SXF科技筆試題
一.數學、演算法題
1.施密特正交化的作用:
將空間上一組一般的基(如{1 0 0;1 1 0;1 1 1})轉換為一組規範正交基(如{1 0 0;0 1 0;0 0 1})。
(1).
(2).
正交矩陣:方塊矩陣,其元素均為實數,而且行與列皆為正交的單位向量,使得該矩陣的轉置矩陣為其逆矩陣。(
參考:wiki正交矩陣
2.(1)多元函式無條件極值問題。
(2)條件極值,設長寬高xyz。則優化問題可描述為
往下直接使用拉格朗日乘數法即可。
關於條件極值和非條件極值,參考:第八節 多元函式的極值及其求法
3.最速下降法即梯度下降法。
核心步驟是每一次都向梯度相反的方向移動,具體可參考:百度百科梯度下降。
4.關於罰函式法網上資料好像很少,沒搞懂。
參考:百度百科罰函式法
5.最小二乘法:通過最小化誤差平方和擬合資料。
(1)這裡就是做多項式擬合,不寫了,直接上之前的草紙吧。
(2)上述是非線性擬合。線性擬合引數上不含有x高次方項的係數,下面來個線性擬合。
6.常見分類方法:
對數機率迴歸,決策樹,支援向量機,樸素貝葉斯,神經網路。
樸素貝葉斯是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設(即用於分類的特徵在類確定的條件下都是條件獨立的)並使用後驗概率最大化策略的分類方法。
不想寫了,直接上照片。
參考:李航的《統計學習方法》4.1節
7.邊緣檢測:
從基本的梯度運算元sobel到LoG、DoG再到比較完善的Canny邊緣檢測。
特徵點檢測:比如harris,SIFT、SURF、ORB等吧。
特徵區塊檢測:HOG直方圖。
8.K-D樹(K-dimension tree),
是對資料點在k維空間(如二維(x,y),三維(x,y,z),k維(x1,y,z..))中劃分的一種資料結構,本質上說Kd-樹就是一種平衡二叉樹。主要應用於多維空間關鍵資料的搜尋(如:範圍搜尋和最近鄰搜尋)。
參考:從K近鄰演算法、距離度量談到KD樹、SIFT+BBF演算法
9
(1)濾波是將訊號中特定波段頻率濾除的操作。影象濾波是在儘量保留影象細節特徵的條件下對目標影象的噪聲進行抑制。
(2)時域濾波是在空間的影象矩陣上進行卷積運算,一般比較耗時。頻域濾波要先進行傅立葉變換,然後和相關的運算元進行乘積運算。對於不規則的噪聲值,通過傅立葉變換可以得到很好的平滑效果;但相應的,時域在邊緣提取上,要比頻域處理效果好很多。
(3)頻域濾波:首先,將時域訊號轉換成頻域訊號。具體參見:頻域訊號處理
卡爾曼濾波:首先你要建立卡爾曼濾波模型,然後套公式即可。參見:卡爾曼濾波之目標跟蹤
二.填空題
1 . df
參考:Linux 磁碟管理:df,du,fdisk,mkfs,fsck
2 . 連線請求
3 . 共享記憶體
程式間通訊的主要手段:管道(Pipe),訊號(Signal),訊息佇列(Message),共享記憶體(Shared memory),訊號量(semaphore)和套接字(Socket)。
4 . command &
參考:linux命令後臺執行
5 . 滑動視窗
6 . 21
2*8+5
7 .11110000
8 .比較運算和賦值運算
9 . 3;0
10 j<n-i;r[j+1]=r[j]
三. 實踐題
1.HTTP(HyperText Transfer Protocol,
超文字傳輸協議)位於OSI模型(Open System Interconnection Reference Model, 開放式系統互聯通訊參考模型)的傳輸層。
常用的請求方法有:GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、CONNECT、OPTIONS、TRACE、PATCH。
具體參考:HTTP請求方法:GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、CONNECT、OPTIONS、TRACE
2
3
單選題
1.A
2.A
參考:linux下which、whereis、locate、find 命令的區別
3.C
4.A
5.D
6.B
字串,後邊還有一個‘\0’字元。
4.深度優先,這裡使用前序遍歷啦。
int PreOrderTraverse(BinaryTreeNode* root){
if(root==NULL) return 0;
cout << root->m_nValue << ' ';
PreOrderTraverse(root->m_pLeft);
PreOrderTraverse(root->m_pRight)
return 0;
}
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