隔了这么久，终于打算好好总结一些自己的秋招历程了。。1.基本情况985本硕，研究方向是深度强化学习与机器人控制。今年秋招投递的岗位主要是自动驾驶的决策规划或控制岗位，当然前期也投递了一些机器人公司的规划控制岗位和部分机器学习算法岗位。研究生期间，由于研究方向都是深度强化学习相关，所以做的项目都是深度强化学习的，对传统的控制或者规划方法基本不涉及。另外由于导师比较push，所以没有机会出去实习，但好在跟着导师混发了几篇论文，虽然不是什么顶会顶刊，但在机器人领域还是比较拿得出手的。2.前期准备我的秋招准备得特别特别晚，一方面因为我是我导师的第一届学生，没有师兄师姐传播传播经验，另外一方面是我导师太
随着产业革命从马力到算力，云平台上有了大数据、移动互联网、物联网、人工智能等技术。回望近两三百年的科技发展历程，在这个时代，不论是移动互联，还是元宇宙，社会的方方面面都在数字化。因为数字化，我们更可以精确到个人，甚至是不同阶段的不同需求。买过什么东西？有什么兴趣爱好？朋友和社会阶层是什么？通过参数化分析，可以清楚知道用户需要什么。在生活当中，很多服务都已经标准化，产品不再需要通过一层层的经销商，发到各级市场，只需要物流公司把产品直接送给客户。在生产过程中让服装整个生产过程流程标准化，也能提升效率、降低成本。以前，消费品生产以产品为中心；今天，由于存在个性化需求，要以客户为中心，商品需要有差异，
01、Alpha-Beta剪枝算法极小化极大算法会遍历所有的可能性，但是根据经验可以知道，并不是所有的选项都需要进行深入的考虑，存在着某些明显不利的选项，当出现这种选项时就可以换一种思路进行考虑了。Alpha-Beta剪枝算法的出现正是为了减少极小化极大算法搜索树的节点数。1997年5月11日，击败加里·卡斯帕罗夫的IBM公司“深蓝”就采用了这种算法。以井字棋为例，先来看看在下棋的过程中是否有优化空间。参考图1，当前轮到画○方，如果不在虚线圈上落棋，下一步画×方画在虚圈处，游戏就结束了。当发现这类问题时，再去思考其他5个△标注的位置上的落子收益其实是没有意义的，白白浪费了计算资源。 ■ 图1
目录一、划分特征的评价指标：二、决策树学习算法伪代码：三、决策树生成实例：四、Python实现ID3决策树：一、划分特征的评价指标：1、信息熵Ent(D)：信息熵，是度量样本集合纯度的一种指标，Ent(D)的值越小，则样本集D的纯度越高；2、信息增益Gain(D,a)：信息增益越大，则意味着使用属性a来划分所获得的“纯度提升”越大；ID3决策树算法就是基于信息增益来划分属性，下面介绍ID3决策树的构建过程；公式中各变量说明：D：样本集；y：标签（比如好瓜、坏瓜）；pk：某一类样本占总样本数的比例；V：属性的取值（比如纹理属性有3种取值：清晰、稍糊、模糊）；Dv：属性值==V从样本集D划分出的一
文章目录前言一、介绍1.1原理1.2流程1.3信息熵，信息增益和基尼不纯度二、构建决策树2.1特征选择2.2决策树生成2.3剪枝三、经典算法3.1ID33.2C4.53.3CART四、案例4.1Iris数据集鸢尾花分类4.2基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测参考前言决策树(DecisionTrees)是一种基于树结构的机器学习算法，它是近年来最常见的数据挖掘算法，可以用于分类和回归问题。它可以作为预测模型，从样本的观测数据推断出该样本的预测结果。按预测结果的差异，决策树学习可细分两类。分类树，其预测结果仅限于一组离散数值。树的每个分支对应一组由逻辑与连接的分类特征，而该分支上的叶节点对应由上述特
为什么Go不会自动转换:packagemainimport"fmt"typeAnyinterface{}//AnyisanemptyinterfacetypeXfunc(xAny)//XisafunctionthatreceivesAnyfuncY(xX){//YisafunctionthatreceivesXx(1)}functest(vinterface{}){//testisnotconsideredequaltoXfmt.Println("called",v)}funcmain(){Y(test)//error:cannotusetest(typefunc(interface{
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文章目录1、秋招情况1、基本情况2、备战秋招1、学习路线1、代码能力2、算法学习2、提高优势1、大厂实习2、高水平论文3、比赛项目3、面经总结1、秋招情况1、基本情况本人985硕，自动驾驶从业者，曾面试过大部分自动驾驶公司、一部分机器人公司以及一些主机厂，方向主要是规划算法、规控算法、规划决策算法等方向。算法的面试难度每年都在不断提高，网友调侃从诸神黄昏到黑夜，可见算法面试有一定难度。首先要了解自动驾驶算法主要包括感知、预测、规划和控制模块。我主要集中在规划和控制部分，一般机械方向、计算机方向和控制科学与工程方向、机器人方向以及一些其他方向转自动驾驶的研究生或优秀本科生会投递这个岗位。常见的自
0、引言“效率”作为得物技术部的关键词之一，大家在研发效能、会议效率、协作效率、办公效率等方面一直进行着持续地探索。在实际落地的过程中，为了更好地评估应用效果，往往需要将定性描述转换为可量化的数据指标。这些数据指标可以帮助我们了解研发过程中的变化和趋势。但是你真的能“读懂”这一堆冷冰冰的数字吗？在看到这些数据指标时，我们往往很容易陷入一个误区：只关注具体的数字，而忽视了数据采集和分析解读的过程。这意味着即使我们对这些指标进行了定期监控，我们仍然不能真正了解研发过程中的状况和障碍。因此，如何正确地解读这些数据指标变得尤为重要。为了有效解读数据，我们需要了解数据来源和分析过程，以及数据指标与业务实
问题：某快餐连锁经营公司有7个地点（A1，A2，…，A7）可以设立快餐店，由于地理位置因素，设立快餐店时必须满足以下要求：A1，A2，A3三个地点最多可选两个，A4和A5至少选取一个，A6和A7至少选取一个。已知各个地点设立快餐店的投入和预计收益如表所示。 已知目前公司有650万元可以投资。问：怎样投资收益最高？知识点：•数学规划中的变量（部分或全部）限制为整数时，称为整数规划。•对于整数线性规划模型大致可分为两类（1）变量全限制为整数时，称纯（完全）整数规划。（2）变量部分限制为整数的，称混合整数规划。[x,fval,exitflag,output]=intlinprog(f,intcon,
