《计算机视觉》专题

我读到种子是用来初始化随机数生成器的。但似乎种子的随机性对于从生成器获得良好的随机性并不重要。所以我想明白什么是种子？为什么这么叫？最后，为什么计算机系统中的时间被用来产生这样的种子？

工业设计本科应届生，有鹅厂＋绿厂的实习经验 —————— 【面试内容】 1、自我介绍 2、说一一下你在腾讯和oppo实习之间的区别 3、为什么选择大疆 4、对大疆了解多少 5、除了网络信息的了解之外有用过产品吗 6、说一下你作品集中你比较满意的一个项目 7、深究项目： 组内成员构成、怎么产出、产出逻辑、 最终成果、碰到什么问题怎么解决、 怎么对接上下游、怎么安排时间、 工作流程什么样的… 8、再介

一面 | 面试时长：28min | 业务面 面试时长不到半个小时，面试官没有让我逐个介绍作品，是明显已经看过了我的作品集的，面试官对作品集中一些她比较感兴趣的点做了提问。 二面 | 面试时长：27min | leader面 二面安排在上午11点半。面试官认为我的长短板都很明显，短板是项目的商业性不足（毕竟0实习经验），于是二面后给我发了一个笔试题（抖音活动的一个h5网页，一周时间）。面试官还介绍了

共1轮面试 面试的视觉设计岗，一轮面试后，笔试挂掉 一面：首先自我介绍，介绍作品集满意的作品。 考察了专业知识的掌握程度还有性格考察， 包括对设计趋势的认识，人工智能的认识， Q：为什么选择这个岗位。 问题比较简单，考察逻辑能力和平时的积累多少。 笔试：是针对一个产品做一个视觉宣传页面。时间一个礼拜，感觉还是比较注重最后的完成效果，由于没有把握好时间，做的比较粗糙，最后意料之中的挂掉了。 总的来说

第一轮技术面，详细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。 二面第二轮综合面，主要考察抗压能力，遇到问题会怎么处理，为什么想去深圳等，一定要准备好体现自己有很强的抗压能力的例子。还有简历上写的东西都要熟悉，有话可讲，好多会被问到。 第二轮聊了一个小时左右，问的挺多，虽然没过但是感觉挺有收获，可以再好好

    是在Boss直聘上看到公司的招聘信息，感觉挺合适自己的，就发简历给hr，没几天hr就打电话过来约面试。     到了约定的时间去到公司，hr小姐姐先问了一下选择公司原因，之前的实习经历，工作效率，通勤时间等一些基本的问题。     之后和在职的设计师聊了一下，被问到一些设计风格上的问题，以及讨论以现有的工作绩效考核标准是否觉得可以胜任，感觉还是挺靠谱的。面完让我回去等通知，不知道能不能面上

线下笔试已过。 对着简历问的。 1、我硕士学了密码学，问我对称和非对称加密区别，分别有哪些算法，应用场景有哪些 2、中断机制 3、介绍小论文，问里面的东西 4、怎么防止过拟合

岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问，问的比较细，要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗，蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用，为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积，深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码：应用题，二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

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我正在使用CSS transform：scale（0.6）缩放div。当元素缩放时，它保持其纵横比。但是，在我的例子中，这个元素需要始终具有一个将到达视区底部的高度。这意味着我需要调整元素的高度，同时保持其宽度和顶部位置相同。 如何计算需要应用的高度，以便在应用transform：scale(x)时元素准确地到达视口底部？ 下面是一个codesnippet。点击任意位置可以向下缩放div,这时我应

从4.0版开始，Visual C++支持一种新型的工具条资源，这使得工具条的创建比以往更加方便灵活了。在MFC中，工具条的功能由类CToolBar实现。工具条资源和工具条类CToolBar是工具条的两个要素。创建工具条的基本步骤是： 1.创建工具条资源。 2.构建一个CToolBar对象。 3.调用CToolBar::Create函数创建工具条窗口。 4.调用CToolBar::LoadToolB

什么是网格视图? 很多网页都是基于网格设计的，这说明网页是按列来布局的。 使用网格视图有助于我们设计网页。这让我们向网页添加元素变的更简单。 响应式网格视图通常是 12 列，宽度为100%，在浏览器窗口大小调整时会自动伸缩。 以上实例包含两列。 12 列的网格系统可以更好的控制响应式网页。 首先我们可以计算每列的百分比: 100% / 12 列 = 8.33%。 在每列中指定 class， cla

1. 自我介绍 2. 经历相关（几段实习之间差别还挺大的，为什么这么选择？互相之间可以借鉴吗？未来更想做什么行业） 3. 一共讲了四个项目，第一个UIUX都有（不太感兴趣），第二个上线小功能迭代（为什么其中一个数据会比较好），第三个讲了笔试题（从头讲到尾），第四个讲了适老化设计（因为更想听一些交互向 系统性的的回答） 4. 反问了一些工作内容

旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM，面试的时候其实很忐忑，因为我没什么learning背景，但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，但指定函数方程为ax+by+1=0，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 此外还问了一道概率