程序员面试宝典第四版:实战技巧+深度解析

需积分: 4 2 下载量 75 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 30.36MB PDF 举报
《程序员面试宝典》第四版是一本专为准备应聘程序员,特别是网络、测试等领域职位的人士打造的实用指南。该书以其独特的视角,结合了各大公司的实际面试经验,包括笔试、口试、电话面试、英语面试以及逻辑和智商测试题,全面剖析了程序员求职过程中可能遇到的各种考题和技能需求。 本书首先引导读者理解求职的全过程,从多种求职渠道的选择和面试流程的掌握开始,详细介绍了简历的编写技巧,包括注意事项和常用模板,帮助求职者构建专业且吸引人的简历。接着,作者将求职过程分解为五个关键步骤:笔试以检验基础知识,电话面试考察沟通能力,面对面面试则深入技术细节,签约与毁约环节涉及法律意识,而群体面试则训练团队协作能力。 在C/C++程序设计部分,作者系统地讲解了编程基础,如赋值语句、指针、引用、循环、递归、STL模板等,同时关注了编程风格、类型转换、内存管理以及面向对象编程等核心概念。这部分内容深入浅出,旨在帮助读者巩固和提高编程技能。 对于数据结构和设计模式,书中有详尽的介绍,涵盖了单链表、双链表、树、图、哈希表等基础知识,以及排序算法和时间复杂度分析。设计模式部分则引导读者理解和应用常见的设计模式,提升软件设计的灵活性和可维护性。 操作系统、数据库和网络是现代程序员不可或缺的知识领域,书中分别讲解了操作系统的基础原理,如进程和线程,以及数据库管理和网络通信的相关概念,有助于拓宽技术视野。 此外,书中特别强调了英语面试技巧和电话面试策略,以及在求职过程中的签约与毁约注意事项,让读者在职场实战中更具竞争力。无论是初次求职的应届毕业生,还是寻求职业转型的程序员,都能从中找到有价值的指导。 《程序员面试宝典》第四版是一本内容全面、深入浅出的面试参考书籍,它不仅解答了面试中的具体问题,还通过扩展说明帮助读者理解背后的理论和原则,从而全面提升计算机专业知识和面试应对能力。无论是求职者,还是在职人员寻求技能提升,都将是极具价值的参考资料。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行