抱歉，我无法直接提供阿里云计算机视觉的具体笔试题。但是，作为参考，以下是通常在计算机视觉领域的笔试中可能涉及的一些常见主题和问题：
- 图像处理和特征提取：常见的问题包括灰度化、尺寸调整、图像滤波、边缘检测、特征提取等。
- 目标检测和定位：通常需要解决对象检测和定位问题，比如识别图像中的物体并提供其位置信息。常见的算法包括Haar特征、HOG、YOLO、Faster R-CNN等。
- 图像分类和识别：需要解决将图像分为不同类别的问题。可能涉及的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。
- 图像分割：通常需要将图像分割为不同的区域或对象。常见的算法包括基于区域的分割、分水岭算法、K-means等。
- 图像融合和增强：常见的问题包括图像融合、去噪、增强等。
- 三维重建和姿态估计：需要从多个角度的图像中重建三维场景或估计物体的姿态。常见的算法包括结构光、视差计算、Bundle Adjustment等。
这些只是计算机视觉领域的一些常见主题和问题，在笔试中可能涉及的具体问题会根据不同的公司和职位要求有所不同。建议您在准备阿里云计算机视觉的笔试时，参考相关的教材和论文，积累一定的数学、图像处理和机器学习等知识基础，并进行一些实践和项目经验的积累，以便更好地应对笔试挑战。
抱歉，作为语言模型，我无法实现对视觉问题的解答和评估。您可以提供更多详细的问题描述，我将尽力帮助您。
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