2016/6/15 面试

第一次面试失败了呢,前两天还幻想着能进入项目组,结果却栽得很惨。

脑袋放空了一下午,心情还是很郁闷,希望自己能快速振作起来。

反思一下今天的面试内容吧,在自我介绍完之后,被问到的第一个问题是HTML的第一行代码是什么,用来做什么的。

我只记得这一行是用来声明文档类型的,关于版本的问题一窍不通。

然后被问到CSS的position有哪些值,position有四个值,relative,absolute,fixed,还有一个默认值static。平常只关注了前三者,一直不知道position的默认值。

接着问到CSS的优先级问题,我没听清楚问题,并被面试官误认为不知道CSS优先级是什么,挺可惜的,后来经过面试官的“提醒”,才回答:ID的权值为100,类的权值为10,标签名的权值为个位数,还有important会把CSS属性设为最高级,另外,CSS的内联方式的权值为1000,这个没答出来。

然后问了下我对HTTP网络协议的理解,以及HTTP/2的理解,前面的还好,但是我不知道HTTP/2是怎么回事。

然后就是JS的问题,被问到JS的继承问题,闭包问题和阐述自己对JS的面向对象编程的理解。这部分答得很差很差,回头要把这个彻底弄懂才行。

然后还问到了自己对cookie,session,localstorage的理解。一样答的很差,之前写项目没注意过localstorage是什么,回头也要把这几个彻底弄懂才行。

最后被问及自己是否有使用grunt和gulp,以及是否有参加一些项目,很尴尬,并没有。

回想一下,这次失败的最主要原因是基础知识没掌握好,没有足够的项目经验。

既然基础没掌握好、项目经验不足,那么失败就无可避免。所以这次失败只能怪自己水平低,所以也没理由继续郁闷下去了。

虽然这次面试失败了,但是让我重新审视了自己的学习方式和所处的高度,往后要牢固基础,多尝试开发个人项目,多接触多人项目,渐渐地让自己变得无懈可击才行。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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