2023年秋招算法面经：Tp-link cv图像算法面经

最新推荐文章于 2025-12-01 08:59:56 发布
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分类专栏： offer分享+面试经验 文章标签： 压力测试 Tp-link cv图像算法面经
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本文为2023年秋季招聘中，Tp-link公司计算机视觉(CV)图像算法面试的经验分享，涵盖面试过程、问题难点及知识点总结，旨在帮助求职者准备测试开发类岗位的面试。
2023秋招算法提前批：小红书CV图像渲染算法岗面经
06-24 539
2023秋招算法提前批：小红书CV图像渲染算法岗面经
ARM/Linux嵌入式面经（十八）：TP-Link联洲
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
07-21 1549
sizeof：是一个关键字，是编译时运算符，用于判断变量或数据类型的字节大小。其值在编译时就已计算好，可以接收数组、指针、类型、对象、函数等作为参数。strlen：是一个函数，用于计算字符串的长度，直到遇到第一个空字符（‘\0’）为止，但不包括该空字符。它必须在运行时才能计算，且参数必须是字符型指针（char*）。sizeof是编译时运算符，计算的是数据类型或变量所占的内存空间大小，与变量实际存储的内容无关。strlen。
TP-LINK提前批（图像算法岗）6月7日-6月8日 面试题6道
niuyunpang的博客
06-30 558
文末彩蛋：七月在线干货组最新升级的《2021大厂最新AI面试题 [含答案和解析, 更新到前105题]》免费送！ 问题1：adaboost和随机森林有什么区别（完全不懂，扯开话题，说自己懂传统图像处理） 相同点： 二者都是bootsrap自助法选取样本。二者都是要训练很多课决策树。 不同点： Adaboost后面树的训练，其在变量抽样选取的时候，对于上一颗树分错的样本，抽中的概率会加大。 随机森林在训练每一棵树的时候，随机挑选了部分变量作为拆分变量，而不是所有的变量都去作为拆分变量。 预测数据时，adaboo
TP-link联洲图像算法工程师（成都）面经
2301_78234743的博客
05-08 734
- 统计活跃间隔对用户分级后，各活跃等级用户占比，结果保留两位小数，且按占比降序排序。2.等价类测试方法中，如果输入1-100的证书，哪些属于它的。1、部门：商业化部门，做广告相关系统。因为自己太菜了，所以怕七月提前批参加诸神之战后，脏了面评，进而影响八九月秋招，但是又想尝试尝试，实习。妈耶，笔记本咯吱咯吱响，用了好几年了不会是要坏了吧，offer快来呀，希望能支撑到我拿到offer的。题型:单选，多选，简答，编程难度:编程简单，选择，简答都是基础题型吐槽:编程题无ide,在文本框里面。
2023届秋招图像算法岗面经记录（TPlink（普联）、潮州三环、中电十所、科大讯飞、旷视、超参数、虹软、大华、速腾聚创、中兴、哲库、字节、OPPO、百度、之江实验室、蚂蚁、Intel、小米）
轻舟的万重重山
08-15 9718
问得很细，期间发散的问我深度学习的相关知识，包括：轻量型模型有哪些？，BN层原理，一个B,C,H,W的特征在BN层参数，BN的均值方差测试时怎么算。我的反思：还是对自己简历做的东西不是很熟悉，NAFnet都是旷视出来的，都没有好好研究说清楚，基础网络要烂熟于心，最新的transformer等也要把经典的了解清楚。以及最后的做题环节，还是题做少了，好好准备。没做过这道题卡着了，也没在意说要在空间复杂度最小的情况下实现。反问环节: 旷视成都的业务主要是手机画质相关，包括去噪，超分，图像对齐，HDR等；.....
【面经】TP-LINK 图像算法工程师（提前批）
Be Quick & Clever & Lucky
07-15 789
问具体项目细节具体的网络结构；网络结构自己设计还是参考其他论文？成绩排名大概是百分之多少？😂基本是根据简历问各种细节。编程主要用哪些语言？
tplink面试题整理
weixin_51748327的博客
09-21 2538
tplink
精选资源
【计算机视觉算法岗面经】“吐血”整理：2019秋招面经 计算机视觉.pdf
04-21
计算机视觉算法岗面经 计算机视觉算法岗是人工智能和机器学习领域的重要组成部分，涉及到图像处理、目标检测、图像分类、对象识别等方面。以下是计算机视觉算法岗面经的知识点总结： 一、图像处理 * 图像分类：...
2021 年秋招计算机视觉算法岗面经汇总（含实习、校招及内推信息）
08-18
2021年秋招计算机视觉算法岗位的竞争非常激烈，但同时也蕴含着无限的可能。无论是应届毕业生、实习生还是在职人员，都需要做好充分的准备，提升自我能力，并积极把握各种求职途径，方能在招聘季中脱颖而出。
tplink图像岗提前批笔试、面试
y703724982的博客
07-05 1365
技术题60分钟简答题高斯成像公式LBP，HOG等特征的可扩展性等性质SVM核函数作用核函数种类核函数选择软性SVM中C的作用和怎么调节信号采样人声频率范围是300-3200Hz，问不失真的最小采样频率8KHz的采样频率下，采用8bit的PCM，存储一秒钟的信号数据量有多大VGG网络的每层参数量分析神经网络调参效果不理想时怎么分析编程题中值滤波根据题目条件，逐步找到g最大条件下的threshold ...
2018面经（3）：图像算法工程师（KJL）
山中有石为玉
08-23 1287
公司：KuJiaLe 面试时间：2018.8.23下午4点 时长:30min 1、自我介绍1min 2、工作项目细节：基于机器学习的自动告警监控系统 3、工作项目细节：基于CNN的信道均衡 4、算法基础： （1）过拟合的理解：为什么会出现？解决方法？ （2）正则化为什么能解决过拟合？ （3）前景为1，背景为0，我们要找连通区域怎么找？ 5、问问题 （1）工作方向：推荐、...
2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享
niuyunpang的博客
08-11 700
问题一：Batch-norm作用和参数 batch norm的作用 batch norm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。不同batch的数据，由于加入了batch norm，中间层的表现会更加稳定，输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低，各层之间比较独立，有助于加速网络的学习。梯度爆炸和梯度消失现象也得到了一些缓解（我自己加上去的）。 batch norm利用的是mini-batch上的均值和方差来做的缩放，但是不同的mini-batch
TP-Link图像研发工程师秋招回忆
WX_Chen的博客
11-01 2776
笔试 60分钟技术题（15道选择，2道程序改错，3道编程），40分钟行测题。选择题涉及范围很广，计算机网络、操作系统、数据结构通通都有。   一面     基础知识面。面试官是一个年轻小哥，后来知道他是路由器部门的，难怪问了很多计算机网络的题目。 1、TCP和UDP的区别？ 2、TCP数据报的首部格式？ 3、TCP和UDP的伪首部包含什么？ 4、什么时候要加伪首部？ 5、在同一个
TPLINK笔试面试心得
qq_26646141的博客
04-03 1万+
TPLINK笔试面试心得笔试是机考，10个选择题，2个看程序写答案，3到编程题。10到选择题: 有考页，哈希码，进程之间的通信，各个排序算法的时间复杂度，考的进本都是C，数据结构，不难2道看程序写答案: 忘了。。。3道编程题: 大端模式转小端模式 分解质因数 找一个链表的中间点对应的数面试:TP是我目前见到的唯一一个要带成绩单去面试的公司，所以大家选TP之前先看一下自己的成绩单。。。。
图像处理算法大全（基于libyuv或IPP）----YV12转NV12
xjb2006的专栏
06-27 784
《周星星教你学ffmpeg》技巧libyuv源码：static void YV12ToNV12(BYTE* pYV12, BYTE* pNV12_Y,BYTE* pNV12_UV, int width,int height)//yuv420 //3/2:1+1/4+1/4----YU12{ DWORD dwTime=::GetTickCount(); IppiSize imgSize; imgSi...
Ubuntu22.04下用sysbench压力测试openGauss数据库的实践记录
qq_53317005的博客
12-01 2974
本文基于Ubuntu 22.04系统，使用sysbench工具对openGauss数据库进行性能测试。测试包括混合读写、只读和只写三种场景，评估不同并发线程数下的TPS、QPS和响应时间等关键指标。结果显示：在3.8GB内存的低配环境下，openGauss表现优异，只写场景TPS达1132.94/s，延迟仅1.76ms；只读场景TPS接近5/s，延迟400ms内；读写混合场景虽受内存限制但仍保持稳定。
openGauss压力测试：性能、稳定性与AI能力的全面探索
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2202_76097976的博客
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parser.add_argument("--method", choices=["copy", "execute_values"], default="copy", help="插入方法")parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=1000, help="execute_values 的批大小")parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=50, help="并发线程数")
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计算机求职面经：算法与开发面试必备资源
从描述“DatawhaleCVNLPstar”可以看出，该项目可能由知名开源学习社区Datawhale发起或参与维护，其中“CV”代表计算机视觉（Computer Vision）、“NLP”代表自然语言处理（Natural Language Processing），而“star...
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