一、单项选择题（10小题，每小题2分，共20分）1、某数在计算机中用压缩BCD码表示为10010011，其真值为（ ）。 A. 10010011BB. 93HC.93D. 1472、8086/8088CPU最大和最小工作方式的主要差别是（ ）。 A. 数据总线的位数不同B. 地址总线的位数不同C. I/O端口数的不同D. 单处理器与多处理器的不同3、下列各条指令的源操作数均采用立即寻址方式，其中错误的是（ ）。 A. MOV AX,1234B. MOV AX,1234HC. MOV AL,1234HD. MOV AL,12H4、下列指令中能改变AX中的内容的是（ ）
一简答题:重点:第一章(绪论),第五章(数据库完整性),第十一章(并发控制)数据库模型和约束条件:网状模型:其实就是图约数条件:插入数据时,允许插入尚未确定双亲结点值的子女结点值.删除数据时,允许只删除双亲结点值.修改数据时,可直接表示非树形结构,而无需像层次模型那样增加冗余结点.层次模型:本质上就是树形结构约束条件:在进行插入操作时，如果没有相应的双亲结点值就不能插入它的子女节点值。在进行删除操作的时候，如果删除双亲结点值，则相应的子女节点值也将被同时删除。数据的完整性包括哪三种?实体完整性参照完整性用户定义完整性事务:用户定义的一个数据操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个
文章目录泊松分布连续性随机变量概率密度均匀分布离散型随机变量函数的分布二维离散型随机变量的分布二维随机变量的的分布离散型随机变量函数的分布连续性随机变量函数的分布正太分布可加性数学期望方差和标准差常见的随机变量的期望和方差协方差和相关系数二维离散型随机变量期望与方差的计算中心极限定理三大分布矩估计极大似然估计假设检验假设检验泊松分布连续性随机变量概率密度概率密度积分求分布函数，概率密度函数积分求概率，分布函数端点值相减为概率均匀分布正太分布标准化例题离散型随机变量函数的分布概率密度求概率密度先积分，再求导例题二维离散型随机变量的分布联合分布律离散型用枚举法二维随机变量的的分布例题例题2：离散型
文章目录第一章概论第二章Google云计算2.1Google文件系统（GFS）2.2MapReduce和Hadoop2.3分布式锁服务Chubby2.4分布式结构化数据表Bigtable存储形式主服务器子表Bigtable相关优化技术2.5分布式存储系统MegastoreMegastoreACID语义基本架构核心技术-复制第三章AmazonAWS3.1Dynamo一致性哈希算法冗余备份成员资格和错误检测3.2弹性计算云EC23.3简单存储服务S33.4非关系型数据库3.5关系数据库服务RDS3.6内容推送服务CloudFront第四章微软的云计算服务Azure4.1五个部分4.2三个实例4.3
今天先提前复习信息率失真函数，因为最近讲到这里了，而且这里的计算较为简单。首先了解一下失真函数和失真矩阵，然后就是单符号离散信源的平均失真计算，计算非常简单，就是联合概率矩阵和失真矩阵进行点乘(相同位置对应相乘)之后，再把矩阵的数求和，通俗一点就是两个矩阵相同位置的数对应相乘然后相加。接下来就是多符号离散序列的平均失真，它的计算等于L个单符号离散信源的平均失真的平均。接下来就是保真度准则和信息率失真函数的概念，信息率失真函数就是给定信源的收发两端的平均互信息的最小值。然后就是信息率失真函数的定义域计算，Dmin就是信源的输出概率和失真矩阵的每行最小值相乘之和，对应的转移概率矩阵就是失真矩阵每行
第九章神经网络一.单选题1.以下关于感知器说法错误的是:()。A.单层感知器可以用于处理非线性学习问题B.可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题C.感知器是最简单的前馈式人工神经网络D.感知器中的偏置只改变决策边界的位置正确答案:A2.关于BP算法特点描述错误的是()。A.各个神经元根据预测误差对权值进行调整B.预测误差需逆向传播,顺序是输出层、隐层、输入层C.计算之前不需要对训练数据进行归一化D.输入信号顺着输入层、隐层、输出层依次传播正确答案:C3.关于BP算法优缺点的说法错误的是()。A.BP算法训练时候可能由于权值调整过大使得激活函数达到饱和B.BP算法不能用于处理非线性分类问
线性代数快速复习行列式行列式的基础计算某行（列加上或减去另一行（列的几倍，行列式不变某行列乘k,等于k乘此行列式互换两行列，行列式变号行列式的性质1主对角线是X，其余是其他常数a2范德蒙德行列式3行列式加减法4余子式M和代数余子式A5利用代数余子式计算行列式的值6多个A或M相加减7解齐次与非齐次方程组矩阵矩阵相乘基本运算单位矩阵及其他注意事项矩阵的绝对值其他转置矩阵证明矩阵可逆求逆矩阵利用逆矩阵进行矩阵乘法运算伴随矩阵矩阵的秩向量组与线性空间线性表示（矩阵和增广矩阵秩相等）向量组线性相关（组成的矩阵秩小于向量个数）求向量在某基底坐标求极大无关组解方程组判断解的情况解方程组特解、通解、基础解系已
燕山大学2022机器学习复习提要自己总结内容，仅供参考2022-8-15更新上学期期末考试的题型有填空20分简答60分两道大题20分以下是回忆的题型时间太久了，只能回忆大概有什么，细节忘了填空题时间太久了忘了有什么了简答涉及的知识点大概有：数据清洗SVM准确率精确率召回率PR曲线K-meansBP神经网络训练集测试集验证集过拟合欠拟合卷积神经网络大题只记得考了一个读代码的题，代码量很多，但是都是简单的python语法：函数、循环这些，只要自己做过课上的实验基本不用复习语法，如果自己没有好好做实验那就需要针对性的看一下python的语法，不用多看一些基本的函数和循环这些就行。考的代码也很好理解（
文章目录名词解释第一章：概述相关术语软件质量模型软件质量保证措施Bug的三个概念PIE模型测试与调试软件测试的发展软件测试的意义软件测试原则软件测试的分类软件开发与软件测试的关系软件测试的心理学和经济学软件开发模型1.瀑布模型2.快速原型法3.增量模型和螺旋模型对比4.构件模型5.传统瀑布模型和喷泉模型对比软件测试模型V模型W模型H模型X模型软件测试与软件开发过程的关系第二章：测试基础白盒测试基本路径测试法控制流图区域独立路径环路复杂性逻辑覆盖法1.语句覆盖2.判定覆盖3.条件覆盖4.判定-条件覆盖5.条件组合覆盖6.路径覆盖循环测试简单循环嵌套循环串接循环非结构循环黑盒测试1.等价类划分法2
文章目录【第八章】文件管理|本章概念1.文件和文件系统2.文件的逻辑结构3.文件目录4.文件共享|本章算法1.检索具有指定关键字记录的【平均查找次数】计算2.FCB与磁盘访问次数的相关计算|课后简答题【第八章】文件管理|本章概念1.文件和文件系统数据项、记录和文件数据项：基本数据项：描述一个对象的某种属性；组合数据项：由若干个基本数据项组成如结构体记录：记录是一组相关数据项的集合，用于描述一个对象在某方面的属性；关键字：唯一能标识一个记录的数据项文件：具有文件名的一组相关元素的集合数据项文件文件在文件系统中文件是最大的数据单位，描述了一个对象集文件的主要属性：类型、长度、物理位置、建立时间扩展
