华为数据科学&AI算法岗位

边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在着边缘，这是灰度值不连续的结果。这种不连续通常可以利用求导的方法检测到，一般常用一阶、二阶和一二阶混合导数来检测边缘。边缘检测的数学原理需要一些基础数学知识。OpenCV内置边缘检测算法Sobel算子Sobel算子的原理可参照此篇文章：关于Sobel核的一般数学推导Scharr算子Scharr算子卷积核为： Scharr算法在OpenCV中有Sobel接口（将ksize=1）和Scharr接口两种调用方式，为语义清晰，推荐后一种方式。Laplacian算子Laplacian边缘检测算法是二阶算法，表达式为 这里需要注意...

在大厂做算法工程师，工作远不止调模型那么简单。数据、工程、业务都得兼顾，分享我典型的一天。早上9点半到工位，先规划今天要做的几件核心事。目标清晰能让一天更高效。10点左右查看昨晚跑的模型结果。实时监控训练过程很重要，能及时发现问题，避免几天后发现方向跑偏，浪费算力和时间。10点半到12点，处理数据相关的工作，比如优化清洗脚本，好的数据是模型效果的基石。12点到1点半午饭后休息。下午2点-4点通常有会议，和产品、开发对齐需求，或是和团队讨论技术方案。开会对齐是推动项目落地的关键环节。4点到5点半，处理模型开发或评估数据标注质量。这个时间段精力相对集中，适合做些需要深度思考的工作。5点半到7点，用来读最新的算法论文或技术文章。将前沿方法结合到实际业务中，是算法工作最有价值的部分之一。7点到8点晚饭后休息一会儿，8点回到工位。晚上适合做一些优化脚本、调试参数的工作，并在下班前启动新一轮模型训练，让机器在夜间跑起来。10点半到家后，会再浏览一些行业公众号，如机器之心等，保持信息更新。12点休息。这就是算法工程师平凡的一天，既需要扎实的技术执行，也需要持续的学习思考。看起来按部就班，但每个环节都在推动项目前进。我拥有7年大厂算法经验，担任过校招社招面试官。如果你对这个职业的日常或发展有疑问，或需要指导欢迎联系我。工作日常 职业分享

求xdm帮忙分析阿里健康这边leader看起来生活幸福美满 面试过程也很友善礼貌 推测团队氛围貌似不错 薪资的结构挑不出毛病 主要担心健康赛道和工作强度1095感觉有点高------------------------------------鹅这把主要担心业务很边缘 好像也不是很wlb 面试都安排在8点过 推测至少9点下班。 风控感觉可能比较边缘 担心团队氛围没阿里这边好还请大家发表下自己的见解||评论区 or 私信可以互相交换信息

我们系今年分三批：① 考研党：实验基本没动，开题报告刚交初稿，导师还在“放养”；② 工作党：寒假实习回来就泡实验室，数据跑完，正跟英文摘要死磕；③ 保研党：最舒服的，大论文框架搭好，只差排版。