python蚂蚁森林（python蚂蚁算法）

问题解惑 2026年01月16日 15:32:14 1 wzgly

校招|20届视觉算法暑期实习-心酸求职历程(雷火,阿里,腾讯,平安科技offer...

〖壹〗、画FPN结构、写SoftNMS和IoU伪代码。HR面10分钟后，第二天获得offer。

〖贰〗、项目经验：优先选择与岗位强相关的项目（如分布式系统、网络传输库）；深入理解项目细节（如Raft算法、内存管理机制），避免简历造假。

〖叁〗、在2025届秋招中，我专注于搜广推算法方向的求职，目标锁定在大厂及头部计划（如SSP、Star等）。求职过程中，我充分利用了日常实习、暑期实习的经验积累，以及提前批、秋招等各个阶段的机遇。实习经历日常实习字节：2023年11月加入字节，从事推荐算法相关工作。

python蚂蚁森林（python蚂蚁算法）

蚂蚁森林中为了收能量你做了哪些努力?

及时收取自己产生的能量球，同时收取好友能量，每天可获得1kg+的能量。手动收取好友能量：好友能量中的行走能量在每天早上7：00～7：30成熟可收取，在这期间蹲守收取好友能量。自动化收取好友能量：基础脚本实现：使用python和uiautomator2编写脚本。通过uiautomator2连接手机，7点进入蚂蚁森林。

对于绿色回收和绿色家电等活动，我也积极参与，因为这些活动通常能提供大量的能量。其次，我积极扩大自己的支付宝好友圈，并维护好友关系的稳定。目前，我有722位支付宝好友在蚂蚁森林里种树。我珍惜每一位好友，尤其是那些虽然排名靠后但持续产生能量的好友。

蚂蚁森林能量收取技巧有不少。比如尽量多使用绿色出行方式，像步行、共享单车、地铁等，每次出行后能产生一定量能量。还有线上缴费，每月按时交水电费等，会有可观能量。网购时选择带有绿色物流标识的商家，也能获取能量。生活缴费方面，燃气费、物业费等缴纳也可产生能量。

步行：根据步数多少，能量值有所差异，每日行走能量上限为296克。线下支付：通过支付宝进行线下支付，每笔交易可获得5克绿色能量。单笔金额需达到1元以上，每日最多可获得10笔能量。生活缴费：使用支付宝缴纳水费、电费、燃气费，每笔缴费可获得262克绿色能量。

写安卓脚本的软件

〖壹〗、可用于编写安卓脚本的软件主要有脚本精灵、Auto.js、按键精灵、Appium、UiAutomator和Espresso。以下是具体介绍：脚本精灵是一款免费的应用软件，支持简体中文界面。它通过录制和回放用户的操作来实现自动化控制，这种方式对于不熟悉编程的用户来说非常友好，能够快速上手。

〖贰〗、懒人精灵：以Lua语言为核心，提供从入门到实战的系列教程。Lua语言简洁高效，适合快速开发自动化脚本和游戏脚本，尤其适合需要轻量级解决方案的场景。Auto.js：利用安卓系统的“无障碍服务”功能，通过代码模拟界面动作，支持全分辨率脚本且无需root权限。

〖叁〗、自动脚本精灵（2025最新版 v2004安卓版）功能特点：该软件支持录制和回放操作流程，用户可通过自定义脚本内容实现自动化任务，提供多种操作模式（如定时触发、条件判断）和脚本类型（如点击、滑动、输入）。其核心优势在于无需root权限即可使用，降低了用户操作门槛。

〖肆〗、QPython：是安卓端Python环境，支持编写和运行Python脚本，可通过代码实现文件操作、界面交互等自动化任务。适合有基础编程知识的用户，灵活性高，支持第三方库扩展。低版本系统建议优先选择轻量工具，如按键精灵、自动精灵，以确保兼容性。

【机器学习】聊聊机器学习预测那些事

行业应用：机器学习预测的落地场景零售行业：销售预测与库存优化通过分析历史销售数据、广告支出、季节性因素（如节假日、天气）等信息，构建时间序列预测模型（如ARIMA、LSTM），预测未来销售趋势。例如，沃尔玛通过机器学习预测各门店商品需求，动态调整库存，减少缺货率同时降低库存成本。

机器学习在预测分子结构方面展现出显著潜力，已应用于分子设计、三维结构预测、电子特性分析等多个维度，并推动药物研发与材料科学进步。核心应用方向分子设计与高通量筛选通过神经网络模型，机器学习可基于分子结构-性质关系数据库，快速设计高能量密度化合物并预测其性质。

预测学习（Predictive Learning）是机器学习领域的前沿方向，被视为通向强人工智能的关键路径之一。其核心在于通过输入数据生成同等量级的预测输出，例如补全缺失图像或预测视频未来帧，旨在让机器具备“记忆过去、感知现在、预测未来”的智能能力。

SHAP（SHapley Additive Explanation）是一种用于解释机器学习模型预测的工具，它基于博弈论中的Shapley值，能够公平地衡量每个特征对预测结果的贡献。SHAP提供了全局和局部两种解释性方法，帮助我们更好地理解模型是如何做出决策的。

预测模型中的模型验证在机器学习领域，模型验证是评估模型性能的关键步骤，它确保了模型在实际应用中的可靠性和准确性。模型验证主要关注模型的区分度和校准度，并根据是否使用开发模型的数据集，分为内部验证和外部验证。

聊聊作为程序员,你每天必用的软件有哪些?

〖壹〗、程序员必用五大应用软件Beyond Compare上榜理由：是一款不可多得的代码比较软件，使用Beyond Compare可以很方便地对比出两份源代码文件的不同之处，相差的每一个字节用颜色加以表示，查看方便。

〖贰〗、picpick PicPick是一款免费截图软件，它可以抓取全屏幕或是局部的画面，而且操作也很简单，还具备了一般常用到的基本图像编辑、屏幕尺、角度、测距、及屏幕演示白板等功能。在前端学习开发中非常有。git Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。管理代码时候用到。

〖叁〗、总结：框架是软件开发中的核心工具，通过提供预置结构与通用组件，帮助开发者高效解决复杂问题。其特点包括模板化、重用性、封装性及可扩展性，广泛应用于后端、前端及全栈领域。理解框架的本质与价值，是程序员从“代码实现者”向“系统设计者”进阶的关键。

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