1. optical88，算法工程师是一种怎样的存在？
图像算法工程师三重境界 ：
一、传统图像算法工程师： 主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测；
二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别，主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用，特征选取与提取，包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别；
三、人工智能时代图像算法工程师： 深度学习，主要在大型互联网公司或者研究所机构，具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用，包括机器人的研究、基于深度学习的人脸识别； 首先！！！算法工程师包括：
1、音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师) 2、 图像处理算法工程师 3、计算机视觉算法工程师 4、通信基带算法工程师 5、信号算法工程师 6、 射频/通信算法工程师 7、 自然语言算法工程师 8、数据挖掘算法工程师 9、搜索算法工程师 10、控制算法工程师(云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法) 11、导航算法工程师 12、 其他【其他一切需要复杂算法的行业】
图像处理算法工程师
相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA：(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
1必备技能总结
职位要求
编程技能：
1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯， 精通c/c++编程，并熟练使用VS 或matlab开发环境；
2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底，尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚；对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等，熟悉数据库编程；
3、 出色的算法分析能力，对某一特定算法可以做广泛的综述，有实际算法实现经验；
4、 熟悉面向对象编程思想，精于windows下的C/C++、VC++程序设计，熟悉MATLAB，对MFC有相对的了解和应用经验；
专业技能：
1、扎实的数学功底和分析技能，精通计算机视觉中的数学方法；
高等数学(微积分)、线性代数（矩阵论）、随机过程、概率论、
摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等；
2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识；
对图像特征、机器学习有深刻认识与理解；
3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法；
常见的图像处理算法，包括增强、分割、复原、形态学处理等；
熟悉常见的模式识别算法，特别是基于图像的模式识别算法，掌握特征提取、特 征统计和分类器设计；
4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库；
5、熟悉机器视觉系统的硬体选型，包括CCD相机，镜头及光源；熟悉相机与镜头搭配；
外语：
1.英文熟练，能够熟练阅读和理解专业英文资料，有英文文献检索和阅读能力；
2. 良好的英语沟通能力
综合能力：
1.对工作认真负责，积极主动，勤奋踏实；
2.做事严谨，注重细节，有耐心，能够在压力下独立工作；
3.学习钻研能力强，有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识；
4.良好的协调沟通能力和团队合作精神；
视觉算法经验：请提供实现的算法列表
目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别；
表面缺陷检测；尺寸测量；特征识别；
图像去噪、滤波、融合算法 3A算法：如自动曝光、自动对焦、自动白平衡
岗位职责：
1、负责计算机视觉中的图像采集，处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ；
2、针对特定的计算机视觉问题，设计目标识别与快速定位与检测算法的实现，并进行优化；
3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现；
4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现；
5、处理点激光和线激光源的成像，散斑噪声滤波和轮廓检测；
6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;
7、完成上级领导交办的其他的工作。
2面试题大全
1-图像基础知识：
1.常用的图像空间。
2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。
3.请描述以下任一概念：SIFT/SURF LDA/PCA
4.请说出使用过的分类器和实现原理。
5. Random Forest的随机性表现在哪里。
6. Graph-cut的基本原理和应用。
7. GMM的基本原理和应用。
8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。
2-笔试
大概有： 1.表示图像的特征有哪些 纹理，频率，梯度这种
2.写出canny边缘提取算法的原理
3.图像插值方法
4.自己设计一个OCR引擎 5.写出Kmeans程序，并在一个设计环境中怎样使用 6.中值滤波7.static的作用 8.写一个c++宏9.二分查找
10.整数翻转，如何处理越界问题
11.C++多态，静态联编和动态联编，虚函数表
12.模型融合如何做
13.提升树的思想，随机森林和提升树的区别
14.SVM推导，对偶性的作用，核函数有哪些，有什么区别
15.python两个每行都是数字的文件合并，去重。
16.shell编程，编辑文件。
17.进程与线程的区别
18.卷积神经网络介绍
19.SVM的推导
20.大文件求交集，如何解决哈希之后小文件还是放不进内存堆排序代码
21.连续和最大问题，如何证明？
22.bp算法介绍，梯度弥散问题。
23.svm介绍，优缺点是什么，lr介绍，区别是什么
24.lr与线性回归的区别
25.如果要预测房价，用什么模型
26.如果要预测房价，并且知道一个房间的房型信息，如何构建模型
27.sigmoid 函数的应用有哪些，为什么？
28.列举十种常用的神经网络模型
29.语音识别模型有哪些
30.如何识别一个人在喝酒，需要几个模型
31.卷积神经网络中卷积如何实现，激活函数的意义，损失函数有哪些，初始化参数如何选择
32.用过哪些深度学习框架，TensorFlow中的session是什么，session和interactivesession的区别
33.如何实现卷积层权值共享
34.如何保存模型，读取已有的模型
35.用过哪些深度学习模型，区别是什么。
36.了解哪些寻优算法
37.softmax损失函数作用是
38.c++ 的 const，static作用
39.强制类型转换cast之间的区别
40.svm推导，核函数的体现，常用的核函数有哪些
41.alexnet介绍
42.过拟合的原因，有哪些避免过拟合的trick
43.1G的文本统计词频，输出频率最高的1000个词
44.手写topk的代码，快排。代码还能如何优化，如果要上线的话还需要做哪些处理？
45.如果分类样本的标签只有一定的概率可信，如何处理？如何设置负样本？
46.过拟合的原因，有哪些防止过拟合的方法
47.模型评价如何做，其中存在哪些问题
48.决策树算法有哪些，随机森林和GBDT的区别
49.降维方法，PCA原理
50.哈夫曼树在机器学习中的应用
51.文本挖掘算法了解哪些
52.人流量预测系统如何设计
53.profession笔试：最优的进程调度算法，至少用多少个cpu
54.英语自我介绍，口语渣猝不及防
55.联想研究院 模式识别研究员 offer
56.异常值的影响，如何消除
57.所有了解的机器学习算法有哪些，框架性讲述
58.梯度下降算法了解哪些，优劣势是什么
59.二叉树中序遍历，递归和非递归
60.linux操作指令了解哪些，文本处理指令有哪些
61.一亿个数的文件，如何分成两个文件a,b，使得a文件的数都小于b，同时文件大小要差不多。
62.均匀分布如何生成正态分布
63.SVM原理，支撑向量越多越好还是越少越好
64.二叉树深度遍历，时间复杂度和空间复杂度
65.二维排序矩阵搜索
66.项目中的长时间推广问题，如何考虑样本之间非独立的影响。
67.编程题，矩阵中的最短路，有门有钥匙。动态规划加状态向量。
68.贝叶斯公式，实际如何计算，如何解决精度问题。
69.字符串转数字
70.svm核函数有哪些，如何选取，手写表达式
71.降维方法介绍
72.c的虚函数，虚函数指针和虚函数表存在哪儿
73.Linux 文件权限修改，参数介绍
74.模型的比较如何做
75.随机森林和提升树
76.卷积神经网络原理
77.如何避免网络的过拟合
78.如何网络调优
79.Python 的数据结构有哪些
80.tuple 和set的区别，set的底层实现
81.hash表的算法有哪些
82.svm推导，一直到序列最小化求解。核函数如何体现，有哪些类型。
83.构建分类器的整个流程是什么
84.数据清洗方法，缺失值处理方法，降维方法
85.pca原理推导
86.决策树算法的介绍
87.二维排序数组搜索
88.如何构建欺诈交易识别的模型？
89.不均衡的数据如何分类
90.归并排序，二维排序数组搜索，中序遍历重构二叉树
91.svm推导，为什么要用拉格朗日乘数法，对偶问题是什么
92.KKT条件都有什么，如何求解svm的最优化问题
93.数据不均衡如何解决，抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率。
94.逻辑回归原理，推导求解方法。
95.为什么选用对数极大似然函数作为优化目标，用平方损失有什么问题。
96.逻辑回归对特征有什么要求，是否需要做离散化，离散化的好处与坏处。
2. 眼镜为什么卖得这么贵？
眼镜为什么这么贵，眼镜行业成本大揭秘！
眼镜
行业在中国被列入暴利行业，已经时来已久，电视上面经常看到对于眼镜行业经营情况的披露。媒体的观点很鲜明，认为眼镜行业目前价格混乱，且是暴利。一副市场价200元的眼镜出厂价只要10-20元。这样听起来，的确令人咋舌，然而，究竟是什么原因造成了这种现象呢?总结了几点原因供大家参考!
1、商品成本
从眼镜成本上看，一副眼镜的出厂价与到终端零售店的零售价的确差距很大，说眼镜暴利主要是采用了错误的成本核算方法：把眼镜出厂成本等同于所有成本。一副出厂价20元的眼镜架，一级代理商把它交给二级代理商时可能要报价35～50元，二级代理商把它送到各地供销商时可能会报价50～80元，商品要完成整个流通过程，最后才到达终端的零售店。眼镜店每卖一副眼镜，它的收益要分给厂家，各级代理商后，才能算自己的其它经营成本。所以说，直接把眼镜出厂价和它在市场的最终零售价拿来做成本核算对比，这并不能客观说明眼镜店的商品成本。或许有人提议砍断这条食物链，让厂家直接面对眼镜店。但是，代理商也是市场经济发展的一个产物，是社会分工的一种体现。现在盲目进行肢解，非但不利于经济社会的和谐发展，也会使行业操作环节减少，在一定程度上让整个操作流程更加不透明。
2、经营成本
眼镜业不是地产业，大可公布成本，以某市一家代表性眼镜店为例：
租金：8000/月，营业面积60平方米
设备折旧：验光机、磨边机、测光仪、焦度计、瞳距仪、投影仪、验光盘等初期投入共计20万元，这个投入是以基本满足为标准的。如果全部采用优良进口设备，一间眼镜店全套设备至少需要50万元以上。设备存在折旧率，一般按5年折旧，50万的投入每月折旧8400元，20万的投入每月折旧3400元。
商品成本：中低档商品约20%，名牌商品40%～50%，一般商品30%左右。由于国内眼镜店以销售普通眼镜为主，除了部分高消费人群可能会戴名牌眼镜，一般人配镜花费80~300元，所以眼镜商品平均约25%。
人员工资：一般从事眼镜行业的技术人员、销售人员收入都偏低，平均月薪800~1500元。像笔者所了解的几家大型连锁店，员工工资(包括管理人员)也只是1150/ 月左右，而且一般包住不包吃。以一家眼镜店雇佣4名员工来计算，需要工资5000/月(店长比普通员工高200~300元)。
经营费用：主要是水费、电费。眼镜店的电费比较高，以66元/平方米计算，60平方米的店面每月电费3960元(营业时间按14小时计算，包括冷气、设备用电、照明和广告照明等)。另外，水费和电费、其它设备维修费共计200元/月。
应交税费：地税、国税总计占销售收入的8%~15%，每月2000元左右。
装修折旧：一家专业眼镜店的装修成本至少需要10万元，豪华点的则需30万元以上。同样按5年折旧算，每月折旧5000元。
本店每月销售：29000~32000元，一副眼镜平均价格240元。月销售量约68副。
结论：总成本30360元/月的眼镜店，利润只有200~300元，这样的收益如何称之为暴利行业。各项成本花费已经一目了然，从一定程度上来说眼镜行业只是一个普通惨淡经营、勉强糊口的行业。很多刚开业的小眼镜店，更是举步维艰，基本前几年处于亏本状态。
单看一副眼镜架几百元的确是暴利,但是一家店一个月能卖出去多少副?买得少肯定是亏钱的。现如今经济萧条，很少有人是一人多镜，更别说只要眼镜不坏就不换的人。
3、眼镜行业与其他连锁零售行业的区别
眼镜行业作为一个半医半商的行业，与其他服装、鞋帽、饰品等连锁零售店最大的区别就在于专业性和技术性。所有的店员被招聘尽量后并不能只需要有销售经验就可以马上上岗，而必须进行专业的视光学培训、验光配镜培训、眼镜基本知识培训等专业培训课程后，通过考核才能上岗。如果是加工学员要学习的技能就更多了。一般新学员培训周期为2-3个月。这些人员培训、国家验光员定配工等级考核费用、仪器质检等都有越来越严格的规范标准，一家普通的眼镜店一年的质检费不少于1666元，规模大些的眼镜店质检费更高达上万元。
4、眼镜产品的消费市场与其他连锁零售行业的区别
眼镜产品的消费不像女装、箱包等其他连锁零售行业的消费需求那么旺盛。至少目前在中国市场还没有形成非常大的市场需求，有些人甚至根本就从来不佩戴眼镜，而佩戴眼镜的人，一年更换一副的已经是非常积极的消费者了，绝大多少消费者仍然一副眼镜可以佩戴3-4年也不更换。
近年来，太阳镜的情况会比较光学近视镜好些，但是国人对太阳镜的时尚装饰功能需求仍然有待培养。
所以，市场需求总量低，也是造成眼镜店经营必须要求一定程度的利润率的重要因素。
其实，从上面的分析我们不难看出，现在面临如此激烈的市场竞争，眼镜行业只是一个毛利高，纯利低的行业。
其实，眼镜产品的成本之所以那么高，就是在于各个环节的加价以及实体门店昂贵的经营成本。而如果避开这一大块费用，真正把价格降下来，既实惠了消费者，又保证了企业的利润，这样的事儿何乐而不为呢?
3. 春熙路国际金融中心有些什么品牌？
成都IFS是成都的国际金融中心，自2014年开业以来发展迅速，已经成为成都乃至西南地区的商业新潮流。
成都IFS一楼服装品牌:
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成都IFS五楼服装品牌:
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成都IFS六楼服装品牌:
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4. 广西南宁师范大学怎么样？
南宁师范大学原名广西师范学院，2018年更名成大学，学校现有四个校区，明秀，长岗，五合，武鸣。明秀校区和长岗校区是老校区，老校区一般都比较小，但是麻雀虽小五脏俱全，两个老校区都离市中心比较近，而且设施齐全，环境好，绿化好，食堂饭菜也不错。五合校区是15年完工使用的，现在也有十几个学院在那边，校园设施慢慢练建起来了，而且学校很大，有创客中心，约吧等休闲娱乐场所，尤其要吹爆的是五合的天空，七彩祥云曾出现过，而且天空超级美，有一种天空叫师院蓝，无需滤镜都美到炸，而且傍晚的太阳落山时有火烧云，超级美的，生活在五合的同学都知道。武鸣校区预计今年会使用，是一个全新的校区，校园面积会更大，但是因为是新校区所以距离中心比较远，不过也很方便啦。
学校更名为大学这也是学校教学质量上升的一个体现，现在学校共有9个专业今年开始实行一本招生，如果觉得分数可以可以考虑。建议关注学校的官微和上官网查询往年录取分数
