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    视觉算法岗秋招总结分享——教你如何准备

    当初也在牛客看了许多面经,刷了不少题目,也受到许多牛友的鼓励,跌跌撞撞也算是找到了相对满意的结果。今天突然想起一直想写篇求职分享,给找工作的牛友参考,也算是一点对牛客和牛友们的回馈吧。有什么遗漏,或者牛友想了解的欢迎指出,尽量补充。 先介绍下本人基本情况,本人光学渣硕,研究方向是图像处理。硕士期间遇到一个很好的导师,有两份实习经历。不过尽管如此,还是找工作找的很坎坷,一方面是:专业和计算机差太远;另一方面是:做得方向不是机器学习,深度学习相关。从8月初到9月末,两个月都在面试,面了有20家公司左右吧,还好运

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    图像处理算法工程师——1必备技能总结——2面试题大全[通俗易懂]

    相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。

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