高级java笔试题 :light_bulb: 关于** 本人为 3D视觉+传统图像处理方向,在准备秋招时发现网上竟然找不到对应的求职复习资料,只好自己整理。 本仓库整理 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 重要知识点和面试问题。 目前已知的其它求职复习资料有: C/C++开发: java开发:、 CV算法岗(偏AI方向):、、 :magnifying_glass_tilted_left:使用方法 在线使用。直接在线浏览本仓库。 本地使用。clone本仓库到本地,使用markdown阅读器 typora 打开对应内容阅读。 :bookmark_tabs: 目录 | 包括QR分解和SVD分解求解线性方程组的原理,QR分解投影矩阵P得到相机内外参 | 包含图像、3D视觉等岗位,其中3D视觉部分含答案 | 还没搞清楚 | 从最大可分性的角度介绍了PCA,并给出代码实现 :pushpin:TODO :camera: 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) 2D-2D:基本矩阵、本质矩阵 | 在 讲了七七八八,但还没有单独整理 相机标定 - DLT、PnP及其变种 | DLT在 讲了七七八八,但还没有单独整理 齐次坐标、点到直线距离 | 在 讲了 线性方程解的判定 | 有空补充
2022-09-04 11:08:20 30.69MB 系统开源
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特性 拟物化风格 支持富文本和Markdown 可生成图片分享 便签搜索 便签分组 极简无多余功能 体积 安装包约16mb 实际大小约40m
2022-09-03 19:05:22 14.27MB 锤子便签v3.7.3
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leetcode中国 主要记录一些 Java 以及面试相关的知识点,欢迎补充。 Java Spring/Spring Boot Git 补充 部分知识点以 形式进行补充 参考 地址 简介 技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计 「Java 学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。 蘑菇街敖丙的 Java 面试总结 虫洞栈 Java 干货,面试问题带着例子说明得明明白白 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲:涵盖高并发、分布式、高可用、微服务、海量数据处理等领域知识 Spring 源码解读(很久未更新了,但是 Spring 基本的精髓都讲到了,适合参考阅读源码) labuladong 刷算法套路,提供算法题的工具方法思想 LeetCode 刷题攻略:配思维导图 大数据入门指南(基本的入门指引) 来自微软的系统设计笔记,国人翻译 一位博主的系统设计总结(很久未更新,可做参考) 挺用心的一个 Java 博主,解读 Java 相关技术 美团技术团队永远的神,深度解读技术
2022-07-25 17:53:36 51KB 系统开源
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:light_bulb: 「关于」 :books:学习是一个不断模仿,练习,创新,超越的过程,一起努力吧〜 本仓库正在不断更新,敬请期待 :glowing_star: 〜 :high_voltage: | :sparkles: | :bookmark_tabs:计算机基础 数据结构 算法 :fire: LeetCode刷题指南 :crossed_swords:剑指报价 :teacup_without_handle: Java [!WARNING]所有笔记和代码均基于Java 8版本,基本大部分包含Java语言的全部核心知识点。 Java基础 Java虚拟机 Java并发与多线程 :open_file_folder:数据库 [!WARNING | label:注意区分下数据库和ORM框架!] 数据库:存储数据。常见的数据库如: MySQL Oracle ORM框架: Object Relational Mapping对象关系映射,将实体类对象持久化到数据库中。可以简单的认为ORM框架就是使用操作数据库的。 JDBC MyBatis(常见组合为Spring + Sp
2022-07-25 17:52:12 496KB
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3.1 生成密匙 3.2 免密登录 3.3 验证免密登录 3.1 下载并解压 3.2 配置环境变量 3.3 修改配置 3.4 分发程序 3.5 初始化 3.6
2022-07-25 17:01:41 6KB hadoop 大数据
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第十六章:模板方法模式一、豆浆制作问题编写制作豆浆的程序,说明如下:制作豆浆的流程 选材--->添加配料--->浸泡--->放到豆浆机打碎通过添加不同的配料,可
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1.1 下载并解压 1.2 配置环境变量 1.3 修改配置 1.4 拷贝数据库驱动 1.5 初始化元数据库 1.6 启动 2.2 启动hiveserver2 1
2022-07-25 17:01:31 7KB hadoop 大数据 linux hive
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1. 数组实现 2. 链表实现 1. 数组实现 2. 链表实现
2022-07-25 17:01:30 6KB 算法
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模型表达首先是以房屋交易问题为例,假设我们回归问题的训练集如下表所示:此外我们将使用以下变量来描述这个回归问题:m 代表训练集中实例的数量x 代表特征/输入变量
2022-07-25 17:01:28 9KB 机器学习 线性回归
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要逆序打印链表 1->2->3(3,2,1),可以先逆序打印链表 2->3(3,2),最后再打印第一个节点 1。而链表 2->3 可以看成一个新的链表,要逆序打
2022-07-25 17:00:27 12KB 链表
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