满帮一面面经23707

1、项目介绍
2、链表一次查询,确定中点(快慢指针)
3、贪吃蛇采用数据结构(链表,存储坐标位置)
4、数据防重提交,可能不同人的同一次提交,可以返回一个唯一id给到用户,如果用户传入唯一id,代表就是一个提交。
5、quartz怎么保证任务没被执行之后的触发

### SLAM相关的试经验与常见问题整理 #### 试中的项目深挖 在SLAM相关的试中,首轮通常会着重于候选人过往项目的深度挖掘。试官期望候选人能够清晰地阐述项目背景、目标、采用的技术以及取得的成果[^1]。例如,当提到SLAM算法时,试官可能会进一步追问使用的具体算法类型(如EKF-SLAM、FAST-SLAM或视觉SLAM),以及在项目中遇到的技术难题和解决方案。因此,候选人需要对项目中的技术细节有深刻的理解,并能条理清晰地表达。 #### 技术原理的深入解释 对于SLAM算法,试官不仅关注候选人的实际应用能力,还要求其能够深入解释算法的原理和改进之处。例如,在视觉SLAM中,可能需要解释特征点提取方法(如ORB、SIFT)、位姿估计过程以及回环检测的具体实现。此外,候选人还需展示对不同SLAM框架(如G2O、Ceres Solver)的理解及其在优化中的应用[^1]。 #### 硬同步与软同步 在多传感器融合的SLAM系统中,同步是一个重要的技术点。试官可能会询问如何实现不同传感器数据的时间对齐。软同步通常通过时间戳匹配完成,可以借助ROS中的`message_filters`模块实现。而硬同步则可以通过PTP协议(Precision Time Protocol)来确保高精度的时间同步[^3]。 #### 线性方程组求解方法 SLAM中的许多优化问题最终会归结为线性方程组的求解。常见的求解方法包括LU分解、QR分解和奇异值分解(SVD)。以下是这些方法的特点: - **LU分解**:适用于稠密矩阵,计算效率较高,但数值稳定性较差[^3]。 - **QR分解**:适用于稀疏矩阵,具有较好的数值稳定性,但计算成本较高[^3]。 - **SVD分解**:适用于病态矩阵,能提供最稳定的解,但计算复杂度最高。 #### 试前的准备 在试前,HR可能会提前告知候选人的岗位方向和试形式。例如,如果笔试成绩较高,一可能是由团队Leader进行的技术。此时,候选人可以根据岗位要求调整自己的准备方向,例如重点复习SLAM算法、多传感器融合或优化方法[^2]。 ```python # 示例代码:使用numpy实现LU分解 import numpy as np from scipy.linalg import lu A = np.array([[4, 3], [6, 3]]) P, L, U = lu(A) print("Permutation Matrix:\n", P) print("Lower Triangular Matrix:\n", L) print("Upper Triangular Matrix:\n", U) ``` #### 注意事项 试过程中,除了技术细节,候选人还需展现出良好的沟通能力和逻辑思维能力。例如,在回答问题时,可以先简要概述问题背景,再逐步深入到技术细节,最后总结自己的贡献和收获[^1]。 ---
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