《计算机视觉算法工程师》专题

问题内容： 我写了一个程序，现在我想计算程序从头到尾的总运行时间。 我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 使用System.nanoTime获取当前时间。 上面的代码以纳秒为单位打印程序的运行时间。

问题内容： 如何计算存储过程将以最快的方式返回的行数。存储过程返回大约100K到1M记录的行。 问题答案： 选择： 执行存储过程后。

嗯，圆和椭圆还不错，但如果是带圆角的矩形呢？ 我们现在能做到那样了么？ 史蒂芬·乔布斯     我们在第三章『图层几何学』中讨论了图层的frame，第二章『寄宿图』则讨论了图层的寄宿图。但是图层不仅仅可以是图片或是颜色的容器；还有一系列内建的特性使得创造美丽优雅的令人深刻的界面元素成为可能。在这一章，我们将会探索一些能够通过使用CALayer属性实现的视觉效果。

我想这个stackoverflow问题已经有了我的答案：IntelliJ runnable jar不能在其他计算机上运行，这个问题的答案是大多数IDE可以自动包含所需的java库，使jar在没有JDK的PC上可以运行。我的问题是，在IntelliJ中，我可以确保这些库包含在哪里？ 这就是我的工件设置的样子：链接也许我需要在这里更改什么？ 编辑：我的问题是：IntelliJ生成的jar文件在我的计算

问题 我在我的计算机上安装了Java9和Windows8.1，按照Internet上的说明配置系统变量，和命令在命令提示符下工作。 然后我不得不改为Java10，所以我安装了系统变量，更改了系统变量，但是现在只有工作，当我尝试使用时，会出现错误。 我需要Java工作，这样我就可以跟随一些在线课程，我不想被卡住，因为我的安装有问题。 有关Java安装的信息 我使用了从Oracle网站上获得的JDK-

我正在尝试学习aws运动流，并按照aws运动流留档。每个分片最多摄取1MB/秒或1000条记录/秒，并允许读取高达2MB/秒和每秒5个事务进行读取。 所以有人能解释一下这里的逻辑吗？谢谢。

上周五面的快star，面起来感觉很神奇 八股&&项目 自我介绍 了解c++吗，c++和c的new malloc delete free之间有什么区别 new是如何给内存进行分配的 这两个能混用吗？ 计算机里内存是如何排布的 什么是锁页内存 什么时候调用堆资源，什么时候调用栈资源 内存里哪里是禁止访问的 为什么需要做多级内存管理 智能指针都有什么 weak ptr有什么应用场景 weak ptr内部

背景： 给paddle写过代码，参与多次paddle开源。贡献过API，编译器（PIR），CUDA Kernel等代码。 面的很快，就40分钟。有的时候想多说两句面试官说：快点说，不重点的跳过就行。遂很多都说了一两句就跳过了 项目&八股相关： 惯例介绍一下自己：讲了实习+项目+paddle的开源。 开始又惯例问了问我想做什么方向，训练偶or推理。 问我对哪段实习经历印象最深（因为是面推理的岗，我就

一面 1. 挖简历 2. python部分： list和tuple的区别 python的深浅拷贝使用场景，以及python为什么默认使用浅拷贝（不会） 3. 算法部分： CNN的pooling部分是怎么进行反向传播的：meanpooling将梯度值平均传播给上一层，maxpooling则在前向传播的时候记下max值的位置，反向的时候将梯度值传播到该位置，其他位置为0 如何缓解梯度消失 4. 手撕代

[toc] 科大讯飞 AI研究算法工程师-自然语言处理方向 提前批 简历投递 2022.06.27 投递时间：2022.06.27 一面 2022.06.30 简历还是蛮快的，没有笔试，直接邮件通知的一面 面试时间：1个小时 面试内容： 项目，三个项目都问到了，大概项目问了45分钟左右 基础知识 10分钟左右 SVM 多目标检测和位姿估计领域的研究现状 YOLO系列的区别、优缺点 反问 公司主要研

7.13 一面 专业问答环节 自我介绍 项目1介绍 数据标注中遇到的问题 团队分工以及具体职责 模型推理速度 基线的选择 训练设备以及部署设备 算法性能提升情况 项目2介绍 项目3介绍 聊天环节 薪资考虑 工作地考虑 读研期间工作时间安排 7.19 HR面 自我介绍 家庭情况 为什么选择XX大学 读研期间科研的整个过程 对象问题 职业规划 为什么选择苏州 为什么选择我们，不考虑一些大厂吗 对未来工

小红书：2022秋招提前批【RedStar】算法工程师 一面 GNN 中 Transductive 和 Inductive 分别是什么 Transductive 考虑的是静态的图结构，如 GCN、GAT 等经典模型都是 Transductive GNN，基于静态的图结构学习节点表示进行节点分类等下游任务； ​ Inductive 考虑的是动态的图结构，经典模型如 GraphSAGE 则是在基本的学

写在前面 四个面试官，问的很全面，自己没准备好，面试的时候就知道过不了了。面试之后，根据面试官问的问题梳理了下知识点，感觉学到了很多。 应聘岗位 算法工程师（知识图谱&图像处理） 一面 基础知识 介绍一下指针，指向指针的指针 熟悉什么网络协议，介绍一下 TCP和UDP有什么区别 说一下TCP的拥塞控制 介绍一下数据结构 介绍一下图像变换 什么是面向对象编程 机器学习 如何实现卷积 知道矩阵加速的方

这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的，主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节（比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程） 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的

9.20下午技术一面 1. 问实习 15mins 2. 问项目问论文 15mins 3. 最后说没有时间了，然后问我会不会C++，我说本科学过。 （无手撕） 访问： 1. 后续还有几轮面试？答：还有一轮或者两轮，也有可能后续直接HR面试 9.21 下午收到HR面通知 9.22 HR面试 攒人品，许愿offer #vivo##校招##秋招#