上週去了he集團面試，該集團是做車輛輔助駕駛系統的，最終目標瞄準的是自動駕駛，加上再之前在yz科技的面試經驗，有些關於車輛駕駛上的心得想聊聊。
首先說說兩個企業的面試情況吧。yz科技中的兩個技術聊天都挺愉快的，第乙個聊了些影象演算法和深度學習裡面的東西，清楚的記得他說卷積神經網路裡面的池化不僅有資料降維的作用，而且有模糊效果，可以減少過擬合。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影象的作用也就是一系列傳統影象演算法的結合，這是我在今後的工作中該學習和改變的思考方式；第二個技術聊了很多基礎問題，比如capacity和size的區別和影象在matlab中的儲存等，這些問題對我而言沒有難度，但是卻提醒了我在細節上得提高關注度；最後乙個聲稱是s總，但是聊天過程很不友好，或許是為了展示他過人的思維和口才，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，如果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，而且據網上訊息，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，第乙個同樣聊了很多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未來趨勢是認可的，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，所幸還是能看到這個而及時改進；第二個技術面試問了很多關於影象處理方面的問題，大到最小二乘法，資料擬合，小到畫素的定義，影象清晰度的定義和影象壓縮的方法等等，很中規中矩的問題，但是也能由此看出我的缺陷，的確應該意識到自己的不足了，遺憾最終因為薪酬問題而沒能跟he合作，面試還是很愉快的。
然後聊下adas，車輛高階輔助駕駛系統，現在很多中小企業都在做這個，當然前期都是基於傳統影象演算法來做的，不管是接受雷達的訊號，攝像頭的訊號或者其他感測器的訊號，其目的都是為了減少或者代替人工的判斷。當前已經成熟的類似碰撞提醒，自動泊車等等，google甚至在測試無人駕駛，但是仍舊不成熟。我個人認為，國內企業要想在這個方面有所建樹，首先得有一定的技術儲備，必須將解決問題的思想從傳統影象演算法轉到新興技術上來；其次在硬體上，若是能用帶較大計算量而成本客觀的硬體問世，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乙個福音。
對個人發展而言，考慮下自動泊車中涉及的技術，找些可行性高的玩一下！
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