ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

4年小Android的心路历程,成功入职腾讯

2021-06-07 18:32:46  阅读:209  来源: 互联网

标签:入职 架构 核心 面试 心路历程 图像识别 Android 识别


简介

互联网领域里有个八秒定律,如果网页打开时间超过8秒,便会有超过70%的用户放弃等待,对Android APP而言,要求更加严格,如果系统无响应时间超过5秒,便会出现ANR,APP可能会被强制关闭,因此,启动时间作为一个重要的性能指标,关系着用户的第一体验。

爱奇艺安卓APP非常重视启动速度的优化,本文将从启动过程,启动时间测量,启动优化,以及后续监控等方面分享我们在启动优化方面积累的经验

本文知识点

身份证识别整体架构
  • 效果演示
  • 身份证识别的应用场景
  • 项目核心架构
身份证识别关键技术
  • NDK开发的原理
  • 什么是JNI
  • OpenCV架构体系
  • OCR技术架构
身份证识别项目实战
  • 关键架构
  • 核心步骤与手写实现
  • 同步运行下IOS windows
  • Android架构

一.什么是身份证识别


关键问题分析:找到号码所在区域→获取号码图片→识别身份证号码

二.核心

OpenCV:
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library是一个跨平台的计算机视觉库。IBM 1999 年开始研发,用C++ 提供接口Mat 数据结构

应用领域:
图像处理. 人脸识别.手势识别.人机交互动作识别.运动跟踪.物体识别 图像分割

Tess-two:
OCR的全称是Optical Character Recognition是一个对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。

tess-two是TesseraToolsForAndroid的一个git分支

使用特征:

1:简单易用
2:开源且支持离线使用
3:为 Android平台定制的java api

NDK开发::

三.详细架构

问题:

1: 什么是灰度图
2: 什么是二值化为什么?
3: 轮廓检测是什么
4: 图像膨胀是什么
5: 图片分割会导致OOM吗?
6: OCR文本训练如何进行
7: 图文识别的API是怎样的?

3.1图像识别核心步骤-灰度化

3.2图像识别核心步骤-二值化

3.3图像识别核心步骤-轮廓检测

所有连续的闭包用矩形框起来

3.4图像识别核心步骤-膨胀

3.5图像识别核心步骤-轮廓筛选

3.6文字识别

OCR文字样本→记忆文本→直文字识别

总结

图片上传怎么做?

不能说,接口怎么实现,我就怎么调用,虽然我也是这么做的

要明白:

1:明白什么是Http,从而知道http如何上传图片
2:使用okhttp,retrofit怎么是实现这个过程

文末

好了,今天的分享就到这里,如果你对在面试中遇到的问题,或者刚毕业及工作几年迷茫不知道该如何准备面试并突破现状提升自己,对于自己的未来还不够了解不知道给如何规划,可以来看看同行们都是如何突破现状,怎么学习的,来吸收他们的面试以及工作经验完善自己的之后的面试计划及职业规划。

这里放上一部分我工作以来以及参与过的大大小小的面试收集总结出来的相关的几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司21年的面试专题,其中把技术点整理成了视频和PDF(实际上比预期多花了不少精力),包含知识脉络 + 诸多细节,由于篇幅有限,这里以图片的形式给大家展示一部分免费分享给大家,主要还是希望大家在如今大环境不好的情况下面试能够顺利一点,希望可以帮助到大家~

还有 高级架构技术进阶脑图、Android开发面试专题资料,高级进阶架构资料 帮助大家学习提升进阶,也节省大家在网上搜索资料的时间来学习,也可以分享给身边好友一起学习。

点击免费领取Android学习PDF+架构视频+面试文档+源码笔记

【Android核心高级技术PDF文档,BAT大厂面试真题解析】

【延伸Android必备知识点】

DF文档,BAT大厂面试真题解析】**

[外链图片转存中…(img-OsyPa3s1-1623061102601)]

【延伸Android必备知识点】

[外链图片转存中…(img-BTcL043b-1623061102601)]

这里只是整理出来的部分面试题,后续会持续更新,希望通过这些高级面试题能够降低面试Android岗位的门槛,让更多的Android工程师理解Android系统,掌握Android系统。喜欢的话麻烦点击一个喜欢在关注一下~

标签:入职,架构,核心,面试,心路历程,图像识别,Android,识别
来源: https://blog.csdn.net/m0_56169789/article/details/117670965

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有