Python 笔试题目总结 Python 是一个流行的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能、Web 开发等领域。在面试中，Python 笔试题目是必不可少的一部分，本文总结了常见的 Python 笔试题目，涵盖列表、字符串、格式化输出、队列、交换、水仙花数、完全数、排序等多个方面，为准备 Python 面试的求职者提供了有价值的参考。 一、列表统计 在 Python 中，列表是最基本的数据结构之一。统计列表中的正数和负数可以使用列表生成式或传统的判断思维。例如，给定列表 `[1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8]`，可以使用列表生成式 `b = [i for i in a if i > 0]` 和 `c = [i for i in a if i < 0]` 分别统计正数和负数的个数。 二、字符串切割 字符串切割是 Python 中一个常见的操作。例如，给定字符串 `"axbyczdj"`，可以使用 `a[::2]` 或传统思维 `c = []` 和 `for i in range(len(a)): if i % 2 == 0: c.append(a[i])` 来获取结果 `"abc"`。 三、字符串切割 字符串切割是 Python 中一个常见的操作。例如，给定字符串 `"hello_world_yoyo"`，可以使用 `a.split("_")` 获取结果 `["hello", "world", "yoyo"]`。 四、格式化输出 格式化输出是 Python 中一个常见的操作。例如，给定数字 `1`，可以使用 `print("%04d" % a)` 输出 `"0001"`。 五、队列操作 队列操作是 Python 中一个常见的操作。例如，给定队列 `[1, 3, 5, 7]`，可以使用 `a.insert(3, a[0])` 将第一个数字放到第三个位置获取结果 `[3, 5, 1, 7]`。 六、交换 交换是 Python 中一个常见的操作。例如，给定 `a = 9` 和 `b = 8`，可以使用 `a, b = b, a` 或中间变量 `c` 交换 `a` 和 `b` 的值。 七、水仙花数 水仙花数是 Python 中一个常见的概念。例如，给定范围 `100-999`，可以使用 `for i in range(100, 1000): ...` 和 `s = 0` 和 `m = list(str(i))` 和 `for j in m: s += int(j)len(m)` 来获取所有的水仙花数。 八、完全数 完全数是 Python 中一个常见的概念。例如，给定范围 `1-1000`，可以使用 `for a in range(1, 1000): ...` 和 `s = 0` 和 `for b in range(1, a): if a % b == 0: s += b` 来获取所有的完全数。 九、排序 排序是 Python 中一个常见的操作。例如，给定队列 `[1, 3, 10, 9, 21, 35, 4, 6]`，可以使用冒泡排序 `for i in range(len(a)-1): ...` 和 `if a[i] > a[i+1]: a[i], a[i+1] = a[i+1], a[i]` 来获取排序后的队列。 本文总结了常见的 Python 笔试题目，涵盖列表、字符串、格式化输出、队列、交换、水仙花数、完全数、排序等多个方面，为准备 Python 面试的求职者提供了有价值的参考。

C# 语法简洁易懂，易于学习和上手，让开发者能快速实现想法。其跨平台能力也十分出色，无论是 Windows、Linux 还是 macOS，都能轻松运行。同时，C# 拥有丰富的类库和工具，涵盖了从桌面应用到移动开发、游戏制作等各个领域。 如果你正在寻找一种能提高开发效率、实现高质量项目的语言，C# 绝对是你的不二之选。让我们一起拥抱 C#，开启精彩的编程之旅！ 上位机开发在工业自动化领域扮演着至关重要的角色，它不仅是实现工业监控系统的关键环节，更是构建人机交互界面的核心。通过上位机，我们能够实时监控工业设备的运行状态与数据信息，并实现对设备的远程控制。Winform（Windows Forms）作为一种桌面应用程序开发技术，因其简单易用和开发效率高的特点而广受欢迎。它是微软公司推出的产品，能够快速开发出功能丰富的桌面应用程序。 在Winform的基础上，SunnyUI的出现进一步丰富了上位机开发的选择。SunnyUI是一个基于Winform的开源UI框架，它提供了大量美观且功能丰富的UI控件，极大地改善了界面的设计感和用户体验。SunnyUI框架的引入，使得开发者在上位机开发工作中能够更加专注于功能实现，而无需耗费过多时间在界面美化上。 Visual Studio是进行Winform和SunnyUI开发的首要工具，作为一个集成开发环境（IDE），它不仅支持多种编程语言，还支持多种开发框架。选择最新版本的Visual Studio进行安装是推荐的做法，因为最新版本通常拥有更好的性能和更多的功能。在安装Visual Studio的过程中，需要确保选择了“.NET 桌面开发”工作负载，这样能够保证安装了Winform开发所需的所有组件。 创建Winform项目是开发的起点。在Visual Studio中，开发者可以选择创建新项目，并在搜索框中输入“Windows 窗体应用（.NET Framework）”来建立项目。如果项目是基于.NET Core或.NET 5+，则应当选择相应的Windows窗体应用。在项目创建后，引入SunnyUI框架成为下一个重要步骤。通过NuGet包管理器，开发者可以轻松地添加SunnyUI到项目中，之后便可以在窗体设计器中直接使用SunnyUI控件。 集成SunnyUI之后，接下来便是工业监控系统界面的设计工作。设计工作主要分为布局设计和控件使用两部分。布局设计关乎整个系统界面的规划，它决定了如何在屏幕上合理地展示多个设备的状态和数据。SunnyUI提供了布局控件如SUTableLayoutPanel来帮助开发者实现界面的分区。开发者可以根据实际需要设计表格布局，例如将界面划分为多个部分以显示不同设备的数据信息。控件使用则涉及到实际添加各种UI控件到界面上，例如按钮、文本框、图表控件等，以实现交互和数据显示的功能。 文档的最后部分未提供，但可以推断，内容将围绕如何在创建的Winform项目中集成SunnyUI，设计出既美观又实用的工业监控系统界面进行详细讲解。在此基础上，开发者还需要掌握C#编程语言的知识，因为它是实现Winform和SunnyUI项目的基础。 总结而言，通过掌握C#语言，安装并配置Visual Studio开发环境，以及集成SunnyUI框架，开发者可以高效地创建出既具备专业外观又功能完备的工业监控系统。这不仅是对技术能力的挑战，也是对设计思维的考验。借助Winform和SunnyUI，开发者能够在短时间内实现自己的想法，并将它们转化为具有实际应用价值的监控系统。

### Spring Core 官方文档知识点概述 #### 一、IoC容器 - **Spring IoC容器简介** - Spring框架的核心特性之一就是依赖注入（Dependency Injection, DI），它通过一个称为IoC容器来管理对象之间的关系。 - IoC容器负责创建对象、装配组件以及管理它们的生命周期。 - **容器概览** - **配置元数据**：定义了如何实例化、配置及组装Bean的信息。Spring支持多种元数据格式，包括XML、注解和Groovy Bean Definition DSL。 - **基于XML的配置元数据**：使用XML文件来定义Bean及其依赖关系。 - **Groovy Bean Definition DSL**：提供了更简洁的配置方式，利用Groovy语言编写Bean定义。 - **容器的使用** - 在了解了如何配置容器之后，接下来是学习如何在应用程序中使用这些配置好的容器。 #### 二、Bean概览 - **命名Bean** - Spring允许为Bean指定名字，这在配置中非常重要。 - 可以为Bean定义别名，在其他地方引用时可以使用不同的名字。 - **Bean的实例化** - **构造函数实例化**：通过指定的构造函数来创建Bean实例。 - **静态工厂方法实例化**：通过调用一个静态工厂方法来创建Bean实例。 - **实例工厂方法实例化**：通过调用一个非静态工厂方法来创建Bean实例。 #### 三、依赖 - **依赖注入** - **基于构造函数的依赖注入**：依赖项在构造函数中传递，确保了Bean的不可变性。 - **基于setter的依赖注入**：依赖项通过setter方法设置，这种方式在Spring早期版本中较为常见。 - **依赖解析过程**：描述了Spring如何解析并注入依赖项的过程。 - **依赖和配置细节** - **直值**（如原始类型、字符串等）可以直接在配置中定义。 - **对其他Bean的引用**（协作对象）可以通过`ref`属性引用其他Bean。 - **内嵌Bean**：可以在另一个Bean定义内部定义一个Bean。 - **集合类型**：可以配置数组、列表、集合、Map等类型的依赖项。 - **空值和空字符串**：Spring支持配置空值和空字符串作为Bean的属性值。 - **XML快捷方式**：使用`p-`和`c-`命名空间简化属性设置。 - **复合属性名**：支持更复杂的属性路径表达式。 - **使用`depends-on`属性** - 通过`depends-on`属性控制Bean之间的依赖顺序。 - **延迟初始化Bean** - 延迟初始化的Bean会在第一次请求时才被创建，而不是在容器启动时。 - **自动装配协作对象** - 自动装配简化了依赖注入，但也有其局限性和缺点。 - 可以排除某些Bean不参与自动装配。 - **方法注入** - **查找方法注入**：用于注入特定的方法。 - **任意方法替换**：用于替代或增强现有方法的功能。 #### 四、Bean作用域 - **单一实例作用域（Singleton）** - 单个Bean定义在Spring IoC容器中只有一个实例。 - **原型作用域（Prototype）** - 每次请求都会创建一个新的实例。 - **单例Bean与原型Bean的依赖** - 单例Bean可以依赖于原型Bean，但反过来则不行。 - **Web作用域** - **请求作用域**：每个HTTP请求创建一个新的实例。 - **会话作用域**：每个HTTP会话创建一个新的实例。 - **应用作用域**：每个Web应用创建一个新的实例。 - **WebSocket作用域**：每个WebSocket连接创建一个新的实例。 - **自定义作用域** - 用户可以实现自己的作用域接口来扩展Spring容器的行为。 #### 五、Bean定义的定制 - **生命周期回调** - **初始化回调**：Bean创建后调用的方法。 - **销毁回调**：容器销毁Bean前调用的方法。 - **默认初始化和销毁方法**：Spring提供了一些默认的初始化和销毁方法。 - **ApplicationContextAware和BeanNameAware** - `ApplicationContextAware`接口让Bean能够访问到整个ApplicationContext。 - `BeanNameAware`接口让Bean能够知道自己的名字。 - **其他Aware接口** - Spring还提供了一系列其他Aware接口，用于让Bean获取更多的上下文信息。 #### 六、Bean定义继承 - **Bean定义继承**：Bean可以继承另一个Bean的定义，从而重用属性和配置信息。这种机制可以减少重复配置，并使配置更加灵活。 以上是对Spring Core官方文档的部分内容进行的详细总结，涵盖了Spring框架中IoC容器的基础概念、Bean的配置和管理、依赖注入、Bean的作用域以及Bean定义的定制等内容。这些知识点对于理解和使用Spring框架至关重要。

### 多模态感知基础介绍 自动驾驶系统是当代科技发展的热点，其中多模态感知作为其核心组成部分，起着至关重要的作用。多模态感知涉及利用多种传感器收集数据，包括相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等，实现对周围环境的精确感知。本课程将围绕自动驾驶中的多模态感知技术展开，从基础知识到深入应用进行系统性介绍。 #### 主讲人介绍 主讲人阡陌博士在读于华中科技大学，专注于三维目标检测、三维多目标跟踪、多模态融合等研究方向。其研究成果丰富，在TPAMI、AAAI、ECCV、ICRA等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，累计引用量超过600次。阡陌博士还担任了多个顶级会议和期刊的审稿人，并致力于将研究成果转化为教学内容。 #### 课程内容概述 课程共分为六章，每章都有其独特的主题和内容。第一章节将介绍自动驾驶系统及其所需的多模态感知基础。接着的章节将逐步深入到二维与三维目标检测、不同传感器的特点及数据集的应用等。在第二章中，将探讨2D与3D目标检测的区别与联系，并引入各种基于不同视角和传感器的3D检测技术。第三章到第五章将分别介绍多模态感知在前期输入融合、深度特征融合和后期结果融合中的应用。第六章则专注于BEV时序多模态3D检测，探讨如何利用时序信息提升检测性能。 #### 传感器与数据集 自动驾驶中常用的传感器包括相机传感器、激光雷达传感器和毫米波雷达传感器。相机传感器擅长捕捉目标颜色和纹理信息，适合进行交通灯识别和车道线检测。然而，它在获取精准深度信息方面存在挑战，易受到光照和天气条件的影响。激光雷达传感器通过发射激光脉冲测量反射时间来获取目标的精确深度信息，具有较高的可靠性。毫米波雷达则通常用于检测车辆的速度和距离，具有较强的抗干扰能力。 在自动驾驶的学习和研究中，公开数据集扮演着重要的角色。KITTI、nuScenes和Waymo数据集是最常用的几个，它们提供了丰富的场景、目标检测以及各种传感器数据，为算法测试和评估提供了便利。 #### 多模态融合技术 多模态融合技术是将来自不同传感器的信息进行整合，以提升系统的感知能力和鲁棒性。前期输入融合关注于在信息尚未被处理之前就进行融合，而深度特征融合则是在特征级别上进行融合，可以更深层次地提取和融合信息。后期结果融合是指在检测或分类等任务的后期阶段将来自不同传感器的结果进行整合。 #### 课程规划与实践 课程的规划旨在帮助学员从理论到实践全面掌握多模态感知技术。除了系统性的知识介绍外，还包括了丰富的实践环节。学员将有机会通过MVP环境配置、EPNet/EPNet++代码详解以及TransFusion、CLOCs等实战演练，亲自体验多模态融合技术的应用过程。 #### 结语 本课程为自动驾驶领域的研究者和工程师提供了一个全面学习和掌握多模态感知技术的平台。通过本课程，学员不仅能够了解到自动驾驶系统的基础知识，而且能够深入理解多模态感知技术的原理和实践应用，为进一步的研究和开发工作奠定坚实的基础。

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