影石 - 云台嵌入式工程师 - 面经(123)


-1、背景

职位:云台嵌入式工程师-2025校招

项目:校招 - 正式

职位描述

  1. 根据项目需求开发产品的嵌入式软件与业务功能;
  2. 负责产品应用功能、UI交互、设备驱动、音视频媒体开发、平台、中间件等一项或多项的开发;
  3. MCU功能开发,包括相关的驱动、接口、通信程序设计等;
  4. 学习新领域产品技术并探索验证。

职位要求

  1. 全日制本科或以上学历,电子/计算机相关专业;
  2. 熟练掌握C语言开发,熟悉操作系统原理、设备驱动框架知识;
  3. 具有良好的代码编程习惯,熟悉面向对象设计方法;
  4. 具备阅读英文文档及硬件设计原理图能力;
  5. 有电子设计竞赛、机器人竞赛等经历者优先。

意向城市:深圳

时间线:

0725(投递) -> 0726(笔试) -> 0814(一面)-> 0822(二面)-> 0912(HR面)-> ?


0、笔试</

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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