1. main()
{
int a[5]={1,2,3,4,5};
int *ptr=(int *)(&a+1);
printf(“%d,%d”,*(a+1),*(ptr-1));
}
输出结果是什么？答案：输出：2,5
*(a+1）就是a[1]，*(ptr-1)就是a[4],执行结果是2，5
&a+1不是首地址+1，系统会认为加一个a数组的偏移，是偏移了一个数组的大小（本例是5
引言简历上写项目的流程：项目背景是什么？应用场景在什么地方？目的是什么？创造了什么价值？你做了什么事情？遇到困难时，又是怎么解决的？面试需要准备的内容：一.项目描述与项目细节提问主要描述项目背景，项目实现的功能与方法流程等，面试官会针对细节进行提问，所以项目是要反复打磨的二.深度学习的八股说是八股，但除了一些目标检测模型的发展，原理，各种问题的出现原因与处置方式以外，还有很多东西可以称得上是经验之
前几天，老大给我 OpenCV 的资料，让咱几个先学着，说是可能会有个 OpenCV 的项目要做，呵呵，自然，我们又是一番学习咯，一开始当然就是搭环境咯，其实 OpenCV 和 VS 2008 的集成开发环境是非常容易搭建的，在网上资料也有很多很多，而我这里也只是拿着别个的东西整理一下而已，这一次，由于搭配环境是没什么技术含量的事情，所以，并不会使用过多的文字来描述整个过程，反而我选择以贴图片的形
在这篇文章中，我们将提供一些使用OpenCV的示例。在OpenCV中混合图像我们将提供一个逐步的示例，说明如何使用Python OpenCV混合图像。下面我们展示了目标图像和滤镜图像。目标图像滤镜图像import cv2
# Two images
img1 = cv2.imread('target.jpg')
img2 = cv2.imread('filter.png')
# OpenCV
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2024-03-21 19:33:43
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导读作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为深度学习上篇。优化算法深度学习优化学习方法（一阶、二阶）一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMS
Question4 大律法二值化实施大津的二值化。 大津的二值化被称为判别分析法，是自动决定二值化中的分离的阈值的方法。 这是根据类内分散与类间分散的比率计算的。 灰度亮度值（像素值）的直方图如下。import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('assets/imori.jpg')
gray = 0.2126 * img[.
注：由于面试官面试的针对人脸识别项目，所以问的人脸识别相关题目比较多。目录1.介绍一下人脸识别项目。2.PCA是什么？3.常用聚类算法有哪些？4.解释一下KNN、K-means。5.有哪些数据增强算法？为什么要进行数据增强？6.什么是二阶段网络？7.直方图是什么？它的作用？8.介绍一下YOLOV3，说明一下优缺点。9.什么是margin？10.介绍一下MTCNN网络，什么是P-Net、R-Net、
基本思想通过Dlib获得当前人脸的特征点，然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合，计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差，使用Ceres不断迭代优化，最终得到最佳的旋转和平移参数。使用环境系统环境：Ubuntu 18.04 使用语言：C++ 编译工具：CMake第三方工具Dlib：用于获得人脸特征点Ceres：用于进行非线性优化CMinpack：用于进行非线性优化 （OPTION
大厂面试|OpenCV你真掌握了吗？ 文章目录大厂面试|OpenCV你真掌握了吗？前言：微信交流群：每日面经1问：OpenCV 中的图像处理1、颜色空间转换2、几何变换面试答案解析：思路：扩展：代码:扩展2： 前言：前段时间参与CV算法岗面试，发现现在不少CV算法的同学，上来就是哗哗的几个YOLO甚至Transformer模型，训练测试各种tricks头头是道，简历里都写着熟练OpenCV工具，但
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2024-05-16 20:26:21
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cv程序员必备 随时更新哦目录目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierarchy这种方式要好？ FPN在RPN中的应用如何解决小目标识别问题 介绍目标检测RCNN系列和Yolo系列的
wiki、opencv、《计算机视觉–算法与应用》、《数字图像处理_冈萨雷斯》借用书中一句话以表对图像预处理的看法：有些人可能认为计算视觉研究范围不应该包括图像处理，但是多数计算机视觉应用为了获得满意的结果，需要考虑图像的预处理！对于颜色空间、卷积（注意，需要反转180度）、图像增强和图像复原的区别、相机3A技术等不在这里赘述了一、空间滤波参见opencv中的Smoothing Images1）
1.简介1.1 IO分类Java IO一般包含两个部分：http://java.io的阻塞型IO和java.nio的非阻塞型IO，即NIO。系统运行的瓶颈一般在于IO操作，一般打开某个IO通道需要大量的时间，同时端口中不一定就有足够的数据，这样read方法就一直等待读取此端口的内容，从而浪费大量的系统资源。使用java的多线程技术在当前进程中创建线程也是要花费一定的时间和系统资源的，因此不一定可取
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2023-09-11 08:11:32
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一：LoadRunner常见问题整理脚本为空的解决方法： 1.去掉ie设置中的第三方支持取消掉 2.在系统属性－高级－性能－数据执行保护中，添加loadrunner安装目录中的vugen.exe文件. 有可能是由于录制的URL
问题一：什么是 Spring Cloud？Spring cloud 流应用程序启动器是基于 Spring Boot 的 Spring 集成应用程序，提供与外部系统的集成。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。问题二：使用 Spring Cloud 有什么优势？使用 Spring Boot 开发分布式微服务时，我们面临以下问题• 与
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2024-01-02 13:01:41
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文章目录AQS(面试)基于AQS的ReentrantLock公平锁获取锁的过程总结非公平锁过程总结条件锁await大致流程 AQS(面试)AQS的全称是AbstractQueuedSynchronizerAQS内部维护一个状态state，通过原子更新(CAS)这个状态变量可实现加锁解锁操作。如果要实现自己的锁，可以基于AQS，重写tryAcquire，tryRelease，lock（会调用try
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2023-11-30 14:30:33
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SpringBoot 面试题总结 （JavaGuide）用 JavaGuide 复习 SpringBoot 时，找到一些面试题，没有答案，自己花了一天时间在网上找资料总结了一些，有些答案的来源比较杂忘了没有标注，望见谅。 SpringBoot 面试题总结 （JavaGuide）SpringBoot 面试题总结 （JavaGuide）1. 简单介绍一下 Spring?有啥缺点？（一）重量级框架（二）
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2023-10-27 12:30:20
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众所周知，在C++，内存的管理是程序员的任务，包括对象的创建和回收（内存的申请和释放），而在java中，我们可以通过以下四种方式创建对象（面试考点）：new关键字创建对象clone方法克隆产生对象反序列化获得对象通过反射创建对象而在java中对象的回收主要是GC完成：GC会在合适的时间被触发，完成垃圾回收，将不需要的内存空间回收释放，避免无限制的内存增长导致的OOM。由此可以看出，GC在java相
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2024-08-10 10:48:38
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第一天：什么是微服务架构 ？微服务架构就是将单体的应用程序分成多个应用程序，这多个应用程序就成为微服务，每个微服务 运行在自己的进程中，并使用轻量级的机制通信。这些服务围绕业务能力来划分，并通过自动化部署机制来独立部署。这些服务可以使用不同的编程语言，不同数据库，以保证最低限度的集中式管理。为什么需要学习Spring Cloud ？ 首先
springcloud
基于
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2023-06-26 15:24:22
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2.4 写出一种排序算法（原理），并说出优化它的方法。2.5 请简单阐述您最得意的开发之作2.6 对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。b. 优化数据库访问。参考2.3c. 禁止外部访问链接（盗链）, 比如图片盗链。d. 控制文件下载。e...
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2016-01-19 19:39:00
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什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则 通常我们在建立联合索引的时候，也就是对多个字段建立索引，相信建立过索引的同学们会发现，无论是oralce还是mysql都会让我们选择索引的顺序，比如我们想在a,b,c三个字段上建立一个联合索引，我们可以选择自己想要的优先级，a、b、c,或者是b、a、c 或者是
原创
2024-07-17 10:07:42
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