热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 人工智能 > 正文

图像算法工程师笔试题集锦

1.嵌入式编程中,什么是大端,什么是小端?大端模式,是指数据的高位保存在内存的低地址中,而数据的低位保存在内存

1.嵌入式编程中,什么是大端,什么是小端?

大端模式,是指数据的高位保存在内存的低地址中,而数据的低位保存在内存的高地址中;

小端模式,是指数据的高位保存在内存的高地址中,而数据的低位保存在内存的低地址中。

2.SVM常用核函数有哪些?

   线性核函数,多项式核函数,高斯(RBF)核函数,Sigmoid核函数。


  • 如果特征的数量大到和样本数量差不多,则选用LR或者线性核的SVM;
  • 如果特征的数量小,样本的数量正常,则选用SVM+高斯核函数;
  • 如果特征的数量小,而样本的数量很大,则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。


3.图像插值算法有哪些?

最邻近插值,线性插值,双线性插值,双三次插值,三线性卷积插值。


4.比较字符串


不定期更新。


推荐阅读
  • 提升Python编程效率的十点建议
    本文介绍了提升Python编程效率的十点建议,包括不使用分号、选择合适的代码编辑器、遵循Python代码规范等。这些建议可以帮助开发者节省时间,提高编程效率。同时,还提供了相关参考链接供读者深入学习。 ... [详细]
  • 本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了logistic回归(线性和非线性)相关的知识,包括线性logistic回归的代码和数据集的分布情况。希望对你有一定的参考价值。 ... [详细]
  • 一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到,由于这个问题Google发明 ... [详细]
  • 本文介绍了C#中生成随机数的三种方法,并分析了其中存在的问题。首先介绍了使用Random类生成随机数的默认方法,但在高并发情况下可能会出现重复的情况。接着通过循环生成了一系列随机数,进一步突显了这个问题。文章指出,随机数生成在任何编程语言中都是必备的功能,但Random类生成的随机数并不可靠。最后,提出了需要寻找其他可靠的随机数生成方法的建议。 ... [详细]
  • 图解redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点
    本文通过图解的方式介绍了redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点。RDB是将redis内存中的数据保存为快照文件,恢复速度较快但不支持拉链式快照。AOF是将操作日志保存到磁盘,实时存储数据但恢复速度较慢。文章详细分析了两种机制的优缺点,帮助读者更好地理解redis的持久化存储策略。 ... [详细]
  • 解决Cydia数据库错误:could not open file /var/lib/dpkg/status 的方法
    本文介绍了解决iOS系统中Cydia数据库错误的方法。通过使用苹果电脑上的Impactor工具和NewTerm软件,以及ifunbox工具和终端命令,可以解决该问题。具体步骤包括下载所需工具、连接手机到电脑、安装NewTerm、下载ifunbox并注册Dropbox账号、下载并解压lib.zip文件、将lib文件夹拖入Books文件夹中,并将lib文件夹拷贝到/var/目录下。以上方法适用于已经越狱且出现Cydia数据库错误的iPhone手机。 ... [详细]
  • sklearn数据集库中的常用数据集类型介绍
    本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型,包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集,包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格,适用于回归任务。 ... [详细]
  • 计算机存储系统的层次结构及其优势
    本文介绍了计算机存储系统的层次结构,包括高速缓存、主存储器和辅助存储器三个层次。通过分层存储数据可以提高程序的执行效率。计算机存储系统的层次结构将各种不同存储容量、存取速度和价格的存储器有机组合成整体,形成可寻址存储空间比主存储器空间大得多的存储整体。由于辅助存储器容量大、价格低,使得整体存储系统的平均价格降低。同时,高速缓存的存取速度可以和CPU的工作速度相匹配,进一步提高程序执行效率。 ... [详细]
  • cs231n Lecture 3 线性分类笔记(一)
    内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注:中文翻译 ... [详细]
  • PRML读书会第十四章 Combining Models(committees,Boosting,AdaBoost,决策树,条件混合模型)...
    主讲人网神(新浪微博:豆角茄子麻酱凉面)网神(66707180)18:57:18大家好,今天我们讲一下第14章combiningmodel ... [详细]
  • Opencv提供了几种分类器,例程里通过字符识别来进行说明的1、支持向量机(SVM):给定训练样本,支持向量机建立一个超平面作为决策平面,使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。函数原型:训练原型cv ... [详细]
  • 支持向量机训练集多少个_25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度
    介绍在我们学习机器算法的时候,可以将机器学习算法视为包含刀枪剑戟斧钺钩叉的一个军械库。你可以使用各种各样的兵器,但你要明白这些兵器是需要在合适的时间合理 ... [详细]
  • 论文阅读(三):MultiInstance Clustering with Applications to MultiInstance Prediction.(BAMIC)
    文章目录引入学前娱乐提出问题BAMIC(BAg-levelMulti-InstanceClustering)算法一:BAMIC输入:输出: ... [详细]
  • 机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解
    目录前言一、为什么要做数据均衡?二、数据场景1.大数据分布不均衡2.小数据分布不均衡三、均衡算法类型1.过采样2.欠采样3.组合采样四、算法具体种类1 ... [详细]
  • Stanford机器学习第九讲. 聚类
    原文:http:blog.csdn.netabcjenniferarticledetails7914952本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性 ... [详细]
author-avatar
七楼居民_651
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有