柏拉图工作室-AI学科

BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明：本系列作为国内首个AI题库，首发于七月在线实验室公众号上：j...

前言我决定写篇短文，即为此文。之所以要写这篇文章，缘于微博上常有朋友询问，要毕业找工作了，如何备战算法。尽管在微博上简单梳理过，如下图所示：但因字数限制，许多问题无法一次性说清楚，故特撰此文着重阐述下：程序员如何快速准备面试中的算法，继而推荐一些相关的书籍或资料。顺便也供节后跳槽、3月春季招聘小高潮、及6月毕业找工作的朋友参考。备战面试中算法的五个步骤对于立志进一线互联网公司，同时不满足于一辈子干纯业务应用开发，希望在后端做点事情的同学来说，备战面试中的算法，分为五个步骤，如下：1、掌握一门

jupyter 插件的安装需要以下几个步骤如创建了虚拟环境，先激活虚拟环境命令为：conda activate tf2.1tf2.1为虚拟环境名字，填写自己创建的名字即可安装 jupyter_contrib_nbextensions命令为：pip install jupyter_contrib_nbextensions执行命令jupyter contrib nbextension install --user4.执行 jupyter notebook到这里就搞

在计算机视觉中，必不可少的就是卷积了，卷积其实时信号处理中的一个概念，从信号处理角度来理解卷积的物理意义：推荐看此文章的举例说明部分：https://www.jianshu.com/p/0aafb2211304那么CNN中的卷积是什么样的？先来解释几个概念。图像的定义：一个二维函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)，xxx和yyy是空间坐标，而fff在任意坐标(x,y)(x,y)(x,y)处的幅度称为图像在该点处的亮度或者灰度。xxx和yyy对应我们一幅图像的宽高，宽高相乘就是图像的分辨率。坐

本文专注整理一些有关计算机视觉的知识体系，这不是最终版，会不定期的更新。整理的CV知识体系主要包括基础知识，工具，图像分类，目标检测，图像分割，目标跟踪，人脸识别，推荐书籍以及一些常见面试题目，包含了作为一个CV工程师在开发工作学习中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。千里之行始于足下，希望大家根据自己的薄弱点，查缺补漏，根据自己感兴趣的方面多学习，学的精通一点，从现在开始行动起来。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，不管编程开发的路有多么难走，多么艰辛，我们都将百折不挠，不遗余力地去追求和探索。文章目录工

图像滤波滤波起源于信号和系统理论，这里不做过多解释，感兴趣的可以查看《信号与系统》这本书。【不建议花太多时间取研究信号与系统，在我们的学习中知道这样的概念就可以了；当然你特别感兴趣，也可以看哦】在图像处理中，滤波是一个必不可少的概念，它可以去除图像中的噪声，提取图像中特征等等。当我们看一幅图像时，图像中图案是由不同的灰度组成的，图像之间的区别就是他们具有不同的灰度级分布方式。我们可以从图像中灰度的变化来解释。在一幅图像中，某个区域的灰度值几乎不变，例如下图中红色框圈出的部分；绿色框圈出的部分，红色