计算机视觉与机器学习面试问答与算法源码汇总

资源摘要信息:"CV算法岗知识点及面试问答汇总包含了计算机视觉、机器学习、图像处理和C++基础四大块的详细内容，旨在为从事计算机视觉相关工作的专业人士提供系统的学习材料和面试参考。" 计算机视觉部分的知识点主要包括： 1. 图像特征提取与匹配，例如SIFT、SURF、ORB等算法的应用。 2. 目标检测和分类，涉及Faster R-CNN、YOLO、SSD等主流模型。 3. 图像分割技术，包括语义分割和实例分割的常用方法。 4. 视觉跟踪，如KCF、MOSSE、TLD等跟踪算法的原理与实现。 5. 三维重建和深度学习中的相关技术，如立体视觉、SLAM技术等。 6. 光流法、场景流等动态场景分析方法。 7. 姿态估计与行为识别的基础知识。 机器学习部分的知识点涉及： 1. 监督学习与非监督学习的基本概念和区别。 2. 线性回归、逻辑回归等基础模型以及它们在计算机视觉中的应用。 3. 决策树、随机森林、梯度提升树等集成学习方法。 4. 支持向量机（SVM）以及核技巧在高维数据中的应用。 5. 神经网络的基本结构和前向/反向传播算法。 6. 卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用与优化。 7. 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在时序数据中的应用。 8. 降维技术，如PCA、t-SNE等方法在数据预处理中的作用。 9. 强化学习在控制系统中的应用概述。 10. 评价模型性能的指标，例如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。 图像处理方面的知识点包括： 1. 图像基础操作，如灰度化、二值化、直方图均衡化等。 2. 傅里叶变换及其在图像处理中的应用。 3. 图像滤波与去噪，了解不同滤波器的作用，比如均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。 4. 边缘检测算法，包括Sobel、Canny等经典算法。 5. 图像形态学处理，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。 6. 颜色空间的转换，如RGB到HSV的转换。 7. 光照与反射模型的基础理论。 8. 相机成像原理和相机标定技术。 C++基础部分的知识点主要涉及： 1. C++语言的基础语法，包括变量、运算符、控制语句和函数等。 2. 面向对象编程的特性，如类与对象、继承、多态、封装等。 3. 标准模板库（STL）的使用，包括容器、迭代器、算法和函数对象等。 4. C++内存管理机制，包括堆、栈、动态内存分配与释放。 5. 智能指针的使用，如shared_ptr、unique_ptr等，以及它们的管理策略。 6. C++11新特性概览，包括auto关键字、lambda表达式、range-based for循环等。 7. 并发与多线程编程基础，了解线程创建、同步机制、互斥锁等概念。 8. 错误与异常处理，理解C++异常类层次结构及异常处理机制。 由于提供的文件信息中只包含了文件包的标题和描述，并没有具体的文件内容可供分析，因此以上知识点是根据标题中提及的四大块内容构建的概述，旨在为学习和面试准备提供一些基本的方向。如果需要获取更多具体的细节和深入的讨论，还需要查看具体的文件内容。