有道面试 第二天——杭州小记四

本文分享了一次有道公司的面试经历,讨论了面试中常见的技术问题,如树、动态规划及优先队列等,并对面试者的准备情况进行了点评。

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有道面试

觅食

如同《饥荒》,觅食是最大的问题,解决了之后,才能解决更大的问题。顺便说,今天又没有吃上肉包,pd又捡回一条命。生怕像昨天一样,又没有午餐,所以早晨我偷偷藏了一个鸡蛋带出食堂。


面试

今天考察的是什么,貌似是树,dp 以及优先队列。发现第一天用过一次的题目,第二天就不能继续用了。链表排序,K逆转啥的都不能出了。也可能是太简单导致的。大家的学习能力都很强。真心赞。你们能把这点学习能力用到平时,我觉得也不会像现在这样答题如此困难。另外面了singleston,今天仍然没有人没写对。我觉得...杭州的小朋友都没有好好的复习。c++和java的各种基本知识都没有怎么复习呀。


想想就应该那自己当年的水平和这群家伙做判断。强的就过,弱的就拒。这样大概就不会迷茫了。


今天吐槽都懒得吐了。总有面试者对问题进行重新诠释,设计题,总是在问我:是想这样设计?你是希望有这个东西?眼神里充满要一个确定答案的渴望。为什么非要面试官对该设计中存在的问题回答是否。自己不应该处理一下这两种情况给面试官听一下,以显示自己思考全面吗?


就先这样结束吧。


在这样面下去,面试题都不知道该出什么了。


今天懒得黑PM了。准备睡觉了。。。



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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