地平线自动驾驶感知算法工程师
社招全职算法序列地点：北京 | 上海状态：招聘
工作描述
任职要求 任职要求： * 学历背景：计算机、电子工程、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历。 技术能力： * 熟练掌握深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉经典目标检测/分割模型（如 Mask R-CNN、BEVFormer、YOLO 系列等）。 * 熟悉计算机视觉基础（相机模型、标定、多视角几何）和点云处理（如 PointNet、VoxelNet）。 * 熟悉感知相关…
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包括英文材料
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
CNN+
https://learnopencv.com/understanding-convolutional-neural-networks-cnn/
Convolutional Neural Network (CNN) forms the basis of computer vision and image processing.
[英文] CNN Explainer
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
Learn Convolutional Neural Network (CNN) in your browser!
https://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html
Convolutional networks(LeCun, 1989), also known as convolutional neuralnetworks, or CNNs, are a specialized kind of neural network for processing data.
https://www.youtube.com/watch?v=2xqkSUhmmXU
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 3 Convolutional Neural Networks for Computer Vision
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
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