上週去了HE集團面試,該集團是作車輛輔助駕駛系統的,最終目標瞄準的是自動駕駛,加上再以前在YZ科技的面試經驗,有些關於車輛駕駛上的心得想聊聊。面試
首先說說兩個企業的面試狀況吧。YZ科技中的兩個技術聊天都挺愉快的,第一個聊了些圖像算法和深度學習裏面的東西,清楚的記得他說卷積神經網絡裏面的池化不只有數據降維的做用,並且有模糊效果,能夠減小過擬合。我很喜歡這個看問題的角度,當時對我觸動最大的就是這個看問題的方法,其實我知道深度學習對圖像的做用也就是一系列傳統圖像算法的結合,這是我在從此的工做中該學習和改變的思考方式;第二個技術聊了不少基礎問題,好比capacity和size的區別和圖像在matlab中的存儲等,這些問題對我而言沒有難度,可是卻提醒了我在細節上得提升關注度;最後一個聲稱是S總,可是聊天過程很不友好,或許是爲了展現他過人的思惟和口才,整個過程特別咄咄逼人,從大方向聊到小細節,但從他的反應來看,他也不懂小細節。其實當時我在想,若是我真的選擇去他們公司,對待他曾經如此的刁難和威勢欺人,恐怕也很難處理好同事關係吧?這樣的企業,想必也是等級關係森嚴,並且據網上消息,該公司以成敗論英雄,能明顯看到給公司帶來收益的銷售部比只會給公司燒錢的研發部的話語權高了不止一點點。第二個企業是HE集團,第一個一樣聊了不少關於深度學習和視覺方面的發展方向,對深度學習在輔助駕駛中的將來趨勢是承認的,但也是任重而道遠,剛開始注重這方面投入的HE集團顯然已經落後一步,所幸仍是能看到這個而及時改進;第二個技術面試問了不少關於圖像處理方面的問題,大到最小二乘法,數據擬合,小到像素的定義,圖像清晰度的定義和圖像壓縮的方法等等,很中規中矩的問題,可是也能由此看出個人缺陷,的確應該意識到本身的不足了,遺憾最終由於薪酬問題而沒能跟HE合做,面試仍是很愉快的。算法
而後聊下ADAS,車輛高級輔助駕駛系統,如今不少中小企業都在作這個,固然前期都是基於傳統圖像算法來作的,無論是接受雷達的信號,攝像頭的信號或者其餘傳感器的信號,其目的都是爲了減小或者代替人工的判斷。當前已經成熟的相似碰撞提醒,自動泊車等等,google甚至在測試無人駕駛,可是仍舊不成熟。我我的認爲,國內企業要想在這個方面有所建樹,首先得有必定的技術儲備,必須將解決問題的思想從傳統圖像算法轉到新興技術上來;其次在硬件上,如果能用帶較大計算量而成本客觀的硬件問世,相信這也會是車輛無人駕駛或者準備走向無人駕駛領域的一個福音。網絡
對我的發展而言,考慮下自動泊車中涉及的技術,找些可行性高的玩一下!學習