你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...

想找个中小厂寒假实习，规模20～9999人公司，bos上沟通160+（大部分未读，小部分已读不回），投出7份简历，一个面试也没有，各位佬能帮我看看简历吗？😭😭

哈哈😂5块钱欸

题干解析 剥离题设背景即：给出一个图的邻接矩阵，求这个图有多少个联通分量 算法思路 本题是有关并查集的典型应用。同时我们注意到，我们在构建图时，任意增添一条从一个联通分量去往另一个联通分量的边都会导致两个联通分量合并为一个，因此总联通分量减少一个，初始无边的图联通分量为点的个数。同时并查集数据结构又十分便于我们进行是否在同一个联通分量的判断。 实现代码 class L547 { class UnionFind { vector<int> parent; public: explicit UnionFind(const int n) : parent(n) { for (int i ...