6.28 笔试 7.13 一面 一小时15分钟 1. 一个M*M的图像,用大小为K*K的卷积核做卷积,通道,步长为1,padding为0,计算卷积过程中乘法操作的次数 2. 什么是图像的直方图特征 3. 边缘检测的原理,流程 4. 分类问题和回归问题的区别 5. 什么是卷积的平移不变形,卷积是否具有旋转不变性 6. 反向传播如何实现的 7. CNN的流程及各个部分的作用 8. 设计或选择激活
上来自我介绍,然后让把实习、项目和竞赛都说一遍。没怎么问问题,就根据简历问了一两个简单的小问题。然后做题,本来说三道题,第一道过了,第二道的时候代码写完让自己测一下,结果我太菜了,构建二叉树构建了半天😂😂😂面试官说时间够了,今天就到这儿吧。 总结:我太菜了,建个树都不会。。#秋招##提前批##百度##算法岗#
1. 自我介绍 2. 介绍实习项目 3. yolov5的改进,介绍mosaic增强,mosaic增强是否随机(没看过代码,不清楚),正负样本匹配策略 4. 关于口罩人脸识别的一些探讨 5. 实现三个函数 ,分别是求iou, focal loss,roi pool 6. 反问 #校招# #旷视#
今天面试官小姐姐人好好,全程谈项目,不知道结果如何(球求菩萨显灵) 1、自我介绍 2、两个项目的经历都是特征孔识别吗3、基于特征提取用的是什么方法? 4、对pcl点云处理库的了解程度,用到了什么程度 5、是在视屏上做的还是图像上做的 6、相机标定和手眼标定在项目里的作用 7、相机标定的方法,详细说下 8、相机标定精度的要求 9、什么影响了标定精度 10、相机标定中提取圆用的是什么方法 11、相机标
概述 PDF版下载 机器人是企业群的高级扩展功能,所有的Hi企业用户均可在企业群中添加使用机器人功能。 企业可以通过机器人推送消息到群聊,也可以通过机器人接收用户的消息,拥有用户和机器人对话的能力。 机器人类型 自定义机器人:由企业开发实现的机器人,一般用来发送企业通知,也可以利用ai会话技术实现有趣的功能。 企业机器人:目前开放的定时通知、投票、问卷机器人由如流开发,企业管理员在企业管理后台的「
问题内容: 我知道数组运算符具有优先权。然后是二元算术运算符*,/,%。然后+和-优先级较低。 但是我很困惑在这个示例中哪个人会首先解决Java。并且如果我们有2个具有相同优先级的运算符,那么Java中将首先使用哪个运算符? 谢谢。 如果有人可以为我解决这个问题并向我部分解释。因为这总是使我困惑于考试。 问题答案: 如果运算符具有相同的优先级,则从左到右对其进行求值。 从教程: 当相同优先级的运算
第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 必备知识 什么是哈
先自我介绍 使用过Java什么框架 使用Jdk8的什么特性 使用过Stream流的哪些方法?过滤的方法是什么?去重的方法是什么? 去重的原理是什么 重写equals为什么一定需要重新他的hashcode的方法 Hash算法对应的Java中的什么类 如果一个值相等,哈希值不相等的对象能否加入同一个容器中呢 哈希冲突有了解吗?举一个哈希冲突的例子 Java中是用什么对哈希值取模的 介绍一下hashma
问题内容: 我正在执行Zed Shaw的精彩学习Python The Hard Way ,但我遇到了一个额外的问题:9– 10行可以写成一行,怎么写?我尝试了一些不同的想法,但无济于事。我可以继续前进,但是那会带来什么乐趣呢? Zed还写道,他可以在一行中完成整个脚本。我不确定他的意思。 随时随地为我提供帮助:给出答案或仅作提示-甚至可能包含对该问题的模糊或隐藏答案。 问题答案:
我太菜了,C++需要恶补才行,面试完基本上就知道自己寄,面试官特别好给我说了很多,也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话,会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话,会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
本文向大家介绍详解vue 计算属性与方法跟侦听器区别(面试考点),包括了详解vue 计算属性与方法跟侦听器区别(面试考点)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 计算属性 模板内的表达式非常便利,但是设计它们的初衷是用于简单运算的。在模板中放入太多的逻辑会让模板过重且难以维护。例如: 在这个地方,模板不再是简单的声明式逻辑。你必须看一段时间才能意识到,这里是想要显示变量 message 的翻转字
(一面) 1、自我介绍 2、讲paper 3、coding transformerLayer: self-attn和ffn实现; 继续问sqrt(dk)的作用,能不能用norm呢? 写太快又来一题:求一个6面均匀的骰子,不断投,每面至少出现一次的期望 模拟 进一步误差如何得到: 多测几组得到均值和方差 4、介绍组里做的方向:主要是深度学习的轨迹预测 (二面) 1、 大致过一遍项目 2、 问炼丹熟
好像是首页自然推荐,流程推进很快,但是面试体验一般,前两面面试官都是在工位上比较吵 一面 聊半小时实习项目,问了比较多细节,但是没抛出啥记忆深刻的问题,全忘了 手撕:一个list里面存放每根木棍长度,问是否能够正好利用所有木棍拼成正n边形。应该是回溯+剪枝,一开始完全没思路,提示回溯之后写了个没咋剪枝的版本,优化预剪枝版本有点写不出来了。。不过第二天一早就通知过了 二面 聊了四十分钟实习项目,没答
一面第二天早上约的下午面试 效率很快 面试时间:30min (电话面试) 面试内容:自我介绍 项目介绍 深挖 无手撕 反问:后续流程 还有一个主管面和HR面