信息论2022大题回忆版：（因为是回忆版，所以在一些专业术语上可能存在差异，但不影响做题）1、已知非对称信道，输入符号的概率场为：信道转移概率矩阵为已知Rs=1波特，求该信道容量C。2、黑白电视每帧有24Mbit的信息量，每秒钟需要传输100帧图像，问：（1）信息速率（2）若信道干扰为高斯加性白噪声，该信道信噪比为30dB，求理想情况下无差错传输的最小带宽。3、给定离散无记忆信源Si：    S0  S1P（Si）：  3/4 1/4（1）对该信源采用J=3的联合编码，请求出每个联合编码后的码元的概率。（2）对联合编码后的码元进行二进制霍夫曼编码，请写出编码过程和用表格方式列出霍夫曼编码结果。

写在前面使用chatpdf，翻译摘要，借鉴参考链接：https://github.com/hzysvilla/Academic_Smart_Contract_Papers的方式快速调研当前顶会的论文idea。Phoenix:DetectandLocateResilienceIssuesinBlockchainviaContext-SensitiveChaos论文动机：作者关注如何检测区块链系统中的弹性问题。弹性是指区块链系统在遇到异常情况后恢复到正常状态的能力。核心思想：作者引入混沌工程技术来测试区块链系统的弹性。（混沌工程，是一种提高技术架构弹性能力的复杂技术手段。）设计：作者利用混沌工程在

降水数据是我们在各项研究中最常用的气象指标之一！之前我们给大家分享过来源于国家青藏高原科学数据中心发布的1901-2022年1km分辨率逐月降水栅格数据以及1901-2022年1km分辨率逐年降水栅格数据（均可戳我跳转）！很多小伙伴拿到数据后还咨询我们有没有逐日的降水栅格数据！本次我们分享的是来自国家青藏高原科学数据中心发布的逐日降水栅格数据——1961—2022年全国范围的逐日降水栅格数据！从官方网站下载的逐日降水栅格数据的格式为NETCDF，即.nc格式；提供了三种空间分辨率的数据，分别为0.1°分辨率、0.25°分辨率和0.5°分辨率；数据范围为18°N–54°N,72°E–136°E，

目录竞赛说明一、竞赛内容分布二、竞赛注意事项网络搭建及安全部署项目项目简介网络拓扑网络设备IP地址分配表一、交换配置二、路由配置三、无线配置四、安全配置服务器配置及应用项目一、云平台配置二、Windows服务配置(一)域服务(二)组策略(三)文件共享(四)Web服务(五)Ftp服务(六)PowerShell脚本三、Linux服务配置(一)Dns服务(二)Rsyslog服务(三)Ftp服务(四)Tomcat服务(五)Postgresql服务(六)Redis服务(七)Kubernetes服务(八)Python脚本 竞赛说明一、竞赛内容分布竞赛共分二个模块，其中：第一模块：网络搭建及安全部署项目 第

2022年职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷【赛程名称】云计算赛项第一场-私有云【赛程时间】2022-12-2009:00:00至2022-12-2016:00:00某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台，以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授权等管理。系统架构如图1所示，IP地址规划如表1所示。需要软件包以及竞赛资料可私信博主图1系统架构图表1IP地址规划说明：1.竞赛使用集群模式进行，比赛时给每个参赛队提供独立的租户与用户，各用户的资源配额相同，选手通过用户名与密码登录竞赛用私有云平台，创建云主机进行相应答题；2.表中的x为工位号；在进行OpenStack搭

就在刚刚，考完了刘玉贵老师的算法期末，也算是给这门课程做一个总结，同时梳理一下期末的考试范围，希望对学弟学妹有用！废话不多说，先放考试范围(来源：sep课程网站，期末会给)：接着放考卷：  总结：一、题型分布：填空（2分*5）、判断（2分*5）、简答（5*3+10）、算法（20+20+15）二、试题90%都来自于平时的课后作业题，课后作业需要认真完成三、同类题型替换：也就是说，上面的试卷是22年的试题，那么23期末，这些题很多是要替换的，但考法基本类似，考试范围相同。以下替换仅代表个人观点：①填空选择题型大多来源于第八、九、十、十一章。必考一道时间复杂度比较，题型来源于习题二4；②简答题：简述

2022年山东省职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷目录【赛程名称】云计算赛项第二场-容器云需要竞赛软件包以及资料可以私信博主！【赛程名称】云计算赛项第二场-容器云【赛程时间】2022-11-27 09:00:00至2022-11-27 16:00:00说明：完成本任务需要两台安装了CentOS7.9操作系统的云主机：master和node。Chinaskill_Cloud_PaaS.iso镜像包中有本次容器云部署所需的所有文件，运维所需的文件见附件。某公司技术部产品开发上线周期长，客户的需求经常得不到及时响应。引入CICD(ContinuousIntegration持续集成、Continuo

前言    编写代码时界面舒服，自己喜欢很重要。本篇文章将会介绍VS2022壁纸的一些设置，主题的更改以及如何设计界面。理想的界面应该是这样的接下来我们来一步步学习如何将界面设计成这样一、壁纸插件下载1.拓展->点击拓展管理 2.右上角搜索background->点击下载ClaudialIDE->加载完之后需要关闭vs界面进行下载 3.下载完之后重新打开vs是系统自定义的壁纸，如果没有更换也不用着急，退出vs重进项目会加载出来的。4.拓展->打开拓展管理->点击更改拓展的设置 5.然后找到ClaudiaIDE->更改某些图片设置根据我这么设置最后就跟我的界面一样了（如果不更改更换图片后图片会比

UnityARVuforia（拓展）——Vuforia图片识别超详细案例（小岛动画交互）【含代码】文章目录UnityARVuforia（拓展）——Vuforia图片识别超详细案例（小岛动画交互）【含代码】1.环境搭建2.资源导入3.交互之旋转&附加代码4.MakingAnimator5.试运行导出APK6.使用安卓手机下载安装及可能出现的问题7.适用的机型及问题的解决方法8.效果展示1.环境搭建环境搭建，包括Vuforia官网的注册登录，密钥获取，在Unity中对VuforiaEngineAR插件的安装等等这里是在Unity中对VuforiaEngineAR插件的方法https://blog.

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题摘要本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。因此我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。最终得到结果为：80.9556、22.