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課程內(nèi)容：

企業(yè)面試前期準備與技巧

企業(yè)面試實戰(zhàn)

培養(yǎng)目標(biāo)：

從簡歷、面試技巧等層面助學(xué)員提升，培養(yǎng)學(xué)員溝通表達能力，讓學(xué)員清晰了解職業(yè)發(fā)展規(guī)劃， 明確自身定位，找到適合自身發(fā)展的工作。

宋老師  

優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級講師

自然科學(xué)基金參與專家

河南大學(xué)控制工程專業(yè)碩士，曾參與自然科學(xué)基金“面向復(fù)雜系統(tǒng)估計的采樣型非線性濾波方法研究”、河南省科學(xué)技術(shù)研究重點項目“多模采樣型非線性濾波器研究”、井下人員、車輛精準定位系統(tǒng)等研發(fā)工作。曾與中國電子科技集團公司第二十七研究所合作研究多傳感器信息融合仿真軟件橫向課題。

主要科研成果：參與研發(fā)基于卡爾曼一致性濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法;參與研發(fā)基于Rao-blackwekkized 擴展卡爾曼濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法。

研發(fā)與師資團隊

研發(fā)：市面上的培訓(xùn)機構(gòu)，規(guī)模實力參差不齊，教學(xué)研發(fā)能力更是水平不一。大部分機構(gòu)的課程，都大同小異。

面對IT培訓(xùn)行業(yè)整體研發(fā)能力不足的現(xiàn)狀，優(yōu)就業(yè)堅持原創(chuàng)，不照搬、不跟風(fēng)，集結(jié)了一支教學(xué)經(jīng)驗豐富、研發(fā)能力強悍的團隊。優(yōu)就業(yè)的課程體系、授課方式、培訓(xùn)模式都是優(yōu)就業(yè)的團隊精心研發(fā)的成果。

師資：優(yōu)就業(yè)匯聚國內(nèi)一線專家團隊，擁有近百位一線技術(shù)大牛，500多位核心研發(fā)工程師。其中不乏來自百度、阿里、騰訊、IBM、微軟、Oracle-Sun、亞信、用友等國際高端IT公司的技術(shù)專家。

我們的老師都在國內(nèi)大型企業(yè)有自己的項目團隊，秉承理論教學(xué)與實戰(zhàn)訓(xùn)練相結(jié)合的教學(xué)理念，能夠帶領(lǐng)學(xué)員參與真實的研發(fā)項目，一對一親自指導(dǎo)，讓學(xué)員獲得實實在在的技能本領(lǐng)。教授過的學(xué)員畢業(yè)時均能完成一個完整的項目，擁有一項看得到的成果。

數(shù)值比較

x = 2

if 3 > x > 1:

print x

>>> 2

if 1 < x > 0:

print x

>>> 2

基于實例的方法（Instance-based Algorithms）：

基于實例的學(xué)習(xí)模型是使用那些對于模型很重要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這類方法通常使用基于示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以一種相似度方式從中找到最佳匹配，從而作出預(yù)測。出于這個原因，基于實例的方法也被稱為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學(xué)習(xí)。重點放在存儲實例之間的相似性度量表現(xiàn)上。

k最鄰近算法 k-Nearest Neighbour ，kNN

學(xué)習(xí)矢量量化 Learning Vector Quantization ，LVQ

自組織映射 Self-Organizing Map ，SOM

局部加權(quán)學(xué)習(xí) Locally Weighted Learning ，LWL