【推荐】把C++学再好,也无法凭这个找到好工作

本文分享了软件工程师面试的经验,强调了基本数据结构、算法、系统问题等的重要性,并指出公司在招聘时通常关注的重点不是编程语言本身而是解决问题的能力和项目经验。

做过无数笔试题,做过无数面试题,基本上没遇到过很重视语言细节的

语言本身方面,可能会问问虚函数和多态,重载,作用域,存储方式,字节对齐,一般问的不多,或者根本不问

相反,对待你不懂XX语言上,往往表现的相当宽容,我面试时坦言自己只会一点C,对方也表示没有关系,
而我目标职位没有一个跟C是有点关系的

比较重要的是,基本数据结构和算法,大规模数据处理技巧,进程,线程,网络等系统问题,智力题,项目经验等

排序,链表操作,二叉树,也是经常会考到的东西,以笔试时居多,面试一般更重思路和随机应变

hash,trie tree,分治,动态规划,几乎是每个公司招聘时都会用到的,这块回答的好,可以弥补其余部分的缺憾

设计模式有时也会考,如能答的好,也是大大增加筹码的

父子进程的关系,资源的共用,进程线程模型的区别,也经常会问,这类OS相关的,基础还是很重要的,特别是OS中的算法

数据库方面也会考,主要是基本功,一些优化思想,基本不会让你写SQL语句,可能会让你自己设计一个数据库,讲思想

网络方面会问问OSI模型中的一些问题,主要包括设计思想和作用,但是很少问及细节,如TCP头的哪个字节表示什么

智力题则五花八门,各种各样的都有,一般是考察发散思维和逻辑推理能力,也有考察思维严密性和严谨性的

当你讲述项目经验的时候,即使是十分微小的项目,对方也会非常感兴趣,那是考察你解决问题思路和动手能力的


面向社会人士的面试,会考察很多经验,例如谈谈某个技术上需要注意的问题,容易遇到的问题,谈谈解决某一类问题的思路

他们没那么在乎你的发展潜力,对当前的状态和能否快速展开工作,还是比应届生要重视的,不太会容忍长时间的学习过程

所以会问及一些项目中会用到的东西,甚至本来应该查手册的东西,看看你是不是经常用这个东西,

对工具的掌握要相对熟练一些,考察的会更细致些


无论是哪种情况,语言都不是公司招聘时最重点考察的东西,有些公司的招聘中,甚至连10%的因子都占不到
还有一个有趣的现象,就是薪水越高的职位,越不重视语言,却很重视思维,基本功和项目经验

 

 

 

说实话,执着于语言细节的人只适合呆在学校里误人子弟,不适合真正的将理论转化为生产力,创造产品!

 

 

 

 

C++是基础,
算法是灵魂,
思维是资本,
经验使历史。
做人做事交朋友是根本,
我个人的看法。

 

 

 

 

 

楼主是高屋建瓴了,不过对于初学者来说需要好好理解偏了楼主的意思
但是试想如果不是从基础走过来,自己就真的能站到那个高度吗,当然天才除外
c++这门语言中本身就体现了很多思想的东西
最近我在想为什么要用到泛型的东西,如何使用泛型的东西,如何编写泛型的东西,就觉促进自己的思考。
又拿类来说,为什么要设计覆盖,隐藏,多态,如何去使用他们,有悟性的人在使用这些东西的时候可能就领悟到很多东西了。
学语言并不是孤立的,c/c++这么多年的发展形成了一套体系,mfc库,stl库,boost库等等。个人认为学的时间长了慢慢的肯定会走向思维吧。
还是个人认为,如果刚开始是programer的话,就必须注重细节,没有一个好的编程习惯以后会有很大的麻烦的吧。做嵌入式如果不注重细节有些问题该是毁灭性的。

不可能每个人一生下来就是个将军。大家都得从士兵做起,大家都有一个做将军的梦。对大家来说,或许程序员只是个过渡。

 

 

 

 

 

 

我觉得算法数据结构是在学习语言中穿插的,一门语言如果没有数据结构和算法的支持,再好的语言也是无用武之地的。精通一门语言,你相当于了解了怎样使用,怎样运用所学的算法处理问题的能力,当你达到一定程度时,你就不会刻意在乎语言,因为这个时候,你已经不满足于语言了,你在乎的是怎样编码更快,怎样代码会尽可能少,这就回到了算法。

本课题设计了一种利用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题。 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。 此类课题设计有助于深化对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题的能力。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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