空军探照灯-招聘街

一、空军探照灯

随着时代的进步和技术的发展，空军探照灯作为一种重要的军用设备，在军事行动中发挥着重要的作用。空军探照灯是指由空军部队使用的照射远距离目标的特种灯具，它通过强烈的光束将目标聚焦，并为空中部队提供目标定位和照明支持。

空军探照灯的作用

空军探照灯在现代战争中充当着非常关键的角色。它的主要作用是在复杂的气象环境下，为飞行器提供准确而明亮的照明，以确保飞行器安全起降、导航和飞行。此外，空军探照灯还能够在夜间或恶劣的能见度条件下，提供有效的目标照明和指示，协助空中作战任务的执行。

空军探照灯的另一个重要作用是搜索和救援。空军探照灯常用于搜索行动中，通过高强度的光束将目标点亮，帮助救援人员定位目标并提供支持。这对于在山区、沙漠或大海等复杂地形中进行救援任务的空军部队来说至关重要。

空军探照灯的特点

空军探照灯具有以下几个主要特点：

高亮度：空军探照灯采用先进的照明技术，能够产生高亮度的光束，即使在恶劣的天气条件下也可以清晰地照亮目标。
远距离：由于其特殊设计和优化的光学系统，空军探照灯可以照射远距离的目标，提示飞行器目标位置。
多功能：空军探照灯不仅可以发射高亮度光束，还可以调节光束的范围和方向，以满足不同作战需求。
防护性：空军探照灯通常具备高度耐用性和抗恶劣环境的特点，能够在恶劣的气候条件和战斗环境下工作。

空军探照灯的发展

随着科技的不断进步，空军探照灯也在不断发展。新一代空军探照灯采用先进的LED光源，具有更高的亮度和更低的能耗。此外，空军探照灯还增加了红外照明功能，可以在夜间提供隐蔽照明支持。

同时，随着人工智能技术的应用，一些空军探照灯配备了自动跟踪系统，能够根据目标的动态变化自动调整光束的位置和范围，提供精确而快速的照射。

结论

空军探照灯作为一种重要的军用设备，在现代战争和救援行动中发挥着至关重要的作用。其高亮度、远距离和多功能特点，使其成为空军部队的重要辅助工具。未来，随着技术的不断发展，空军探照灯将会更加先进、智能化，为空军部队的作战任务提供更好的支持。

二、平壤空军

在世界军事舞台上，空军一直扮演着至关重要的角色。而在东亚地区，一个备受关注的空军力量就是朝鲜的平壤空军。平壤空军作为朝鲜最具实力的军种之一，具备着强大的战斗力和巨大的威慑力。

平壤空军的历史

平壤空军的历史可以追溯到上世纪40年代朝鲜战争时期。当时，朝鲜在空军领域的设施和装备都非常有限。然而随着时间的推移，朝鲜军方逐渐意识到空军的重要性，并开始加大对平壤空军的投入和建设。

经过多年的努力，平壤空军逐渐壮大并获得了新一代的现代化飞机。如今，平壤空军拥有一支庞大而强大的航空兵力，包括各类战斗机、轰炸机、侦察机和直升机。

平壤空军的战斗力

作为朝鲜军队的一支主要力量，平壤空军在战斗力方面拥有令人瞩目的表现。他们经过长期的训练和演练，掌握了先进的航空战术，并能熟练运用各类武器装备。

平壤空军的战斗机队伍是其最重要的一部分。他们拥有一系列现代化的战斗机，包括米格-29、苏-25和苏-27等型号。这些战斗机具备着出色的航空性能和武器系统，能够在空中执行各类作战任务。

此外，平壤空军还拥有一支庞大的轰炸机编队。这些轰炸机具备着远程打击的能力，能够对敌方目标进行有效打击。平壤空军的轰炸机编队在战略威慑和实战能力方面起着重要作用。

另外，平壤空军的侦察机和直升机也是其战斗力的重要组成部分。侦察机负责收集敌情和目标信息，为作战决策提供重要的情报支持。而直升机则负责运输、支援和搜救等任务，为地面部队提供及时的支援。

平壤空军的威慑力

平壤空军的强大战斗力不仅为朝鲜提供了防御能力，同时也具备着重要的战略威慑力。平壤空军的现代化装备和作战能力使其成为地区其他国家需要认真对待的力量。

作为一个政治敏感的地区，东亚国家之间的紧张局势时有发生。平壤空军作为朝鲜军队的重要组成部分，具备着对邻国进行空中打击的能力。这种能力一方面保护了朝鲜自身的利益，另一方面也起到了对邻国的战略遏制作用。

由于平壤空军的存在，地区其他国家在制定军事战略和对朝鲜采取行动时必须考虑到平壤空军的存在和威胁。这种战略威慑力使得平壤空军在东亚地区的军事地位得到了广泛的认可。

结语

平壤空军作为朝鲜军队的核心战斗部队，拥有强大的战斗力和威慑力。他们通过多年的建设和训练，逐渐发展成为一个现代化的空中力量。

平壤空军的存在不仅为朝鲜提供防御能力，同时也对地区其他国家构成了重要威慑。我们必须认真对待平壤空军的威胁，采取必要的措施来维护地区的和平与稳定。

三、空军格言

空军格言：激励壮怀，引领蓝天

空军，一支伟大的军种。她以磅礴的气势，卓越的技术，威武的装备，守护着祖国的蓝天。作为空军战士，我们时刻铭记这样一句格言：“燃烧心中的使命，扬帆破浪！”这不仅是我们的座右铭，更是我们奋斗的动力，激励着我们勇往直前。

空军格言是我们的精神支柱，体现了我们空军人的职责、担当和精神风貌。正是这些格言激励和引领着我们，成就了一支世界级的空中力量。

“燃烧心中的使命，扬帆破浪！”

这句经典的空军格言蕴含着无尽的力量和荣耀。它告诉我们，作为空军战士，我们的使命是祖国的蓝天永不遮挡。它让我们燃起心中的火焰，追求卓越，保卫家园。

“燃烧心中的使命”，意味着我们要时刻保持警醒，履行好我们的职责。无论是在训练场上还是实战中，我们要战胜一切困难和挑战，努力达到空军的最高标准。我们承担着守护国家安全的重任，没有退缩，只有前进。

“扬帆破浪”，让我们想象着战机翱翔蓝天的壮丽场面。我们绝不满足于平凡，在技术和作战能力上不断超越自我。我们要像海上的巨轮一样，破浪前行，勇往直前。

空军格言的力量

“燃烧心中的使命，扬帆破浪”的空军格言不仅仅是一句口号，更是一种精神力量的凝聚。它激励着每一位空军战士，无论是新兵还是老兵，始终保持奋发向前的状态。

这句格言教会我们团结协作，追求卓越。在空军的战斗机群中，每一位战士都扮演着重要的角色，没有一个人能独自完成任务。这就需要我们发扬团队精神，相互支持，共同追求卓越。只有这样，我们才能在狭小的舱室中完成各种复杂的操作。

空军格言也让我们明白，只有不断探索，才能取得更大的进步。它激励着我们勇于创新，勇于突破，不断优化战术和作战方式。只有不断学习和进步，我们才能与国际上最先进的空军保持同步。

最重要的是，空军格言教会我们要牢记使命，热爱祖国。作为空军战士，我们的责任就是守护国家的蓝天。我们时刻铭记这个使命，将其融入到我们的血液中，无论何时何地，我们都会勇往直前，冲锋在前。

空军格言的意义

空军格言不仅在军事上具有重大的意义，更有着深远的国家意义。

首先，空军格言体现了空军战士的崇高精神。作为担负着国家安全重任的空军战士，我们时刻准备着为国家献身。格言中所蕴含的使命感和责任感，激励着我们为国家的繁荣和安全而努力奋斗。

其次，空军格言代表着国家对空军力量的高度肯定。空军作为一支重要的军种，扮演着保卫祖国蓝天和国家利益的重要角色。格言中“燃烧心中的使命，扬帆破浪”的力量，凝聚起全体空军战士的力量，展现了中国空军的威武和强大。

最后，空军格言向世界展示了中国空军的自信和决心。空军战士在全球舞台上表现出的卓越技艺和顽强作风，赢得了国际社会的尊重和赞誉。空军格言告诉世界，中国空军将永远坚守和平、安全、合作的原则，为世界和平作出贡献。

“燃烧心中的使命，扬帆破浪！”这句格言不仅仅是空军战士的座右铭，更是中国空军的象征。它凝聚着我们全体战士的力量和信念，引领着我们前进的方向。我们将以更加昂扬的斗志，投身于空军建设中，为祖国的蓝天破浪前行！

四、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());

}

五、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。

六、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。

七、paas面试题？

1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；

2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；

3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。

八、面试题类型？

你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：

1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。

2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。

3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。

4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。

5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。

6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。

7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。

九、cocoscreator面试题？

需要具体分析因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。