小马智行撞车 20180919

本文展示了一个使用C++解决几何问题的示例程序。该程序通过输入特定参数来判断两个运动圆盘是否会发生碰撞,并输出相应的结果。涉及数学计算、条件判断等核心功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>
using namespace std;
int main(){
    int num=0;
    cin>>num;
    while(num){
        bool zhuang1= false;
        bool zhuang2 =false;
        int I0,V0,I1,V1,X0,Y0,R,X1,Y1;
        cin>>I0>>V0>>I1>>V1>>X0>>Y0>>R>>X1>>Y1;
        double t0=(R*M_PI+2*X0-2*X1-2*R)/2/V0;
        double t1=(1.0*Y1-Y0-R)/V1;
        double derta0=I0*1.0/V0;
        double derta1= 1.0*I1/V1;
        cout<<t0<<";"<<t0+derta0<<";"<<t1<<";"<<t1+derta1<<endl;
        if((t1>t0)&&(t1<t0+derta0)||((t1+derta1>t0)&&(t1+derta1<t0+derta0)))
        {
            zhuang1=true;
        } else if((t0<t1)&&(t1<t0+derta0)){
            zhuang1=true;
        }
        if(!zhuang1){
            t0=2*M_PI*acos((1.0*X1+R-X0)/R);
            Y1=Y1-V1*t0;
            Y0=R*sin(V0*t0/2/M_PI/R)+Y0;
            double Y0G=R*sin(V0*(t0+derta0)/2/M_PI/R)+Y0;
            if((Y1>Y0G)||((Y1+I1)<Y0)){
                zhuang2= false;

            } else {
                zhuang2= true;
            }
        }
        if(zhuang1||zhuang2){
            cout<<"Yes"<<endl;
        } else
            cout<<"No"<<endl;
        num--;
    }

    return 0;
}
### 小马智行感知算法面试问题及相关准备 #### 一、理解面试核心需求 在面对小马智行这样的自动驾驶公司时,感知算法作为核心技术之一,其面试重点通常围绕计算机视觉、机器学习以及实际工程应用展开。认真倾听面试官的问题并准确把握意图至关重要[^1]。例如,在被询问关于目标检测的具体实现方法时,可以先确认:“您是希望了解基于传统CV的方法还是深度学习框架下的解决方案?” 这样能够更精准地满足对方的需求。 #### 二、技术知识点梳理 对于感知算法岗位而言,以下几个方面的知识储备尤为重要: - **图像处理基础** 掌握基本的图像变换操作如缩放、旋转和平移等是非常必要的。这些基础知识可以通过OpenCV库快速复习巩固。 ```python import cv2 img = cv2.imread('example.jpg') resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height)) rotated_img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) ``` - **目标检测模型** 熟悉主流的目标检测网络结构及其特点,像YOLO系列、Faster R-CNN等都是高频考点。不仅要能阐述它们的工作原理,还应具备优化性能的实际案例分享能力。 - **数据预处理技巧** 数据清洗与增强直接影响到最终训练效果的好坏程度。因此,讲解自己是如何通过随机裁剪、翻转等方式扩充有限样本集的经验显得尤为宝贵。 #### 三、实战项目经历展示 除了理论知识外,拥有丰富的实践经验也是加分项。建议整理几个完整的端到端项目作品出来,最好涉及无人驾驶场景中的行人识别、车道线分割等内容,并着重强调遇到的技术难点及克服过程。 #### 四、持续学习资源推荐 为了保持竞争力,定期阅读最新科研论文和技术博客很有帮助。GitHub上有很多优秀的开源项目可供参考模仿;Coursera平台也有不少由顶尖大学开设的相关课程值得报名参加。 ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git cd models/fluid/image_classification/ ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值