光宝笔试

1. 一段程序声明了数组、指针,给几个sizeof,写出每个sizeof得多少。C语言指针、sizeof基本题。

2、考大端小端,给了int a[2] = { -1, 127},让写小端时内存中的二进制位。懂得小端和补码就可以做出此题。小端及数的地位在低地址。x86是小端

3、问sleep 和for那个用来延时比较好。我答了两点:for浪费cpu资源、for延时时间不准确。

4、写出几种进程间同步的方法。互斥量、信号量、条件变量、信号、其他进程间通信的方法(pipe等)。

5、linux编译C文件的gcc命令。用过都能写出来。

6、翻译一段英语,网络方面的。

7、递归写阶乘的函数。注意细节,我加上了assert确保参数非负。

8、给一段程序让写测试用例。测试这个真不懂,没看过,按自己的理解写了几句。

9、三个灯泡三盏灯的问题。这个题平时见过的,答题的时候想不起来答案,平时见过的题还是缺乏思考,印象不够深。


总结:积累了些笔试面试的经验。下次笔试若条件允许可以把试题拍下来,回来慢慢学习。一共两个人面我,和第一个聊的还行,二个人他没啥问题,我也太不主动了,导致氛围比较尴尬,自己这方面要多锻炼,多准备点话题,别冷场了。另外,hr通知我去实习,我居然木有问薪酬待遇,即使我不想去,也得问问,多了解点行情。

本课设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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