华南理工大学电子与信息学院23年预推免复试面试经验贴
运气较好,复试分数90.24,电科学硕分数线84、信通83、专硕电子与信息74.

面试流程:
1:5min ppt的介绍。其中前2min用英语简要介绍基本信息,后3min可用英语也可用中文 介绍具体项目信息如大创、科研、竞赛等(这部分用英语可能会加印象分)
2:通知上写5min但大概不超过3min的英语问答。该问答不涉及专业课知识,为考研英语交流能力。
3:约10min的中文提问,5个面试官一人问一个问题。大多数同学和学长说不会问专业课问题,但是我被问到了。
只能说部分老师很喜欢问专业课问题,然后部分同学项目较少凑不够时间问项目也会问基础课。
下面是了解到的第二部分的英语问题 :(都是用英语问的,为方便这里写中文)
ty:(我的爱好里面写了弹钢琴)
1、你认为弹钢琴的keypoint是什么?
2、你最喜欢的音乐家是谁?(我回答了肖邦)
3、他和贝多芬、莫扎特比怎么样,你为什么更喜欢肖邦?
acc:
1、请介绍你的家乡?
2、你平时业余生活都做些什么?
lzk:
1、请介绍你的家乡
2、我准备去你那里旅游,有什么景点推荐?
hzk:
请分享一件你认为你大学失败的事情
zaj:
1、跟爱好有关的问题
2、为什么选择这个研究生方向
总结:非本地人很有可能会问家乡,并且很高概率和爱好相关,还有为什么选择这个研究生的方向。
中文问答环节:
本人被问到:
1、你的竞赛项目经历和以后的方向相关性小,你是怎么想的?
2、你对未来你选择的这个方向有什么了解?
3、说一种信源编码方法、介绍一些线性分组码 、说出霍夫曼编码的原理。
4、某个竞赛作品的难点和创新点。
5、电赛国赛的具体实现细节(ppt上写了国赛经历)。
我个人专业课回答的很差,其他也回答的不是很好,但是分数最后也不难看,所以大家心态要好,不要有不会的或被拷打了就心态爆炸。保持良好心态,都会有不错的分数。
相关文章:
华南理工大学电子与信息学院23年预推免复试面试经验贴
运气较好,复试分数90.24,电科学硕分数线84、信通83、专硕电子与信息74. 面试流程: 1:5min ppt的介绍。其中前2min用英语简要介绍基本信息,后3min可用英语也可用中文 介绍具体项目信息如大创、科研、竞赛等(…...
Linux网络编程- ether_header iphdr tcphdr
struct ether_header struct ether_header 是一个数据结构,用于表示以太网(Ethernet)帧的头部。这个结构体在 <netinet/if_ether.h> 头文件中定义。当你处理或分析以太网帧时,可以使用这个结构体来访问和解读 Ethernet 头部…...
wpf中的StaticResource和DynamicResource
不同点一:StaticResource是程序载入时对资源的一次性使用,之后就不在访问了 DynamicResouce则是程序运行过程中回去访问资源 样例:在xaml中定义好的资源 <Window.Resources><SolidColorBrush x:Key"borderRed" Color"…...
数据结构与算法基础-(3)
🌈write in front🌈 🧸大家好,我是Aileen🧸.希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…...
maven中relativepath标签的含义
一 relative标签的含义 1.1 作用 这个<parent>下面的<relativePath>属性:parent的pom文件的路径。 relativePath 的作用是为了找到父级工程的pom.xml;因为子工程需要继承父工程的pom.xml文件中的内容。然后relativePath 标签内的值使用相对路径定位…...
Greenplum 对比 Hadoop
Greenplum属于MPP架构,和Hadoop一样都是为了解决大规模数据的并行计算而出现的技术,两者的相似点在于: 分布式存储,数据分布在多个节点服务器上分布式并行计算框架支持横向扩展来提高整体的计算能力和存储容量都支持X86开放集群架…...
OJ练习第182题——字典树(前缀树)
字典树(前缀树) 208. 实现 Trie (前缀树)题目描述示例知识补充官解代码 211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计题目描述示例思路Java代码 208. 实现 Trie (前缀树) 力扣链接:208. 实现 Trie (前缀树) 题目描述 示例 知识补充 插入字符串 我…...
前端知识总结
在前端开发中,y x是一种常见的自增运算符的使用方式。它表示将变量x的值自增1,并将自增后的值赋给变量y。 具体来说,x是一种后缀自增运算符,表示将变量x的值自增1。而y x则是将自增前的值赋给变量y。这意味着在执行y x之后&am…...
中国JP-10燃料行业市场研究与预测报告(2023版)
内容简介: 高密度燃料是指以石油基、煤基和生物质基烃类为原料,通过聚合、加氢、异构等工艺合成的密度大于0.85 gcm-3的饱和多环碳氢化合物,广泛应用于航空航天领域。由于高密度燃料密度大和体积热值高等特点,飞行器在油箱体积一…...
护眼灯显色指数应达多少?眼科医生推荐灯光显色指数多少合适
台灯的显色指数是其非常重要的指标,它可以表示灯光照射到物体身上,物体颜色的真实程度,一般用平均显色指数Ra来表示,Ra值越高,灯光显色能力越强。常见的台灯显色指数最低要求一般是在Ra80以上即可,比较好的…...
AI 大模型
随着人工智能技术的迅猛发展,AI 大模型逐渐成为推动人工智能领域提升的关键因素,大模型已成为了引领技术浪潮研究和应用方向。大模型即大规模预训练模型,通常是指那些在大规模数据上进行了预训练的具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型&…...
一个案例熟悉使用pytorch
文章目录 1. 完整模型的训练套路1.2 导入必要的包1.3 准备数据集1.3.1 使用公开数据集:1.3.2 获取训练集、测试集长度:1.3.3 利用 DataLoader来加载数据集 1.4 搭建神经网络1.4.1 测试搭建的模型1.4.2 创建用于训练的模型 1.5 定义损失函数和优化器1.6 使…...
MySQL - limit 分页查询 (查询操作 五)
功能介绍:分页查询(limit)是一种常用的数据库查询技术,它允许我们从数据库表中按照指定的数量和顺序获取数据,它在处理大量数据时特别有用,可以提高查询效率并减少网络传输的数据 语法:SELECT …...
代码随想录笔记--动态规划篇
1--动态规划理论基础 动态规划经典问题:① 背包问题;② 打家劫舍;③ 股票问题; ④ 子序列问题; 动态规划五部曲: ① 确定 dp 数组及其下标的含义; ② 确定递推公式; ③ 确定 dp 数组…...
vue之vuex
Vuex 是 Vue.js 的一个状态管理模式和库,为应用中的所有组件提供了一个集中式的存储管理,并提供了一种强大的方式来管理应用的状态。Vuex 包含以下核心概念: State:定义了应用的状态,类似于组件中的 data。 Getters&a…...
ISO 26262 系列学习笔记 ———— ASIL定义(Automotive Safety Integration Level)
文章目录 介绍严重度(Severity)暴露概率(Probability of Exposure)可控性(Controllability) 介绍 如果没有另行说明,则应满足ASIL A、B、C和D各分条款的要求或建议。这些要求和建议参考了安全目…...
代码随想录 第8章 二叉树
1、理论知识 (1)、满二叉树 如果一棵二叉树只有度为0的节点和度为2的节点,并且度为0的节点在同一层上,则这棵二叉树为满二叉树。 (2)、完全二叉树 除了底层节点可能没有填满,其余每层的节点…...
计算机网络工程师多选题系列——计算机网络
2 计算机网络 2.1 网络技术基础 题型1 TCP/IP与ISO模型的问题 TCP/IP由IETF制定,ISO由OSI制定; TCP/IP分为四层,分别是主机-网络层、互联网络层、传输层和应用层;OSI分为七层,分别是物理层、数据链路层、网络层(实…...
Zabbix5.0_介绍_组成架构_以及和prometheus的对比_大数据环境下的监控_网络_软件_设备监控_Zabbix工作笔记001
z 这里Zabbix可以实现采集 存储 展示 报警 但是 zabbix自带的,展示 和报警 没那么好看,我们可以用 grafana进行展示,然后我们用一个叫睿象云的来做告警展示, 会更丰富一点. 可以看到 看一下zabbix的介绍. 对zabbix的介绍,这个zabbix比较适合对服务器进行监控 这个是zabbix的…...
Spring | 事件监听器应用与最佳实践
引言 在复杂的软件开发环境中,组件之间的通信和信息交流显得尤为重要。Spring框架,作为Java世界中最受欢迎的开发框架之一,提供了一种强大的事件监听器模型,使得组件间的通信变得更加灵活和解耦。本文主要探讨Spring事件监听器的…...
springboot 百货中心供应链管理系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,百货中心供应链管理系统被用户普遍使用,为方…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...
家政维修平台实战20:权限设计
目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
Java编程之桥接模式
定义 桥接模式(Bridge Pattern)属于结构型设计模式,它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系,从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...
Python 训练营打卡 Day 47
注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...
前端高频面试题2:浏览器/计算机网络
本专栏相关链接 前端高频面试题1:HTML/CSS 前端高频面试题2:浏览器/计算机网络 前端高频面试题3:JavaScript 1.什么是强缓存、协商缓存? 强缓存: 当浏览器请求资源时,首先检查本地缓存是否命中。如果命…...
[拓扑优化] 1.概述
常见的拓扑优化方法有:均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有:有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...
