计算机视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图）是人工智能领域中的一个核心研究方向，尤其在机器人导航、自动驾驶、无人机探索等领域有着广泛的应用。面试计算机视觉SLAM相关的工作，需要掌握一系列基础知识，包括编程语言、数据结构、算法以及专业领域的知识。
对于编程语言，C++是SLAM开发中常用的语言，因此，【代号01】《Essential C++》和【代号02】《C++ Primer》是基础入门的必备读物。C++的深入理解和熟练运用是实现高效和精确算法的关键。此外，【代号03】捕鱼达人和【代号04】雷霆战机这样的项目实践，可以帮助你将理论知识应用于实际开发中，提升编程技能。
数据结构是解决复杂问题的基础，对于SLAM而言，高效的内存管理和数据组织至关重要。【代号05】《数据结构（C++ 语言版）》和【代号06】《算法（第4版）》这两本书会教你如何理解和使用各种数据结构，如链表、树、图等，以及基础和高级的算法，如排序、搜索等，这些都是处理大量传感器数据和构建地图时不可或缺的工具。
专业知识方面，【代号07】视觉SLAM十四讲是深入了解SLAM理论和技术的重要资源，涵盖了从基础的特征匹配、卡尔曼滤波到高级的EKF-SLAM、LS-SLAM等内容。【代号08】opencv3入门书籍则帮助你熟悉OpenCV库，它是计算机视觉领域最常用的开源库之一，包含了许多图像处理和特征提取的函数，对于实现SLAM算法非常有帮助。
面试准备中，【代号09】《剑指offer》是一本经典的面试题集，它涵盖了常见的编程面试问题，可以检验你的编程基础和解决问题的能力。同时，通过【代号10】《网站》leetcode和牛客网上的练习题目，你可以提升算法设计和调试能力，这对于面试中的技术问题解答至关重要。
除此之外，还需要了解传感器原理，比如激光雷达、相机的工作方式，以及它们在SLAM中的应用。同时，对概率论、线性代数、优化理论等数学知识的掌握也非常重要，因为这些是构建SLAM模型的基础。具备良好的团队协作能力和问题解决能力，也是面试官在评估候选人时会考虑的重要因素。
要成功进入计算机视觉SLAM的领域，你需要扎实的编程基础，精通数据结构和算法，深入理解视觉SLAM的基本原理，熟悉相关开发工具，并且能够灵活应对面试中的技术挑战。通过不断的学习和实践，才能在这个快速发展的领域中站稳脚跟。
