快手测评

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...

最近腾讯开奖，非常有诚意，38k*15+8w签+10w股/2（吓哭了）上os查了下，🐧后端岗位没发现更高的，可以确定是直接给到了天花板的ssp+。不得不说鹅是真舍得给啊，后面也是纠结了好几天，向很多人打听了情况和询问意见之后，再结合个人情况，最后还是决定忍痛拒掉了选择了薪资对折去换一个轻松和稳定我的秋招应该是结束了，互联网其他家的战况大概是：字节：ssp美团：ssp小红书：sp拼多多：白菜快手：大概率泡死了在前面拿offer的时候有多开心，到后面一个个拒掉的时候就有多心痛。我经常跟朋友调侃说，自己面试中表现的特质很吸引大厂，但真把我招进去，他们多半是要后悔的我也明白自己聪明度尚可，但并非卷王体质，甚至有些懒散（实习的时候经常摸鱼被同事说hhh），再加上易焦虑，所以经常怀疑自己是否真的适合互联网当然每个人不一样，我也见到过很多高精力人群，热爱技术，校招去了国央企之后受不了跳到互联网反而如鱼得水的。选择工作本质上也是选择今后的人生，希望自己在未来不会后悔现在的决定也祝愿大家得到自己满意的工作

整整十多页的邮件，各种笔试、面试通知 ，感谢信，简历挂，招聘广告，还有当时让我喜出望外的两个offer，尽管秋招已经结束了，每天还是会忍不住去刷新一下邮箱，感觉已经养成了肌肉记忆，那段茶饭不思地盯着邮箱看一整天的焦虑的日子大抵是再也忘不掉了😢

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）