机器视觉资讯20240531

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视觉招聘小黑板

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行业资讯

ifm携手蒙牛泰安工厂技术交流：传感技术助力乳制品提质增效--机器视觉网 2024-05-31 14:26:20

2024-05-31 14:26:20 来源: 中国机器视觉网

蒙牛集团是中国领先的乳制品企业之一，在全国拥有多家生产基地。位于山东泰安的蒙牛工厂占地380亩，是集常温、低温、冰品于一体的综合性生产基地，日产能可达2550吨，致力于为消费者提供安全、优质的乳制品，包括牛奶、酸奶、奶粉等产品。蒙牛一直将产品质量视为生命线，秉承“消费者第一第一第一”以及“异想才能天开”的企业价值观，工厂采用先进的生产技术和严格的质量管理体系，不断优化生产流程，提升产品质量和生产效率，为行业树立了良好的榜样。

3月20日，ifm易福门携手蒙牛泰安工厂，成功举办了一场别开生面的线下技术交流培训，来自全国各地工厂的技术人员齐聚现场，与ifm产品技术专家共同探讨前沿传感器应用及系统解决方案，赋能各工厂之间的技术成果转换，共筑“数字+智

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映美精新发布IC Measure 4: 提升跨平台兼容性及相机集成--机器视觉网 2024-05-31 14:18:25

2024-05-31 14:18:25 来源: 中国机器视觉网

The Imaging Source很高兴地宣布 IC Measure 4 的发布并适用于Windows。更新后的软件为用户提供了一套增强功能，可简化操作、提高准确性并扩展兼容性。 您可以在下方找到新版本所提供的关键功能。

IC Measure 4: 更新后的软件专为工业相机的无缝集成及高端图像处理而设计

具备 IC Imaging Control 4 的集成软件环境: IC Measure 4 与 IC Imaging Control 4 结合设计，创建了统一的软件环境。 此次集成提高了跨平台兼容性，为 The Imaging Source 工业相机顺利集成至 IC Measure 中奠定了坚实的基础。 透过使用 IC Imaging Co

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梅卡曼德超高精度3D线激光轮廓测量仪Mech-Eye LNX发布，一站式部署精密测量应用--机器视觉网 2024-05-31 13:22:55

2024-05-31 13:22:55 来源: 中国机器视觉网

近期，梅卡曼德正式推出了Mech-Eye LNX系列3D线激光轮廓测量仪。Mech-Eye LNX系列采用了先进的光学设计及成像算法，X轴轮廓点数高达4096点*、采样速率最快可达15kHz*、Z轴重复精度达0.2µm**，能够快速精准地捕获物体表面细微特征，实现在线、高速、全覆盖高精度测量。搭配自研Mech-MSR 3D测量与检测软件，支持业务伙伴高效便捷地完成3D测量/检测应用部署。

Mech-Eye LNX系列产品型号齐全，已推出LNX-8000、LNX-7500两大系列，可满足不同场景对于视野、精度、速率的需求，助力3C、锂电、汽车、光伏等行业客户提升产品质量及生产效率。

Mech-Eye LNX产品优势

· 超高分辨率、超快扫描速

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视比特推出模组式3D在线测量系统，中大尺寸工件全尺寸高精度在线测量--机器视觉网 2024-05-31 13:11:10

2024-05-31 13:11:10 来源: 中国机器视觉网

随着自动化和智能制造行业生产要求的提升，测量需求也同步增长。传统测量方式依赖人工或简单自动化设备，难以满足高精度、高节拍需求，测量效率低下且结果准确性难以保障。同时，市场需求的快速变化使产品种类和规格日新月异，传统测量难以迅速适应，需花费大量时间和成本进行调整和校准，严重影响生产效率并增加企业运营成本。尤其在重工机械装备，汽车零件制造等行业均面临着大尺寸、多视角、多测点、多款式、高精度、高节拍的测量痛点与难点，传统测量方式的弊端尤其明显。

在此背景下，视比特基于数字孪生+原生的架构设计，提出一套采用多视角3D线扫+运动控制系统的模组式3D测量解决方案，充分利用3D线扫激光成像技术中高精度、高帧率、动态扫描的特性，结合运动模组提供的精准运动轨迹，

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PROPHESEE携手AMD，推出业界首款兼容 Kria™ KV260 视觉 AI入门套件的事件视觉解决方案--机器视觉网 2024-05-31 11:54:56

2024-05-31 11:54:56 来源: 中国机器视觉网

2024 年 5月30日Prophesee 宣布，其 Metavision® HD 事件视觉传感器和AI算法现已支持AMD Kria™ KV260视觉 AI 入门套件（AMD Kria™ KV260 Vision AI Starter Kit），两者的强强联合将加速高级边缘机器视觉应用的开发。同时，此次合作也标志着业界首款兼容 AMD 平台的事件视觉开发套件问世。该套件将为客户提供一个高效平台，助力客户快速评估智慧城市、机器视觉、安全摄像头、零售分析等领域的工业级解决方案，并将其投入生产。

KV260 视觉 AI 入门套件是 AMD Kria™ K26 系统模块（SOM）的开发平台，专为高级视觉应用开发而构建，无需开发者拥有复杂的硬件设计知识或

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赛视智能SAIGE VIMS在锂电行业的应用案例--机器视觉网 2024-05-31 14:12:52

2024-05-31 14:12:52 来源: 中国机器视觉网

在工业质检环节中，不良品本身的检测很重要，而更重要的是找到产生不良的原因。因此很多制造业厂商开始引入工艺设备监控系统，以此来检测生产设备是否出现了异常。

现有的工艺监控系统一般都比较简单。大多是在生产现场安装拍摄特定工艺的IP摄像机，并将拍摄视频录制保存。当工厂末端发现大量不良品之后，再由工作人员回溯检查所有生产视频。如果在视频里发现设备有异常，在对相应设备进行维修。

现有监控系统的局限性

现有的监控系统主要存在两个局限性。首先是拍摄的视频不是实时影像，而是发生问题之后，通过录制的影像再找出有问题的设备。因此，企业往往是在已经出现大量不良品后，才会对情况有所了解。对企业来说，生产出大量不良品本身就是损失，而且部分不良品有可能已经传达给了

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中原动力3D工业相机，洞悉立体空间铸就非凡视觉--机器视觉网 2024-05-31 14:03:18

2024-05-31 14:03:18 来源: 中国机器视觉网

导语

在智能制造的广阔舞台上，3D工业相机早已从概念走向实践，历经技术研发与市场验证，如今已成为驱动工业升级不可或缺的力量。中原动力智能机器人有限公司，作为这一领域的持续创新者，其自主研发的条纹结构光3D相机与激光振镜3D相机，经过精心打磨与实际应用的锤炼，已成功赋能众多行业的智能制造进程。

产品优势

自研3D相机“全家福”

传统2D视觉系统在面对复杂形状、材质变化、光照条件波动等环境时，往往难以提供准确可靠的检测结果，导致生产效率低下、不良品率上升、人工干预频繁等问题。

中原动力自主研发3D相机，基于以上行业痛点，具备以下独特亮点：

· 卓越性能

采用先进的光学设计与算法优化，确保高分辨率、高帧率、大视野范围的出色表现。

三维测

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半导体检测之成像质量--机器视觉网 2024-05-31 13:50:00

2024-05-31 13:50:00 来源: 中国机器视觉网

前言：“近年中国半导体行业迅猛发展，越来越多的国内装备商投入半导体检测和测量设备的开发和研究中。相机作为整个光学晶圆检测和量测的绝对关键部件，选择一个高灵敏度，高分辨率，超高速，高信噪比的相机就至关重要，针对如何获得最佳的科学成像质量，我们把相机的核心和常用指标给大家做一个简单的介绍。”光采集

相机收集光的能力是决定成像质量的最基础因素之一。相机能收集到的光子越多，成像质量就越好。光的收集效率主要由以下几个决定。

量子效率（QE)

结论：在所需波长范围，更高量子效率将显著提高科学图像的成像质量。高量子效率对绝大多数应用来说是至关重要的，我们能收集的光子越多，测量精度就越高，图像质量也就越好。

量子效率（QE）是衡量相机将入射光子转换为

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VNIR传感器在高光谱相机和光谱成像中的作用和重要性--机器视觉网 2024-05-31 13:40:56

VNIR传感器在高光谱相机和光谱成像中的作用和重要性

2024-05-31 13:40:56 来源: 中国机器视觉网

什么是 VNIR 高光谱成像？

可见光-近红外 (VNIR) 传感器可捕获电磁波谱的可见光 (400-700 nm) 和近红外 (700-1000 nm) 波长范围内的光。

VNIR 高光谱成像技术是指传感器在 VNIR 范围内的许多连续窄波段下捕获图像。图像中的每个像素都包含这些波长下的一系列反射率值，可提供有关场景内物体的化学组成、反射率和吸收特性的丰富信息。

输送机上的典型行扫描高光谱相机和照明装置可检测视觉上彼此相似的物体

VNIR 传感器的光谱数据有助于识别和表征在 VNIR 范围内表现出独特光谱特征的材料。不同的材料在 VNIR 光谱中以不同的方式反射和吸收光，帮助精准识

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用AI视觉软件检测导线的外观缺陷--机器视觉网 2024-05-31 13:34:46

2024-05-31 13:34:46 来源: 中国机器视觉网

随着科技的不断进步，人工智能（AI）技术在各个领域的应用日益广泛，其中之一就是在制造业中用于导线外观缺陷检测。

一、应用行业： 这项技术在电子制造、汽车制造、航空航天等行业都有着广泛的应用。导线作为电子产品的重要组成部分，在这些行业中发挥着至关重要的作用。

二、使用场景： 在生产线上，导线从制造到装配再到集成，都是这项技术的使用场景。例如，在电子产品制造中，导线首先被生产出来，然后被装配到电路板上，最后整个产品被集成到最终的产品中。

二、缺陷种类： AI视觉软件能够检测出各种导线外观缺陷，包括但不限于划痕、切割、凹陷、断裂、漏丝、绝缘损坏以及导线厚度不均匀等。这些缺陷可能会影响导线的电气性能和安全性。

三、检测要点： 在进行导线外观缺陷检

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液态镜头与先进成像系统：解锁智能机器人视觉感知的新纪元―新闻频道- 视觉系统设计 2024/5/31 11:32:31

眼球追踪技术展示，带你领略智能机器人的“视界”！

随着科技的飞速发展，智能机器人已经不再是科幻小说中的遥远概念，它们正逐步融入我们的日常生活，成为我们的得力助手。而在这背后，液态镜头和成像系统凭借着其独特的技术细节，为智能机器人提供了强大的视觉感知能力。

一、液态镜头的技术革新

液态镜头，这种新型镜头技术以其独特的液态材料为基础，打破了传统镜头的局限。在数毫秒的时间内，液态材料可以迅速改变其形状和折射率，从而实现焦距和光圈的快速调整。这种调整速度之快，使得液态镜头能够应对各种复杂的拍摄环境，为智能机器人提供实时、清晰的图像。

更值得一提的是，液态镜头无需机械元件进行操作，这有助于实现紧凑的系统设计。这意味着智能机器人可以搭载更小巧、更轻便的液态镜头，从而在各种环境中灵活移动和操作。此外，液态镜头甚至可以

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PROPHESEE 携手 AMD，推出业界首款兼容 Kria™ KV260 视觉 AI 入门套件的事件视觉解决方案 ―新闻频道- 视觉系统设计 2024/5/30 21:20:44

基于 Prophesee Metavision® 事件视觉传感器和 AI算法在性能、功耗及速度上的优势，开发人员现可打造支持 AMD 平台的全新一代边缘 AI 机器视觉应用。

2024 年 5 月 30 日，中国上海——领先的神经拟态视觉传感公司 Prophesee 宣布，其 Metavision® HD 事件视觉传感器和 AI 算法现已支持 AMD Kria™ KV260视觉 AI 入门套件（AMD Kria™ KV260 Vision AI Starter Kit），两者的强强联合将加速高级边缘机器视觉应用的开发。同时，此次合作也标志着业界首款兼容 AMD 平台的事件视觉开发套件问世。该套件将为客户提供一个高效平台，助力客户快速评估智慧城市、机器视觉、安全摄像头、零售分析等领域的工业级解决方案，并将其投入

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AI引爆边缘计算变革，塑造嵌入式产业新未来―新闻频道- 视觉系统设计 2024/5/30 21:14:00

——2024研华嵌入式产业合作伙伴会议成功举办

中国北京，2024年5月30日 - 2024年研华嵌入式产业合作伙伴会议在北京·中关村皇冠假日酒店成功举办，现场参会嘉宾逾300人。会议以“AI引爆边缘计算变革，塑造嵌入式产业新未来”为主题展开，来自英特尔、高通、瑞芯微、微软、Hailo等全球知名半导体和软件厂商均分享了AI带来的嵌入式技术变革与创新。同时，大会还邀请到机器视觉、医疗、智能驾驶等众多产业伙伴与研华一同分享最新AI应用案例和实践，共探AI时代嵌入式产业新商机。

AI 引爆边缘计算变革，驱动新兴市场蓬勃发展

当AI遇上边缘计算，一场变革正在悄然发生。这场变革不仅将推动传统产业的升级和转型，更将孕育出新的商业模式和市场机遇。研华（中国）嵌入式物联网平台事业群总经理许杰弘先生在大会开场演讲中谈到：随

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Basler全新推出CXP-12图像采集卡―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2024/5/30 22:18:00

随着半导体、高端消费电子等领域的飞速发展，相关行业应用对高精度、高速率的数据传输的要求愈发显著，大量高精度数据传输也对CPU的性能和负载能力也提出了更高的挑战。

以此为背景，Basler全新推出imaFlex CXP-12 Quad图像采集卡，相较于功能较为单一的图像采集卡，CXP-12图像采集卡同时集成了图像采集、图像处理以及信号处理三大功能，为相关应用实现高效率、实时性的数据传输提供了坚实的技术支撑和有力保障。

imaFlex CXP-12 Quad图像采集卡

全新 CXP-12图像采集卡优势

性能提升

Basler imaFlex CXP-12 Quad图像采集卡通过其四通道设计，支持高达50Gbps的数据传输速度，能够更快地传输大量数据，加速图像获取和处理速度, 提高效率。

imaFlex

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VC MIPI 摄像模组应用于 arculus AMR 导航机器人的精确导航―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/5/30 22:27:05

使用 VC MIPI® 摄像模组将移动机器人定位到毫米

挑战：导航机器人

来自永恒力旗下公司 arculus 的自主移动机器人 (AMR) 以其高度的灵活性和智能联网彻底改变了内部物流和制造流程。与其他机器人系统协作的先决条件是 AMR 在 +/- 5 毫米范围内的精确定位。

解决方案：摄像头读取地面上的标记

VC MIPI® 摄像模组读取地板上预先测量的标记，从而在狭窄的通道中实现高度精确的对齐，例如在行驶到运输架上或运输架下时。由于 MIPI CSI-2 标准，它们与机器人控制单元中使用的 NVIDIA 处理器平台会最佳兼容。

AMR arculee：自主移动机器人 arculus GmbH 永恒力旗下公司

Arculee 将自动驾驶汽车技术引入工厂车间，实现全新的生产流程。移动机器人有各种尺寸

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halcon程序演示MEF框架-MEF-少有人走的路 2024-05-31 19:35:43

勇哥注：

1。 应用MEF后，主窗体程序只使用Interface，不使用Service，很好的解耦。

2。 halcon的功能被分为两部分，一是IHalconWin，它处理halcon窗体的功能，例如setDraw

二是IHalconFun，它处理halcon算子部分

3。 halcon窗体控件和HObject两个对象，各封装了对应的扩展方法（放在Halcon19.Services.Extends），

使用了链式编程方式。

form的代码：

using halcon19.Interface; using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Compon

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. net core会成为主流吗？-.net core-少有人走的路 2024-05-31 08:19:47

.Net在产业互联网还是有机会的。

国内之前在互联网时代，Java发展比较好，但现在互联网已经开始走下坡路了，现在迎来了产业互联网时代，.Net与Java都有新的机会。

为什么说在产业互联网，.Net有机会呢，那是因为传统行业产品，更注重产品的功能、使用用户量小、不存在互联网高并发 和大数据等一些特点，之前很多公司会选择Java就是因为Java在高并发、分布式等一些互联网特点的解决方案生态比较完善，但是在产业互联网对这方面需求比较小，更注重功能的开发、项目的交付。

.Net在开发效率还是有很大的优势的，产业互联网时代，也会崛起很多新的企业，这些企业毫无历史包袱，自然有很大部分会选择.Net作为项目开发的平台。

另外C#在工控领域，市场份额还是遥遥领先的，所以为了保持项目开发语言的一致性，还是很多企业会优

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2023 ASP.NET Core 开发者指南 -asp.net core-少有人走的路 2024-05-31 08:10:44

该指南的目的是为了给读者心有个大概的轮廓。如果你对接下来要学习的内容感到困惑，这张路线图将指导你，而不是鼓励你选择时髦的东西。你应该逐渐理解为什么一种工具比另一种工具更适合某些场景，并且记住时髦和新颖的东西并不总是意味着最适合这个工作。

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微软MEF框架的介绍和基本应用代码-MEF-少有人走的路 2024-05-30 21:31:07

勇哥注：

MEF无论是在.net framework还是在.net core中都是可以使用的。

.net framework下的包叫 System.ComponentModel.Composition

.net core下的包叫System.Composition

微软的MEF全称是Managed Extensibility Framework，也被称为托管可扩展框架。 它是微软.NET框架下为提高应用和组件复用程度而推出的一种技术。 MEF是一个用于创建可扩展的轻型应用程序的库，它提供了一系列特性， 包括依赖注入（DI）以及Duck Typing等

这东西的应用包括：

插件化应用程序： MEF允许应用程序在运行时动态地加载和卸载插件，从而实现功能的扩展和定制。 插件开发人员可以独立开发、测试和

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Focal Frequency Loss for Image Reconstruction and Synthesis： 2024-05-31 15:02

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Multispectral Photometric Stereo for Spatially-Varying Spectral Reflectances: A well posed problem?： 2024-05-31 15:10

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《目标检测大杂烩》-第17章-浅析YOLOv10的端到端设计 2024-05-31 11:15

一、序言

YOLOv9的热度尚未褪去，其泛化性似乎也还没有得到广泛的验证，但YOLOv10却似乎迫不及待般的被推了出来。由此可见，都2024年了，领域内依旧有人热衷于迭代YOLO系列的版本号，对YOLO来说，这确实是一件好事，但凡事有利也有弊，如此频繁更新版本号，无疑也是在折损YOLO的名气，可这个东西，似乎也不是个值得被在意的问题，毕竟，一个“神”倒下了，再造一个就是了。

一直以来，YOLO都是“面向实时通用目标检测任务”的标杆之作，集成了该领域大多数被较为广泛证实（或他人证实、或YOLO团队自己证实）有效的工作。当然，除了YOLO系列，其他的框架显然也可以经过一番处理后被用在实时检测任务中，而非YOLO不可，只不过，或许是经过了大家的普遍实践后，发现还是YOLO最好用吧。

在进入正文前，不妨也来复盘一

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保存与加载PyTorch训练的模型和超参数--基于kaggle树叶分类 2024-05-31 15:38

如今，在深度学习训练` 炼丹 `所需要的时间以数小时起步的现状下，如果不保存训练好的最佳权重参数，或者一旦突然中断训练，会耗费很多时间成本。本篇将介绍如何使用pytorch保存你已训练得到的最佳参数，并且在下次继续训练时能以此参数为起点。

模型参数的保存

​ 在pytorch中，我们可以使用使用 torch.save(checkpoint, model_path) 来保存 checkpoint 字典，其中checkpoint字典中存有你所想保存的参数，如模型权重参数 model.state_dict() ，优化器状态 optimizer.state_dict() ，最佳准确度 best_acc 以及上一次训练中断时的 epoch 。

model_path = './pre_res_model.ckpt'

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Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed： 2024-05-31 01:05

TL; DR：本文发现了现有生图模型的生图结果都是中等亮度和色彩，整体画面偏灰，并指出这是由于 noise schedule 无法在最后时间步处达到零信噪比，从而训练/推理时数据分布不一致导致的。本文提出了 Zero Terminal SNR、Train with V Prediction、Sample From the Last Step、Rescale CFG 一系列改进来解决这一问题，方法简单直接却有效。

发现问题

许多现有生图模型（尤其是 Stable Diffusion）的 noise schedule 都存在一个问题，就是当加噪强度达到最大时，信噪比仍旧没有达到零。这使得训练/推理时模型的输入不一致，从而导致生图结果中色彩的动态范围很低，都是中等亮度和色彩，整体画面偏灰，无法生成纯黑纯白的图片。

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科大讯飞春招计算机视觉算法面经 2024-05-31 01:22

4.11 一面 1.5小时

1. 小目标检测的方法

(1)特征增强

(2)引入上下文信息

(3)锚点框设计

(4)数据集差异性处理

(5)ROI Pooling层设计

2. Transformer的Q K V是指什么，优缺点、改进，为什么需要更多的训练数据

Q、K、V分别表示查询(Query)、键(Key)和值(Value)，是侧重不同语义特征的权重矩阵，是自注意力机制的核心组成部分。

优点：

(1)并行计算：Q、K、V的计算可以高度并行化，使得Transformer模型具有较高的计算效率。

(2)捕捉长距离依赖：自注意力机制能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。

(3)适用于不定长序列：Transformer模型不受输入序列长度的限制，可以处理不定长的序列输入。

缺点：

(1)

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AMD北京 计算机视觉算法面试经验贴 2024-05-31 12:43

目前楼主上海某土木神校研一。计算机专业硕士在读。

因为是硕士期间第一次的正式面试。所以留了一个经验贴，也不知道后面有没有机会面试算法了（悲）。

面试总体感受：面试官没用故意为难，但是对招的实习生还是拷打的很细致。

第一部分 自我介绍+提问简历：

自我介绍，这部分大概10-15分钟，这过程中会根据你的经历对你提问。

涉及到Project/Paper的部分，会问你做了什么改动，有什么提升。

会问你其他人怎么做的，以及你有没有什么新的想法or尝试。

面试官希望你focus他的问题，尽量围着他的想法回答。

面试官也会在这部分介绍他们组里面正在做的一些事情，有没有什么兴趣or想法

第二部分 代码考察：

找一个自己本地的IDE，这部分楼主被暴击了。

楼主之前一直以为考牛客/力扣的easy-middle

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[分享][每日更新][2024.05.30][CV_arxiv_papers] 2024-05-31 11:09

2024-05-30

Don't drop your samples! Coherence-aware training benefits Conditional diffusion

不要丢掉你的样本！相干性感知训练的好处条件扩散

Nicolas Dufour, Victor Besnier, Vicky Kalogeiton, David Picard

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金山办公计算机视觉算法春招面经 2024-05-31 01:17

一面

主要分成python基础、C++基础、机器学习、深度学习四个部分进行提问。

1. 传统算子了解吗？

我了解不多，面试官没有继续针对提问

2. Python列表的extend和+有什么不同

extend方法是用来将一个列表的所有元素添加到另一个列表的末尾。

使用extend方法时，第一个列表（调用extend的列表）会被修改，因为它的末尾会添加第二个列表的所有元素。

extend方法不会创建一个新的列表，而是在原有列表的基础上进行扩展

使用+运算符连接列表时，会创建一个新的列表，其中包含两个原始列表的所有元素。

使用+运算符不会修改原始列表，原始列表会保持不变。

+运算符可以用于连接任意数量的列表，不仅仅是两个。

3. Python的深浅拷贝

浅拷贝只复制对象的第一层，而深拷贝会复制

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AK系列视觉应用 | 算力不够？视觉算力降本增效新方案 2024-05-31 10:06

【应用案例】“1+1+1”弹匣式智能控制器AK系列 在金刚石切割片检测业务中的实现与应用

金刚石加工工具（切割片）行业是一个非常传统的行业，这个行业最为重要的特点就是工艺流程长，包括了制坯、冲孔、印刷等9个流程。在各个环节，它对于检测的缺陷类型和应用条件差异都很大，比如在烧结的环节，需要特别关注裂纹，因为该缺陷除了影响产品的外观外，同时会带来安全生产问题。鉴于此，往往需要耗费大量的人工进行质量检测，成本极高，而且容易出现误差。

针对该行业工艺流程长、检测需求多、精度高等特点，以及由于切割盘金属拉丝背景的干扰，用标准算法不能完全满足部分工序下的检测需求（比如印刷环节印刷检测，烧结环节的裂纹检测），因此我们为它提供了软硬一体整体解决方案。

阿普奇解决方案

阿普奇选用E-Smart IPC旗舰代表产品——“1

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YOLOv10: Advanced Real-Time End-to-End Object Detection： 2024-05-30T23:32:10.000Z

Real-time object detection has found modern applications in everything from autonomous vehicles and surveillance systems to augmented reality and robotics. The essence of real-time object detection lies in accurately identifying and classifying multiple objects within an image or a video frame in a fraction of a second.

Over the years, numerous algorithms

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