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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