這根據(jù)公司吧，每個(gè)公司時(shí)間和面試方式都不一樣的。不過作為應(yīng)屆畢業(yè)生我今年面了不少家公司。。。面試有一輪單面就行的，還有先群面（所有應(yīng)聘者都在一起自我介紹什么的）然后再單面（就是應(yīng)聘者一個(gè)個(gè)的進(jìn)去和面試官交流）的，時(shí)間都在20分鐘到半小時(shí)之間吧。
近年來，UI設(shè)計(jì)行業(yè)迅速發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師。然而，要在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，面試是必不可少的一環(huán)。面試時(shí)，除了對(duì)自己的作品進(jìn)行充分準(zhǔn)備外，掌握一些常見的UI設(shè)計(jì)面試題也是十分重要的。
用戶體驗(yàn)（User Experience，UX）和用戶界面（User Interface，UI）是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)但又有所區(qū)別的概念。用戶體驗(yàn)強(qiáng)調(diào)的是用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)的過程中所產(chǎn)生的感受和情感，包括易用性、舒適度等方面。而用戶界面則是指用戶與產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行交互的界面，包括界面布局、交互方式等。
在UI設(shè)計(jì)中，美觀度和功能性是兩個(gè)重要的方面，它們相輔相成，缺一不可。為了平衡美觀和功能性，我會(huì)首先了解用戶需求，明確設(shè)計(jì)目標(biāo)。然后，通過合理的布局、顏色搭配和視覺效果來營(yíng)造美觀的界面。同時(shí)，確保功能的實(shí)現(xiàn)和易用性，不讓美觀犧牲用戶體驗(yàn)。
設(shè)計(jì)一個(gè)用戶友好的界面需要考慮用戶的行為習(xí)慣、心理預(yù)期等因素。我會(huì)通過以下幾個(gè)方面來設(shè)計(jì)用戶友好的界面：
顏色在UI設(shè)計(jì)中扮演著極其重要的角色。一個(gè)好的顏色搭配可以提升用戶的情緒和體驗(yàn)。我認(rèn)為，合適的顏色搭配應(yīng)該符合以下幾個(gè)原則：
我的設(shè)計(jì)流程主要分為以下幾個(gè)步驟：
以上就是一些常見的UI設(shè)計(jì)面試題及其回答，希望對(duì)準(zhǔn)備面試的設(shè)計(jì)師們有所幫助。在面試過程中，不僅要準(zhǔn)備這些問題的回答，還要通過學(xué)習(xí)和實(shí)踐不斷提升自己的設(shè)計(jì)能力和經(jīng)驗(yàn)。只有不斷自我提高，才能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中獲得更多的機(jī)會(huì)。
貝克先生從天文地理社會(huì)等各個(gè)方面來擬定面試題目。
沖壓模具設(shè)計(jì)面試題是在沖壓行業(yè)中常見的一種面試形式。對(duì)于模具設(shè)計(jì)師來說，掌握面試題的解答是非常重要的，這不僅可以展示自己的專業(yè)知識(shí)和技能，還能增加面試成功的機(jī)會(huì)。
作為一名沖壓模具設(shè)計(jì)師，在面試前充分準(zhǔn)備各類面試題是必不可少的。下面，我將分享一些常見的沖壓模具設(shè)計(jì)面試題，并給出相應(yīng)的答案供大家參考。
沖壓模具設(shè)計(jì)的基本流程包括以下幾個(gè)步驟：
沖壓模具設(shè)計(jì)中常用的軟件主要有以下幾種：
常見的沖壓模具可以根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分：
在我多年的沖壓模具設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)中，我積累了一些經(jīng)驗(yàn)和技巧，包括：
在我從事沖壓模具設(shè)計(jì)的職業(yè)生涯中，我參與了多個(gè)成功的沖壓模具設(shè)計(jì)項(xiàng)目，其中一個(gè)典型案例是：
我所在的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)某汽車零部件的沖壓模具，這個(gè)零部件形狀復(fù)雜，要求尺寸精度高。在該項(xiàng)目中，我采用了先進(jìn)的三維建模軟件和模擬分析技術(shù)，經(jīng)過多次的方案比選和優(yōu)化，最終設(shè)計(jì)出了一個(gè)結(jié)構(gòu)合理、性能穩(wěn)定的沖壓模具。該模具經(jīng)過實(shí)際生產(chǎn)驗(yàn)證，零件的質(zhì)量和生產(chǎn)效率得到了顯著提升，獲得了客戶的高度贊譽(yù)。
在沖壓模具設(shè)計(jì)過程中，常見的問題包括：
這些問題在實(shí)際沖壓模具設(shè)計(jì)中是常見的，解決方法需要根據(jù)具體情況進(jìn)行分析和判斷。
沖壓模具設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的工作，對(duì)設(shè)計(jì)師的專業(yè)知識(shí)和技能有較高要求。通過對(duì)沖壓模具設(shè)計(jì)面試題的準(zhǔn)備和理解，可以提高自己在面試中的競(jìng)爭(zhēng)力，展示出自己的實(shí)力和潛力。希望以上的面試題及答案對(duì)正在準(zhǔn)備沖壓模具設(shè)計(jì)面試的人士有所幫助，祝大家面試順利！
從鴨舌帽鴨舌的兩端，分別垂下兩根與衣服或帽子相反差顏色的珠鏈（一定要有一個(gè)弧度），另一端縫合在衣領(lǐng)的兩個(gè)尖角上。
效果應(yīng)該不錯(cuò)。
應(yīng)該是一樣的。首先要搞清楚這個(gè)面試是什么考試的面試？比如招聘教師面試，考教師資格證考試的面試，面試一般會(huì)給你一個(gè)課題讓你試講，當(dāng)然要寫該課題的教學(xué)設(shè)計(jì)，那么教學(xué)設(shè)計(jì)必然會(huì)和面試題目是一樣的。
如果是筆試試題里考教學(xué)設(shè)計(jì)，那和面試應(yīng)該是沒有什么關(guān)系的
人員招聘是一門很大的學(xué)問 ，它關(guān)系到公司的人力成本 。其中情景面試法是一個(gè)非常實(shí)用的方法。
1、角色扮演。比如招聘業(yè)務(wù)人員，可以設(shè)置客戶角色和應(yīng)聘者進(jìn)行上柜工作的溝通，然后根據(jù)其現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)進(jìn)行打分。
2、實(shí)地現(xiàn)場(chǎng)法。比如招聘促銷導(dǎo)購(gòu)，到商場(chǎng)后，設(shè)計(jì)一個(gè)需要幫助顧客的環(huán)節(jié) ，看看應(yīng)聘人員的現(xiàn)場(chǎng)處理表現(xiàn)，因?yàn)橐粋€(gè)好的導(dǎo)購(gòu)需要以客戶為導(dǎo)向，才能做好促銷工作。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失?。?#34;);
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
