【蓝桥杯单片机省赛】第14届赛事主要考察的是参赛者对单片机设计与开发的能力，特别是基于IAP15F2K61S2单片机的程序设计。试题包含了硬件配置、功能实现以及性能要求等多个方面。 硬件配置要求选手使用指定的竞赛实训平台，该平台配备有IAP15F2K61S2单片机，需要将内部振荡器频率设定为12MHz，键盘工作模式设置为矩阵键盘，扩展方式跳线设置为IO模式。参赛者必须严格按照这些配置进行程序设计，否则将面临扣分甚至零分的风险。 在功能描述部分，主要涉及以下几个模块： 1. 光敏电阻和固定电阻的分压测量，用于判断环境光线的"亮"或"暗"状态。 2. 通过DS1302RTC芯片获取实时时间数据。 3. 利用DS18B20温度传感器获取环境温度。 4. 使用P34引脚测量NE555产生的脉冲频率，转换为环境湿度数据，要求测量精度为±8%，且频率范围在200Hz至2000Hz之间。 5. 通过数码管、按键和LED指示灯来实现数据显示、界面切换和参数设置，例如时间、温度、湿度和触发次数的显示。 6. 快速响应按键和指示灯的动作，要求响应时间分别不超过0.2秒和0.1秒。 湿度测量中，频率与湿度的关系图表给出，测量频率超出200Hz到2000Hz范围的数据将被视为无效。对于显示功能，试题要求设计不同的显示界面，包括时间、回显（温度、湿度、时间触发次数）、参数设置以及温湿度综合界面，所有数据显示都需要符合特定格式和更新速度要求，且数码管显示质量要高，无闪烁、重影等问题。 此外，采集触发功能通过PCF8591采集光敏电阻的信号，当处于"挡光"条件时，会触发数据采集。温度显示范围限定在0℃到99℃，无效的湿度数据将以"AA"表示，并不会纳入统计和计算。 本次比赛对参赛者的单片机编程能力、硬件接口操作、实时数据处理和用户界面设计等方面都提出了较高要求，旨在测试和提升学生的实际工程应用能力。

Qt面试基础题，Qt 是一个1991年由Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler

云计算认证考试 1. 以下哪个云服务属于SaaS层服务？ A. 弹性云服务器ECS B. 云桌面服务Workspace C. 云监控服务Cloud Eye[正确] D. 云容器引擎CCE 答案解析：无 2. 以下哪个服务可以使伸缩组中每一个实例均可分配到应用程序流量？ A. 弹性文件服务SFS B. 云监控服务Cloud Eye C. 弹性负载均街ELB[正确] D. 弹性公网IP 答案解析：无 3. 以下哪项云服务器的资源可以通过弹性伸缩自动升降？ A. 带宽[正确] B. 内存 C. CPU D. 硬盘容量 答案解析：无 4. 以下哪个命令可以在Linux系统中查看新增的数据盘？ A. fdisk-1[正确] B. mkfs-t C. mkdir D. partprobe 答案解析：无 5. 云硬盘的存储容量单位是什么？ A. PB B. KB C. GB[正确] D. TB 答案解析：无 6. 通过创建（），系统可以在设定的时间点自动对云硬盘进行备份。 A. 备份 B. 标签 C. 备份策略[正确] D. 共享 答案解析：无

《微观博易 软件开发 面试题目解析》 在软件开发领域，面试是评估求职者技能的重要环节。以下是对三道典型面试题目的详细解析，旨在帮助求职者理解并掌握相关知识点。 1. **算法题：轮流取桔子问题** 这个问题是经典的博弈论问题，被称为“N堆桔子”或“Nim游戏”。问题的核心在于找到一种策略，无论对手如何选择，都能确保自己最后取走最后一颗桔子。关键在于观察每堆桔子的数量，并利用异或运算（XOR）来判断先手是否拥有必胜策略。 当N=1时，先手无胜算，因为只能取走全部桔子，后手会获胜。对于N>1的情况，如果所有堆桔子数量的异或结果不为0，则先手有必胜策略。这是因为每次取走一堆桔子相当于改变这一堆的数量，而异或操作具有交换律和结合律，因此不论先手如何取，最后的异或结果依然不会变，只要初始时异或结果不为0，先手就能通过调整使得最后剩下1堆桔子，从而获胜。 编程实现时，可以接收N+1个参数，第一个参数为N，后面N个参数为Mj，通过异或操作判断先手是否有必胜策略，然后返回1或-1表示先选或后选。 2. **WPF题：C# WPF GUI程序设计** 这道题目考察的是C#与WPF（Windows Presentation Foundation）的使用，以及MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式。求职者需要创建一个GUI程序，能够读取XML文件、展示数据、支持用户编辑并保存修改。 - 图一用于用户输入XML文件路径，点击确定后隐藏图一，显示图二。 - 图二包含多个TabItem，数量与XML文件中``元素的数量相同，每个TabItem的Header是``的Name属性，且Header支持修改。 - TabItem中的Grid应能编辑，编辑后的数据需保存回原XML文件。 - 使用MVVM模式，尽量将View的代码放在XAML中，减少CS代码。 实现时，可以利用C#的XML解析库读取和写入XML，WPF的Data Binding功能将视图与模型关联，通过ViewModel处理数据逻辑和界面交互。 3. **实际应用题：行情数据重采样** 此题涉及时间序列数据处理，特别是金融市场的数据重采样，目的是将高频数据转换为低频数据，如将500ms的快照数据转换为1分钟的K线数据。这里需要使用pybind11将C++与Python结合，实现数据的重采样函数。 - 函数输入应包括原始快照数据列表和目标采样频率，可能还需要其他参数如时间戳的处理规则。 - 输出是重采样后的数据结构，包含时间、成交量、开盘价、最高价、最低价和收盘价等信息。 - 考虑实际情况，如日夜盘切换、集合竞价等，需要在处理中添加相应的逻辑，确保数据的准确性和完整性。 - 测试程序应包括生成模拟行情数据，以及验证输出数据正确性的部分，可视化的输入输出对比有助于验证算法的准确性。 通过以上分析，我们可以看出这三道题目涵盖了算法设计、图形用户界面开发以及金融数据处理等多个方面，全面考察了求职者的软件开发能力。理解并掌握这些知识点，将有助于在面试中展现出扎实的技术功底。

该项目是针对微观博易软件开发面试的第三部分，主要涉及软件工程中的编程和数据分析技能，适合求职者准备面试。从提供的文件名来看，我们可以推测这是一个关于数据重采样（resampling）的项目，包含了实现、测试、数据输入、输出以及可视化等多个环节。 1. **数据重采样**： 数据重采样是统计学和信号处理中常见的技术，用于改变数据的时间或空间分辨率。在这个项目中，`resample.cpp`和`resample.h`可能是实现重采样算法的C++源代码和头文件。重采样可以包括上采样（增加采样率）和下采样（减少采样率），在处理时间序列数据时非常有用。 2. **测试代码**： `test_resample.cpp`和`test_resample.py`是测试代码，分别用C++和Python编写。这表明项目不仅包含算法实现，还关注代码的正确性，通过测试来验证功能是否符合预期。测试驱动开发（TDD）是软件工程中的良好实践，可以确保代码质量。 3. **数据输入与输出**： `data.csv`是原始输入数据文件，可能包含时间序列或其他类型的数据。`out.csv`则可能是经过重采样处理后的输出结果。CSV（Comma Separated Values）格式是数据交换的标准格式，易于读取和处理。 4. **绘图与可视化**： `draw.ipynb`是一个Jupyter Notebook文件，通常用于数据分析和可视化。开发者可能使用Python的Matplotlib或Seaborn库来绘制重采样前后的数据对比，帮助理解结果，如`higest.png`和`lowest.png`所示，可能就是可视化结果的图片。 5. **构建脚本**： `Makefile`是用于自动化编译和构建项目的配置文件，通常在Unix/Linux环境中使用。它定义了如何从源代码生成可执行程序的规则。 6. **项目组织**： 这个项目的组织结构清晰，包含了源代码、测试代码、数据文件、输出结果和可视化文件，展示了良好的软件开发实践，如模块化和文档化。 7. **面试准备**： 对于求职者来说，熟悉并能理解和实现这样的项目，不仅展示了对数据处理和编程的理解，还能体现问题解决能力和测试意识。同时，掌握数据可视化和使用工具如Jupyter Notebook也是现代软件开发中重要的技能。 通过这个项目，面试者可以深入学习数据处理、编程技巧、测试方法以及数据可视化，全面展示自己的软件工程能力。对于面试官来说，这些文件提供了评估候选人技术能力的直接证据。

【微观博易 软件开发 面试题目 Project 2 满分答案和代码】是一个关于软件工程领域的面试准备资源，其中包含了多个关键的编程和项目管理知识点。这个项目的重点可能在于考察候选人在实际软件开发过程中的技能和理解，特别是针对C#和WPF（Windows Presentation Foundation）的应用。 1. **软件工程**：软件工程是系统化、规范化、可量化的方法来开发、操作和维护软件的过程。在这个Project 2中，可能会涉及需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段，这些都是软件工程的基础。 2. **求职面试**：在求职面试中，面试官通常会通过项目案例来评估候选人的技术能力、问题解决能力和团队合作精神。Project 2的满分答案和代码表明这可能是一个模拟的实际项目，用于展示候选人如何在压力下编写高质量的代码。 3. **软件/插件**：在软件开发中，"插件"是指可以增强或扩展软件功能的独立模块。如果Project 2涉及到插件开发，那么候选人可能需要了解如何设计和实现可扩展的架构，以便将来能方便地添加新的功能。 4. **MainWindow.xaml.cs**：这是WPF应用程序的主要用户界面类，包含与UI交互的逻辑代码。面试者需要熟悉XAML语言来创建UI，并且理解如何将这些UI元素与后台代码绑定。 5. **AssemblyInfo.cs**：这个文件包含了关于程序集的信息，如版本、版权和公共密钥。理解AssemblyInfo的作用对于理解.NET框架的编译和部署过程至关重要。 6. **App.xaml.cs**：这是WPF应用的启动类，包含了应用程序级的逻辑，如初始化、生命周期管理和资源管理。面试者应知道如何配置和控制应用程序的启动流程。 7. **t2.csproj、t2.sln**：这些是Visual Studio的项目文件和解决方案文件，分别定义了项目构建设置和多项目之间的关系。熟悉这些文件格式的面试者能够高效地管理和协同开发大型项目。 8. **t2.csproj.user**：这个文件存储了用户特定的项目设置，如调试配置和窗口布局，反映了个人开发环境的定制。 9. **MainWindow.xaml、App.xaml**：这两个文件分别是MainWindow和整个应用的XAML文件，用于定义用户界面的布局和样式。面试者应掌握XAML语法和WPF控件的使用。 10. **obj** 和 **.vs** 目录：`obj`目录包含了编译过程中生成的中间文件，而`.vs`目录存储了Visual Studio的配置信息。这两个目录体现了项目构建和IDE的工作流程。 Project 2的面试题目可能涵盖了软件工程的多个方面，包括软件设计原则、编程实践、项目管理以及特定于WPF的开发技能。掌握这些知识点对于在软件开发面试中取得成功至关重要。

【微观博易 软件开发 面试题目 Project 1 满分答案与代码解析】 在软件工程领域，面试是评估候选人技术能力的关键环节。本项目着重于考察应聘者的编程技能、问题解决能力和对软件开发流程的理解。"微观博易"作为一家专注于软件开发的公司，其面试题目往往能体现业界对于优秀程序员的标准和期望。 在Project 1中，虽然具体的题目内容未给出，但从提供的文件名可以推测这是一个涉及C++编程的项目。`t1.cpp`很可能是实现项目功能的主要源代码文件，`Makefile`用于自动化编译过程，而`readme.txt`通常包含项目介绍、编译说明或者运行指南等重要信息。 在软件/插件开发中，掌握C++语言是基础，因为它提供了底层控制、高效性能以及丰富的库支持。面试时，候选人需要展示他们如何使用C++来设计和实现一个功能完备、健壮且易于维护的程序。 1. **C++基础知识**：面试可能会涉及到面向对象编程概念，如类、对象、封装、继承和多态。同时，对模板、异常处理、STL（标准模板库）的熟悉程度也是评价标准之一。 2. **数据结构与算法**：良好的算法基础是解决复杂问题的关键。面试中可能会要求编写排序、查找或其他常见算法，考察候选人的逻辑思维和分析能力。 3. **文件操作与I/O流**：`readme.txt`的存在提示了文件处理的重要性。理解和使用C++的文件流进行输入输出操作，以及文件的读写是必备技能。 4. **构建工具与自动化**：`Makefile`的使用显示了对自动化构建流程的理解。面试者应知道如何利用构建工具（如Make或CMake）来编译、链接及测试项目，确保代码质量。 5. **代码规范与调试**：编写整洁、可读性强的代码是优秀程序员的习惯。面试中会评估代码风格、注释清晰度，以及候选人如何使用调试工具排查问题。 6. **软件设计原则**：面试可能会考察SOLID原则（单一职责、开闭原则、里氏替换、接口隔离、依赖倒置），这些原则指导着软件设计，使代码更具可扩展性和维护性。 7. **问题解决与项目管理**：项目经验及如何应对挑战、解决问题的能力同样重要。面试官可能询问项目背景、遇到的问题及解决方案，以了解候选人在实际工作中的表现。 微观博易的Project 1面试题目不仅是对编程技能的检验，更是对软件工程全面理解的综合评估。通过这个项目，候选人有机会展示他们在软件开发过程中如何运用理论知识、实践经验以及团队协作能力。

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本资源是一个针对南京大学实验室安全教育与考试系统的Python爬虫项目，旨在帮助用户轻松获取所有考试题目并构建自己的题库，以辅助学习和备考。在这个压缩包中，包含了一个名为"ahao4"的文件，这很可能是爬取程序的源代码或者爬取结果的数据文件。下面将详细探讨Python爬虫技术、实验室安全教育、考试系统以及如何利用Python进行数据处理和建立题库。 Python爬虫是数据抓取的一种常用方法，尤其适用于网页内容的自动化提取。Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或lxml库则用于解析HTML或XML文档结构，找到所需的信息。在本项目中，开发者可能使用了这些工具来遍历南京大学实验室安全教育与考试系统的网页，提取每个题目的内容、选项以及答案等关键信息。 实验室安全教育是高等教育中不可或缺的一部分，尤其对于理工科学生而言。它涵盖了化学、生物、物理等各种实验室的安全规定、操作规程以及应对紧急情况的措施。通过这个爬虫项目，用户可以获取大量的实验室安全题目，系统地学习相关知识，提高实验操作的安全意识。 考试系统通常包含题库管理、在线答题、自动评分等功能。在这个案例中，开发者可能首先分析了南京大学考试系统的网页结构，然后编写代码模拟用户行为，如登录、浏览题目等，以实现数据的抓取。值得注意的是，合法和道德的网络爬虫行为应该尊重网站的robots.txt文件，避免对服务器造成过大的负担，同时也不能侵犯用户的隐私。 爬取到的数据通常需要进一步处理，例如清洗、去重、整理格式，才能形成有用的题库。Python的pandas库是一个强大的数据分析工具，可用于处理这样的任务。开发者可能将爬取到的题目信息存储为CSV或JSON文件，然后使用pandas读取、处理，最后可能生成Markdown、Excel或数据库格式的题库文件，便于用户查阅和练习。 为了使用这个题库，用户可以将其导入到学习管理系统或者自行开发的答题应用中。例如，可以利用Python的random模块随机选取题目进行模拟测试，或者结合数据分析，根据个人的学习进度和正确率智能推荐练习题目。 这个项目展示了Python在数据获取和处理上的强大能力，同时强调了实验室安全教育的重要性。通过学习和利用这个资源，用户不仅可以提升编程技能，还能深入理解实验室安全知识，为实际的实验操作提供保障。

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