朋友们，现在做传感器融合算法（激光雷达和相机），找工作情况怎么样[囧][失望]

import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def discriminator(sample): return sigmoid(sample) if __name__ == '__main__': n = int(input()) real_data = [float(input()) for _ in range(n)] noise = [float(input()) for _ in range(n)] generated_data = np.add(noise,real_data) for sample i...

import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1+np.exp(-x)) def discriminator(sample): return sigmoid(sample) if __name__ == '__main__': n = int(input()) real_data = [float(input()) for _ in range(n)] generated_data = real_data for sample in generated_data: print(f"{discriminator(sample):.2f}&...

import numpy as np def generate_data(noise,real): np_noise = np.array(noise) np_real = np.array(real) fakedata = np_noise + np_real fakedata = np.round(fakedata,2) return fakedata if __name__ == '__main__': np.random.seed(42) n,d = map(int, input().split()) noise = [list(map(float, input().split()))...

import numpy as np def kl_divergence_normal(mu_p, sigma_p, mu_q, sigma_q): kl_div=np.log(sigma_q/sigma_p)+((sigma_p)**2+(mu_p-mu_q)**2)/(2*(sigma_q)**2)-1/2 return kl_div if __name__ == "__main__": mu_p, sigma_p, mu_q, sigma_q = map(float, input().split()) print(kl_divergence_normal(mu_p, ...

import numpy as np from pandas import array def log_softmax(scores: list) -> np.ndarray: scores = np.array(scores) max_score= np.max(scores) exp_scores = np.exp(scores - max_score) sum_exp_scores = np.sum(exp_scores) return np.log(exp_scores / sum_exp_scores) if __name__ == "__main__": ...

import math import numpy as np def sigmoid(X): return 1/(1+np.exp(-X)) def single_neuron_model(features, labels, weights, bias): ##转换为numpy格式 np_features = np.array(features) np_labels = np.array(labels) np_weights = np.array(weights) learline = np.dot(np_features,np_weights) + bias predictions = np...

为什么企业发了offer，但不催我签三方，反而说要是学校有需要签三方他们积极配合？迷

想知道长安汽车投了一个月，简历还是投递成功状态，是不是没戏了。