个人总结

1.个人总结

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类型具体技能和面试问题现在的回答
语言拿手的语言 ——C语言java只懂得皮毛,之前选修过java,仅此而已
软件实现有没有在别人的代码基础上进行改进,你是怎么读懂别人的代码,你采取什么方法不影响原来的功能,遇到的bug是什么,怎么解决,bug出现的原因没有
测试软件你是怎么测试自己的代码,怎么测试别人的代码这个测试嘛,跑一遍呗,自己看做出来的样子是不是和自己想要的一样。运用于实际,即把自己当成用户,或者找到真正的用户,然后完善bug
需求分析你做过多少个有实际用户的项目,用户人数多少,你的项目有什么创新之处
行业洞察力你最感兴趣的领域是什么,这个领域过去十年有什么创新,你分析过这个领域前十的产品吗,请分析一下他们的优劣,你要进入这个领域,如何创新我最感兴趣的是应用方面,就是实际的app,还有就是人工智能,APP现在不难做,只是随需求不同APP也有所不同,人工智能就不一样了,人工智能随着大数据时代的到来,呈现爆炸式增长,前景很广阔
项目管理你参加过项目管理吗,如何决定各个任务的优先顺序,如果项目不能及时完成,你要怎么办
团队协作描述你在项目中如何说服同伴采取你更好的方案,或是听取别人的意见改进自己的方案,如何说服懒惰的同伴加紧工作团队协作是需要互相鼓励与互相督促,每个人都有惰性,如何克服惰性,就需要外界的监督,沟通是最好的桥梁,怎样做好沟通是一个团队队长的责任
理论素zhi你上过什么数学,计算机或是理论课,举出具体的例子,如何帮你解决问题上过计算机组成原理,java、C语言、数据结构、等等

2.回答问题

  • NO.1 - 如何处理好团队与个人的关系?
    团队是有个人组成,首先要处理好个人与个人之间的关系,通过有效的沟通,最终使得团队的成就变得更高。
  • NO.2 - 如何看待结对编程?
    结对编程视情况而定,如果有两个人特别适合组成结对编程,确实可以让团队中的两人结对编程,然后由队长安排任务。这样可能效率反而更高。
  • NO.3 - 对于客户当前的需求我们该怎么看待?
    我们一定要重视客户的需求,只有真正把用户需求放在第一位的公司、企业才能脱颖而出。记住我这句话。

  • NO.4 - 对于用户体验我有话要说。
    用户体验是整个软件的重中之重,他基本决定了你的用户量,因为当今是一个多元的时代,信息大爆炸,很多点子大家都想到了,一款同样功能的软件会有很许多个人在做,那么决定最后胜利与否的关键就在于用户体验。用户为啥要用你这款软件,不就是因为好用嘛。

    3 .再提问题

  • 1 如何在已有基础上创新,想出新的idea

  • 2 如何提高团队效率

  • 3 如何正视用户提出的问题

  • 4 如何处理bug

转载于:https://www.cnblogs.com/Einsten/p/9056100.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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