5.3.2 计算机动画 顾名思义,动画就是运动的画面,计算机动画就是通过计算机编程来实现运动的画面。计算机动画在很多领域中都有应用,例如游戏开发、电影电视制作、教学演示等。计算机动 画并不神秘,只要掌握了静止图形的绘制方法,就很容易学会活动画面的制作。 现实世界中运动是连续的,而数字计算机只能处理离散量,因此计算机动画本质上只能 是对连续运动的近似和模拟。具体来说,动画是通过在屏幕上快速地交替显示
1.1.2 计算机语言 如前所述,计算机解决问题的过程实质上是机械地执行人们为它编制的指令序列的过程。为了告诉计算机应当执行什么指令,需要使用某种计算机语言。这种计算机语言能够精 确地描述计算过程,称为程序设计语言或编程语言(programming language)。 与计算机打交道的理想语言当然是像科幻电影所展示的那样,人类用自然语言与计算机(电影中更多的是机器人)进行对话。遗憾的是,由于自然
计算机系统由硬件(物理设备)系统和软件(程序、数据、文档)系统组成 硬件系统 冯诺依曼:计算机由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备组成 CPU 组成 运算器:对内存读/写,数据加工处理,受控制器控制 ALU算术逻辑单元:处理数据,实现算术运算和逻辑运算 AC累加寄存器:为ALU提供运算工作区 DR数据缓冲寄存器:存放CPU、内存、外设之间交换的数据 PSW状态条件寄存器:保存算数/逻辑指令
关于使用selenium进行本人也是从小白学起的,跑过不少论坛,博客和官网,基本从最基础学起,一点点进步,中间需要什么知识就学习什么知识!猛学,狠学!不断尝试和总结,这样才能慢慢让自己脱离小白! 所以这里总结一下学习selenium所需要具备的知识或技术 1.selenium进行的自动化测试是基于ui层面的,所以html,css,javascript基本上是必不可少的,至于javascript,有
我正在做一个个人项目,试图找到一个人的长相,因为数据库中有其他人的照片,所有照片都是以一致的方式拍摄的——人们直视相机,表情中立,不歪头(想想护照照片)。 我有一个系统,用于在人脸上放置二维坐标的标记,我想知道是否有任何已知的方法可以在这种方法下找到一张相似的脸? 我找到了以下面部识别算法:http://www.face-rec.org/algorithms/ 但是,没有一个专门负责寻找相貌相似的
【30min】自己提到推荐领域和数据挖掘领域,直接就问了两个领域比较熟悉的算法有什么,大概介绍一些 不会的: 1. XGB shrinkage 2. FM 算法为什么时间不高 3. 如何将用户之间和物品之间的特征加入协同过滤中(随便说了,特征拼接) 比较明确的问题: 1. 随机森林,提升树的区别 2. 随机森林如何构建?特征采样的好处 场景题 1. 给出手机的BOM结构图,对于预测手机销量和原材料
总时长45mins 1、拷打论文,因为课题跟小样本学习有关,问了问很多小样本学习的内容。 2、拷打项目和来源,回答是导师和公司合作的。 3、拷打实习,问得很细,比如包括遇到了什么难点,为什么要这么做不那么做。 3.1、为什么图像分类要减均值除方差,目标检测一般不需要。 3.2、怎么提高模型泛化性。 3.3、数据集怎么采集的。 3.4、模型不收敛的原因有哪些 反问有几面,答2技术面1个HR面。 有点
两个岗位同时约面,进错会议了尴尬 面试时长:50min 面试内容: * 自我介绍 * 实习内容介绍 * 数据并行 * ft框架 * 随机森林 * gbdt * 优化器了解哪些 * bert和gpt * transformer结构 * 线上服务推理如何提高吞吐量 * 手撕:链表加法
面试岗位:算法工程师 面试时间:23/08/28 注:滴滴的面试流程比较独特,一天之内完成三轮技术面,没有hr面,每轮技术面的面试官基本不是同一组的人,谁有空谁来面,还挺神奇; 一面面试内容: 自我介绍 代表性实习经历介绍 机器学习八股有监督 vs 无监督过拟合L1、L2范数,Ln范数回归模型损失函数MSE、MAE、MAPE的公式分类模型评价指标:AUC计算公式、ROC曲线横纵坐标、如何绘制 深度
面试官很客气 把每个项目都问了一遍 然后反复挖掘项目里面的细节 有问chatglm跟gpt的区别,放了个国庆忘记了。。。 问了一个场景题说如果用户输入的文本太长了,模型输入不了那么长的文本怎么办? 还问了一个人事方面的问题,如果合作过程中与同事发生分歧,怎么解决? #面经#
初筛完成进入面试 一面:53分钟,主要是介绍实习,项目,比赛,C++八股和python语法使用!每一个细节问的都比较细,我是从实习开始介绍,每一项都很细,面试官问的挺好,很专业, 我重点做的内容是:bevfusion模型训练加部署orin平台量化推理! 一面没有手撕 二面:34分钟,面试官是随即问的,有关深度学习,模型量化压缩都会问,手撕一道中等排序题,然后结束了! 总之面试感觉:挺好的
泡好久了,发发面经攒人品,许愿一个offer 一面 1. 八股文: vector emplace_back和push_back的区别?resize和reserve的区别?迭代器失效的情形?map和unordered_map的区别?编译器如何实现this指针绑定的?设计模式有了解吗? 2. 检查代码问题:一个野指针,一个空指针调用类成员函数; 3. 手撕代码:合并区间;最小栈。 面试官一上来就说,我
2023/9/28 笔试 2023/10/21 一面(一个小时) 自我介绍 问实习的项目,主要问了具体负责什么工作,难点,创新点 手撕,leetcode简单 反问:问增程式混动对比纯电的优势,蔚来的换电方案的优势 2023/10/24 二面(一个多小时) 自我介绍, 扣项目,包括项目中的具体的参数,是否符合要求。对slam的原理和融合定位的原理问的比较细节 手撕,一个leetcode简单加上一个d
目前状态,10/16完成HR面 主要时间经过和进度 8/20提前二批投递简历 8/30完成测评 9/1完成笔试(有一说一长得跟期末考试试卷简直一毛一样,选择,填空,一道算法大题,基本都不难) 10/10完成专业面试(用时36min,应该是部门领导) 主要涉及:(不知道应该说简单还是,甚至面完我都以为是HR面,居然没有手撕代码也没有八股文) 1、自我介绍(基本都是我是谁,学过啥,学校啥项目,公司啥项
NLP算法工程师岗 铁废物冲算法:中专,大专,专升本,双非硕 2段实习经验,多个竞赛,一个破论文 一面(技术): 主要围绕简历上的项目问,刚好做过大模型,这个问了挺多 langchain原理 glm架构是什么 coding:爬楼梯 二面(总监+HR): 总监 还是围绕项目的内容询问 课程成绩 在项目中担任什么角色,如果和同事遇到冲突怎么解决 本科哪里的 家里的情况 职业规划 为什么考这个学校:调剂