一、第一章日常生活生活中网络的应用：浏览信息和发布信息的平台通信和交流的平台休闲和娱乐的平台资源共享的平台电子商务的平台远程协作的平台网上办公的平台网络的定义：网络的分类典型网络交换方式计算机网络主要性能指标二、第二章1.根据信号中代表消息的参数的取

7.2面试错题设有如下定义：structsk{inta;floatb;}data,*p;若有p=&data;,则对data中的a域的正确引用是（B）A.(*p).data.aB.(*p).aC.p->data.aD.p.data.a1.请简要叙述全局变量和局部变量的区别*存储位置：全局变量存储在静态存储区，而局部变量存储在栈上。**作用范围：全

本笔记关于编译器的阶段只包含了词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成，如果发现笔记有错误的地方欢迎大家给我指正。文章目录1.介绍1.1什么是编译器(Compiler)1.2编译器vs.解释器(Interpreter)1.3预处理器(Preprocessor)1.4符号表(SymbolTable)1.5其他2.

试卷内容及成绩分布选择和编程题选择：选择题期间只允许鼠标左键操作，全部提交完毕后进入操作题模式，键盘才会自动解锁（注意：选择题只能进入一次，还有一定要保证选择题要有20分以上，总分超过60分才能有证书）10分的公共基础题，内容较为庞杂，只需要在做真题的时候积累一下就行30分的pyt

C语言必问(待更新)1、变量的声明和定义有什么区别为变量分配地址和存储空间的称为定义，不分配地址的称为声明。一个变量可以在多个地方声明，但是只在一个地方定义。加入extern修饰的是变量的声明，说明此变量将在文件以外或在文件后面部分定义。2、C语言中，变量的作用域在C语言中，

一、单选题（共50题，100分）1、表长为n的顺序存储的线性表，当在任何位置上插入或删除一个元素的概率相等时，插入一个元素所需移动元素的平均个数为（D）.（2.0）A、（n−1）/2B、nC、n+1D、n/22、设栈S和队列Q的初始状态为空，元素e1、e2、e3、e4、e5和e6依次通过栈S，一个元素出栈后

  要想学习好，方法不能少！好的学习方法是提高学习效率的关键。  学习效率低的原因  1.疲劳式学习，不会自我调整  很多人认为，只要刻苦学习就会收获高分，即使在疲劳的时候也依然要坚持。可是当人疲劳的时候，思路会变得不清晰，再面对大量的知识，就会感觉乏味，甚至失去

单选题1.分时系统中的当前运行进程连续获得了两个时间片,原因可能是()。A.该进程的优先级最高地B.就绪队列为空C.该进程最早进入就绪队列D.该进程是-一个短进程正确答案:B答案解析:进程运行时,当一个时间片到时,返回队列,如果就绪队列为空,则现只有该进程,故将继续调度

文章目录一、前言

算法分析与设计复习总结第一章算法概述算法与程序算法的四条性质程序的特点算法复杂度分析时间复杂度关于拉斯维加斯算法工作原理保证正确性的原因例子：快速选择算法（Quickselect）形式化证明结论计算模型基本计算模型NP完全性理论约化的概念几类问题的韦恩关系图P问题（P

第一章计算机系统发展概述计算机发展历程计算机系统的层次结构计算机硬件的基本组成早期冯诺依曼机（以运算器为中心）现代计算机的结构（以存储器为中心）各个硬件的工作原理计算机系统的层次结构计算机的性能指标计算机发展历程电子管晶体管中小规模集成电路超大规模

大数据复习练习题填空题简答题简单分析题程序设计题程序设计题填空题(数据)过观察、实验或计算得出的结果。（消息）是较为宏观的概念，它是由数据的有序排列组合而成。大数据的数据类型包括（结构化数据）和（非结构化数据），前者占10%左右，后者占90%左右。HDFS伪分布式配置中属性df

一、1.集合上的二元关系：集合A上的二元关系R是A×A的子集或从A到A的关系。2.笛卡尔积：A×B={（a,b）| 且}问：集合A有多少种关系？ 种。（因为笛卡尔积A×A的基数为）3.aRb表示(a,b)R。4.other：二、关系的性质1.自反性：矩阵对角线上为1；2.对称性：矩阵关于主对角线对称；3.反对称性：说

docker安装1.先卸载yumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine2.配置Docker的yum库2.1首先要安装一个yum工具yuminstall-y

一、1.算法的属性：1.输入。2.输出。3.正确性。4.有穷性（有限步数）。5.有效性（有限时间内正确执行每个步骤）。6.泛化性。2.指定算法：可用语言or伪代码来描述二、三类问题1.搜索问题：(1)线性搜索：从头到尾一个一个检查。(2) 二分搜索：（假设排列是按递增顺序的）（找到：返回位置；

文章目录概述攻击对抗性攻击的目的攻击的损失函数如何攻击FGSM黑盒与白盒真实世界的攻击防御被动防御主动防御概述动机（1）不仅要在实验室中部署机器学习分类器，也要在现实世界中部署；实际应用（2）分类器对噪声具有鲁棒性和在“大多数情况下”有效是不够的。（3）想要鲁棒的

Q：这三个算法哪一个可以用来做回归？CART Q:这学期学过的分类算法有哪些？支持向量机、决策树、k近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯、ANN（注意区分分类算法与聚类算法）Q：计算题根据以上条件，生成相应的决策树 1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法Q：剪枝的逻辑？（由于决策树容易

快速变换设原多项式为\(F(x)=\sum_{i\in[0,n)}a_ix^i\)，其中\(n=2^k,k\in\mathbbZ^+\)。我们要求\(\foralli\in[0,n),\hata_i=F(t_i)\)，其中\(t\)是一个长度为\(n\)且两两互不相同的序列。显然\(F\)可以被一组\(\hata,t\)唯一确定，即点值表示

1.聚类给定样本集\(D=\{\bm{x}_1,\bm{x}_2,...,\bm{x}_n\}\)，\(\bm{x}_i\in\mathbb{R}^d\)。通过聚类将\(n\)个样本划分为\(k\)个簇划分\(\mathcalC=\{C_1,C_2,...,C_k\}\)，使得：\[C_i\capC_j=\emptyset,\\foralli\not=j\且\\

1.主成分分析PCAPCA：寻找最能够表示原始数据的投影方法，对数据进行降维，除去冗余的信息。——不考虑类别1.1PCA主要步骤计算散布矩阵\(S\)（或者样本的协方差矩阵）\[S=\sum_{i=1}^{n}(\bm{x}_i-\bm{\mu})(\bm{x}_i-\bm{\mu})^{\text{T}}\]其中\(\bm{\mu}=\frac

计算机体系结构期末复习（一二章）由于内容比较多，分为两次发出注意：可能有部分考点遗漏，可能有部分例题没有匹配正确的知识点或被遗漏，欢迎各位补充第一章1.计算机系统的层次性知识点：​​例题：(单选题)在计算机系统层次结构中，从低层到高层，各层相对顺序正确的是（）A.传统机

如果你对Python感兴趣，想要学习pyhton，这里给大家分享一份**Python全套学习资料**，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你，一起加油！1.(单选题)下列关于文件打开模式的说法,错误的是(C)。A.r代表以只读方式打开文件B.w代表以只写方式打开文件C.a代表以二进制形式打开

1.模式识别系统的各个设计环节模式采集：借助物理设备（传感器、摄像头）进行数据的采集和存储。预处理：数据清洗、降噪，增强数据中有用的信息。特征提取：提取数据中对识别有用的特征。分类器学习：根据训练数据特点，选择何时的分类器模型，利用训练集学习得到参数。2.模式

1.线性判别函数1.1定义在\(d\)维特征空间中，有线性判别函数：\[G(x)=w^{\text{T}}x+b\]其中，\(w=[w_1,w_2,\ldots,w_d]^T\)称为权值向量，\(b\)称为偏置，都是需要学习的参数。\(G(x)=0\)为决策边界方程。PS：只能解决二分类问题。1.2几何意义\(w\)为超

1.SVM简介1.1SVM支持向量机给定如图所示的线性可分训练集，能够将两类样本正确分开的直线很多。感知机算法可以找到一条直线，且找到的直线不唯一。然而感知机无法确定哪一条直线最优，但是\(\text{SVM}\)可以。\(\text{SVM}\)可以找到能够将训练样本正确分类的直线中具有