|
ResNet
(4)
|
MMOCR
(1)
|
张量的基本操作
(1)
|
宽度乘系数
(1)
|
|
FLOPs
(4)
|
mmdet
(1)
|
栈
(1)
|
快速排序
(1)
|
|
Focal Loss
(3)
|
mkdir
(1)
|
余弦相似度
(1)
|
空间运算
(1)
|
|
算法岗面经
(3)
|
mismatch问题
(1)
|
用户信息
(1)
|
卷积层FLOPs
(1)
|
|
深度学习面经
(3)
|
Min-max normalization
(1)
|
硬件利用率
(1)
|
卷积层
(1)
|
|
内存访问代价 MAC
(3)
|
Mask R-CNN
(1)
|
英伟达 GPU 架构
(1)
|
聚类
(1)
|
|
交叉熵损失函数
(3)
|
man
(1)
|
学习成长路线
(1)
|
聚合层
(1)
|
|
恒等映射形式
(3)
|
MAE 损失
(1)
|
旋转矩阵
(1)
|
局部密集块
(1)
|
|
VoVNet 网络
(2)
|
lsb_release命令
(1)
|
虚拟机
(1)
|
局部剪枝
(1)
|
|
TensorRT
(2)
|
Linux文件属性
(1)
|
信息存储
(1)
|
结构重参数化
(1)
|
|
sigmoid
(2)
|
Linux文件权限
(1)
|
芯片算力瓶颈
(1)
|
结构化稀疏
(1)
|
|
roi pooling
(2)
|
Linux文件类型
(1)
|
线性模型
(1)
|
结构化剪枝
(1)
|
|
resnetv2
(2)
|
Linux 基础
(1)
|
系统状态检测命令
(1)
|
阶段级别剪枝
(1)
|
|
Pytorch
(2)
|
License-Plate-Detector
(1)
|
文件与目录管理命令
(1)
|
交叉熵函数
(1)
|
|
ls命令
(2)
|
Leaky ReLU
(1)
|
文件及目录管理
(1)
|
建图
(1)
|
|
K折交叉验证
(2)
|
L2 范数
(1)
|
维度变换
(1)
|
剪枝与稀疏约束
(1)
|
|
DenseNet
(2)
|
KNN 算法
(1)
|
网络结构
(1)
|
计算机视觉算法工程师
(1)
|
|
CSPNet
(2)
|
KL散度
(1)
|
图像搜索
(1)
|
计算机视觉面经
(1)
|
|
Cross Stage Partial DenseNet.
(2)
|
KL 散度和交叉熵
(1)
|
图像取样和量化
(1)
|
计算机视觉
(1)
|
|
CmBN
(2)
|
K-means 聚类
(1)
|
图像检索
(1)
|
级联结构
(1)
|
|
知识蒸馏
(2)
|
Iterative BBox
(1)
|
图像的几何变换
(1)
|
激活函数
(1)
|
|
正则化方法
(2)
|
ISA
(1)
|
通用编码器工作流程
(1)
|
混淆矩阵
(1)
|
|
性能度量
(2)
|
IoU阈值
(1)
|
跳转指令
(1)
|
汇编指令
(1)
|
|
损失函数加权
(2)
|
IOU
(1)
|
条件概率
(1)
|
环境变量
(1)
|
|
视觉算法工程师面试题
(2)
|
IEEE 浮点表示
(1)
|
条件传送指令
(1)
|
互相关函数
(1)
|
|
视觉算法岗面试总结
(2)
|
IEEE 754 标准
(1)
|
添加环境变量
(1)
|
横向连接
(1)
|
|
实习面经
(2)
|
HyperLPR
(1)
|
梯度
(1)
|
合并分割
(1)
|
|
深度学习
(2)
|
Head 网络
(1)
|
特征金字塔网络 FPN
(1)
|
函数
(1)
|
|
秋招面经
(2)
|
grep 文本搜索
(1)
|
特征的重复利用
(1)
|
过拟合和欠拟合
(1)
|
|
轻量级模型
(2)
|
GPU利用率
(1)
|
特征处理
(1)
|
过拟合
(1)
|
|
偏差和方差
(2)
|
GPU计算效率
(1)
|
贪婪(贪心)算法
(1)
|
广度优先搜索
(1)
|
|
模型量化
(2)
|
global 语句的作用
(1)
|
索引切片
(1)
|
工作总结
(1)
|
|
面经
(2)
|
Fusion Last
(1)
|
随机梯度下降算法
(1)
|
高性能深度学习推理加速引擎
(1)
|
|
计算机系统视觉面经
(2)
|
FPN网络
(1)
|
随机变量
(1)
|
高效CNN
(1)
|
|
非结构化剪枝
(2)
|
FPN
(1)
|
算子融合
(1)
|
概率密度函数
(1)
|
|
超参数和验证集
(2)
|
find命令
(1)
|
算子
(1)
|
浮点数动态范围
(1)
|
|
Z-Score normalization
(1)
|
faster rcnn
(1)
|
算法工程师学习资料
(1)
|
浮点计算能力
(1)
|
|
YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition
(1)
|
F1分数
(1)
|
算法工程师工作总结
(1)
|
分组卷积
(1)
|
|
yolov5
(1)
|
F.interpolate
(1)
|
数字图像处理
(1)
|
非结构化稀疏
(1)
|
|
yolo 模型架构
(1)
|
echo
(1)
|
数据中的缺失值
(1)
|
方向导数
(1)
|
|
whatis
(1)
|
EasyOCR
(1)
|
数据增强
(1)
|
二值化网络
(1)
|
|
wget
(1)
|
DW 和 PW 卷积
(1)
|
数据下采样
(1)
|
二分法查找
(1)
|
|
VGG
(1)
|
docker容器
(1)
|
数据上采样
(1)
|
多分类问题的交叉熵
(1)
|
|
ValueInfo
(1)
|
docker镜像
(1)
|
数据清洗
(1)
|
对偶问题
(1)
|
|
transformer
(1)
|
docker服务
(1)
|
数据扩充
(1)
|
对话系统
(1)
|
|
Tensor维度
(1)
|
docker
(1)
|
数据结构与算法
(1)
|
队列
(1)
|
|
Tensor属性
(1)
|
Detector
(1)
|
数据分布
(1)
|
动态规划
(1)
|
|
Tanh
(1)
|
DenseBlock
(1)
|
数据标准化
(1)
|
动量 Momentum
(1)
|
|
SVM 基本型
(1)
|
date
(1)
|
视频容器
(1)
|
点云
(1)
|
|
Softmax
(1)
|
CUDA
(1)
|
视频编码器
(1)
|
递归条件
(1)
|
|
Soft NMS 算法
(1)
|
conda
(1)
|
视觉算法工程师工作总结
(1)
|
递归
(1)
|
|
simple-car-plate-recognition-2
(1)
|
CNN架构
(1)
|
视觉里程计
(1)
|
低精度量化
(1)
|
|
SGD
(1)
|
chrono 库
(1)
|
实习总结
(1)
|
低层的特征语义信息
(1)
|
|
rpn网络
(1)
|
chown命令
(1)
|
实例分割
(1)
|
导数
(1)
|
|
ROI Align
(1)
|
chmod改变文件权限命令
(1)
|
时长 ratio
(1)
|
单目3D目标检测
(1)
|
|
ROC曲线
(1)
|
ChatGPT
(1)
|
时间间隔 duration
(1)
|
单例模式
(1)
|
|
Retinanet
(1)
|
channel 剪枝
(1)
|
时间点 time_point
(1)
|
大厂面试
(1)
|
|
ResNet18
(1)
|
cd
(1)
|
十六进制表示法
(1)
|
打包压缩与搜索命令
(1)
|
|
RepVGG Block
(1)
|
Cascade R-CNN
(1)
|
神经元
(1)
|
处理器
(1)
|
|
ReLU
(1)
|
C++
(1)
|
深拷贝、浅拷贝区别
(1)
|
查准率与查全率
(1)
|
|
reduce函数
(1)
|
C-style
(1)
|
深度学习项目开发流程
(1)
|
查看资源信息命令
(1)
|
|
random_unstructured
(1)
|
BN
(1)
|
深度学习面试题
(1)
|
插值计算AP
(1)
|
|
QAT
(1)
|
Bag-of-Freebies
(1)
|
深度学习可分离卷积
(1)
|
操作数指示符
(1)
|
|
Python 面向对象的原则
(1)
|
Backone
(1)
|
深度残差网络
(1)
|
仓库
(1)
|
|
pwd
(1)
|
awk命令
(1)
|
散列表
(1)
|
残差路径
(1)
|
|
PTQ
(1)
|
AUC面积
(1)
|
锐化（高通）空间滤波
(1)
|
残差结构
(1)
|
|
proposal
(1)
|
AP 与mAP
(1)
|
容器
(1)
|
残差单元公式
(1)
|
|
profile文件
(1)
|
anchor
(1)
|
权重稀疏
(1)
|
参数量化
(1)
|
|
PR曲线
(1)
|
AI算法
(1)
|
全局剪枝
(1)
|
彩色基础
(1)
|
|
poweroff
(1)
|
Adam
(1)
|
平滑（低通）空间滤波
(1)
|
不平衡样本问题
(1)
|
|
PointNet 网络
(1)
|
AdaGrad
(1)
|
偏导数
(1)
|
不饱和的线性量化
(1)
|
|
P-R 曲线
(1)
|
ACNet
(1)
|
偏差与方差
(1)
|
博客站点
(1)
|
|
OSA 模块
(1)
|
自然语言处理
(1)
|
欧几里得距离
(1)
|
博客
(1)
|
|
Operators
(1)
|
自顶向下
(1)
|
匿名函数
(1)
|
伯努利分布
(1)
|
|
openai
(1)
|
自底向上
(1)
|
内核融合
(1)
|
并发与并行
(1)
|
|
ONNX
(1)
|
装饰器
(1)
|
目标检测的不平衡问题检测
(1)
|
标准卷积
(1)
|
|
One-Shot Aggregation
(1)
|
智能语音
(1)
|
目标检测的不平衡问题
(1)
|
编程开发
(1)
|
|
OCR
(1)
|
指令周期
(1)
|
目标检测
(1)
|
帮助文档
(1)
|
|
normalization
(1)
|
指令流水线
(1)
|
模型转换
(1)
|
百度面试
(1)
|
|
nn.ConvTranspose2d
(1)
|
直方图均衡化
(1)
|
模型压缩部署
(1)
|
安装mmdetection库
(1)
|
|
NMS
(1)
|
直方图处理
(1)
|
模型评估与选择
(1)
|
安装 pytorch-gpu
(1)
|
|
Net
(1)
|
支持向量机算法
(1)
|
面试总结
(1)
|
阿里云产品
(1)
|
|
Nesterov 动量
(1)
|
帧内编码
(1)
|
密集连接
(1)
|
阿里云
(1)
|
|
Neck
(1)
|
帧类型
(1)
|
量化算术
(1)
|
阿里面试
(1)
|
|
ncnn
(1)
|
帧间编码
(1)
|
连续型变量和概率密度分布函数
(1)
|
3D目标检测
(1)
|
|
MSE损失
(1)
|
正态分布
(1)
|
离散型变量和概率质量函数
(1)
|
3D 人脸重建
(1)
|
|
MobileNet v1
(1)
|
正负样本不平衡
(1)
|
类别平衡采样
(1)
|
1，Normalization
(1)
|
|
MobileNet
(1)
|
找工作的感受
(1)
|
类别不平衡问题
(1)
|
浙公网安备 33010602011771号