近期选拔赛的试题

题目如下:

1、编程输出日历。已知2011年3月18日是星期五,根据用户输入的月份(2011年),输出日历。

例如,输入为3的时候输出:

日  一  二  三 四  五  六

        1  2   3  4  5

6   7  8   9  10 11 12

13 14 15 16 17 18 19

20 21 22 23 24 25 26

27 28 29 30 31


2、已知:

public class Student{

   private String sid;

   private String sname;

   ... // get方法和set方法

}

public class StudentManager{

List<Student> students;

// 编写自己的代码

}

要求:在StudentManager中编写对学生进行增删改查以及判断是否有学生和得到学生数量的方法。


3、从键盘输入10个数字,使用插入排序方法对输入数据进行排序。


4、抽奖。文本文件(d:/names.txt)中存储了100个人名,分3次从中抽出3个名字并输出,要求每个人的重奖概率相同,不能有1个人中奖2次或者3次。


5、定义一个表示二叉树的类,用于存储int类型的数据,在类中编写添加元素的方法,要求生成的树是二叉排序树(左子数的值总是小于根,右子树的值总是大于根)。


6、使用Socket编程完成文件传输功能。具体要求如下:

服务器端(IP地址172.23.5.2)监听8000端口,客户端连接到服务器端之后,把C盘根目录的a.txt文件发送到服务器,服务器把接收的文件存储到D盘下面的a.txt。文件传递完成之后断开连接。

 

7、下面有100*100的矩形区域,在区域中有两个球A和B,大小相同,假设给A一个能量值,A会向B的方向移动,每次移动2个单位,每移动一次能量消耗5,当两个球相撞的时候A球停止,B球沿着原来的方向移动,每移动一次消耗的能量也是5,如果碰到墙壁,会反弹,如下图所示。每碰壁一次能量消耗10个单位。根据输入的能量值和AB球的位置输出AB球的运动轨迹。

 



 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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