特斯拉面试--无人驾驶技术岗50w的offer你心动了吗

netmou 发布于2021-09-07 09:59 / 1639人阅读

摘要：特斯拉的自动驾驶技术仍然远远称不上无人驾驶，但特斯拉的车主已经可以在高速公路上把手离开方向盘。特斯拉一向走在汽车科技创新的前列，马斯克也不太可能在无人驾驶汽车领域落后于人。他今年月接受采访时估计，特斯拉大概只需要年就可以实现这一目标。

自从2015年，马斯克在Twitter上招揽工程师，并将亲自面试应聘者。
特斯拉的自动驾驶技术仍然远远称不上无人驾驶，但特斯拉Model S的车主已经可以在高速公路上把手离开方向盘。
特斯拉一向走在汽车科技创新的前列，马斯克也不太可能在无人驾驶汽车领域落后于人。他今年9月接受Danish TV采访时估计，特斯拉大概只需要3年就可以实现这一目标。

金九银十，总结了特斯拉最近的一轮笔试，面试岗位无人驾驶算法工程师，计算机视觉方向
面试的时间一般是两个半小时，一共三道题，面试的答主肯定是通过了，
面试的环境属于英文题目，系统自带编译环境python3.6编译环境，不是自己的编译器，下面答案仅供参考，不是特别的完善，有意见请留下你的评论
我在这对下面三道题做下总结：
先上三道题的题目图片：
第一题

这是第一道题，把代码写到这个函数里即可

import numpy as npdef transform_image(array, shift):    pass

import numpy as npdef transform_image(array,shift):    if not shift or shift <0 or shift > image.shape[0]:        print("shift out of range!")    image_rotated = np.rot90(array, 1)	np.random.seed(0)    x = np.random.randn(array.shape[0], array.shape[1])    x_min = np.min(x)    x_max = np.max(x)    a =-0.5    b=0.5    x = a+(b-a) / (x_max - x_min) * (x - x_min)    x = np.around(x, 2)    image_noised = array + x    image_rolled = array.copy()    for i in range(shift):        p = image_rolled[:,image_rolled.shape[1]-1].copy()        a = image_rolled[:, 0:image_rolled.shape[1] - 1]        image_rolled[:,1:image_rolled.shape[1]] = a        image_rolled[:,0] = p    ret = {        "ret_rotated":image_rotated,        "ret_rolled":image_rolled,        "ret_flipped":image[::-1, ...],        "ret_noised":image_noised    }    return retif __name__=="__main__":    list1 = [        [0, 1, 1, 1, 0],        [0, 1, 0, 1, 0],        [0, 1, 1, 1, 0],        [0, 0, 0, 1, 0],        [0, 0, 0, 1, 0]    ]    image = np.asarray(list1)    ret = transform_image(image,2)

第二题：

第二题写到下面的函数中：

# you can write to stdout for debugging purposes, e.g.# print("this is a debug message")def solution(S, C):    # write your code in Python 3.6    pass

def solution(s, c):    data = list(reader(StringIO(s)))    header = data.pop(0)    return int(max(row[header.index(c)] for row in data))

第三道题：

需要处理表格数据

第三道题代码也是写到这个函数即可

import numpy as npimport pandas as pddef solution(files):   pass

答案：

def solution(files):    data = pd.read_csv(files)    data["year"] = pd.DatetimeIndex(data["date"]).year    data.groupby(["year"], sort=False)["vol"].max().reset_index()    result_date = list(data.iloc[data.groupby(["year"]).apply(lambda x: x["vol"].idxmax())]["date"])    result_vol = list(data.iloc[data.groupby(["year"]).apply(lambda x: x["vol"].idxmax())]["vol"])    return result_date, result_volresult_date, result_vol = solution("framp.csv")print(result_date)print(result_vol)

结果：

["2005-09-23", "2006-05-31", "2007-02-01", "2008-05-14", "2009-02-06", "2010-05-26", "2011-08-31", "2012-11-06", "2013-10-10", "2014-04-09", "2015-11-30", "2016-06-28", "2017-02-16", "2018-09-21", "2019-01-09"][306208914, 28831088, 18388511, 24150048, 35246018, 54335576, 35866126, 59381774, 38320297, 21251451, 17545094, 17390752, 17621885, 28281682, 9451453]

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