电机算法面试

Ⅰ 面试时候关于电机的问题会问些什么我还怎么回答

构造，运转原理，维修厂家，配件大致价格……

Ⅱ 电机与拖动面试常问

1、什么是直流电机。
2、直流电动机电枢绕组的分类和作用。
3、在直流电机中，换向器和电刷的作用是什么。
4、换向器在直流电机中起什么作用。以上就是电机与拖动面试常问。

Ⅲ 电机的极数的算法

1. 极数反映出电动机的同步转速，2极同步转速是3000r/min，4极同步转速是1500r/min，6极同步转速是1000r/min,8极同步转速是750r/min。 绕组的一来一去才能组成回路，也就是磁极对数，是成对出现的，极就是磁极的意思，这些绕组当通过电流时会产生磁场，相应的就会有磁极。 三相交流电机每组线圈都会产生N、S磁极，每个电机每相含有的磁极个数就是极数。由于磁极是成对出现的，所以电机有2、4、6、8……极之分。 2. 若三相交流电的频率为50Hz,则合成磁场的同步转速为50r/s,即3000r/min.如果电动机的旋转磁场不止是一对磁极,进一步分析还可以得到同步转速n与磁场磁极对数p的关系:n=60f/p.f为频率,单位为Hz.n的单位为r/min。 ns与所接交流电的频率 (f)、电机的磁极对数(P)之间有严格的关系 ns＝f/P。 在中国，电源频率为50赫，所以二极电机的同步转速为3000转/分，四极电机的同步转速为1500转/分，余类推。异步电机转子的转速总是低于或高于其旋转磁场的转速，异步之名由此而来。异步电机转子转速与旋转磁场转速之差（称为转差）通常在10％以内。由此可知，交流电机（不管是同步还是异步）的转速都受电源频率的制约。因此,交流电机的调速比较困难,最好的办法是改变电源的频率，而以往要改变电源频率是比较复杂的。所以70年代以前，在要求调速的场合，多用直流电机。随着电力电子技术的发展，交流电动机的变频调速技术已开始得到实用。 3.交流三相异步电动机极数为总线圈组数除以三。 4. 同步电动机的转速=60*频率/ 极对数（我国工频为50Hz)。 异步电动机转速=（60*频率/ 极对数）×转差率 另外，同等功率的电动机，转速越大，输出扭距越小。 5. 同步电机的极数 大容量的同步电机均为转极式，即转子为磁极，由励磁绕组通以直流电产生，而同步机的极对数就是转子磁极的对数。八极电机就是转子有8个磁极，2p=8,即此电机有4对磁极。一般汽轮发电机多为隐极式电机，极对数很少，一般为1、2对，而n=60f/p,所以他的转速很高，最高可达3000转（工频），而水轮发电机的极数相当多，转子结构为凸极式，工艺比较复杂，由于他的极数很多，所以它的转速很低，可能只有每秒几转！

Ⅳ 要面试算法工程师，大神给点相关经验啊

算法是比较复杂又基础的学科，每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计，以下这18个问题是面试中最容易遇到的，本文给出了一些基本答案，供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。
1)请简单解释算法是什么?
算法是一个定义良好的计算过程，它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说，它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。
2)解释什么是快速排序算法?
快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则，这种类型的算法占用空间较小，它将待排序列表分为三个主要部分：
·小于Pivot的元素
·枢轴元素Pivot(选定的比较值)
·大于Pivot的元素
3)解释算法的时间复杂度?
算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间，它通常用大O表示法来表示。
4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么?
用于时间复杂度的符号类型包括：
·Big Oh：它表示小于或等于目标多项式
·Big Omega：它表示大于或等于目标多项式
·Big Theta：它表示与目标多项式相等
·Little Oh：它表示小于目标多项式
·Little Omega：它表示大于目标多项式
5)解释二分法检索如何工作?
在二分法检索中，我们先确定数组的中间位置，然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较，若小于数组中间值，则要查找的值应位于该中间值之前，依此类推，不断缩小查找范围，直至得到最终结果。
6)解释是否可以使用二分法检索链表?
由于随机访问在链表中是不可接受的，所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此，对于链表来说，二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。
7)解释什么是堆排序?
堆排序可以看成是选择排序的改进，它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域，通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。
8)说明什么是Skip list?
Skip list数据结构化的方法，它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中，每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联，删除操作可删除指定的键。
9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少?
插入排序是一种就地排序算法，这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序，它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧，从而使空间复杂度为O(1)。
10)解释什么是“哈希算法”，它们用于什么?
“哈希算法”是一个哈希函数，它使用任意长度的字符串，并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。
11)解释如何查找链表是否有循环?
要知道链表是否有循环，我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针，并且在处理两个节点之后增加一个指针，并且在处理每个节点之后，遇到指针指向同一个节点的情况，这只有在链表有循环时才会发生。
12)解释加密算法的工作原理?
加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本，算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大，创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块，而有些则使用流方法。
13)列出一些常用的加密算法?
一些常用的加密算法是：
·3-way
·Blowfish
·CAST
·CMEA
·GOST
·DES 和Triple DES
·IDEA
·LOKI等等
14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别?
·最佳情况：算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如，我们进行二分法检索，如果目标值位于正在搜索的数据中心，则这就是最佳情况，最佳情况时间复杂度为0。
·最差情况：给定算法的最差输入参考。例如快速排序，如果选择关键值的子列表的最大或最小元素，则会导致最差情况出现，这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。
15)解释什么是基数排序算法?
基数排序又称“桶子法”，是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。
16)解释什么是递归算法?
递归算法是一个解决复杂问题的方法，将问题分解成较小的子问题，直到分解的足够小，可以轻松解决问题为止。通常，它涉及一个调用自身的函数。
17)提到递归算法的三个定律是什么?
所有递归算法必须遵循三个规律：
·递归算法必须有一个基点
·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程
·递归算法必须自我调用
18)解释什么是冒泡排序算法?
冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中，要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误，将交换值并以正确的顺序排列，直到最终结果“浮”出水面。
满意记得采纳哈

Ⅳ 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

Ⅵ 如何面试算法工程师

墙面是算法工程师话你基本上你要有这个工程师的证，还有就是一些个人资料的简历证明

Ⅶ 面试的时候，主考官问我一个关于电机的问题。

对三相交流电动机来说!考官说的最简单扼要!先测三相电压是否平衡!这就判断了电源!再断电测电机的三相线圈阻值是否平衡!这就判断了电机!

Ⅷ 电机员面试有哪些问题

电机员面试的问题：
1、每天下机舱工作内容。
2、如何检查马达。
3、锅炉警报有哪些，如何排查解决。
4、主机警报有哪些。
电机员主要是船舶电机员，具体的职责：
一、正常航行状态下电机员的职责：
1、记好电工日志，按规定要求测量、记录。
2、坚持每天早晚各一次对运行设备的巡视，发现异常立即调整。
3、按航次检修计划组织电工人员做好设备的检修与保养工作。
4、做好故障设备的检测、分析与处理。
5、按计划进行蓄电池的充电，始终保持蓄电池处于完好状态。
二、备航时电机员的工作：
1、检查主配电板。
2、检查为主、辅机运转服务的海水泵、滑油泵、燃油泵等辅助机械的电动机及控制设备。
3、检查锚机、绞缆机的电动机及控制设备。
4、检查航行灯、信号灯、助航仪器电源、无线电电源及应急电源。
5、检查主机操纵台、电车钟的试用情况。
三、船舶电机员：电机员是高级船员职务，负责船舶电气设备的维护和管理。
1、一等电机员须在相应等级以上的船舶上担任电机员满二十四个月以上。
职务晋升申请晋升相同航区、相同等级的船长或轮机长的考试，应持有大副或大管轮证书，并实际担任该职务满二十四个月。
2、二等电机员，发电机总功率500—1200千瓦渔业船舶上的具有初级职称的电工，进行船上所有的电器设备维护和保养。
主要负责船上电气设备方面的日常管理，检查，维修以及一些有关电气方面的报表的制作，如申请备件、申请维修、设备缺陷报告等 。

Ⅸ 算法面试

我在《再谈“我是怎么招程序员”》中比较保守地说过，“问难的算法题并没有错，错的很多面试官只是在肤浅甚至错误地理解着面试算法题的目的。”，今天，我想加强一下这个观点——我反对纯算法题面试！（注意，我说的是纯算法题）图片源Wikipedia（点击图片查看词条）我再次引用我以前的一个观点——能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题，你可以想想，小学奥数题可能比这些题更难，但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。好了，让我们来看一个示例（这个示例是昨天在微博上的一个讨论），这个题是——“找出无序数组中第2大的数”，几乎所有的人都用了O(n)的算法，我相信对于我们这些应试教育出来的人来说，不用排序用O(n)算法是很正常的事，连我都不由自主地认为O(n)算法是这个题的标准答案。我们太习惯于标准答案了，这是我国教育最悲哀的地方。（广义的洗脑就是让你的意识依赖于某个标准答案，然后通过给你标准答案让你不会思考而控制你）功能性需求分析试想，如果我们在实际工作中得到这样一个题 我们会怎么做？我一定会分析这个需求，因为我害怕需求未来会改变，今天你叫我找一个第2大的数，明天你找我找一个第4大的数，后天叫我找一个第100大的数，我不搞死了。需求变化是很正常的事。分析完这个需求后，我会很自然地去写找第K大数的算法——难度一下子就增大了。很多人会以为找第K大的需求是一种“过早扩展”的思路，不是这样的，我相信我们在实际编码中写过太多这样的程序了，你一定不会设计出这样的函数接口 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不会设计出 DestroyBaghdad(); 这样的接口，而是设计一个DestoryCity( City& ); 的接口，而把Baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2当成参数传进去。这是最基本的编程方法，用数学的话来说，叫代数！最简单的需求分析方法就是把需求翻译成函数名，然后看看是这个接口不是很二？！（注：不要纠结于FindMaxNum()或FindMinNum()，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那么二）非功能性需求分析性能之类的东西从来都是非功能性需求，对于算法题，我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收，这是算法学术界的风格。所以，习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力，只会机械地思考算法之内的性能，而忽略了算法之外的性能。如果题目是——“从无序数组中找到第K个最大的数”，那么，我们一定会去思考用O(n)的线性算法找出第K个数。事实上，也有线性算法——STL中可以用nth_element求得类似的第n大的数，其利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况：1）Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第 k-|Sa|个元素即为第k大数；2） Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)。搞学术的nuts们到了这一步一定会欢呼胜利！但是他们哪里能想得到性能的需求分析也是来源自业务的！我们一说性能，基本上是个人都会问，请求量有多大？如果我们的FindKthMaxNum()的请求量是m次，那么你的这个每次都要O(n)复杂度的算法得到的效果就是O(n*m)，这一点，是书呆子式的学院派人永远想不到的。因为应试教育让我们不会从实际思考了。工程式的解法根据上面的需求分析，有软件工程经验的人的解法通常会这样：1）把数组排序，从大到小。2）于是你要第k大的数，就直接访问 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然后，接下来的m次对FindKthMaxNum()的调用全是O(1)的，整体复杂度反而成了线性的。其实，上述的还不是工程式的最好的解法，因为，在业务中，那数组中的数据可能会是会变化的，所以，如果是用数组排序的话，有数据的改动会让我重新排序，这个太耗性能了，如果实际情况中会有很多的插入或删除操作，那么可以考虑使用B+树。工程式的解法有以下特点：1）很方便扩展，因为数据排好序了，你还可以方便地支持各种需求，如从第k1大到k2大的数据（那些学院派写出来的代码在拿到这个需求时又开始挠头苦想了）2）规整的数据会简化整体的算法复杂度，从而整体性能会更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和STL一样的近似O(n)复杂度的算法没人敢动）争论你可能会和我有以下争论，如果程序员做这个算法题用排序的方式，他一定不会像你想那么多。是的，你说得对。但是我想说，很多时候，我们直觉地思考，恰恰是正确的路。因为“排序”这个思路符合人类大脑处理问题的方式，而使用学院派的方式是反大脑直觉的。反大脑直觉的，通常意味着晦涩难懂，维护成本上升。就是一道面试题，我就是想测试一下你的算法技能，这也扯太多了。没问题，不过，我们要清楚我们是在招什么人？是一个只会写算法的人，还是一个会做软件的人？这个只有你自己最清楚。这个算法题太容易诱导到学院派的思路了。是的这道“找出第K大的数”，其实可以变换为更为业务一点的题目——“我要和别的商户竞价，我想排在所有竞争对手报价的第K名，请写一个程序，我输入K，和一个商品名，系统告诉我应该订多少价？（商家的所有商品的报价在一数组中）”——业务分析，整体性能，算法，数据结构，增加需求让应聘者重构，这一个问题就全考了。你是不是在说算法不重要，不用学？千万别这样理解我，搞得好像如果面试不面，我就可以不学。算法很重要，算法题能锻炼我们的思维，而且也有很多实际用处。我这篇文章不是让大家不要去学算法，这是完全错误的，我是让大家带着业务问题去使用算法。问你业务问题，一样会问到算法题上来。小结看过这上面的分析，我相信你明白我为什么反对纯算法面试题了。原因就是纯算法的面试题根本不能反应一个程序的综合素质！那么，在面试中，我们应该要考量程序员的那些综合素质呢？我以为有下面这些东西：会不会做需求分析？怎么理解问题的？解决问题的思路是什么？想法如何？会不会对基础的算法和数据结构灵活运用？另外，我们知道，对于软件开发来说，在工程上，难是的下面是这些挑战：软件的维护成本远远大于软件的开发成本。软件的质量变得越来越重要，所以，测试工作也变得越来越重要。软件的需求总是在变的，软件的需求总是一点一点往上加的。程序中大量的代码都是在处理一些错误的或是不正常的流程。所以，对于编程能力上，我们应该主要考量程序员的如下能力：设计是否满足对需求的理解，并可以应对可能出现的需求变化。