个人总结面试题

1.文件上传使用post请求还是put 请求?


// put 确实可以做上传,但公司中一般使用post做上传。

上传的文件大小是否有限制?

// 服务器在接受文件参数时,不同的服务器处理文件的能力不同 apache/php ---2M (单个文件大小)百度云单个文件:4G 





2. NSURlConnection 异步下载bug ?


1. 使用异步回调 下载大文件,内存会暴涨,数据都会存储在内存中

2. NSURLConnectionDownLoadDelegate 只能监听下载进度,下载完毕后找不到文件

3.

   (1) 使用NSURLConnectionDataDelegate的话: 如果两个代理同时存在(会优先调用 NSURLConnectionDownLoadDelegate), 所以只能使用一个Delegate方法

   (2) 如果将每次下载完毕后的数据,都保存在全局变量中的话,等下载完毕后,在一次性存入沙盒,内存依然会暴涨

4. 只能使用边下载,边存储  (NSfileHandle)

5 使用断点续传之前,对本地文件和服务器文件大小的判断时候,如果使用NSURLConnection 的同步方法访问本地文件的时候,非常慢,会卡死主线程



3. 开发中什么时候使用block ,什么时候使用 Delegate,如何区分? 

 -如果回调方法比较少,1~2,最好不要超过3个,这个时候使用block比较合适

 -如果回调方法太多,会让代码显得臃肿,反而不好维护

 

 -如果回调方法非常多,同时又不用每一个方法都必须实现,这个时候用delegate会比较方便!


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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