字节offrr审批通过

最近和不少学弟学妹聊天，发现一个矛盾现象：一边是对AI的无限向往，一边是“不知道从哪里下手”的迷茫。作为在字节一线和AI产品打交道的人，我想说：拥抱AI不是选修课，而是这个时代的必修技能。你可以立刻去做以下几件事，一定会有所提升：创建你的“AI角色卡片”学习时：——让它追问你的逻辑漏洞创作时：——专提反常识的观点复盘时：——自动把你的碎碎念整理成SOP玩转“豆包”的隐藏模式别只用默认对话。试试：“请用苏格拉底式提问法，帮我拆解这个产品问题”“假设你是张一鸣，会怎么评价这个校园社交产品？”“用‘第一性原理’重新思考我的求职规划” 会议记录：会后5分钟，AI自动生成：结构化纪要（自动标记TODO、...

什么水平

如题，在历经了长达多月的焦急等待，楼主也算是如愿以偿收到了梦中情司的意向了，秋招也终于是落下了帷幕，虽然手中的offer不够打牌，但已经满足了。华为时间线：9.3 笔试环节，惊险通过10.15 线下面试，前两轮技术面手撕都比较轻松，面试官态度也很好，最后一轮主管面，向主管表达了强烈的意愿，主管很和蔼，面试体验非常棒，1125定律后入池成功11.19 收到接口人的保温电话12.9 接到部门hr的保温电话，介绍了一下部门负责的工作12.23 收到华为的意向书，成为华孝子一枚~期间收到了之前实习过的公司的offer，害怕华子泡不出来就先签三方了，这下不得不毁约了，在此向前司道个歉，也感谢前司对我的认可和托举，祝业务蒸蒸日上~感谢从今年三月开始找暑期实习以来，所有朋友和家人的鼓励，我们宿舍的就业氛围相当好，大家会分享各种有用的信息以及面试中遇到刁钻的面试题，在有人收到offer的时候我们都会发自内心的高兴和祝福，在我去线下面的时候也借我穿过西服.....能在大学四年分入这么好的宿舍拥有这么这么好的舍友除了幸运我找不出其他的形容词。还要感谢我的父母，在我每一次面试前都给予鼓励，也在失败的时候安慰我，他们的托底是我前进的基石，以后有工资了要给父母买很多东西最感谢的是我的女朋友，我们从大一相识，一直坚持到大四，她是一个非常优秀也异常坚定的女生，也正是因为她的实力出众早再年初就定好了要去上海的一家外企。我为了也去上海，从暑期实习开始投了不少上海的岗位但无一例外的都被拒之门外，但这期间她从来没有嫌弃过我，反而一直鼓励我相信我，如果说父母的托底是我前进的基石，那女朋友的鼓励和信任则是我前进的动力和方向。在如今这个充满戾气和对立的社会，能找到一个一心一意彼此喜欢的人实在是很难得，我深知这种珍贵所以更会加倍珍惜也感谢自己吧，在经历了无数个失眠的夜晚和面试失败的打击下，最终还是迎来了最好的结果，记得在华为线下面的前几周我几乎回到了高三时期的作息，那真是一段充实美好的时光，好在最后的结果也没有辜负这份努力也想跟所有的牛友说：不要因为一时的失败而自怨自艾，妄自菲薄，只要坚持下去，总会有柳暗花明又一村的惊喜在等待着你，机会总是垂青于有准备的人，要相信否极泰来，相信自己。朋友，坚定地相信未来吧，相信不屈不挠的努力，相信战胜死亡的年轻，相信未来、热爱生命。

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...