2014暴风影音校园招聘笔试题

2014暴风影音校园招聘笔试题
最新推荐文章于 2018-09-29 08:32:37 发布
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该博客包含2014年暴风影音校园招聘的笔试题，虽未给出具体题目内容，但聚焦于此次招聘笔试，与信息技术领域招聘测试相关。







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2013年九月暴风影音校招笔试题
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1.溢出与越界的区别 2.指出如下代码中的错误 int main() { char a; char* p = &a; strcpy(p, "Hello"); printf("p is %s", p); return 0; } 3.指出如下代码的输出结果 void fun(char str[]) {
暴风影音2014校园招聘笔试题目-技术D卷
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/* 暴风影音2014校园招聘笔试题目-技术D卷. 6. m*n的网格从左上角A点走到右下角B点，每次可走一格，只能往右或下走。 输出有多少种走法和所有路线数。 */ #include #include #include using namespace std; int m = 2, n = 3; int* path; void printPath() { int i; f
暴风影音2018届校园招聘技术类笔试题目
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数据已保存在本地 暴风影音2018届校园招聘技术类笔试题目 （一）选择题 1、静态变量通常存储在进程的哪个区？（） A、栈区 B、全局区 C、堆区 D、代码区 2、已知一棵二叉树，如果中序遍历的节点顺序是：3415726，后序遍历是：314
各大it公司历届笔试面试题
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2015（毕业）秋季校园招聘各种企业笔试面试心得
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09-29 2016
我是那种准备非常不充分的要zh
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09-03 1947
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[软件笔试] 2014暴风影音校招技术笔试题(长春站)
优快云
10-03 3409
试题来源：http://www.itmian4.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3622&extra=page%3D1 1.升序排列下列数值：(101001)2,(40)10,(23)8,(18)16 解：个人理解，全统一到某一进制，如10进制数，再进行比较。 2.写出下列函数的返回值 int func(int x=300){
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）
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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究，介绍了如何构建无线传感网络系统，并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信，实时传输温度数据至主机，MATLAB负责接收并处理数据，实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程，并提供了完整的MATLAB代码示例，便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性，适用于远程环境监测场景。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标：①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建；②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法；③完成实时数据采集、处理与可视化；④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作，先从简单的点对点通信入手，逐步扩展到多节点网络，同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
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边缘计算基于芯片选型与模型优化的AI部署技术：面向低功耗高帧率场景的实战方法与系统设计
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内容概要：本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程，涵盖核心挑战（算力、功耗、实时性、资源限制）与设计原则，详细对比主流边缘AI芯片平台（如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等）的性能参数与适用场景，并以RK3588部署YOLOv8为例，演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略，包括模型轻量化（结构选择、输入尺寸调整）、量化（INT8/FP16）、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等，显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果，最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群：具备一定AI模型开发经验的工程师，尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员，工作年限建议1-5年；熟悉Python、C++及深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）者更佳。; 使用场景及目标：①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型；②实现高帧率与低功耗的双重优化目标；③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力；④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码实例与工具链（如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT）动手实践，重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节，同时参考选型表格匹配具体应用场景，并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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