面经 |算法工程师面试题汇总分享来源：https://github.com/PPshrimpGo/AIinterview0 导读本文汇总了 深度学习（模型评估方法、基本方法、优化方法、深度学习基础、CNN、RNN）、机器学习（基础、集成学习、模型 、特征工程）、数据结构与算法（二叉树类、搜索回溯、概率题、动态规划、字符串）、数组、二分、快排系列（链表、排序）、海量数据题等各类型算法岗面试题...

一、dlib简介Dlib是一个现代C++框架，解决包含机器学习算法以及开发复杂软件的现实问题，它被广泛应用在工业和学术研究领域，包括机器人、嵌入式设备、移动手机以及大规模高性能计算环境中，DLib的开源使得在使用过程中方便，自由。Dlib主要特点：文档说明全，高质量的代码，机器学习算法，科学计算算法，图模型推理算法，图像处理，线程，网络编程，图形用户接口，数据压缩与整合算法等，可以参考官网说明..

越来越多的车企重视技术上的独立，并加大了对于自动驾驶“全栈自研”的宣传力度，从“全栈自研” 字面理解看来，原先自动驾驶需要产业链上下游多方协作，而某个车企做到了一家企业包揽自动驾驶各个模块；但事实并非如此，宣称“全栈自研”的车企并不能完全切断与供应链的合作。

车道线检测、自动驾驶！

鱼眼单目深度估计！

1、前言谈到机器学习和深度学习如何入门？相信很多人都会推荐吴恩达的在线课程。但是肯定有很多小伙伴会觉得如果配套一份笔记就完美了，既可以直接做笔记，也便于后期复习，可谓事半功倍。然后，就有了黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目：吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译以及笔记整理。去年这个时候我自己也是无意中看到了黄海广博士分享的资料，当时是机器学习+深度学习两份笔记，我...

多目标跟踪MOT未来研究方向讨论

BEVSegFormer：任意摄像头配置的BEV语义分割方法分享一篇分割方向的近期新工作BEVSegFormer，文章作者是小汤在纽劢科技Nullmax 实习期间的同事。BEV（鸟瞰图）下的语义分割是自动驾驶中一项十分重要的任务。尽管已经吸引了大量的研究投入，灵活处理车辆上安装的任意相机配置（单个或多个摄像头），仍旧是一个不小的挑战。为此，提出了基于Transformer的BEV语义...

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1 前言今天，StrongerTang 给大家分享一下 《利用Python进行数据分析》第二版，分享给有需要的小伙伴，也希望有更多的朋友能在StrongerTang相遇。2 简介《利用Python进行数据分析》由Python pandas项目的创建者Wes McKinney撰写，针对Python 3.6进行了更新，包含实用案例研究，向您展示如何有效地解决大量数据分析问题。《利用Pytho...