随着信息技术的飞速发展，嵌入式系统已经成为当今技术领域的重要组成部分。嵌入式系统工程师的选拔往往需要通过一系列严格的面试来考查应聘者的技术水平和实际能力。联想研究院作为知名的科技研发机构，其面试标准和题目库对于希望进入嵌入式领域工作的人士来说，具有相当的参考价值。本资料库精选了联想研究院面试中常见的嵌入式技术问题，并对这些问题进行了深入的探讨和解答，是准备面试的工程师们的必备宝典。 资料宝典主要涵盖了C/C++编程语言、操作系统原理、硬件接口技术、网络通信协议等嵌入式系统设计与开发的核心知识点。在C/C++方面，资料库不仅包括了基础语法和数据结构的提问，还包括了指针与内存管理、函数重载与模板等深入概念的讨论。这些内容对于任何希望在嵌入式领域深入发展的工程师来说，都是基础知识体系的基石。 嵌入式系统的操作系统部分，资料库详细解答了操作系统的基本原理，比如进程管理、内存管理、文件系统以及设备驱动开发等。掌握这些知识点能够帮助工程师更好地理解嵌入式系统的运行机制，以及如何在实际工作中解决遇到的操作系统层面的问题。 在硬件接口技术方面，资料库覆盖了微控制器与外设通信的基本概念，比如I2C、SPI、UART等通信协议，以及GPIO、ADC、PWM等接口技术的使用和理解。这些都是嵌入式工程师在硬件层面进行系统设计与调试时必须要熟练掌握的技能。 网络通信协议作为嵌入式系统与外界通信的重要桥梁，资料库也对其进行了详细的讲解。内容涉及了TCP/IP协议栈的实现，以及常用的无线通信技术如蓝牙和Wi-Fi的应用。这些知识对于开发具有网络连接功能的嵌入式产品尤为重要。 此外，资料库还包含了关于软件工程方法论的内容，帮助工程师树立良好的编程习惯和软件开发流程观念。比如版本控制工具的使用、单元测试和系统集成测试的编写方法、以及持续集成和持续部署的概念等。这些都是现代软件开发中不可或缺的技能。 联想研究院的嵌入式八股文面试题库资料知识宝典为准备进入嵌入式领域的工程师提供了一个全面而深入的学习资料。通过这份题库的学习，不仅可以帮助工程师们系统地复习嵌入式系统开发的核心知识，还能让他们在面试中展现出扎实的专业技能和深厚的技术底蕴。

转自小傅哥_ Java 面经手册，全书共计 5 章 29 节，417页11.5万字，耗时 4 个月完成。涵盖数据结构、算法逻辑、并发编程、JVM以及简历和互联网大厂面试等内容。 但此书并不是单纯的面试题，也不是内卷八股文。而是从一个单纯的和程序员有关的数学知识点开始，深入讲解 Java 的核心技术。并且每一章节都配有实践验证的源码，可以对照着一起撸才更有感觉！ 链接：https___mp.weixin.qq.com_s_d0wbB1Y-tVH-toHAcm-bGg.zip

基于李特文《齿轮几何学与啮合理论》的齿轮技术matlab程序实现与传动特性解析,齿轮、行星齿轮、端面齿轮、斜齿轮、非圆齿轮、圆弧齿轮……啮合理论、啮合原理、齿面求解、传动特性、接触分析tca、传动误差等技术matlab程序实现。 参照李特文《齿轮几何学与啮合理论》 ,核心关键词：齿轮; 行星齿轮; 端面齿轮; 斜齿轮; 非圆齿轮; 圆弧齿轮; 啮合理论; 啮合原理; 齿面求解; 传动特性; 接触分析TCA; 传动误差; 技术; MATLAB程序实现; 李特文《齿轮几何学与啮合理论》。,基于齿轮技术的啮合原理与传动特性Matlab实现研究

在当代社会，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉在工业检测和智能监控领域发挥着越来越重要的作用。图像分割作为机器视觉中的关键技术之一，对于自动化识别和分类图像中的对象和区域至关重要。尤其是在建筑物安全检测方面，能够准确地识别出砖块、地板和墙面裂缝，对于预防事故和维护建筑物的完整性具有重大意义。 本数据集是实验室自主研发并标注的，专注于裂缝识别的图像语义分割任务，其中包含了大量高质量的裂缝图像和对应的二值mask标签。语义分割是指将图像中每个像素划分到特定的类别，从而得到图像中每个对象的精确轮廓。在这个数据集中，每张图片都对应着一个二值mask，其中白色的像素点表示裂缝的存在，而黑色像素点则表示背景或其他非裂缝区域。通过这种标注方式，可以让计算机视觉模型更好地学习和识别裂缝的形状、大小和分布特征。 数据集的规模为9495张图片，这为机器学习模型提供了丰富的训练材料，从而可以提高模型对裂缝识别的准确性和泛化能力。由于标注质量高，数据集中的裂缝图像和二值mask标签高度一致，这有助于减少模型训练过程中的误差，提升模型的性能。数据集涵盖了红砖裂缝、地板裂缝和墙面裂缝三种不同类型，因此可以被广泛应用于多种场景，如桥梁、隧道、道路、房屋和其他基础设施的检查。 该数据集不仅适用于学术研究，比如博士毕业设计（毕设）、课程设计（课设），还可以被广泛应用于工业项目以及商业用途。对于学习和研究图像处理、计算机视觉、深度学习的学者和工程师来说，这是一份宝贵的资源。它可以帮助研究人员快速构建和验证裂缝识别模型，同时也为相关领域的商业应用提供了便利。 该数据集为计算机视觉领域提供了重要的基础资源，有助于推动裂缝检测技术的发展和创新，对于提高建筑物安全检测的自动化水平具有重要的实用价值。随着技术的进步，相信这些数据将会在智能城市建设、工业安全监控以及自动化灾害预防等领域发挥越来越大的作用。

针对单台TS-300B型制冷设备对深井综放面降温效果不明显的情况,跃进煤矿采取开式和闭式2套制冷设备同时对工作面降温的措施,既保证了矿井供水需要,又达到了较好的降温效果,从而改善了综放面工作环境,有利于矿井实现高产高效。

根据提供的文件信息，我们可以归纳出以下几个关键的C++知识点及相关代码示例： ### 1. 求最大公约数（GCD） ```cpp int commax(int m, int n) { int m_cup = m; int n_cup = n; int res = m_cup % n_cup; while (res != 0) { m_cup = n_cup; n_cup = res; res = m_cup % n_cup; } return n_cup; } ``` **知识点解析：** - **功能**: 该函数用于求解两个整数的最大公约数。 - **算法**: 使用辗转相除法，即欧几里得算法，这是一种非常高效的方法来计算两个正整数的最大公约数。 - **参数解释**: `m` 和 `n` 分别是输入的两个整数。 - **返回值**: 返回 `m` 和 `n` 的最大公约数。 ### 2. 字符串匹配查找子串 ```cpp char* comstr(char* lstr, char* sstr) { char* substr = (char*)malloc(256); if (strstr(lstr, sstr) != NULL) return sstr; for (int i = strlen(sstr) - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j <= strlen(sstr) - i; j++) { memcpy(substr, &sstr[j], i); substr[i] = '\0'; if (strstr(lstr, substr) != NULL) return substr; } } return NULL; } ``` **知识点解析：** - **功能**: 查找字符串 `lstr` 中是否包含字符串 `sstr` 的子串，并返回最短的匹配子串。 - **实现**: 通过遍历所有可能的子串组合进行匹配。 - **参数解释**: `lstr` 是长字符串，`sstr` 是短字符串。 - **返回值**: 如果找到子串则返回匹配的子串指针，否则返回 `NULL`。 ### 3. 循环排序数组 ```cpp int main() { int a[] = {10, 6, 9, 5, 2, 8, 4, 7, 1, 3}; int len = sizeof(a) / sizeof(int); int temp; for (int i = 0; i < len;) { temp = a[a[i] - 1]; a[a[i] - 1] = a[i]; a[i] = temp; if (a[i] == i + 1) i++; } for (int j = 0; j < len; j++) cout << a[j]; return 0; } ``` **知识点解析：** - **功能**: 对数组进行循环排序。 - **算法**: 这种排序方法称为循环置换排序，其核心思想是将每个元素移动到它应该在的位置上。 - **参数解释**: 数组 `a` 包含待排序的整数。 - **返回值**: 输出排序后的数组。 ### 4. 字符串拼接 ```cpp char* strcat(char* des, char* rsc) { assert((*des != NULL) && (*rsc != NULL)); char* p = des; while (*des != '\0') des++; while (*rsc != '\0') { *des++ = *rsc++; } *des = '\0'; return p; } ``` **知识点解析：** - **功能**: 将字符串 `rsc` 拼接到字符串 `des` 的末尾。 - **实现**: 逐个字符复制直到遇到空字符 `\0`。 - **参数解释**: `des` 和 `rsc` 分别是要拼接的目标字符串和源字符串。 - **返回值**: 返回原始目标字符串 `des` 的起始地址。 ### 5. 链表操作 ```cpp Lnode* create(Lnode* head) { int n = 5; head->next = NULL; for (int i = n; i > 0; i--) { Lnode* p = new Lnode; scanf("%c", &p->data); p->next = head->next; head->next = p; } return head; } void reserve(Lnode* head) { Lnode* q = head->next; head->next = NULL; while (q) { Lnode* p = q->next; q->next = head->next; head->next = q; q = p; } } ``` **知识点解析：** - **功能**: 创建链表并反转链表。 - **创建**: 通过逐个添加节点到链表头部来构建链表。 - **反转**: 遍历原链表，将每个节点链接到新的头结点之前。 - **参数解释**: `head` 是链表的头结点。 - **返回值**: `create` 函数返回新创建的链表的头结点。 ### 6. 二叉树操作 ```cpp typedef struct node { char data; struct node* lchild, * rchild; } treenode; treenode* creat_tree(); int leafnumber = 0; int depth = 0; treenode* creat_tree() { treenode* t; char c; c = getchar(); if ('#' == c) return NULL; else { t = (treenode*)malloc(sizeof(treenode)); t->data = c; t->lchild = creat_tree(); t->rchild = creat_tree(); } return t; } void preorder(treenode* p) { if (p != NULL) { printf("%c", p->data); preorder(p->lchild); preorder(p->rchild); } } void inorder(treenode* p) { if (p != NULL) { inorder(p->lchild); printf("%c", p->data); inorder(p->rchild); } } void postorder(treenode* p) { if (p != NULL) { postorder(p->lchild); postorder(p->rchild); printf("%c", p->data); } } void countleaf(treenode* t) { if (t != NULL) { c // 此处代码缺失 } } ``` **知识点解析：** - **功能**: 构建二叉树、前序遍历、中序遍历、后序遍历以及计数叶子节点数量。 - **构建**: 通过递归的方式构建二叉树。 - **遍历**: 前序、中序和后序遍历分别按照“根左右”、“左根右”和“左右根”的顺序访问树的节点。 - **计数叶子节点**: 通过递归方式统计二叉树中叶子节点的数量。 - **参数解释**: `treenode` 定义了二叉树节点的结构；`p` 是指向树节点的指针。 - **返回值**: `creat_tree` 返回创建好的二叉树的根节点。

在IT行业中，尤其是在计算机视觉和深度学习领域，"快递面单yolo格式数据集"是一个重要的资源，用于训练和测试模型以实现自动识别和处理快递面单上的信息。YOLO，全称为"You Only Look Once"，是一种高效的目标检测算法，它能够实时地在图像中定位并识别出多个目标物体。 YOLO算法的核心在于它的速度快、精度高，特别适合实时应用。该数据集以YOLO格式组织，意味着每个样本图像都已经被人工标注了，标注信息包括了面单所在的位置（边界框）以及可能的类别信息。这种格式通常包含一个或多个文本文件，这些文件列出了图像文件名及其对应的边界框坐标和类别标签。 数据集的结构可能如下： 1. 图像文件：如 `420_2.jpg` 等，这些是实际的快递面单图片，用于训练模型。 2. YOLO格式标注文件：如 `420_2.txt`，每行代表图像中的一个目标物体，包含了四个数值（X, Y, Width, Height）来描述边界框的相对位置，接着是一个类别标签。X和Y是边界框中心相对于图像宽度和高度的比例，Width和Height是边界框宽度和高度相对于图像宽度和高度的比例。类别标签通常是0开始的整数，表示该目标属于哪一类（在这里可能是面单类）。 使用这个数据集，开发者可以训练一个YOLO模型，让其学会在新的快递面单图像中自动检测面单的位置。这对于自动化物流、仓储管理，甚至快递分拣系统都是极其有用的。训练过程涉及以下步骤： 1. 数据预处理：将图像和标注文件进行归一化，调整大小，以适应YOLO模型的要求。 2. 模型训练：加载预训练的YOLO模型，用这个数据集进行微调，优化网络权重以适应面单检测任务。 3. 验证与调整：通过验证集评估模型性能，调整超参数如学习率、批次大小等，以提高检测精度。 4. 测试与部署：最后在未标注的测试集上验证模型效果，达到预期性能后，将模型集成到实际应用中。 "快递面单yolo格式数据集"是研究和开发快递自动化处理系统的关键资源，它可以帮助我们构建出能够高效识别和定位快递面单的AI模型，从而提升整个快递行业的效率和自动化水平。通过深度学习和YOLO技术，我们可以实现快速、准确的面单信息提取，这对于优化物流流程，减少人为错误，提高客户满意度具有重大意义。

Datawhale成员精心整理的面试资料集，涵盖当下热门的计算机领域专业技能，为求职者提供了全面的面试准备材料。其中，机器学习作为人工智能的一个核心分支，涉及到数据处理、模型构建、算法优化等关键知识点，是面试中常见的测试内容。而计算机视觉（CV）领域，面试者可能会被要求展示在图像处理、模式识别、物体检测等任务上的实践能力。自然语言处理（NLP）环节，则要求面试者具备对文本数据的分析与处理能力，如情感分析、机器翻译、语音识别等任务。推荐系统是互联网公司普遍采用的技术，面试中可能会考察候选人在用户行为分析、模型构建以及优化方面的知识和经验。除此之外，软件开发能力同样是求职者必备的技能之一，包括编程语言的选择、软件工程实践、代码质量控制等都是面试中可能被涉及的领域。 本面试资料集通过对机器学习、CV、NLP、推荐系统和软件开发等多个维度的深入讨论，旨在帮助求职者全面理解各自领域的重要概念与技能点，提升面试应对能力。对于每个领域，资料集中不仅包含了理论知识的梳理，还包括了实际问题的案例分析、常见面试题目的解答以及面试经验分享，让求职者能够更好地理解技术问题的本质，形成系统的知识结构，提高在实际面试中的表现。 此外，资料集还可能包括一些额外的面试技巧和建议，比如如何高效地准备面试、面试中的非技术问题应答策略、以及面试官可能的考察重点等。这些内容能够帮助求职者在面试过程中展现出更好的沟通能力与职业素养，从而在众多候选人中脱颖而出。 Datawhale成员整理的这份面试资料集，不仅覆盖了计算机行业的核心专业技能，还包括了面试准备的全方位指导，对于求职者来说，是一份不可多得的宝贵资源。通过深入学习和应用这份资料集中的内容，求职者将能更加从容地面对各种面试挑战，提升就业竞争力。

样本图参考：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143498506，文件太大放服务器了，请先到资源详情查看然后下载 重要说明：数据集有部分是增强的，就是4张图片拼接成一张的，请查看图片预览，确认符合要求再下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4629 标注数量(xml文件个数)：4629 标注数量(txt文件个数)：4629 标注类别数：4 标注类别名称:["Heavy Damage","Minor Damage","Moderate Damage","Undamage"]

Linux系统作为当前最流行的服务器操作系统之一，其运维工作涵盖广泛的知识和技能。本文将基于一系列Linux运维面试题，深入探讨包括Linux命令行操作、系统维护、网络服务优化、故障排查、性能监控、集群管理等方面的综合知识点。 常用车型命令是运维人员的基本功，例如使用rsync进行远程数据同步，tar进行文件打包和解包，iostat监测I/O性能等。运维工作日常内容描述涉及到服务器的日常监控、故障处理、性能优化、系统升级和安全维护等。 Linux进程有5种状态，包括运行、中断、不可中断、停止和僵尸状态。Linux运行级别从0到6分别对应不同的系统状态，如关机、单用户模式、多用户模式等。Linux系统启动过程从BIOS自检开始，经过加载引导程序、内核初始化、用户空间初始化，最终到达登录界面。 缓存雪崩、击穿和穿透是常见的缓存问题，关系到系统性能和稳定性。在Linux中，有多个命令可用于维护服务器，如top、ps、free、df等，这些命令帮助运维人员监控系统状态。Shell脚本广泛应用于自动化任务和配置管理。Nginx和Tomcat是常用的Web服务器和应用服务器，它们各有优化方向，如配置调整、资源分配和并发处理。Mysql数据库的备份策略、主从同步原理和读写分离是数据库运维的关键技术。 Zabbix是一种监控解决方案，可以监控系统和网络状态。网络攻击的预防，如CC攻击和DDoS攻击，需要采取多种措施。排查网站访问缓慢和无法打开的故障需要系统性的思路和方法。 Web服务器请求的减少和加速可以通过多种方式实现，包括压缩、缓存、CDN等。故障排查和解决是运维人员的核心能力，例如Linux系统只读的问题通常与文件系统权限或磁盘问题有关。 服务器负载高和连接慢可能与资源分配不当或硬件问题有关，需要具体分析和诊断。80端口被监听的问题涉及网络配置和防火墙设置。性能瓶颈分析需要从CPU、内存、I/O和网络等方面综合考量。 Web服务器的故障排查思路从网络开始，逐步深入到服务端口、流量、负载、进程、配置和抓包分析。故障排查时，如遇到too many connections错误，需要考虑增加最大连接数或优化应用性能。 负载均衡导致用户重新登录的问题可能与会话保持机制有关。Apache和Nginx作为Web服务器，它们在性能、功能和使用场景上各有千秋。容器技术如Docker和Kubernetes正在改变运维工作的方式，包括镜像管理、容器通信模式、集群管理等。 通过本文内容，读者可以了解到Linux运维工作涉及的多方面知识和技能，以及如何面对和解决常见的运维问题。Linux系统维护、网络服务优化、故障排查和性能监控是运维工程师必须掌握的关键技能。同时，随着云计算和容器技术的发展，运维工作正在向自动化和智能化方向演进，对运维人员提出了更高的要求。