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  • 3、比如在以前工作当中,遇到双十一搞活动,我们项目经理想在一个购物软件上增加一个秒杀功能,因为这个功能比较难做,我这边先跟领导去了解需求,我们为什么要做这个功能,要实现什么样目标,数据量是多少,...

    1.梳理工作内容,排查问题点
    2.搜集资料,找解决办法
    3.自己解决不了,找同事帮助

    案例:1、接到任务之后,我会先梳理工作内容,排查问题点,然后搜集资料,找解决办法,
    2、如果是在我的能力之外,我会寻求同事和领导的帮助。
    3、比如在以前的工作当中,遇到双十一搞活动,我们项目经理想在一个购物软件上增加一个秒杀功能,因为这个功能比较难做,我这边先跟领导去了解需求,我们为什么要做这个功能,要实现什么样的目标,数据量是多少,了解完需求之后我这边又去 网络上查找了类似功能的实现方式,后来我这边就与我们的开发团队的成员一起讨论和探讨,进行了这个功能的开发,并进行测试,同时也与领导进行了反馈。另外因为这个工作比较重要,我调整了我的工作时间规划,把这件事归为紧急重要的事情,放在其他工作之前。最终按时保量的完成了这个任务。

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  • leader看你表现不错,有心栽培你,交给你一重要的架构任务,但是你已经朝九晚九了,现在该怎么办呢? 常见解决方式 如果加班完不成,那就加更多的班直到完成,绝不能辜负leader的信任 兄弟我怕你有命做,没命拿...

    你是一名普通的前端开发,马不停蹄的写着业务代码,勤勤恳恳的工作着。leader看你表现不错,有心栽培你,交给你一项重要的架构任务,但是你已经朝九晚九了,现在该怎么办呢?

    常见解决方式

    如果加班完不成,那就加更多的班直到完成,绝不能辜负leader的信任

    • 兄弟我怕你有命做,没命拿成绩啊
    • 加班只可以用于解决紧急任务,但加班不是银弹!如果我们为了这个架构任务把未来一个月的下班时间从9点变为12点,那就一定会因为加其他的任务从12点变成凌晨2点!一旦遇到线上bug或加急改动,完全没时间休息了。对身体的伤害就不说了,两边的任务质量都会下降,也没有思考、规划、审查的时间,很容易出问题,给领导一个虽然吃苦耐劳但是干活质量差的印象,或者不会协调资源只管做不管完成的不靠谱印象

    排优先级,业务和架构任务的紧急和重要程度,依次执行

    • 不重视leader任务的人通常没有好下场
    • 一般来讲,业务是紧急不一定重要的,但架构任务是重要不紧急的,所以先做业务再做架构!过了几天leader问你咋样了,你说业务这周做完,下周做架构任务。把leader气的呦,我有心栽培你,你却敷衍我!转身任务就交给别人了,下辈子再栽培你吧。

    不行了真的不能再加活了,领导你找别人做吧

    • 拒绝leader的栽培错失机会,还给人一种难堪重任害怕挑战的印象
    • 虽然说错失机会,但至少身体健康保住了,这大概就是塞翁失马焉知非福吧。

    先接下来拉别人一起做,或者和领导商量拉人一起做

    • 有偷懒和害怕挑战的嫌疑,而且成绩会被稀释,但确实是难得的可行之道
    • 注意掌握架构任务的规划和任务分配权,掌握了这些就掌握了话语权,别人只是打工仔,但是谁也不甘心做你的打工仔!

    业务和架构一起做,合理分配时间同步开发,都慢一点完成

    • 两边都会觉得你做事情不专心,觉得做得不够好、进度慢是因为另外的任务,都会更严格的对待你!
    • 至少不要告诉业务方你在同时开发,否则小命难保!

    更好的解决方式

    1. 复杂度和费时程度拆分手上所有的业务和架构任务
      • 复杂度高:第三方联调、需求不稳定、技术实现复杂、对接人员过多、技术太小众或超前
    2. 自己协调或向上协调开发资源
    3. 将复杂度低且费时的任务(易交接、可控、没啥成绩)全部交出去,看情况把复杂度低不费时的交出去。将任务分配大致情况同步给leader
    4. 在关键时间点之前check关键进度,保证进度可控
    5. 留出自己的时间做复杂度高的关键任务点
    6. 三方都满意!体现了你勇于担当、敢于挑战、协同能力高、办事靠谱、工作能力强的好印象。等着升职加薪吧啊哈哈哈

    诶诶诶,说你呢,快醒醒,擦擦口水,天亮了快起来写代码!
    我看了看桌上稀疏的几根黑发,那是我逝去的青春…

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  • 无聊是第一生产力,尤其是在吃饱了撑的的情况下;而懒又是另一个促进科技发展的重要因素。众所周知,追星会使人...先告诉你们结论——如果把这个任务交给一个学人工智能大学生,完成起来并不会很难。主要是因为...

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    无聊是第一生产力,尤其是在吃饱了撑的的情况下;而又是另一个促进科技发展的重要因素。众所周知,追星会使人勤奋,尤其体现在做单人剪辑视频这一点上:

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    单人CUT视频有两大用处:提供给二次创作党做素材,以及供某些只想看一个人的观众观看,当红明星的“求CUT”是一个很高的需求。

    为什么不想想怎么把这件事用机器自动实现呢?先告诉你们结论——如果把这个任务交给一个学人工智能的大学生,完成起来并不会很难。

    主要是因为制作单人CUT的门槛很简单:

    • 纵观全视频
    • 找到每一个目标艺人的出场镜头
    • 使用剪辑软件剔除多余的内容

    而单人CUT又有很多细节视情况而定,比如说是否保留完整的对话上下文,不“断章取义”;是否只剪脸不剪只有声音的部分……这个工作的主要时间都花在看视频跟找子片段的起始点上,可以说技术含量并不高,只是一个搬砖的苦差事。

    用一种简单粗暴的思路就行了:通过人脸识别的方法学习艺人的外貌(为了简单起见,只看脸),针对目标视频的进行识别,然后根据一定的规则确定剪辑的子片段,最后使用视频处理工具(如ffmpeg)生成成品单人CUT视频。

    下面是具体的尝试过程:

    一、适用于菜鸟的人脸识别方法

    人工智能+人脸识别=一大批赫赫有名的技术、公司、专家、论文,堪称炙手可热的C位,这里我就不多说了。

    一个人应当尽量避免班门弄斧,比如随便抄一个CNN/KNN/GAN的模型,用爬虫爬来的数据集跑半天,最后不管效果如何总归水了篇博客。事实上我用的是这个东西:

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    它有两个用处:

    • 找到图片中的人脸,用一个小矩形圈出来(只是识别是不是人脸,是谁的不做判断)。速度很快,精准度比OpenCV强不少,不会把某些奇奇怪怪的树杈、广告牌什么的识别为人脸(我是怎么知道的?无聊的时候试出来的)
    • 判断人脸的相似性,它的判断是基于阈值的,就是说严格要求只能有百分之多少的数据不同,才认为是同一张脸。这种方法虽然太了,但是速度非常之快。也就是说,我可以用几千个同一人的脸跟样本对比,然后设一个很低的阈值,只要有几个通过,就认为是同一张脸

    它依赖于一个库叫dlib,看了一下,貌似很牛逼:

    bad5b2ed5a9b83d4fba634214a2adb6a.png

    然而,装这个库是非常麻烦的,识别人脸可以显卡加速,但是必须自己编译:

    首先要装cmake:

    06283c9a0867e5cb2f89568584e68129.png

    然后装cuda:

    a1030c6208b4fcf76889cd2ceb676c4a.png

    下面开始编译:

    b8509d664b391c870a11e5c54d5dc633.png

    9d6f7ad8b1fe57c11a71e9feec0e69db.png

    9e15e7fd94fdb15f875ff61c9e8c123b.png

    d6da7650fe91083f5985fe42814daefb.png

    搞完之后,我们就可以开始,首先截了几千个超超越越的大头贴:

    a4ec543e7e345ea88418344ca7583087.png

    这1700个图的面部信息都会保存到一个表里,留着供比对使用。先来一个测试:

    4417bb7686ad123b344c8ebcd7e48aca.png
    二、对视频进行正确处理的姿势
    1. 每隔25帧取一帧,每取14张720P(单张图片的识别速度跟分辨率有关,每次可以一块识别的图片数量跟显存有关,这个数值是供6G显存用的)的截图,就进行一次批量识别。
    2. 每一次识别是将此帧中的每一个面孔都与样本集中1700组数据进行比对,设置识别阈值为0.4(严格程度堪称六亲不认),如果通过的数量超过5个(0,10,1这些我也都试过,这个值越小,CUT得到的子视频越多),就标记这一帧有用,并截一张图保存下来。
    3. 如果两帧间隔超过10秒(我随便定的,越小则CUT的次数越多),就记录一次子CUT,确定开始时间和截止时间。
    4. 用ffmpeg把子CUT导出,截图也放到同一个文件夹里

    无聊之时,还可以加一个进度条:

    69c1d22c19dd9177fb6b06cec02413c8.png

    这种方式是很落后的:

    3cae03add20d807be2c257d9e8ba5862.png

    ffmpeg截取视频应当使用这条命令:

    ffmpeg -ss {} -to {} -i {} -codec copy -avoid_negative_ts 1 {}
    #参数依次为:开始时间、持续时间、输入视频文件名、输出视频文件名

    不需要重新编码,CPU再也不会满载了:

    363190c6ba6990f2616cfa946224072a.png

    尤其是avoid_negative_ts,否则截出来的视频会出现奇怪的表现

    cefa984c300cdc084a07071fcf7d3505.png
    三、论如何使用人工弥补人工智能的愚蠢

    如果降低了识别阈值,那么就会出现认错人的情况,但是认错也比漏认强,前者是可以通过人工来弥补的:

    907ec801059646f93afb184c115551a3.png

    比如说这个视频中好几个别的火箭少女都被认成了超越,但是多余的可以ctrl+d直接删掉

    09f7c92d5d32fef686ebb93718442143.png

    这样就OK了。怎么样,学会了吗?这是某个成品链接

    8b75c87f8685f6f0797c7e5655899e4b.png

    附上github链接;

    LiuChangFreeman/smart_personal_cutgithub.com
    868d6f29314dbbf674fd465a5818dbc4.png
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  • 题目描述 日志系统是分布式系统的重要组成部分,...小明作为刚刚入职实习生,leader交给了它一个任务:统计给定时间段产生日志数量(时间用类似unix时间戳方法表示)。可这个对他来说太难了,能帮帮他吗? ...

    题目描述
    日志系统是分布式系统的重要组成部分,决定着系统的成败。工业界一种比较常见的的日志处解决方案是通过消息队列将系统产生的日志信息异步的存储起来,再通过日志分析服务进行相应的日志分析,常用的消息队列如kafka,rabbitMQ等。

    小明作为刚刚入职的实习生,leader交给了它一个任务:统计给定时间段产生的日志数量(时间用类似unix时间戳的方法表示)。可这个对他来说太难了,你能帮帮他吗?

    输入
    第一行输入两个整数n,m (0 < n < 1e5, 0 < m < 1e6),n表示要统计[0,n)时间内的日志数量,m表示小明统计的次数。

       第二行输入n个整数,第i(0 <= i < n, 0 <= Ai <= 10)个数代表系统在 i 这个时间戳产生的日志数量。
    
       接下来m行,每行输入两个整数t1,t2 (0 <= t1,t2 < n),表示小明同学要统计的区间。
    

    输出
    对于每个区间[t1,t2],输出在这一时间段产生的日志数量。

    样例输入5 3
    1 2 0 4 7
    0 1
    2 4
    1 3
    样例输出3
    11
    6
    提示请注意问题规模:时间段数量n达十万个,而询问次数达一百万次。如果你采用低效率方法,将会超时,请注意优化。
    写的第一道前缀和的题。。

    #include<stdio.h>
    const int N = 1e6 + 10;
    int a[N];
    int main(){
    	int n, m;
    	scanf("%d %d", &n, &m);
    	int sum = 0;
    	int num;
    	for(int i = 0; i < n; i++)
    	{
    		scanf("%d", &num);
    		sum += num;
    		a[i] = sum;		
    	}
    	while(m--)
    	{
    		int x, y;
    		scanf("%d %d", &x, &y);
    		printf("%d\n", a[y] - a[x - 1]);
    	}
    	return 0;
    }
    
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空空如也

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