面的车bu自动驾驶算法岗~
笔试：7月28号
汽车运动学 动力学
传感器硬件(雷达，摄像头等)和相关的算法（欧式聚类）
fernet坐标系 S-T图 lattice planner EM planner
自动驾驶分级和一些相关的概念
c++ 宏定义 初始化方法
（别的记不清了，阿巴阿巴阿巴）
一轮面试：8月12号
自我介绍，围绕简历问问题，考虑的方面很多。
自动驾驶决策规划的相关模块都有问到，主要是从轨迹规划等问题切入问的。
问了埃尔米特插值法，实际使用上会出现的什么问题，如何解决。
我是会啥说啥 不会也不编 （不会的时候脑子里只有阿巴阿巴那张图）
三道题
01二分查找 简单题
02 给一个二维矩阵 有正有负，求从左下到右上的最大乘积路径 中等题吧 DP BFS
纸上手撕，15min边写边讲思路。当时用的DP磕磕绊绊弄了好久。
03 和02一样 只不过是求最大和路径 DP 简单题吧
应该是第二道题拉跨了 降了难度
时长1个小时20min左右
二轮面试：8月13号
自我介绍，围绕简历问问题，从autoware到Apollo上的规划模块都有问到，主要是区别还有实际使用上的情况。
问了人工势场法：原理，实际实现出现的问题，解决方案，论文复现的时候出现的问题啥的。
强化学习Q-learning和DQN 写了一下更新公式，然后公式里各个变量的含义啥的，DQN的伪代码和流程图。
时长50分钟左右。
主管面试：8月17号
自我介绍，项目情况，项目实施的时候团队协作以及出现问题的解决方案。
围绕简历问的autoware的优劣势，还有现在主流的决策方法的优劣势（状态机，概率图，强化学习）
怎么看待华为的自动驾驶，以后的职业规划等等问题。
总的来说就是围绕简历来问的，知道多少说多少，不要口嗨，实事求是。代码能力考查可能确实不难，刷几遍leetcode热题100和剑指offer就好了。
面试中问到的知识都是围绕简历里面的内容。所有面试官都很好，会给一些引导，介绍的时候梳理好自己简历里的内容，让面试官快速get到重点内容。
面试都通过了，在等开奖，下周回国隔离，许愿一个能叫外卖的酒店~
阿巴阿巴阿巴阿巴~
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