广通软件前端笔试

填空题第二题求随机数:

var a = -10;
var b = 10;
var c = parseInt(Math.random()*(b-a+1)+a);
console.log(c);

简答题

3 设置div的宽度,当文本内容超过div宽度部分,采用“.....”表示,设置的样式为:(3者要一起使用)

text-overflow:ellipsis;overflow: hidden;white-space:nowrap;

4元素进行垂直居中:http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3454985.html

6输出数组的最大值和最小值

function max(arr){
    return arr.sort(
            function(a,b){
                return a-b;
            }
    )
}
var arr = [3,6,19,34,66,9,12];
var arr2 = max(arr);
console.log(arr2[arr2.length-1]);
        var arr = [3,6,19,34,66,9,12];
//        这里给出两种将数组转化为字符串的方法
//        eval()方法中的参数是字符串
        var max = eval("Math.max("+arr.toString()+")");
//        var max = eval("Math.max("+arr.join()+")");
        console.log(max);
var arr = [3,6,2,9];
var max = arr[0];
var min = arr[0];
for(var i=1;i<arr.length;i++){
    var cur = arr[i];
    cur>max?max = cur :null;
    cur<min?min = cur :null;
}
console.log(cur);
7判断数据类型

function dataType(a){
    if(typeof a=="object"){
        console.log('object');
    }else if(typeof a=="string"){
        console.log('string');
    }else{
        console.log('undefined');
    }
}
var a = "zxx";
dataType(a);
编程题

var a = [3,4,5];
var timing = window.setTimeout(add(),10000);
function add(){
    var ranD = parseInt(Math.random()*((100-1)+100));
    for(var i =0;i<a.length;i++){
        if(a[i]!=ranD){
            a.unshift(ranD);
            if(a.length==50){
                window.clearTimeout(timing);
            }
        }
    }
};
2

$(function(){
            var btn = $(".hello");
            btn.click(function(){
//                btn.text("hello");
                var btnText = btn.text();
                if(btnText){
                    btn.text("");
                }else{
                    btn.text("hello");
                }
            })
        })

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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