕（面试官说一面因为我相当于没有完整的写出一道题，所以这次要重点考一下）：场景题： 给 10 万个激光雷达的点，也就是用（x,y,z）表示，现在将其投影到 BEV 视角下，BEV 的分辨率为 0.2m，然后使用 C++语言，将这 10 万个点转化为 H*W*10 的向量。10 分别为 xy 方向的最大值、最小值、平均值和格子内的点的个数。先写伪代码即可然后讨论了下面三个问题（1）分析时间复杂度和空间复杂度（2）如何优化时间复杂度：从多线程角度思考（3）如何优化空间复杂度：点云都集中在一些格子里，大部分空间里是空掉的，如何降低存储空间。总之来说就是从系数空间转换到稠密空间。反问：面试官只约了一个小时的会议室，还差五分钟的时候有人来催，所以没有好好问。他自己介绍了一下就是做萝卜快跑的感知部分，反正就是那些东西（1）一共有几面？不太清楚校招有几面，应该是三面（2）现在做端到端还是解耦？纯端到端还是太难了，目前还是有解耦三面：约在了周日晚上8：45，面试官在家里，还听到了应该是他女儿还在旁边玩。只花了三十多分钟。针对简历中的自动驾驶的实习着重说了一下。解释一下追踪的指标代表什么？场景题：在遮挡物特别多，遮挡特别严重的情况下，如何提升对行人、非机动车的追踪效果？没有手撕。反问：（1）我看到有北京和上海的base，有什么区别吗？没区别，都是同一个团队，只是工作地点不一样（2）多久给反馈？和一二面面试官讨论一下，一周内给反馈