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SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享

这里写目录标题I.SuperPoint和SuperGIue的背景介绍特征点提取和匹配特征点的构成基于神经网络的方法优化方向一:增强特征点检测和描述子生成优化方向二:增强匹配和外点去除策略背景和效果神经网络真的优于传统方案吗?DEMO演示为什么研究2.SuperPoint学习经验分享整体架构核心技术1.自适应单应变换2Encoder-Decoder的网络结构a·输入是一张图像b·经过一个Encoder(类似VGG的结构)c.送到两个Decoder里面i,lnterestPoint:特征点位置检测,Softmax和NMS(非极大值抑制),reshapeii.Descriptor:描述子生成,插值,

字节跳动8年老Android面试官经验谈,GitHub已标星16k

开头眼看着金九银十就快来了,各大厂也开始了新一轮的招聘计划,尤其是腾讯前一段时间爆出了一个大消息:将正式启动2021届秋季招聘,加大对数字经济和产业互联网人才的挖掘培养。在本次招聘中,特别面向2021年应届毕业生开放5000个岗位,也是腾讯有史以来最大规模的校招,总招聘量预计较去年提升42%。这的确是一个千载难逢的好机会,想圆“大厂梦”的21届毕业生注意了,好好把握住这个机会呀。为了帮助我们Android领域的新人,我在牛客,CSDN上泡了一段时间。操千曲而后晓声,观千剑而后识器。我看过很多人分享的关于腾讯的面经后,发现大家对于性能优化这个方面存在一些知识漏洞。于是,我花了几天整理了一份关于性

金三成功上岸字节测开岗,3+1面经+经验分享,拿到offer,月薪30k

已经4月了,跳槽黄金季已经过了一半,很多想小伙伴可能在过去的一个月里多多少少面试了不少公司。有的可能已经面试拿到offer到岗上班了;有的可能辗转反侧还没面试成功自己心仪的公司。希望后者不要气馁,金三过了还有银四,在接下来的一个月还可以继续冲!很幸运,上个月我成功上岸字节的测开岗,今天就把我的面试经验分享出来,希望能帮到准备冲刺银四的同学们。话不多说,直接上干货!首先,说一下我对字节的看法。想必大家在面试前,肯定会对这家公司有一定了解。然后才会去准备面试这家公司,字节对于大家来说并不陌生,周围有很多人也都在用字节的拳头产品,今日头条、抖音、悟空问答、西瓜视频、火山小视频、图虫、花熊等等,这些都

python爬虫实战——抖音

目录1、分析主页作品列表标签结构2、进入作品页前判断作品是视频作品还是图文作品3、进入视频作品页面,获取视频4、进入图文作品页面,获取图片5、完整参考代码6、获取全部作品的一种方法    本文主要使用selenium.webdriver(Firefox)、BeautifulSoup等相关库,在centos系统中,以无登录状态进行网页爬取练习。仅做学习和交流使用。安装和配置driver参考:[1]: Linux无图形界面环境使用Python+Selenium最佳实践-知乎[2]: 错误'chromedriver'executableneedstobeinPATH如何解-知乎1、分析主页作品列表标

华南理工大学计算机23考研复试(线下)经验分享

华南理工大学计算机考研复试(线下)经验分享首先声明一下,本人是去年23考研上岸华工计算机的学生。(也就是最倒霉的遇上疫情开放,顶着疫情去考试,然后考研复试又是经历华工三年来第一次线下的苦逼学生)今年也应该大概率是线下,所以对各位准研究生应该是有参考价值的,所以就斗胆来跟大家分享一下。ps:如果大家还想了解更多的可以评论区或者csdn上私信我,这里放联系方式很容易被csdn审核删除,所以咱们就评论区讨论或者CSDN上私信我把。1.出成绩和查询排名华南理工大学是一个很不错的学校,这体现在,成绩出来当天,你便能知道自己在所有报考的人中的排名,从而确定自己是否可以进入复试(很多学校是不给排名的),如果

Flink 实战:如何计算实时热门合约

本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中,如何判断合约是否属于热门合约,可以从以下几个方面进行分析,比如:交易数量:合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额:合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量:调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率:合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一些使用,以及在生产过程中,我们应该如何一步一步改进,所以本次我们主要以交易数量作为热门合约的评判标准。通过本文你将学到:如何基于EventTime处理,如何指定Watermark如何使用Flink灵活

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 背景知识

Python 基于OpenCV视觉图像处理实战 之背景知识目录Python 基于OpenCV视觉图像处理实战 之背景知识一、简单介绍二、人工智能(ArtificialIntelligence,AI)三、OpenCV四、计算机视觉任务的主要类型五、计算机视觉是通过创建人工模型来模拟本该由人类执行的视觉任务。一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域:Web和Internet开发、科学计

Spring Boot整合canal实现数据一致性解决方案解析-部署+实战

🏷️个人主页:牵着猫散步的鼠鼠 🏷️系列专栏:Java全栈-专栏🏷️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正 目录1.前言2.canal部署安装3.SpringBoot整合canal3.1数据库与缓存一致性问题概述3.2整合canel4.总结1.前言canal[kə'næl] ,译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。其诞生的背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务trigger获取增量变更。从2010年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消

java - 在 JVM 上启用逃逸分析的经验

我刚刚尝试在jdk6-u18VM(在solaris上)上启用-XX:+DoEscapeAnalysis选项,但体验相当令人失望。我正在运行一个scala应用程序,它有很多参与者(其中20,000个)。这是制造垃圾的方法!通常,该应用程序可以使用256Mb的堆运行,但会生成大量的垃圾。在其稳态中:将10%的时间花在GC上在150Mb的垃圾,然后进行GC我认为逃逸分析可能会有帮助,所以我启用了该选项并重新运行应用程序。我发现该应用程序越来越无法清除它收集的垃圾,直到它似乎最终将全部时间都花在了GC上,并且该应用程序在其完全分配时“趋于平缓”。在这一点上,我应该说应用程序没有抛出我预期的Ou

零基础到项目实战:Node.js版Selenium WebDriver教程

2024软件测试面试刷题,这个小程序(永久刷题),靠它快速找到工作了!(刷题APP的天花板)_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读2.5k次,点赞85次,收藏11次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题,web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题,还有互动交流板块……_软件测试刷题小程序https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.300