#你都收到了哪些公司的感谢信？#

一面(40min)自我介绍介绍一下多模态项目介绍一下CVPR论文（面试官竟然看过我的论文，震惊）这个论文创新点，你认为对车道线检测带来什么样的见解你对多模态理解是什么你了解BEV嘛你知道有哪些车道线检测的范式，2D和3D的你知道特斯来的自动驾驶最新技术嘛实习时候复现模型的困难有哪些还有部分对论文的问答反问：部门工作，实习生工作。手撕一道题，具体给忘了。 二面(20min)自我介绍知道bevformer嘛，介绍一下介绍一下论文问了关于论文中的点挑一个你熟悉的车道线检测算法介绍一下你认为2D车道线检测和3D车道线检测异同点，各自挑战是什么反问：还有几轮面试(就2轮，没用HR面试)地平线2025届秋...

人生中第一次感谢信，感触颇多，安踏ai面试和无领导小组过了挂在测评上了。秋风萧瑟，有感而发。感觉自己上学没用，高中混三年结果大专，朋友没有选择复读，现在已经进了铁路局工作两年，我复读一年提高八十分当时感觉很膨胀，🥲🥲二本(超本科线七十多分，河南)，调剂到一个不喜欢的专业，现在一边搞秋招，一边备考公务员，给自己搞的身心俱疲，什么路才是最好的呢，小时候家里人都说上学好，最后发现本科出去还不如当保安待遇好🤧🤧🤧。世界就是一个巨大的草台班子，寒窗苦读十几载不如在网上卖丑求礼物，当时笑别人卖丑，现在人家笑你穷，当看见以前辍学同学现在每天直播两小时一天就挣四万块的时候，感觉自己读书就是笑话。我不想找工作，不想考公，但生活推着自己不得不一直去奔跑🏃🏻‍♂️可是奔跑太累了，呼啸的风被我吸到肺里里，嗓子干疼，浑身疲软，我想歇一歇，但又歇不了。 人生的意义是什么呢？#你都收到了哪些公司的感谢信？# #牛客创作赏金赛#

1. 为什么需要做特征归一化、标准化？前述Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−0.1,0.2]，在进行距离有关的计算时，单位的不同会导致计算结果的不同，尺度大的特征会起决定性作用，而尺度小的特征其作用可能会被忽略，为了消除特征间单位和尺度差异的影...