一、dns工作过程简述？

dns工作过程原理：

1.客户机提出域名解析请求，并将该请求发送给本地的域名服务器。

2.当本地的域名服务器收到请求后，就先查询本地的缓存，如果有该纪录项，则本地的域名服务器就直接把查询的结果返回。

3.如果本地的缓存中没有该纪录，则本地域名服务器就直接把请求发给根域名服务器，然后根域名服务器再返回给本地域名服务器一个所查询域(根的子域) 的主域名服务器的地址。

4.本地服务器再向上一步返回的域名服务器发送请求，然后接受请求的服务器查询自己的缓存，如果没有该纪录，则返回相关的下级的域名服务器的地址。

5.重复第四步，直到找到正确的纪录。

6.本地域名服务器把返回的结果保存到缓存，以备下一次使用，同时还将结果返回给客户机。

二、简述农业机械的作业过程？

机械铧用于犁地，它是靠动力拖拉机牵引犁地，旋耕机是靠动力齿轮传动旋耕刀实现打地等。

三、简述铣床主轴工作过程？

铣床主轴工作过程：铣床分立铣和卧铣两种，卧铣是由电动机通过齿轮或皮带轮把动力传输到主轴箱通过变速到主轴（水平转动）刀杆上的盘形铣刀转动，下部工作台上的零件移动完成工作。

立铣与卧饶铣的动力传动相同，只是主轴的旋转方向垂直于工作台。

四、简述adas的工作过程？

ADAS（高级辅助驾驶系统）工作的步骤为感知-决策-控制。其中感知环境是整个系统起作用的基础，提供感知能力的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头。而摄像头获取的图像信息量大、分辨率高、信息多维，使得使用摄像头进行视觉感知的ADAS，拥有很强的识别能力。

五、简述智慧农业的病虫害图像识别系统工作原理？

智慧工地安全帽识别系统融合了计算机视频图像分析、自动预警、报警管理等技术，系统与视频监控系统无缝对接，通过系统主动预警推送的方式，对工地施工区域内出现人员未佩戴安全帽行为的具体场景实时通过电脑客户端进行报警提示，同时可联动现场警灯、音箱、扬声器等设备，同时报警也可通过手机微信客户端推送给相关管理人员。

六、简述正反转电路工作过程？

正向起动过程。按下起动按钮，接触器线圈通电，与启动按钮并联的线圈的辅助常开触点闭合，以保证线圈持续通电，串联在电动机回路中的线圈的主触点持续闭合，电动机连续正向运转。

停止过程。按下停止按钮，接触器线圈断电，与启动按钮并联的线圈的辅助触点断开，以保证启动线圈持续失电，串联在电动机回路中的线圈的主触点，持续断开，切断电动机定子电源，电动机停转。

反向起动过程。按下反向起动按钮，接触器反向线圈线圈通电，与反向启动按钮并联的反向线圈的辅助常开触点闭合，以保证线圈持续通电，串联在电动机回路中的反向线圈的主触点持续闭合，电动机连续反向运转。

七、简述压铸模工作过程？

压铸是一种利用高压强制将金属熔液压入形状复杂的金属模内的一种精密铸造法。

在1964年，日本压铸协会对于压铸定义为“在高温将熔化合金压入精密铸模，在短时间内大量生产高精度而铸面优良的铸造方式”。美国称压铸为Die Casting，英国则称压铸为Pressure Die Casting，而最为国内一般业者所熟悉的是日本的说法，称为压铸。经由压铸法所制造出来的铸件，则称为压铸件（Die castings）。

这些材料的抗拉强度，比普通铸造合金高近一倍，对于铝合金汽车轮毂、车架等希望用更高强度耐冲击材料生产的部件，有更积极的意义。

在4000K公众号里有更详细的视频展示了压铸工艺的过程，感兴趣可以前往查看。

八、简述机器学习的工作过程

简述机器学习的工作过程 — 机器学习作为人工智能的分支领域，在当今数字化时代发挥着越来越重要的作用。通过机器学习，计算机系统可以从数据中学习并改进，不断优化算法以实现更精准的预测和决策能力。在这篇博文中，我们将深入探讨机器学习的工作过程，从数据准备到模型训练再到结果评估，为你逐步揭示这项技术的奥秘。

数据收集与清洗

机器学习的第一步是数据收集，也是最为关键的一步。数据的质量直接影响到模型的表现，因此确保数据的准确性和完整性至关重要。一旦数据被收集，接下来就是数据清洗的过程。这包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的质量达到训练模型的要求。

特征工程

在数据准备阶段，特征工程扮演着至关重要的角色。特征工程涉及选择、转换、创建特征，以便模型能够更好地理解数据。通过特征工程，我们可以提取数据中最重要的信息，为模型提供更有意义的输入，进而提高模型的准确性和泛化能力。

模型选择与训练

当数据准备就绪后，接下来是选择合适的机器学习模型并进行训练。常见的机器学习模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。在选择模型时，需要根据任务的性质和数据的特点进行权衡，以确保选择到最适合的模型。训练模型时，通过将数据输入模型进行学习和调整参数，使模型不断优化，提高预测的准确性。

模型评估与优化

完成模型训练后，必须对其进行评估以确保其表现符合预期。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。根据评估结果，可以对模型进行进一步的优化，调整模型参数、尝试不同的特征工程方法，甚至尝试不同的模型结构，以进一步提升模型的性能。

模型部署与监控

当模型经过评估优化后，就可以进行部署，让其应用于实际场景中。在部署模型时，需要保证其能够稳定运行，并及时对新数据进行预测。同时，对模型进行监控也是十分重要的，监控模型的性能、数据的偏差等，及时发现问题并进行调整。

结语

机器学习的工作过程涉及多个环节，从数据准备到模型训练再到结果评估，需要经过细致的设计和不断的优化。只有在各个环节都得到合理处理的前提下，模型才能展现出优秀的预测和决策能力。希望通过本文的简述，你能更好地理解机器学习的工作过程，为今后的实践提供帮助。

九、简述项目整体管理的工作过程？

本人作过4年项目技术支持和6年项目经理，然后跳槽去一个完全不同的行业去继续做项目经理，经历了从技术到懂技术的项目经理又到完全不懂技术的项目经理这样一个过程，谈谈我对技术和管理的理解。

首先，项目是目标导向的。不管过程如何管控，最终项目产出ok（进度成本质量），项目经理的工作就会被认可，当然项目干系人的满意也是重要考量。

懂技术有时候会是天然的优势，可以帮助项目经理更好的分析交付物，进行工作结构分解，理解过程和风险识别及管控，与团队沟通时障碍较少，相应的可以降低一些对于沟通能力的要求。。

但特别需要注意不要陷入技术细节的纠缠中，导致忽视全局总体判断；还有不能以技术专家自居，项目技术工程师可能会抱怨你越俎代庖。

要尊重从技术工程师角度给出的技术性意见，如果你有技术方面的疑虑，可以真诚的与技术进行讨论但千万不能强压，如果不能说服可从项目角度出发评估风险和制定应对措施。而不懂技术的项目经理，也是可以存活下去的，根据本人经验需要做好几点1. 入门时学习了解公司内同类型项目执行的经验，可以快速了解该行业项目特点2. 项目启动时确认技术方面资源，确保技术方面有人支持。

项目过程中尊重技术性意见，对于排程有疑虑可以通过追问细节、多方确认、与参考项目做比较等方式予以确认。

3. 识别出谁是对你影响最大的干系人，做好对应沟通。一般来说是公司管理层和客户，那这两方面的汇报必须予以高度重视。就算不懂技术也得比客户懂得多吧…实在不行那就内部确保技术快速响应客户，总不能让客户对技术能力提出质疑。

4. 不懂技术其实在团队面前很吃亏，很容易被质疑专业性。我在工作中有时会有意识引入一些项目管理的工具和概念，一方面让大家认识到你的专长，另一方面也为项目控制提供更好的方法，体现出管理的价值。

5. 如果长期准备在这一行里干下去，技术还是要懂一些的。综上，我还是认为懂技术的在具备一定沟通能力和大局观的前提下做项目经理是比较好的一个选择。如果不懂技术，请确保在管理上的专业能力，并想办法具备基本技术知识满足沟通需要。

十、简述起动机的工作过程？

起动机的工作过程主要是通过引入来自蓄电池的电流并且使起动机的驱动齿轮产生机械运动；传动机构将驱动齿轮啮合入飞轮齿圈，同时能够在发动机起动后自动脱开；启动机电路的通断则由一个电磁开关来控制。最终完成起动过程