2023宇视科技校招补录笔试题及答案刷完稳进面

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一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在H.265编码标准中，CTU的最大尺寸通常为A.16×16B.32×32C.64×64D.128×1282.摄像机低照度性能指标“0.001lux@F1.2”中的“F1.2”指A.靶面尺寸B.信噪比C.光圈值D.快门速度3.在GB/T28181-2016协议中，用于设备注册的SIP方法为A.INVITEB.REGISTERC.MESSAGED.BYE4.下列哪种RAID级别允许任意两块盘同时失效而不丢数据A.RAID5B.RAID6C.RAID10D.RAID05.深度学习目标检测模型YOLOv5中，负责多尺度特征融合的模块叫A.SPPB.PANetC.ResNetD.DenseNet6.在Linux内核中，分配给USB3.0控制器的总线带宽理论峰值是A.480MbpsB.1GbpsC.5GbpsD.10Gbps7.网络摄像机IPC的ONVIFProfileG主要规范了A.设备发现B.音频回放C.元数据事件D.云台控制8.下列哪条命令可查看NVR当前磁盘SMART信息A.df-hB.smartctl-a/dev/sdaC.fdisk-lD.top9.在数字图像处理中，用于消除椒盐噪声且保留边缘的最佳滤波是A.均值滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.方框滤波10.宇视科技“秦岭”系列GPU服务器采用的国产GPU厂商是A.海光B.寒武纪C.兆芯D.景嘉微二、填空题（每题2分，共20分）11.海康威视私有协议通常使用______端口进行设备间通信。12.在FFmpeg中，将RTSP流转码为HLS使用的核心参数是______。13.摄像机镜头焦距为8mm，靶面1/2.7"，其水平视场角约______度。14.按照国标，车辆卡口抓拍图片命名中“T”字段代表______。15.深度学习模型量化时，INT8的量化比例系数记为______。16.在RAID5中，若单盘容量为10TB，则8盘阵列可用容量为______TB。17.网络摄像机通过______协议可实现自动获取IP地址。18.宇视“昆仑”系列支持的最大解码能力为______路4K@30fps。19.在Git版本管理中，回退到上一次提交状态的命令是______。20.交换机MAC地址表老化时间默认值通常为______秒。三、判断题（每题2分，共20分）21.H.264的BaselineProfile支持B帧。22.ONVIF协议基于SOAP+XML实现。23.在Linux中，kill-9命令可强制结束D状态的进程。24.使用RAID10时，只要坏盘不在同一镜像对即可保证数据安全。25.宇视“天目”系列球机支持GPS+北斗双模定位。26.在深度学习中，BatchNorm层可显著加速模型收敛。27.千兆以太网最大有效载荷速率约为940Mbps。28.摄像机红外灯波长850nm比940nm更具隐蔽性。29.在C语言中，volatile关键字可防止编译器优化掉空循环。30.宇视“秦岭”服务器默认采用液冷散热方案。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述GB/T28181-2016中SIP信令注册失败常见原因及排查步骤。32.说明RAID6与RAID5在容错能力与写惩罚上的差异。33.列举三种降低深度学习模型推理延迟的工程化方法并比较优缺点。34.描述网络摄像机在低温-40℃环境下启动失败的硬件级解决思路。五、讨论题（每题5分，共20分）35.结合“东数西算”背景，探讨宇视AI云边端架构在西部数据中心的部署挑战与对策。36.分析在H.265编码下，8MP@30fps视频流从IPC到云端再回传客户端的全链路延迟构成，并提出优化方案。37.针对《数据安全法》，论述视频监控厂商在边缘存储、云端备份及跨境传输环节应采取的合规技术措施。38.假设某市部署10万路AI卡口，日抓拍图片1亿张，讨论如何设计PB级图片存储系统以满足90天在线、3年近线、10年离线生命周期管理。答案与解析一、1C2C3B4B5B6C7B8B9C10B二、11.800012.-fhls13.4014.通过时间15.scale16.7017.DHCP18.12819.gitreset--hardHEAD~120.300三、21×22√23×24√25√26√27√28×29√30×四、31.常见原因：SIP服务器IP端口不可达、设备ID重复、密码错误、注册周期过短、NAT映射失败。排查：抓包确认REGISTER是否到达服务器；检查Response状态码401/403/404；核对设备国标ID与密码；调整注册Expires为3600；启用NATKeepalive。32.RAID5允许单盘失效，写惩罚为4次；RAID6允许双盘失效，写惩罚为6次；RAID6校验盘多一块，空间利用率(n-2)/n，低于RAID5的(n-1)/n，但可靠性更高。33.①模型剪枝：减少冗余通道，延迟降低30%，但需重训练；②TensorRT加速：融合算子，延迟降低50%，依赖GPU；③INT8量化：压缩模型至1/4，延迟降低40%，精度损失<1%。34.选用工业级低温电容、加热膜预启动、PTC热敏电阻限流、润滑油低温型号、电源芯片-40℃认证、固件延迟红外灯启动，确保在加热至-20℃后再启动编码。五、35.西部数据中心网络延迟高、运维力量弱、绿电波动大。对策：边缘AI盒子做本地缓存与推理，中心训练；采用液冷+光伏直供；智能功耗调度，闲时训练忙时推理；建立无人值守AI运维平台。36.延迟构成：编码10ms、打包5ms、网络30ms、云端解码转发20ms、CDN回源40ms、客户端缓冲80ms，共185ms。优化：启用超低延迟编码模式、切片1s、边缘节点下沉、QUIC传输、客户端零缓冲播放，可降至70ms。37.边缘存储采用国密SM4加密，密钥存于TPM；云端备份使用SM2/SM3数字信封，密钥托管于KMS；跨境传输先进行数据脱敏、人脸模糊化，再通过VPN隧道+SM9标识加密，日志留存不少于