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顶会系列(二):ICCV2013-2023论文总接收数据分析

CCV涵盖了广泛的计算机视觉研究领域,包括但不限于图像处理、目标检测与识别、图像分割、三维重建、人脸识别、行为分析、深度学习、计算摄影学、虚拟现实等。ICCV的论文经过严格的同行评审,只有通过评审的高质量和创新性论文才能被录用。ICCV由国际计算机视觉学会(International Association for Pattern Recognition,简称IAPR)和IEEE计算机学会(IEE

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#图像处理#人工智能
26秋招大模型技术岗位面试题+面经(三):百度

1. 面试开始时直接要求背诵,未询问项目经验2. 百度业务涉及大模型智能对话场景,包括意图识别、RAG、NL2SQL、信息抽取和tool call等环节3. 代码表现良好,未被要求手写代码4. 询问实习期间如何协调学校工作5. 面试聚焦在序列建模和多目标建模经验,包括模型迭代和特征优化6. 基础理论问题回答完整,但算法题表现不佳7. 一面讨论愉快,涉及encoder和知识图谱的开放性话题,流程快速

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#面试#职场和发展
源码解析(一):GraphRAG

type: Postcategory: 源码解析GraphRAG 通过从非结构化文本构建知识图谱并将其用于检索,增强了传统的 RAG 系统。与仅依赖向量相似度的标准 RAG 方法不同,GraphRAG 提取实体和关系,执行社区检测,并生成不同层级的报告。这种结构化方法为语言模型提供了更多上下文和关系信息,从而产生更全面、更准确的响应。

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#算法#面试
26秋招大模型技术岗位面试题+面经(九):小红书

1. 先围绕项目展开,穿插概念理解。2. 对项目有较多理解,请介绍一篇论文,时间为二十分钟。3. 八股文很多,还有一些视觉方面的问题。4. 你觉得最大的难点是什么?5. 询问实习相关信息。6. 我的项目使用大模型实现text2sql,xhs项目组也在开发此应用,我们围绕这方面讨论了许多细节。7. 面试主要讨论实习经验,较少涉及理论知识考察,重点在于实习经历和代码题。建议大家多练习代码题。8. 突然

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#面试#人工智能
顶会系列(七):NIPS2016-2022论文总接收数据分析

NIPS的全称曾为"Conference on Neural Information Processing Systems",后来更名为"Conference on Neural Information Processing Systems"。NIPS的目标是将机器学习、神经科学和人工智能领域的研究人员聚集在一起,促进跨学科的交流和合作。NIPS采用了双盲评审(double-blind revie

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#人工智能#计算机视觉#自然语言处理
医学图像公开数据集汇总

通过Github、竞赛网站和数据网站搜集到开源的医学图像数据集,供大家更方便地学习研究。根据成像模态分类,包含主流的医学图像分类、分割、检测任务的数据,数据集还在持续更新中......为了避免数据滥用,数据链接未放在此处,关注下面公众号后台备注数据名称,有需要的话还可以拉进相关志同道合的学习群大家一起交流学习!

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#数据挖掘#图像处理
顶会系列(六):IJCAI2017-2023论文总接收数据分析

IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)是国际人工智能联合会议的缩写,是人工智能领域的重要学术会议之一。IJCAI是一个跨学科的会议,涵盖了人工智能领域的各个方向和领域,包括机器学习、知识表示与推理、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能代理、数据挖掘等。2017-2023 IJCAI顶会论文接收趋势图。I

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#计算机视觉#人工智能
到底了