美团外卖骑手收益算法？

一、美团外卖骑手收益算法？

收益是按单量提成算的，并且单量到了一个阶段都会有提成的增加

二、美团红包退款算法？

1、退款成功后，红包还在有效期内：红包会退还，且有效期不变；

2、退款成功后，红包已过有效期但在（有效期+90天）的时间内：红包会退还，红包使用到期时间延长到（有效期+90天）。

三、美团商家配送费算法？

1、美团专送，顾名思义是由美团专供的，通过美团骑手进行抢单，属于内部人员专有，一般都是系统派单，美团专送是月结的工资，提成也是固定的。团队正规化，配送速度和服务都有保障，所以相应的成本是最高的。收费模式相当于商家提成＋顾客配送费，提成相对最高。

2、美团众包是属于兼职配送服务，配送员一般不止接美团的单，都属于个人注册行为，通过美团众包APP自行抢单，所以配送人员也是充足的，外卖员为了更高的收入，抢单都比较及时，相应的配送速度也是可以的。

3、其中商家分为2种：快送商家和众包商家。

4、美团抽取快送商家18%个点的订单抽成，最低一单抽5元，另外美团会为快送商家提供动态平台补贴及各种补贴（10分钟没人接单加1元最高2元，成都地区是这样的）

5、美团抽取众包商家5%个点的订单抽成。只有宵夜补贴1元。（22点以后开始宵夜补贴）

6、最后就是商家自配送了，美团是不用抽取其配送费的，这类方式比较少，因为商店自己配备足够的外送员还是有难度的，成本也过高，一部分是采取混合式配送，订单忙的时候通过点我达等第三方配送平台，订单较少或者距离很近的时候就由店员配送，这类订单配送费一般较低，不超过3元，但相应的配送服务态度和速度会比较差；另一部分是跟肯德基一样采用自家的专送员，不通过其他配送平台的方式，相对应的配送会比美团专送还高。

四、美团工程师工作时间？

一般早上9:00到下午6:00，也有晚上加班的

五、美团智慧交通推荐算法

美团智慧交通推荐算法

美团是中国领先的生活服务平台，为用户提供餐饮、外卖、酒店、旅游等多种生活服务。随着城市化进程的加快，交通拥堵等问题日益突出，为了提升用户体验，美团智慧交通推荐算法应运而生。

智慧交通推荐算法的背景

在城市交通日益拥堵的情况下，如何为用户提供更加便捷的交通推荐服务成为一个亟待解决的问题。美团作为生活服务平台，推出智慧交通推荐算法，旨在为用户提供更加智能、个性化的交通推荐，帮助用户更好地规划出行路线，节约时间成本。

算法原理

美团智慧交通推荐算法基于用户的出行需求、出行时间、地点等因素进行综合分析，通过大数据分析和机器学习技术，为用户推荐最佳的出行方案。算法考虑了交通拥堵情况、公共交通线路、出行距离等因素，通过智能化的计算，为用户提供用户体验最佳的出行推荐。

算法优势

• 个性化推荐：根据用户的个人喜好和需求，为每位用户量身定制最佳的交通推荐方案。
• 实时性强：算法基于大数据分析，可以实时监测城市交通状况，及时调整推荐策略。
• 准确性高：算法考虑多种因素综合分析，推荐结果准确可靠。
• 节约时间成本：通过智能化的推荐，帮助用户规划最佳出行路线，节约时间成本。

应用场景

美团智慧交通推荐算法可以广泛应用于城市交通管理、出行服务等领域，为用户提供更加便捷、智能的出行体验。无论是日常上下班通勤，还是旅游出行，智慧交通推荐算法都能为用户提供优质的服务。

未来展望

随着科技的不断发展，美团智慧交通推荐算法将不断优化和升级，更好地满足用户需求。未来，我们可以预见，通过智慧交通推荐算法，用户的出行将更加便捷、高效，为城市交通管理带来新的可能性。

六、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

七、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

八、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

九、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

十、美团售后工程师好不好做？

不好做，售后就是处理客户投诉的，每天需要面对各种问题。