《自动驾驶计算机视觉算法实习》专题

本文向大家介绍马尔可夫链算法（markov算法）的awk、C++、C语言实现代码，包括了马尔可夫链算法（markov算法）的awk、C++、C语言实现代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1. 问题描述 马尔可夫链算法用于生成一段随机的英文，其思想非常简单。首先读入数据，然后将读入的数据分成前缀和后缀两部分，通过前缀来随机获取后缀，籍此产生一段可读的随机英文。 为了说明方便，假设我们有如下

我在网上遇到了这个问题。 给定一个整数：N和一个数组int arr[]，您必须向数组中添加一些元素，以便可以使用（添加）数组中的元素从1生成到N。 请记住，在生成某个x（1）时，只能使用数组中的每个元素一次 有人能给点提示吗？

本文向大家介绍C#基于基姆拉尔森算法计算指定日期是星期几的方法，包括了C#基于基姆拉尔森算法计算指定日期是星期几的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了C#基于基姆拉尔森算法计算指定日期是星期几的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 基姆拉尔森计算公式 W= (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400) mod 7 在公式中d表示日期中的日数，

我有以下几点： 操作是在编译时还是在运行时完成的？换句话说，在运行时，上述代码段和以下代码段之间是否存在性能差异： 编辑：我的问题不同于Java编译器是否会预先计算文字的总和？，因为我在算术运算中混合使用变量和文字。虽然差别很小，但正如@TagirValeev在评论中指出的（对文本的算术运算是在编译时还是在运行时计算的？），有些情况下，某些文字没有预先编译，即使它们可能是。

读者们应该对并行原理和异构计算的背景有了一定的了解，下面我们来看看哪些特性在OpenCL中得到了支持。这里我们也来简单的回顾一下OpenCL的历史。 OpenCL是一个异构编程架构，其管理者是非盈利技术组织Khronos Group[3]。OpenCL是一个应用开发框架，在其框架下开发的应用，能够在不同的硬件供应商的设备上运行。第一版的OpenCL(1.0)标准在2008年正式发布，并出现在苹果M

拼多多算法暑期实习三面，也叫主管面，一共30min就结束，前20min介绍了下之前做的项目，有的模型细节还深入问了下，没答出来 后面直接做算法题：链表的一个合集（快慢指针+反转链表+合并链表） 反问：如果有offer的定岗问题 这一面和上一面隔了好久，一度以为二面挂了 这次面试问了几个细节的问题没答出来 也以为凉了 没想到隔了几天收到HR面的通知了 #面经#

拼多多的算法只有一个岗位，而且是做搜广推相关的，其实方向上不太match，不过还是捞起来面了（不知道是不是笔试还可以，A了3.9/4） 1、代码题 “既然我们是校招，先来做个题吧 ” n个人排队上电梯，每个人有p的概率上电梯，1-p的概率不上电梯，如果他不上排在他后面的人也没法上，问t时刻电梯上人数期望 一开始没明白是代码题，当成数学题做了，如果人数n大于时刻t，那么可以保证每个时刻都有人处于要上

岗位是计算机视觉-电商业务，具体是做TikTok用户带货能力的预估，会用到一些多模态的技术。 多任务模型多个任务的训练数据是怎样获取的，同一个场景只存在一个任务的标签怎么处理 CenterNet的基本原理，跟其他的Anchor Free方法相比有什么优点 代码题：以一个亿量级的数组为模板，删除掉百万量级数组重复出现的元素（想了半天没想到啥好方法，说用哈希表，然后被追问了一下哈希表的原理） 代码题：

个人情况：某C9本硕 本数学 硕统计 熟练使用R，sql。 python水平一般 无任何实习或项目经历。 共1h 总结我是被薄纱。 自我介绍。 项目介绍。（又又又讲的课题） svm相关问题。 lasso相关问题。 判别分析相关问题。（答得稀烂） spark (不会） sql join介绍。 pandas中如何实现同样功能？ 数据处理：可视化/特征工程/异常点检验 （我完全没有这方面经验） 非参数方

一面： 1. 对推荐算法大概有多少了解 2. kaggle比赛用了什么模型，做了什么优化 3. 你是如何把几个模型的分数做融合的 4. 如果这个权重也作为一个变量参与到训练，这种方式和你手动调参相比会有什么样的差异呢 这题我回答的是串行训练会更多耗时，但是参数精度会提高效果会更好，但是总觉得还是没答到点子上 5. 随机森林的具体运行过程 6. 如何判断过拟合和欠拟合，怎么解决 7. 如何解决梯度消

本人211本，985硕，目前研二，预计25年6月毕业。医学图像处理方向，导师放养，9月份投了一篇很水的小论文，无项目无实习。10月开始找日常实习，预计实习三个月，找的主要是深度学习和图像算法方面的，在这里总结一下面试经历和遇到的问题。 1、科大讯飞RDG-AI研究院-算法测试（AIGC方向）：①自我介绍；②简历上科研经历；③是否了解大模型，diffusion；④有什么了解前沿技术的渠道，平时会关注

一面时间：4月7日 11:00 ～ 12:00 没有开摄像头，先是自我介绍 然后详细的问了一下实习经历，对实习中的项目做了非常详细的询问。 期间问了一下auc和gauc的区别，为什么使用gauc而不用auc。 然后因为项目用了图文理解大模型，询问了一些对比学习的loss，介绍一些nce loss之类的，然后怎么构造正负样本。 还有就是交叉熵损失函数的使用的注意事项。 使用RELU的一些潜在问题。

听说写点面经能攒人品，赶紧来一波。 滴滴两次技术面，没有hr面。 第一次技术面问了transformer和bert的基础知识。 先是问了知道transformer的架构如何设计的么？我答理解的。遂让我介绍下transformer的block的结构，我巴拉巴拉，然后继续问编码器和解码器的细节，编码器的position是用的什么函数，解码器和编码器的不同之处，解码器mask是怎么设计的。有的我答出来了

一面是一个技术小哥，交流起来没有压力 （甚至比我导师更理解我在做什么事情） 分为三个部分 1、简历，主要是论文 2、写了一个算法题，nms 3、聊了一下他当前做的一些方向，因为我在这个方向了解不是很多，所以小哥也非常体谅我，让我自由发挥即可，我答的可能不太合理，小哥表示没有问题 总体来说，面试氛围很nice，面试官有耐心，没有因为晚上8点面试表现出不耐烦，更像是学术上进行交流（小哥的水平应该比我高