一般设计面试题要做多久交？

一、一般设计面试题要做多久交？

这根据公司吧，每个公司时间和面试方式都不一样的。不过作为应届毕业生我今年面了不少家公司。。。面试有一轮单面就行的，还有先群面（所有应聘者都在一起自我介绍什么的）然后再单面（就是应聘者一个个的进去和面试官交流）的，时间都在20分钟到半小时之间吧。

二、ui设计面试题

近年来，UI设计行业迅速发展，不断涌现出许多优秀的设计师。然而，要在激烈的竞争中脱颖而出，面试是必不可少的一环。面试时，除了对自己的作品进行充分准备外，掌握一些常见的UI设计面试题也是十分重要的。

1. 用户体验和用户界面之间的区别是什么？

用户体验（User Experience，UX）和用户界面（User Interface，UI）是两个相互关联但又有所区别的概念。用户体验强调的是用户在使用产品或服务的过程中所产生的感受和情感，包括易用性、舒适度等方面。而用户界面则是指用户与产品或服务进行交互的界面，包括界面布局、交互方式等。

2. 在UI设计中，你是如何平衡美观和功能性的？

在UI设计中，美观度和功能性是两个重要的方面，它们相辅相成，缺一不可。为了平衡美观和功能性，我会首先了解用户需求，明确设计目标。然后，通过合理的布局、颜色搭配和视觉效果来营造美观的界面。同时，确保功能的实现和易用性，不让美观牺牲用户体验。

3. 你如何设计一个用户友好的界面？

设计一个用户友好的界面需要考虑用户的行为习惯、心理预期等因素。我会通过以下几个方面来设计用户友好的界面：

• 简洁清晰：界面布局简洁清晰，避免信息过载。
• 易学易用：用户能够快速学会如何使用界面，并轻松完成任务。
• 一致性：保持界面的一致性，使用户在不同页面间能够快速适应。
• 反馈机制：给用户及时明确的反馈信息，提升用户的操作体验。
• 可访问性：考虑到残障用户的需求，设计合适的辅助功能。

4. 你认为什么样的颜色搭配更适合UI设计？

颜色在UI设计中扮演着极其重要的角色。一个好的颜色搭配可以提升用户的情绪和体验。我认为，合适的颜色搭配应该符合以下几个原则：

• 品牌一致：根据品牌的视觉形象选择主要颜色，体现品牌特色。
• 情绪引导：根据设计的场景和目标用户的情感需求选择相应的颜色。
• 对比度：确保不同元素之间的对比度适宜，保证界面信息的清晰可辨。
• 色彩搭配：运用色轮理论，选择相邻色、互补色等搭配方式。

5. 请描述一下你的设计流程。

我的设计流程主要分为以下几个步骤：

1. 需求分析：了解项目的背景和需求，明确用户目标。
2. 用户研究：通过用户调研和竞品分析等方法，深入了解用户的行为习惯和需求。
3. 原型设计：使用Sketch、Axure等工具创建初步的界面原型，进行交互设计。
4. 视觉设计：根据原型进行界面的视觉设计，确定颜色、字体、图标等元素。
5. 评估和优化：与团队成员和用户进行反馈交流，进行设计的优化和改进。
6. 交付和实现：将设计交付给开发团队，并与开发人员进行协作，确保设计的实现效果。

结语

以上就是一些常见的UI设计面试题及其回答，希望对准备面试的设计师们有所帮助。在面试过程中，不仅要准备这些问题的回答，还要通过学习和实践不断提升自己的设计能力和经验。只有不断自我提高，才能在激烈的竞争中获得更多的机会。

三、贝克先生是怎么样精心设计面试题目的？

贝克先生从天文地理社会等各个方面来拟定面试题目。

四、冲压模具设计面试题

冲压模具设计面试题是在冲压行业中常见的一种面试形式。对于模具设计师来说，掌握面试题的解答是非常重要的，这不仅可以展示自己的专业知识和技能，还能增加面试成功的机会。

作为一名冲压模具设计师，在面试前充分准备各类面试题是必不可少的。下面，我将分享一些常见的冲压模具设计面试题，并给出相应的答案供大家参考。

1. 请简要介绍一下冲压模具设计的基本流程。

冲压模具设计的基本流程包括以下几个步骤：

• 需求分析：了解客户的需求，包括产品的形状、尺寸、材料等要求。
• 产品设计：将产品的形状、尺寸等要求转化为设计图纸。
• 模具设计：根据产品设计图纸设计模具的结构和尺寸。
• 加工制造：将模具设计图纸转化为实际的冲压模具。
• 调试优化：对模具进行调试和优化，确保其正常运行。

2. 冲压模具设计中常用的软件有哪些？

冲压模具设计中常用的软件主要有以下几种：

• AutoCAD：用于进行模具的二维图设计。
• Pro/ENGINEER：一款三维实体建模软件，可以进行复杂模具的设计。
• UG/NX：也是一款三维实体建模软件，适用于大型模具的设计。
• CATIA：用于进行高级曲面模具的设计。
• SolidWorks：一款常用的三维建模软件，适用于各类模具的设计。

3. 请介绍一下常见的冲压模具的分类。

常见的冲压模具可以根据不同的分类标准进行划分：

• 按照加工方式分类：包括冲裁模、拉伸模、弯曲模、冲切模等。
• 按照结构分类：包括单工位模具、连续模具、复合模具等。
• 按照材料分类：包括金属模具、非金属模具等。
• 按照用途分类：包括汽车模具、家电模具、电子产品模具等。

4. 请谈谈您对冲压模具设计的经验和技巧。

在我多年的冲压模具设计经验中，我积累了一些经验和技巧，包括：

• 充分了解产品特点：在设计模具之前，要充分了解产品的特点和要求，包括材料、尺寸、形状等。
• 注重模具结构设计：模具的结构设计对冲压工艺和产品质量具有重要影响，要注重合理的结构设计。
• 考虑模具的可制造性：在设计模具时要考虑到模具的可制造性，避免设计上的不合理和过于复杂。
• 运用先进的软件和技术：运用先进的软件和技术可以提高冲压模具设计的效率和精度。
• 不断学习和创新：冲压模具设计是一个不断学习和创新的领域，要保持持续的学习和研究。

5. 请谈谈您在冲压模具设计中的成功案例。

在我从事冲压模具设计的职业生涯中，我参与了多个成功的冲压模具设计项目，其中一个典型案例是：

我所在的团队负责设计某汽车零部件的冲压模具，这个零部件形状复杂，要求尺寸精度高。在该项目中，我采用了先进的三维建模软件和模拟分析技术，经过多次的方案比选和优化，最终设计出了一个结构合理、性能稳定的冲压模具。该模具经过实际生产验证，零件的质量和生产效率得到了显著提升，获得了客户的高度赞誉。

6. 冲压模具设计中常见面临的问题及解决方法有哪些？

在冲压模具设计过程中，常见的问题包括：

• 尺寸精度难以控制：冲压模具制造过程中，尺寸精度是一个关键问题。可以通过合理的模具结构设计、优化加工工艺等方式来解决。
• 裂纹、变形等问题：冲压过程中，材料容易出现裂纹、变形等问题。可以通过优化冲压工艺、选择合适的材料等方式来解决。
• 模具磨损和寿命问题：模具在使用过程中可能会出现磨损和寿命不够长的问题。可以通过选择高耐磨材料、优化润滑方式等方式来解决。
• 成本控制问题：冲压模具制造成本较高，如何控制成本是一个挑战。可以通过合理的设计、优化加工工艺等方式来降低成本。

这些问题在实际冲压模具设计中是常见的，解决方法需要根据具体情况进行分析和判断。

结语

冲压模具设计是一个复杂而关键的工作，对设计师的专业知识和技能有较高要求。通过对冲压模具设计面试题的准备和理解，可以提高自己在面试中的竞争力，展示出自己的实力和潜力。希望以上的面试题及答案对正在准备冲压模具设计面试的人士有所帮助，祝大家面试顺利！

五、这道设计面试题怎么回答，怎样使鸭舌帽在刮风的时候，不掉落在地上并且有何衣服有很协调的搭配很漂亮？

从鸭舌帽鸭舌的两端，分别垂下两根与衣服或帽子相反差颜色的珠链（一定要有一个弧度），另一端缝合在衣领的两个尖角上。

效果应该不错。

六、教学设计必须和面试题目一样吗？

应该是一样的。首先要搞清楚这个面试是什么考试的面试？比如招聘教师面试，考教师资格证考试的面试，面试一般会给你一个课题让你试讲，当然要写该课题的教学设计，那么教学设计必然会和面试题目是一样的。

如果是笔试试题里考教学设计，那和面试应该是没有什么关系的

七、如何设计情景面试题来测试应聘者的真实水平？

人员招聘是一门很大的学问 ，它关系到公司的人力成本 。其中情景面试法是一个非常实用的方法。

1、角色扮演。比如招聘业务人员，可以设置客户角色和应聘者进行上柜工作的沟通，然后根据其现场表现进行打分。

2、实地现场法。比如招聘促销导购，到商场后，设计一个需要帮助顾客的环节 ，看看应聘人员的现场处理表现，因为一个好的导购需要以客户为导向，才能做好促销工作。

八、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

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

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";

/*

* 测试代码

*/

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

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参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

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("生成训练模型失败！");

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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加载字典文件，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;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

}

九、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

十、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。