华为算法工程师-感知算法
校招全职研发类地点：深圳 | 上海 | 成都 | 武汉 | 北京 | 苏州 | 杭州 | 东莞 | 南京 | 西安状态：招聘
工作描述
任职要求 1、计算机、机器人、自动化、电子工程、光学、模式识别、数学、AI/人工智能等相关专业； 2、熟练掌握 Python/C++ 及 PyTorch/TensorFlow 等主流深度学习框架；对经典计算机视觉（CV）或 3D 几何处理算法有深刻理解； 3、具备扎实的数字信号处理（DSP）或图像处理基础，熟悉傅里叶变换、卡尔曼滤波等经典算法， 熟悉线性代数、概率论及最优化方法（如非线性最小二乘）。 工作职责 从事雷达/激光雷达/光纤传感/摄像头等感知领域的系统分析设计，算法设计、仿真评估、专利…
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包括英文材料
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
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.
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