滴滴 面经 2020

### 滴滴自动驾驶产品试技巧 #### 试准备要点 对于滴滴自动驾驶产品的试,候选人应重点关注以下几个方: - **基础知识掌握** 候选人需具备扎实的计算机视觉和机器学习理论基础。特别是物体检测、目标跟踪、语义分割等领域,这些技能是构建自动驾驶系统的关键组成部分[^3]。 - **实践经验积累** 实战经验至关重要。应聘者应当展示出在实际项目中的应用能力,比如基于视觉或激光雷达的数据处理、多传感器信息融合以及路径规划等方的工作经历。熟悉常见的深度学习框架如PyTorch 或 TensorFlow,并能运用它们解决具体问题是加分项。 - **技术创新意识** 对前沿技术和研究趋势保持敏感度。例如,在模型压缩与加速、自动化机器学习(AutoML) 和分布式训练等方的探索可以体现候选人的创新能力和发展潜力。 #### 编程能力和工具使用 编程能力也是考察的重点之一。熟练掌握 C++ 或 Python 是基本要求,能够高效编写代码并解决问题。此外,还需证明自己可以在不同环境下灵活切换开发语言和技术栈,适应快速变化的研发需求。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_model(): model = models.resnet50(pretrained=True) model.eval() return model transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'example.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img).unsqueeze(0) model = load_model() output = model(input_tensor) print(output.shape) ``` #### 学术背景和个人成就 拥有良好的学术记录同样重要。如果曾在国际知名会议上发表过相关领域的研究成果,则会大大增加竞争力。这不仅反映了个人的研究水平,也表明了对行业的深刻理解和贡献程度。 ---
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