IBM Vitality 2004/2005两牛人的笔经

2006年IBM招聘笔试采用NPAT测试,包含数列和图形两大部分。数列部分需在8分钟内完成40题,图形部分15分钟内完成30题。图形推理涉及七大规律,包括图形旋转、颜色差异等。

2006年IBM Vitality招2004、2005的毕业生,4月1、2日举行了笔试。
笔试题不是往年的IPAT了,换成了NPAT(non-verbal processing aptitude test)。
就是智商考试,很一般的智商考试。

分数列,图形两部分,唯一的特点就是时间紧张。

数列部分,40个,8分钟;图形部分,30个,15分钟
大部分人数列部分做15个左右,图形部分,勉强做完。

在网上看到两个做的比较好的人

牛人1:
第二部分图形题,感觉做的比较顺手,主要是要有经验
其实这30题大同小异,考察你观察的敏锐能力,联系看问题的能力,空间思维能力等等,答题时每个题只能用半分钟,要不然搞不定, 我一共答了28道,有两道不会。我的方法是,每个题四个图形或5个图形连起来看一遍,先找准图形中特定的其中某一点的规律,用排除法,剔除几个答案,再看可能的答案中相异部分,这样很快就能找出题干中的异同点,我根据的规律无非是从
1.“图形旋转顺逆时钟规律”
2.“图形颜色差异规律”
3.“图形形状差异规律”
4.“图形线条递增递减规律”
5.“图形对称规律”“
6.”图形个数递增递减规律“
7."符号或图形出现频度规律”

这七大规律去找的!!
如果你当时能知道这七大规律,做完是没有问题

牛人2:

数字推理题,我接触到的无非是2种.我做了30题左右,应该都比较sure:
1)2个数列交错,多数是等差数列
2)第二种的特点是邻项差是等差数列

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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