各位准备投递无人机、机器人和具身智能控制算法岗的牛友们大家好！在飞控算法面试中，面试官非常看重候选人对底层刚体运动学建模以及经典控制算法的推导能力。为了复习这些硬核知识点，我将之前整理的四旋翼无人机建模与控制笔记开源了出来。这份笔记不仅有繁琐的数学推导，更重要的是包含了 Simulink 闭环仿真的工程落地，非常适合写在简历里作为底层基础能力的背书。重点梳理了以下面试高频考点：刚体动力学与运动学模型推导（牛顿-欧拉方程与坐标系转换）。控制算法的数学本源：PID 参数的智能寻优、LQR 权重矩阵分析。进阶非线性控制：重点记录了 ADRC 自抗扰控制的 S-Function 实现、反步法轨迹跟踪的...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...