本文概述了图像处理中的滤波技术、特征提取、目标检测、边缘检测、插值、图像分割，以及深度学习中的目标检测方法，还包括Java开发者的技能提升路径，如神经网络、卷积神经网络的区别和过拟合/欠拟合处理。同时强调了系统学习和面试准备的重要性。
7.写一个均值滤波（中值滤波）。
8.写出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它们梯度方向上的区别。
9.常用的特征提取方法。
10.常用的目标检测方法
11.常用的边缘提取方法。
12.常用的插值方法。
13.常用的图像分割算法。
14.写一个图像resize函数（放大和缩小）。
15.彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别？（索引图像到底是啥？）
16.深度学习中目标检测的常用方法，异同。
17.给定摄像头范围和图像大小求分辨率。
18.如何检测图片中的汽车，并识别车型，如果有遮挡怎么办？
19.数字识别的流程。
20.介绍神经网络、SVM、AdaBoost、kNN…（每一个都可能深入问各种细节）
21.写梯度下降代码。
22.卷积神经网络与神经网络的区别。
23.卷积层的作用、pooling层的作用，全连接层的作用。
24.过拟合和欠拟合分别是什么，如何改善。
25.1x1卷积和的作用。
26.计算卷积神经网络某一层参数量。
27.opencv遍历像素的方式？
28.LBP原理？
29.HOG特征计算过程，还有介绍一个应用HOG特征的应用？
30.opencv里面mat有哪些构造函数？
31.如何将buffer类型转化为mat类型？
32.opencv如何读取png格式的图片？
33.opencv如何读取内存图片？
34.opencv里面有哪些库？
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频
如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加下面V无偿领取！（备注Java）
总结：心得体会
既然选择这个行业，选择了做一个程序员，也就明白只有不断学习，积累实战经验才有资格往上走，拿高薪，为自己，为父母，为以后的家能有一定的经济保障。
学习时间都是自己挤出来的，短时间或许很难看到效果，一旦坚持下来了，必然会有所改变。不如好好想想自己为什么想进入这个行业，给自己内心一个答案。
面试大厂，最重要的就是夯实的基础，不然面试官随便一问你就凉了；其次会问一些技术原理，还会看你对知识掌握的广度，最重要的还是你的思路，这是面试官比较看重的。
最后，上面这些大厂面试真题都是非常好的学习资料，通过这些面试真题能够看看自己对技术知识掌握的大概情况，从而能够给自己定一个学习方向。包括上面分享到的学习指南，你都可以从学习指南里理顺学习路线，避免低效学习。
大厂Java架构核心笔记（适合中高级程序员阅读）：
知识掌握的大概情况，从而能够给自己定一个学习方向。包括上面分享到的学习指南，你都可以从学习指南里理顺学习路线，避免低效学习。
大厂Java架构核心笔记（适合中高级程序员阅读）：
[外链图片转存中…(img-kQOluKqE-1711276836222)]
扫一扫
3359
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
