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概述 对于给定数据集，其中。线性回归的目的是找到一个函数  使得线性模型的预测值与真实值尽可能接近。通常选用均方误差来判断其接近程度，即  当均方误差最小时，即可求得最优线性回归模型。此时  表示的解。我们只需要求得均方误差在最小值时的值，因此均方误差的常数项可忽略。 一元线性回归 当数据集中的维度为1时，即，此时为标量，则对于给定数据集，线性回归给出的模型为  此时也是标量。易证对均为开口向上且恒大于0的二次函数，因此我们可以使用二次函数对称轴公式或求导来确定该函数的最小值。这里选择求导的方法。将分别对求导：  令上式等于0，得到   多元线性回归 最小二乘法 对概述中的式子，我们令  则 ...

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卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...

小红书VS快手后端日常实习offer帮选offer1：快手电商，商品比价部门，base杭州，Java后端，听知情人说快手这个部门去年这个时候招了很多实习生，年后都跑路了（不好确定信息真实性）。我也不太了解比价业务，不知道会涉及到哪些场景，对个人成长是否有帮助。offer2: 小红书AI数据引擎后端开发（应该算AI Infra方向，JD里描述：为大模型提供高效的多模态数据预处理引擎，构建高质量的AI数据迭代链路），base北京，也是Java为主，主要是工程，会涉及到一些大数据开发的技术栈，面试官给我的感觉比较靠谱，说技术深度会比较高，会考虑到实习生的成长性，不会安排dirty work。此外组内还有AI存储方向，对技术要求很高，有海量数据处理的场景，如果感兴趣的话，后续可能也有机会接触。主包个人情况：研一，28届，研二大概率没法实习了。1. 一段美团的AIOps方向的后端实习（5个月），从0到1做的运维agent（已推广内部使用），tob，技术深度一般但不是杂活，Java为主，写的接口中也会用到消息队列和缓存这些。收获：对运维相关业务，故障排查，agent开发这些方面积累了很多经验2. 一段小厂，Java，很水，业务需求，CRUD，稍微包装了一下，但从最近的面试来看，基本没人care。主包自己想法：实习目的还是为了校招能拿到一个更好的offer，不追求实习的数量，追求实习的质量。主包目前的实习都没有接触高并发的场景，感觉技术深度都比较浅。接下来的实习主包应该更看重一点技术深度还是好的业务。如果选择xhs这个AI数据引擎开发，校招时在投递大厂的核心业务部门会不会因为无相关的业务经验而比较吃亏。