写在前面：我是今年秋招卷算法的一员，经历了几段实习和秋招(等尘埃落定会分享一下)，最大的体验就是刷题重要，但不是最重要的，如果你有足够丰富的论文/竞赛/项目/实习，一般留给编程的时间不多，题目也相对简单，当然也有像微软这种有固定几轮coding的公司，不过也有一些能缓解这种“被人盯着写代码”的压力的面试小技巧。
写在前面：我是今年秋招卷算法的一员，经历了几段实习和秋招(等尘埃落定会分享一下)，最大的体验就是刷题重要，但不是最重要的，如果你有足够丰富的论文/竞赛/项目/实习，一般留给编程的时间不多，题目也相对简单，当然也有像微软这种有固定几轮coding的公司，不过也有一些能缓解这种“被人盯着写代码”的压力的面试小技巧。
本文设计实现了一个可导的自适应加权模块(Adaptive Weighting Regression, AWR)对网络预测的稠密特征进行信息聚合，是一个参数少、精确且低时延的手部姿态估计方案。论文验证了AWR对于多种稠密特征类型、不同输入空间的有效性，并在多个数据集上领先。
由于2020年2月要去美国开会，在2019年11月开始准备出国的相关事宜，包括校内报销流程和美签等。美签申请确实很有难度，分享资料也很多，在此仅仅分享我的个人经历和经验。
这是一篇迟到了半年的保研经历分享，从2018拖到了2019，看到朋友们都在发年终总结和感悟，也想着该写点什么记录一下这段经历后觉得平淡无波，而在当时确实纠结、彷徨过的时光。可以称之为干货的是三段保研实习&中科院自动化所（CASIA）夏令营的经历吧。
最近在做基于opencv的课设项目，参考了很多篇教程，retry了很多次。我的编译和配置过程大多数参考这篇文章。
之前选修课程时读过一篇前辈总结的选修课分享 ，在选课的迷茫阶段给了我很大的帮助，我也希望将我的学习心得写下来供学弟学妹们参考。我选修的课程没有前辈的多，有的课程或许授课的老师不同，或许课程要求有变动，我的这篇文章可以提供一定的参考，而且仅供参考~