我已经在处理中编写了一个算法来执行以下操作: 由于某种原因,这个算法会立即冻结。我在里面放了打印语句,显示它甚至在试图加载图像之前就冻结了。考虑到我已经编写了另一个非常相似的算法,并且执行起来没有并发症,这让我特别困惑。另一种算法读取图像,对指定大小的每块瓷砖的颜色取平均值,然后在用平均颜色取平均值的区域上打印矩形,有效地使图像像素化。两种算法都加载图像并检查其每个像素。这个算法的主要区别在于它没
我是Android新手,在通过共享意图共享图像时遇到了问题。我在谷歌上搜索了很多,尝试了各种方法,但仍然找不到解决方案。 我的代码是: 我检查了uri,保存的文件是位图及其返回文件。但是共享过程中显示的图像无效。Gmail说它无法附加附件,消息应用程序无法加载图像。 文本共享工作正常。 基本上,我正在为Unity编写一个插件。这是我在Unity方面的代码: 我正在记录目标和uri,它们是: 目的地
请注意,这是一个自我回答的问题。 这个问题是关于ToastUI图像编辑器v3.3.0的,但它也可能适用于较新版本。 当您使用此官方示例加载图像时: 编辑器不会加载图像。该函数既不抛出,也不返回任何指示失败的内容,您不会收到任何错误消息。它返回一个按照留档中指定的解析的promise。 它仅通过在初始配置中指定图像来加载图像,之后无法更改: 似乎loadImageFromURL函数已损坏,根据其他用
我在Node.js应用程序中使用multer和cloudinary上传图像。当我处于开发模式时,它工作得非常好,但在部署到heroku后,我在浏览器控制台中得到错误,因为服务器响应的状态是503(服务不可用)。当我检查heroku日志时,它显示为at=error code=h12desc=“request timeout”method=post path=“/api/users/upload/av
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#
一开始通知是腾讯会议面试,但是等了差不多十分钟,面试官打了电话,说今天公司网不好,只能电话面。 1、自我介绍 2、聊项目,是做机器视觉为主的是吧 3、项目中图像到的图像,对质量有什么要求 红外标志,滤去了可见光,质量会比较好 4、相机的噪声呢,怎么处理的呢 5、在你研究生项目中,还有比赛的项目中有没有用到图像预处理的一些操作 6、比赛的这个项目用的是可见光的吗 7、投我们公司这个岗位之前,对我们这
一、自我介绍 二、实习经历问题+其他的七七八八 1.在滴滴的测试流程是什么 2.了不了解UI自动化 3.期望薪资,手头offer 4.更期望偏开发还是偏测试 三、反问 整个测试流程是什么 用什么框架技术栈(java、python) 业务是什么(车载app和手机端app测试,网络通信开发相关) 四、无代码题 上午11点面试,下午通知一面过,收到测评
1. pytorch2onnx具体做了什么 2. 项目模型结构是什么样的 3. 为什么模型需要量化 4. 量化的过程做了什么,有什么样的效果 5. 量化的过程中为什么会有精度损失,损失是怎么调优的 6. LSTM怎么解决梯度爆炸和梯度消失的问题 7. 给101个硬币,其中一个是假币,称重两次判断假币比真币重还是轻 手撕(web IDE) 旋转矩阵 lc原题 方向不太match,面后秒挂 #字节##
相当于 HR 面,不过问起来更深入。 内容: 自我介绍。 至今印象深刻的最大挫折;原因和解决方式。 毕业想从事的具体方向的思考,职业发展规划。 期望工作地点;简历投了哪些地方;为什么选择这些工作地点;更喜欢卷的地方还是生活安逸的地方。 考虑过去上海吗。 有没有女朋友。 期望薪资;有没有和别人交流过期望薪资。 反问: 薪资构成。 有没有开拓国际市场或者计划。 有意思的地方: 技术面时面我的竟然是他们
1.算法题: 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#
3.12 大概面了50分钟,大部分在深挖项目,实现细节问得比较深。 1.自我介绍,把简历内容快速过了一遍,面试官还夸了一句我做过的东西蛮充实 2.针对实习项目挖呀挖呀挖,这部分耗时最久,项目实现细节问得很详细 3.介绍一下Bert 4.GPT和Bert的区别 5.介绍一下Roberta,它的改进点在哪 6.Transformer和LSTM的结构与原理 7.介绍RLHF技术 8.介绍注意力机制 9.
1、自我介绍 2、拷打项目 3、数据增强方式了解哪些? 4、Transformer的一些前沿改进(因为项目里用了Transformer) 5、期望工作地点? 6、反问 全程比较舒服,三十分钟,过不过听天由命#科大讯飞##科大讯飞求职进展汇总#
笔试题目组成: 1、20道选择题 2、3道编程题 总体体验:机器学习算法岗,相比较起纯算法岗,编程部分会更简单一些。在牛客/力扣上大致排在中等左右。 选择题里面考了一道:给定邻接矩阵的深度优先遍历顺序。 编程题: 1: 三数之和 (通过全部用例): 输入[1,4,5,6,7,10,12,15], 18 从数列里面找到三个元素a, b, c, 使其和为target 输出: [ [1, 5, 12],
岗位:深度学习算法工程师 笔试:9月14日 一面(9月20日) 自我介绍 做什么方向 on-policy和off-policy DQN和PPO 为什么要提出PPO算法 论文为什么用强化学习 手撕代码:超简单,排序解决 反问 组内业务:vivo互联网,主要是应用商店等的推荐 HR面(9月23日) 自我介绍 优缺点 选一面答得不好的问题,重新回答 最大的挑战 最大的成果 实习最大的贡献 倾向城市 家庭
背景:211本硕,一作SCI一区论文两篇,无实习。 一面(9.21) 1. 自我介绍; 2. 让我挑一篇论文说一下,在我5分钟简要介绍完后,开始深挖细节,基本把这篇论文挖了个底朝天,整个过程持续了40分钟左右; 3. 特征选择的常用方法; 4. 过拟合的解决办法; 5. 闲聊时间,问我为啥不读博; 6. 反问。 总结:面试官人挺温柔的,问题都集中在我熟知的领域,面试体验极佳。 二面(9.29) 1