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计算机视觉算法岗笔试题解析:图像处理与经典算法核心考点 图像处理是计算机视觉的基石,滤波、边缘检测等基础操作直接决定上层算法的效果。Sobel算子、拉普拉斯算子作为经典边缘检测与图像锐化工具,在工程实践中广泛应用。机器学习中的KNN、K-Means、粒子群算法,以及KMP、堆排序、快速幂等数据结构与算法,同样是算法岗笔试的高频考点。这些知识不仅用于笔试,更贯穿于文档图像处理、目标检测等真实场景。理解概念背后的原理,掌握其技术价值与适用边界,是应对各类算法岗位考核的关键。本文以金山办公校招笔试题为线索,系统梳理计算机视觉算法岗的核心考点与解题陷阱,帮助备考者构建完 阅读详情

好窘迫的一次...唯一的安慰是最后拿到实习offer了,求给力..

首先是笔试。居然是和去年的卷子差不多。居然两次笔试的题目一样。无语。这么懒惰。

一个是动态链接和静态链接的概念。不是很清楚。“静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式,如果采用静态链接库,则无论你愿不愿意,lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件中了。但是若使用DLL,该DLL不必被包含在最终的EXE文件中,EXE文件执行时可以“动态”地引用和卸载这个与EXE独立的DLL文件”

一个是一些智力题。如

“A、B两人玩猜字游戏,游戏规则如下:
A选定一个 [1,100]之间的数字背对B写在纸上,然后让B开始猜;
如果B猜的偏小,A会提示B这次猜的偏小;
一旦B某次猜的偏大,A就不再提示,此次之后B猜的偏小A也不会再提示,只回答猜对与否。
请问:B至少要猜( )次才能保证猜对?在这种策略下,B第一次猜测的数字是( )”。

最关键的,还是要找出表达式去计算。开始以为每次的操作都是类似的,每次的分段大小都是一致的。事实上,它们都是变化的。

设定一个值x,这是至少要猜多少次的值。假设第一次猜是x,若偏大,不会继续提示,那么最坏情况要猜x次,才猜到是那个数。所以,第一次猜的数x,也是猜的次数x。

若x偏小,会有提示,继续猜第二次y。那么这次他还能猜的次数剩下x-1次。必须在x-1次内猜中。这次猜的数字范围是大于x,到y,中间有x-1个数。

同理,再一下次是x-2,x-3,x-4.....

这些数,加起来,其实就是100整个分段。所以有x+(x-1)+(x-2)+(x-3)+(x-4)....+1 <= 100,所以可以计算到x是14。

用表达式去求解。

一个是递归题。其实只要列出来,然后算一个通项公式,或者找规律什么的,就行。找规律,肯定不会那么复杂。

以上是笔试。接下来到面试。

动手写了一个算法,内存拷贝。考虑得还是不够细致。没有考虑到内存块覆盖的问题。类似的,还有字符串拷贝,查找,比较等。看那个doc文件。

另外,面试部分很注意数据,如我们的流程图是多少张,邮件是那个邮件集合,一共有多少封邮件。

邮件集是encron,cmu卡内基梅隆大学的,一共619,446封邮件(61w),158个用户。

(补上!!!!!!!!!!!!!!!!!!)

再者,面试时候要注意考官的提示。

比如,他问到你,用什么数据结构,就要去想下我们学到的数据结构有哪些可以用得上的,树?hash map?链表?栈?等等

就像做算法题时,首先想到的就是要用什么基本的框架去做,深度广度优先?贪心?剪枝?动规?递归?等等

面试时候问到一个是,怎么确定中文的分词。一个想法是可以使用树这样的数据结构去记录它。一个想法是,首先对一个字扫一遍,记录一个字的频率。再扫两个字的,但是可以利用一个字的频率,如果一个字的频率都很低,那么可以忽略之。

总体来讲,面试得还可以。关键是要提出自己的想法。不要觉得不顺利就放弃,继续下去,渐渐挽回。


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