1 大疆面经汇总资料

1.1 面经汇总参考资料

① 参考资料：

（1）牛客网：大疆面经-20篇，网页链接

（2）知乎面经：点击进入查看

（3）面试圈：点击进入查看

② 面经框架及参考答案：

（1）面经知识框架：点击进入查看

（2）面经参考答案：点击进入查看

1.2 面经涉及招聘岗位

（1）全职岗位类

【多源融合算法工程师】、【机器学习算法工程师】、【机器人算法工程师】、【传感器算法工程师】、【感知算法工程师】、【视频编码解码算法工程师】

1.3 面试流程时间安排

PS：以上流程为大白总结归纳所得，以供参考。

其他注意点：

● 第一面之前，有的人可能会有笔试

1.4 大疆面试心得汇总

★ 在笔试题目中，单选题其实就是靠你有无相关的知识背景，并不难，大疆感觉是在做移动机器人，像我因为概率论好久没有看了、凸优化那块也不是很懂，所以有一些是懵的。

2 大疆面经涉及基础知识点

2.1 图像处理基础

2.1.1 讲解相关原理

● 腐蚀膨胀的原理讲一下？

● 摩尔纹讲一下？

● 相机畸变的原因？

● 图像存储格式知道吗？

● 图像去噪的原理？

2.2 深度学习：CNN卷积神经网络方面

2.2.1 讲解相关原理

2.2.1.1 卷积方面

● 笔试多选题：增大感受野的方法:dilated？pooling？网络&实际感受野不同？增加卷积层的channel能扩大感受野？

● 笔试简答题：保持网络层数不变，写出增加感受野的方法

2.2.2 数学计算

● 笔试简答题：给了原图L*L，输入通道数，步长s， padding，卷积大小k*k，输出通道数，求特征图大小？求乘法次数？

2.3 深度学习：RNN递归神经网络方面

无

2.4 深度学习：CNN&RNN通用的问题

2.4.1 模型评价

● ROC曲线 & AUC值的原理讲一下？

2.5 传统机器学习方面

无

2.6 深度学习&机器学习面经通用知识点

2.6.1 损失函数方面

● Loss function为什么选用CC和LCC，和MSE的区别在哪儿？CC是否能够实现明度鲁棒？

2.6.2 激活函数方面

● 笔试多选题：激活函数公式判断tant，relu，leakyrelu

2.6.3 其他方面

● 笔试简答题：处理训练数据集合中类别不均衡问题？

3 大疆面经涉及项目知识点

3.1 深度学习：CNN卷积神经网络方面

3.1.1 目标检测方面

● Yolov3的优缺点，相对于ssd的优点？

● Fpn为什么要在多个尺度做bounding box回归，而不是只在P2这一个尺度上？

● 影响检测网络前向运行时间的因素？

3.1.2 目标追踪

● Siamese rpn网络的优缺点？（和自己的研究相关）

3.1.3 多源融合算法

● 90分钟 ：设计一个基于EKF的卫星与惯导组合导航滤波算法 ≈  写一篇小论文

● 状态方程与观测方程的推导

● 系数矩阵的推导

● 观测量初始值如何设置

● 传感器校准算法

● 整体算法测试方案

● 滤波算法推导

3.1.4 机器人算法

● 笔试单选题：

（1）机器人的坐标变换

（2）路径和轨迹规划：一条从A到B的轨迹p(t),从A到B所需时间是T，现在要在1s复现原轨迹，对应的速度和加速度与原先的速度与加速度的关系？若从B沿着之前的轨迹返回至A，此时对应的速度与加速度与来时的速度与加速度之间的关系？还有考察dijstra算法的实现细节；

（3）概率论，状态估计，粒子滤波还是凯尔曼滤波？

（4）凸优化

（5）自动控制原理，传递函数的稳定性

笔试简答题：有经历过哪些不好的用户体验，怎么优化？

3.1.5 传感器算法

● 最优化算法，鲁棒优化的知识点

● 中间有问到我实际使用过哪些传感器？了解激光雷达吗？

3.1.6 感知算法

● 多线程内存安全

● 互斥锁

● 病态矩阵的判断方法

● 10人按照生日排序，要求时间复杂度o(n)

● 优化方法LM以及其他的优化方法顺带讲一下

● BA解释

● ceres的autodiff的原理

● C++11特性 比较好的哪些

● shared_ptr和unique_ptr作用与区别？

3.1.7 视频编码解码算法

● 硬件编码器的流水线设计，目前项目哪些地方有难度？

● 如果n级为重构，n-1级位预测，怎样实现？

● 流水线设计需要考虑到什么问题？有哪些数据依赖？

● 如何提高编码速度？（大意就是用并行计算）

● 无人机的拍摄视频场景和相机拍摄场景的区别？

● 无人机拍摄需要考虑哪些视频编码性能？ 利用什么可以改善无人机视频编码？

3.2 深度学习：RNN递归神经网络方面

无

3.3 强化学习

无

3.4 机器学习方面

无

4 数据结构与算法分析相关知识点

4.1 数据结构与算法分析

4.1.1 树

● 二叉树讲一下？

● 红黑树的原理？

4.2 算法思想实战及智力题

4.2.1 算法思想实战

● 笔试编程题：给出圆的半径、中心点坐标，矩形左下角和右上角坐标，判断是否相交？

4.3 其他方面

无

4.4 Leetcode&剑指offer原题

无

5 编程高频问题：Python&C/C++方面

5.1 python方面

无

5.2 C/C++方面

无

6 操作系统高频问题：数据库&线程&常用命令等

6.1 数据库方面

无

6.2 操作系统方面

6.2.1 线程和进程相关

6.2.1.1 区别比较

● 线程、进程的原理？

6.2.1.2 讲解原理

● 操作系统低调度的最小单位？

7 技术&产品&开放性问题

7.1 技术方面

● 如何对没见过的数据有一个比较好的泛化能力？

7.2 产品方面

● 笔试简答题：有经历过哪些不好的用户体验，怎么优化？