《无人车规划算法实习》专题

客户端发展规划 v2.0 ，在基于 Java 8 进行重构，v1.0 为支持 Java 6 做了些设计与性能妥协； 集成更多的开源产品；

做任何事情都需要做好规划，那么我们在开发博客系统之前，同样需要做好项目的规划，如何设置目录结构，如何理解整个项目的流程图，当我们理解了应用的执行过程，那么接下来的设计编码就会变得相对容易了 创建一个maven项目 约定一下框架基础信息 假设我们的web框架名称是 mario 包名是 com.junicorn.mario 命令行创建 mvn archetype:create -DgroupId=co

我正在尝试使用动态编程实现斐波那契序列。它显示一个错误。这里有什么问题？

我正在使用Optaplanner解决一个类似于病人入院调度示例的问题。 我面临两个问题。 首先，当一个规划实体（类似于示例中的bedDesignation）被某人（而不是optaplanner）定位时，该规划实体像其他实体一样被打分。手工放置的计划实体变为不可移动的计划实体，但仍被打分为可移动的计划实体。正因为如此，它打破了一些硬性的限制。 BedDesignationPillarPartSwap

基本上，我正在尝试使用动态编程在python中实现combination sum II，我的目标是创建一个时间复杂度不为O（2^n）的程序，但我遇到了很多问题，在任何地方都找不到解决方案。下面是我迄今为止得到的代码，但它似乎没有给出任何输出。 预期输出：[1,2,3]，[1,5]，[2,4] 实际产出：字面上没有

我是Optaplanner的新手，我一直在考虑将VRP扩展到一个不同的问题空间。我用的是6.1.0-final。这是一个很难计算的问题，但下面是： 规划实体-装运（扩展Standstill）,由运输商（即货船）锚定规划变量-终端（货物目的地）,当然隐含运输商（作为VRP示例中的Vehicle这样的影子变量） 在这个路径问题中，货物直接运输到一个终端，然后再运回工厂。即一个运输机服务于一个终点站,然

在秋招过程中，我其实就像一个POMDP环境中的agent，根据已有的observation，维护自己的一个belief，做出action，发现环境中state变成了新的state，又得到了下一个observation和一个reward。秋招结束时，这些observation、action和reward组成了独特的trajectory，在这里，我把我的trajectory分享给大家，但是总归是POM

去年12月初还是11月底被捞起来面的 只有一面技术面 但是面了一个多小时 虽然笛子reputation不咋地 但我感觉这个面试官还是有点东西 首先让我介绍一个熟悉的模型 我想他是做自动驾驶的就说了GAN 然后面试官就开始拷打我GAN的模型结构（我说了是有一个对抗器和生成器）但面试官问得很细 也让我把损失函数什么都讲了一遍 然后开始让我共享屏幕展示我做过的项目的源码 拷打我这写代码为什么要这么写 用

大家好，今天我们开始学习一个新专题 — 算法（Algorithm）。关于算法，我们日常开发中有很多应用，介绍算法的书籍也有很多，其中涉及到的知识点和信息量都很庞大，这个专题我们重点针对基于 Java 语言实现的算法设计和应用进行讲解，读者也可以自己将其扩展到其他语言的实现。

#面经# 4.12一面，4.16二面，已oc. 1.自我介绍 2.做题，指定的IDE很难用。题目描述如下： 已知一组由离散点构成的曲线curve，离散点数量大于等于3，相邻离散点用线段连接构成一条曲线。同时给定一点坐标，判断这一点的位置是在连接而成的曲线上，还是在曲线左边/右边。 面试官给出了用向量的提示，代码写得磕磕巴巴，但总体还是做出来了，使用的方法是依次判断与每一线段的位置，判断方法是判断给

7.2.4 导航实现04_路径规划 毋庸置疑的，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包，用于实现此功能。 1.move_base简介 move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且在运动过程中会连续反馈机器人自身的姿态与目标点

我使用的是日食火星-2。我想在窗口中创建一个新的mavenSpring启动项目。但是我遇到了这样的错误 任何人都可以帮我解决这个问题吗？

🕒 岗位/面试时间 高德打车机器学习算法 🤔 面试感受 太棒了吧，如沐春风，面试官人特好，特温和，还有正反馈 👥 面试题目 主要还是围绕项目，深挖项目，以及项目未来想做什么 其余就是基本深度学习知识，优化器，损失函数，标准化，模型结构，transformer，梯度反向传播，评价指标 手撕是很简单的dp

自我介绍 介绍项目 BERT和BERTweet区别 Transformer为什么是基于上下文的 VGG-16的结构，优缺点 反问 面试官人非常非常好，总的来说很轻松，面试完大概半小时就通知hr面了

计算机科学中的许多程序是为了优化一些值而编写的; 例如，找到两个点之间的最短路径，找到最适合一组点的线，或找到满足某些标准的最小对象集。计算机科学家使用许多策略来解决这些问题。本书的目标之一是向你展示几种不同的解决问题的策略。动态规划 是这些类型的优化问题的一个策略。 优化问题的典型例子包括使用最少的硬币找零。假设你是一个自动售货机制造商的程序员。你的公司希望通过给每个交易最少硬币来简化工作。假设