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转自https://github.com/Ewenwan/MVision MVision　Machine Vision 机器视觉 澳大利亚机器人视觉研究中心 Computer Vision and Pattern Recognition arxiv.org 最新提交的论文 技术刘 增强现实、图像识别、深度学习、机器人 漫谈 SLAM 技术（上） 漫谈 SLAM 技术（下） 优秀的博客论文笔记 CS

最新版本支持适用于工业、汽车和医疗应用的先进图像传感器     堆栈提供新型图像传感器模块与图像信号处理(ISP)解决方案 支持莱迪思Propel设计环境和RISC-V CPU协同处理   俄勒冈州希尔斯伯勒--(美国商业资讯)--低功耗可编程技术领导者莱迪思半导体公司(Lattice Semiconductor Corporation, NASDAQ:LSCC)推出屡获殊荣的低功耗嵌入式视觉系统

pcl 简介 PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上 建立起来的大型跨平台开源C++编程库， 它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构， 涉及到 点云获取、 滤波、 分割、 配准、 检索、 特征提取、 识别、 追踪、 曲面重建、 可视化等。 支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行

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今天二面，手撕算法题是复原ip地址，编程弱鸡30分钟都没写出来，还是有问题放弃了 1.面试官自我介绍 2. 我自我介绍 3. 介绍我认为我觉得比较好的一个论文 4. 关于aaai那篇论文怎么做的 5. 打开论文讲，不然感觉有些抽象 6. 做个题吧，没做出来，最后他说不用做了 我让面试官看哪里不对他也一时半会儿改不了，回溯失败 7.反问： 1. 人力投入 2.培养 3. 做什么 4. 实习多久 总时

一面： 自我介绍 项目介绍 八股文： 1. GBDT 2. xgboost 3.逻辑回归，svm，决策树的优缺点，适用场景 4.决策树和随机森林的区别 5.是否了解attention，transform的kqv 6.用过的loss函数，是否了解triplet loss之类的，好几个没听过的loss，没记住 7.batchnorm的参数是否可训练，b*c*w*h有多少个参数 8.如何进行上采样，上采

base 西安 一面(30min): 第一个面试官: (1) 英文自我介绍 英文说我的家乡和陕西的不同 (2) 介绍一个自己的项目 问了下模型的数据量 (3) 介绍一下模型训练的流程 (4) 完成括号匹配需要使用什么数据结构，讲一下怎么实现 (5) 主要使用的语言：python 了解c++吗：本科用过，但现在不熟 ×(6) 指针和引用有什么区别：我知道指针是啥...但是引用想成了python里的引

没有填内推码 8.26 笔试 4道算法 A3.95 0903通知面试 0905 16.55开始面 面试官人贼好，上来说面试分三步 1. 介绍部门 2. 我介绍自己和实习内容，毕设项目 问了一些项目细节 3. 力扣 快速搜索 几分钟写完 17.25 结束面试 【我以为凉了KPI毕竟就面了30分钟，但是直接跟我说过了等通知二面...】 其中问了： 能不能实习，我觉得哪些事情是本科之后的转折点。

1，聊了一个项目 问了项目背景和项目难点以及对应的解决办法。 2，反问，聊一下公司的业务，解答问题 没有八股、手撕，面试官很nice。 update：傍晚HR通知说通过了，约了HR面。

7.24 笔试 8.11 一面 自我介绍 项目1介绍（深挖） 项目2介绍（深挖） 代码：找到离给定两个节点最近的节点（力扣2359） 8.29 二面 自我介绍 项目1介绍（细挖） 项目2介绍（细挖） 专利介绍 反问 9.1 HR面 自我介绍 家庭情况 大学生活 研究生生活 未来规划 对象问题 #虹软#

更新：一面过了，求保佑🙏 ————————————————— 面试官是个6k引的老师，很犀利 首先双方自我介绍， 1.拷打论文 2.我说的啰哩啰嗦的，打开论文讲，讲贡献创新，三句话足够 3.拷打完问我怎么设计一个3d文生图pipeline，看得少乱扯 4.对图生图的了解（ip- adapter controlnet 5.ddpm与ddim区别（denoising区别， 6.为什么ddim比ddp

TCL小哥太和善了，全程体验极为舒适，可惜面的岗位主要做的是机器学习，不过也值得我学习 自我介绍 ======目标检测项目====== 项目介绍 预处理方法介绍，还了解哪些预处理方法 改进点是什么，为什么这么改进 为什么要是用mobilenet？精度上有提升吗，为什么？CBAM结构？这种结构还可以用在什么领域画质类任务了解吗？ SPP结构有没有用，结果和原因 YOLOv1-v5系列详细说一下 ==