[問卦] 兵推軟體算法的時間複雜度？

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一個ML應用要落地產生商業價值 在data scientist把model訓練出來之後 還有很長一段路才能真正進到生產環境 ML系統的複雜度其實非常高 從資料收集，特徵處理, 模型訓練, 模型測試, 一直到後面的模型部署，模型監測

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Appier 台灣的AI服務軟體公司 後端軟體工程師 一面 tech leader和manager一起面試, 針對履歷內容詢問

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我們實驗室是自由研究型，我決定弄圖論或演算法相關的題目 目前有找到幾個有興趣的，但還沒有定下來， 現階段打算邊看圖論課本邊刷線上演算法題， 然後一邊思考和尋找題目。 由於身邊朋友都是做教授指定的題目，

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小弟我是EE畢業的，資電類基礎數學一定是會修的，微積分、線代、離散(很多EE想走計 算機科學組也會加修)，電類還有工程數學。 至於修得好不好就看個人造化，不過所有工程的基礎都是回歸到數理能力啦。 數學相關科系轉來做資工肯定適合，工程實務面就補足真的不難，看看資結討論時間空間 複雜度跟NP Problem還有各種演算法對很多數學系來說肯定是小菜一碟。

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安喔 想請問一下 他給的範例 我Run code是 Accepted的 但如果提交

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來， 我116驗算法電碩 簡單回答鄉民問題， 鄉民:ai只是中等工程師。 答:沒錯，但這個問題分兩層面講，

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怎麼小弟我修完演算法 學會怎麼分析和證明複雜度 可是套用在學妹上卻不管用 怎麼樣都算不出學妹的心意？ --

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正常來說package是要有點複雜度的內容 至少也要有個完整的演算法或是資料結構 可是JavaScript 有個is odd的package 而且高達三千四百萬的下載量