成都金信石面试题

这篇博客记录了成都金信石面试的过程,包括笔试后的面试环节。面试中主要询问了JQuery的选择器类型,以及MySQL与Oracle在主键自增、字符串处理、分页查询等方面的差异,还探讨了存储过程与函数的区别。

面试的真个过程,先做一套笔试题,然后面试

一.面试过程中问的问题

1.说一下JQuery有哪些选择器

1.基本选择器
	1.id选择器$("#id")
	2.元素选择器$("div")
	3.类选择器$(".class")
	4.通配符选择器$("*")
	5.组合选择器 $("div,span,p.myclass")
  		<div>div</div> <p class="myclass">myclass</p> <span>my</span>
 2.层次选择器
 3.过滤选择器
 4.表单选择器

2.说一下mysql和oracle有什么不同

  • 1.主键自增不同
    mysql使用主键自增,oracel必须使用序列来实现
  • 2.单引号
    mysql字符串用双引号,oracle采用单引号
  • 3.分页语句
    mysql直接采用limit实现,oracle使用rownum实现 sql语句复杂
  • 4 字符串增长
    如果某一个字符超过4000个单字节,oracle可以采用clob来存储实现
  • 5 like模糊查询
    oracl对某个字段 like’%M%'模糊查询,该字段不允许使用索引(效率低)
  • 6 空字符处理
    1.mysql的非空段可以为空值
    2.oracle非空字段不能为null或者是空字符,在导出数据的时候,如果该字段为空值,要出错,只能把某一个空值,添加一个空格的字符

3.说一下存储过程和函数有什么区别

1.存储过程采用procedure,函数采用function修饰
2.存储过程返回值采用out,in/out,而函数必须要有return返回一

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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