C++面试题1

题目1-10

1.是不是一个父类写了一个virtual 函数,如果子类覆盖它的函数不加virtual ,也能实现多态?
virtual修饰符会被隐形继承的。private 也被集成,只事派生类没有访问权限而已。virtual可加可不加。子类的空间里有父类的所有变量(static除外)。同一个函数只存在一个实体(inline除外)。子类覆盖它的函数不加virtual ,也能实现多态。在子类的空间里,有父类的私有变量。私有变量不能直接访问。

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2.输入一个字符串,将其逆序后输出。(使用C++,不建议用伪码)
#include <iostream>
using namespace std;

void main()
{
char a[50];memset(a,0,sizeof(a));
int i=0,j;
char t;
cin.getline(a,50,'/n');
for(i=0,j=strlen(a)-1;i<strlen(a)/2;i++,j--)
{
   t=a[i];
      a[i]=a[j];
   a[j]=t;
}
cout<<a<<endl; 
}
//第二种
string str;
cin>>str;
str.replace;
cout<<str;

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3.请简单描述Windows内存管理的方法。
内存管理是操作系统中的重要部分,两三句话恐怕谁也说不清楚吧~~
我先说个大概,希望能够抛砖引玉吧
当程序运行时需要从内存中读出这段程序的代码。代码的位置必须在物理内存中才能被运行,由于现在的操作系统中有非常多的程序运行着,内存中不能够完全放下,所以引出了虚拟内存的概念。把哪些不常用的程序片断就放入虚拟内存,当需要用到它的时候在load入主存(物理内存)中。这个就是内存管理所要做的事。内存管理还有另外一件事需要做:计算程序片段在主存中的物理位置,以便CPU调度。
内存管理有块式管理,页式管理,段式和段页式管理。现在常用段页式管理
块式管理:把主存分为一大块、一大块的,当所需的程序片断不在主存时就分配一块主存空间,把程 序片断load入主存,就算所需的程序片度只有几个字节也只能把这一块分配给它。这样会造成很大的浪费,平均浪费了50%的内存空间,但时易于管理。
页式管理:把主存分为一页一页的,每一页的空间要比一块一块的空间小很多,显然这种方法的空间利用率要比块式管理高很多。
段式管理:把主存分为一段一段的,每一段的空间又要比一页一页的空间小很多,这种方法在空间利用率上又比页式管理高很多,但是也有另外一个缺点。一个程序片断可能会被分为几十段,这样很多时间就会被浪费在计算每一段的物理地址上(计算机最耗时间的大家都知道是I/O吧)。
段页式管理:结合了段式管理和页式管理的优点。把主存分为若干页,每一页又分为若干段。好处就很明显,不用我多说了吧。
各种内存管理都有它自己的方法来计算出程序片断在主存中的物理地址,其实都很相似。
这只是一个大概而已,不足以说明内存管理的皮毛。无论哪一本操作系统书上都有详细的讲解

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4.
#include "stdafx.h"
#define SQR(X) X*X
int main(int argc, char* argv[])
{
int a = 10;
int k = 2;
int m = 1;
a /= SQR(k+m)/SQR(k+m); 
printf("%d/n",a); 
return 0;
}
这道题目的结果是什么啊?
define 只是定义而已,在编择时只是简单代换X*X而已,并不经过算术法则的
a /= (k+m)*(k+m)/(k+m)*(k+m);
=>a /= (k+m)*1*(k+m);
=>a = a/9;
=>a = 1;
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5.
const 符号常量;
(1)const char *p
(2)char const *p
(3)char * const p
说明上面三种描述的区别;

如果const位于星号的左侧,则const就是用来修饰指针所指向的变量,即指针指向为常量;
如果const位于星号的右侧,const就是修饰指针本身,即指针本身是常量。
(1)const char *p
一个指向char类型的const对象指针,p不是常量,我们可以修改p的值,使其指向不同的char,但是不能改变它指向非char对象,如:
const char *p;
char c1='a';
char c2='b';
p=&c1;//ok
p=&c2;//ok
*p=c1;//error
(3)char * const p
此时*p可以修改,而p不能修改。
(4)const char * const p
这种是地址及指向对象都不能修改。
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6.下面是C语言中两种if语句判断方式。请问哪种写法更好?为什么?
int n;
if (n == 10) // 第一种判断方式
if (10 == n) // 第二种判断方式
如果少了个=号,编译时就会报错,减少了出错的可能行,可以检测出是否少了=
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7.下面的代码有什么问题?
void DoSomeThing(...)
{
char* p;
...
p = malloc(1024); // 分配1K的空间
if (NULL == p)
return;
...
p = realloc(p, 2048); // 空间不够,重新分配到2K
if (NULL == p)
return;
...
}
A:
p = malloc(1024);     应该写成: p = (char *) malloc(1024); 
        没有释放p的空间,造成内存泄漏。

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8.下面的代码有什么问题?并请给出正确的写法。
void DoSomeThing(char* p)
{
char str[16];
int n;
assert(NULL != p);
sscanf(p, "%s%d", str, n);
if (0 == strcmp(str, "something"))
{
...
}
}
A:
sscanf(p, "%s%d", str, n);   这句该写成: sscanf(p, "%s%d", str, &n);
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9.下面代码有什么错误?
Void test1() 

char string[10]; 
char *str1="0123456789";
strcpy(string, str1); 

数组越界
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10.下面代码有什么问题?
Void test2() 

char string[10], str1[10]; 
for(i=0; i<10;i++) 

     str1[i] ='a'; 

strcpy(string, str1); 

数组越界

安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新: 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场SLAM(同步定位与地图构建)的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,再借助扩展卡尔曼滤波器融合传感器观测数据,实现移动设备的精确定位与磁场地图的同步构建。研究重点在于提升复杂室内环境下的定位精度与鲁棒性,尤其适用于GPS信号不可用的场景,如地下空间、建筑物内部等。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态预测与更新流程,以及实验验证过程。; 适合人群:具备一定信号处理、机器人定位或SLAM基础知识的研究生、科研人员及从事导航定位相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于室内高精度定位系统的设计与开发;②研究基于地磁特征的SLAM算法性能优化;③为多传感器融合定位提供技术参考,提升无GPS环境下的自主导航能力; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的空间建模过程与EKF的状态更新逻辑,可通过实际数据或仿真环境进行测试验证,进一步理解算法在不同场景下的适应性与局限性。
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鸟类关键点检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:鸟类关键点检测数据集 • 图片数量: 训练集:488张图片 验证集:186张图片 测试集:160张图片 总计:834张图片 • 训练集:488张图片 • 验证集:186张图片 • 测试集:160张图片 • 总计:834张图片 • 分类类别:包含38个类别,涵盖多种鸟类标识,其中包含Myiopsitta(鹦鹉属)和Pajaro(鸟类)等具体类别。类别以数字ID形式表示,适用于目标检测或关键点检测任务。 • 标注格式:YOLO格式,包含类别ID和归一化关键点坐标,适用于关键点检测任务。 • 数据格式:来源于实际采集的图片数据,细节丰富,适用于模型训练。 二、适用场景 • 鸟类行为分析与物种识别:支持构建AI模型,用于自动检测和识别鸟类关键点,应用于野生动物监测、生态研究和生物多样性保护。 • 农业与无人机监测:集成至农业监测系统或无人机平台,帮助识别鸟类活动,用于害虫控制、作物保护或环境评估。 • 学术研究与教育:用于动物学、计算机视觉和人工智能交叉领域的研究,促进鸟类关键点检测技术的创新与教学应用。 • 环境保护与生态管理:支持自然保护区或环保机构进行鸟类种群跟踪和栖息地分析,提升生态监测效率。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖多个鸟类类别和标识,包括常见物种和特定属类,提升模型在不同场景下的泛化能力。 • 标注精准与一致性:采用YOLO格式的关键点标注,确保坐标定位准确,适用于细粒度鸟类特征分析。 • 任务适配性强:专注于关键点检测任务,兼容主流深度学习框架,可直接用于模型训练与评估。 • 实际应用价值高:数据集基于真实场景采集,支持环境保护、农业和科研等领域的实际需求,具有较高的实用性和推广潜力。
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