基于2D图像的人脸三维模型重建
研宄如何从某个信息推断出形状的方法被称为X恢复形状法（Shape from X,SFX）.根据依赖X的不同，可以被细分为明暗恢复形状法（Shape from Shading），纹理恢复形状法（Shape from Texture），运动恢复形状法（Shape from Motion），焦点恢复形状法（Shape from Focus），立体恢复形状法（Shape fromStereo），剪影恢复形状法（Shape from Silhouette），轮廓恢复形状法（Shape fromContour）等等。
【FPGA教程案例91】机器视觉2——通过FPGA实现基于肤色模型的人脸检测,使用MATLAB辅助测试
一个完整的人脸自动识别系统包括人脸检测定位和人脸识别两个主要的技术环节，其中人脸的检测定位是人脸识别的前提和关键。近年来由于在安全控制、视觉检测、身份验证和新一代人机界面等领域的应用，人脸检测得到了广泛的研究，并提出了很多解决方案。大体可分为3类：基于知识规则的方法、基于可视特征的方法和基于模板的方法。基于知识规则的方法是使用源于研究者关于人脸的先验知识规则对人脸检测。基于可视特征方法是利用人脸的分布、颜色、纹理等可见特征来作为人脸的检测特征。
牛客网面试——数学类型
答案：我的思路如下：首先这应该是多轮问题。（1）初筛：36辆车分6组，每组6辆。这样，比下来，共需要6次。（2）再筛：在初筛中，最坏情况下，有一组的前三名就是36辆车的前三名。因此，每个组都需要保留前三名（后三名就可以踢出去了。）第一名的6辆车放在一起，跑一遍。取前三名。这样，第四五六组都可以被排除了。这样共需要比赛1次。可以筛选出第一组的1-3名，第二组的1-2名，第三组的1名。（3）总决赛：把再筛得到的6辆车放在一起，比一次，即可取出前三名。因此，共需6+1+1=8次。
牛客网面试——数学类型2
第一步，用10斤的先倒入3斤的，将3斤的装满，将3斤的倒入7斤的，再将10斤的缸子中的7斤倒入3斤的装满，将3斤的再倒入7斤的，最后再将10中剩下的4斤倒入3斤的缸子，此时，三个缸子的状态为，10斤中有1斤，7斤的缸子中有6斤，3斤的缸子中有3斤。第五步，用10斤的缸子将3斤的缸子装满，10斤的缸子中正好剩余5（8-3）斤，将3斤缸子里的倒入7斤缸子里，也正好5斤。第三步，将7斤的缸子里的酒全部倒入10斤的缸子，状态：10斤的有8斤，7斤的有0斤，3斤的有2斤。第四步，将3斤的倒入7斤的。
牛客网面试——大数据方面/计算机基础/概率题
• 有两个随机数产生器，R1以0.7的概率产生1，以0.3的概率产生0，而R2以0.3的概率产生1，0.7的概率产生0.问如何组合这两种产生器，使新得到的随机数产生器以0.5的概率产生1，0.5的概率产生0。• 给定一个分类器p，它有0.5的概率输出1，0.5的概率输出0。• 有100W个集合，每个集合中的word是同义词，同义词具有传递性， 比如集合1中有word a, 集合2中也有word a, 则集合1，2中所有词都是同义词，对这100W个集合进行归并，同义词都在一个集合当中。
Pinia相关知识点
Pinia 是 Vue 的存储库，它支持vue2和vue3。因此在写项目中，我们可以使用pinia代替vuex,就我个人而言，我觉得pinia使用起来方便的多。与 Vuex 相比，Pinia 提供了一个更简单的 API，具有更少的规范，提供了 Composition-API 风格的 API，最重要的是，在与 TypeScript 一起使用时具有可靠的类型推断支持。
牛客网面试——HR常问问题
• 场景分析题，有一个任务给你，要求一个月完成，但是以目前的能力一个月完成不了，现在你知道有一个同事擅长这部分工作，但是他有自己的活，帮助你就可能耽误他的进度，问你咋办。• 问你的职业规划，遇到挑战怎么处理，有没有之前和同事发生过较大分歧。• 实习期间项目，在组内担任的角色，是否熟悉其他组员的工作。• 说说研究生阶段最有成就的事，遇到问题具体怎么解决的。• 讲一下你觉得你突出的地方，有亮点的地方。• 你觉得最有挑战的项目是什么。• 你认为你的优（缺）点是什么。
牛客网面试——常见编程题
x,y,l,r=2,y>=2$，如$3\ 5\ 10\ 22$，在$[10,22]$区间内，$x=3,y=5$的条件下，区间内[14]是神奇数，所以最长的区间是$[15,22]$长度为$8$，如$2，3，1，10$，在$[1,10]$区间内，$x=2，y=3$的条件下，$2，3，4，5，7，9$都是神奇数，所以最长的区间只有长度$1$。请问输出a的结果是什么？• 给我一个数组［1，2，5，10，20，50，100］，可以从里面取若干个数，要求得出和为100的不同取法有多少？
基于强化学习PPO(Proximal Policy Optimization)算法的无人机姿态控制系统
从该仿真结果可知，在500次训练之后可以搜索到预设的目标位置，保证了在整个训练过程中，PPO算法始终保持着一个较高的稳定的reward值，从而完成PPO训练目标。通过PPO训练后的PID，其Roll和Pitch抗干扰能力较强，当存在较大干扰时，PID输出的Roll和Pitch抖动较小。而传统的PID抖动较大。通过PPO训练之后的结果去修正参数Kp，Ki和Kd。使得无人机控制达到最优。其动力学模型采用矩阵方程。Roll，Pitch的仿真对比结果如下。
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