本篇博客为大家整理华为OD考友反馈C卷抽中题，经过1个的考友复盘，目前已经收录100+题目，预计在有2周可以收集完整。所有题目，都有考友截图反馈，同时欢迎大家机考过后，提供橡皮擦真题，获取题解💎订阅专栏，也可获取未公开的题目（原因是解题组还没有写完题解💎）由于C卷考试更加严格，可拍照发送题目，效果如下。D卷属于C卷系列，比C卷多了双机位，用于特殊考友~想要获取华为OD统一考试C&D卷，可提前订阅专栏订阅专栏，永久阅读，C&D卷也会同步更新到专栏内，无需二次订阅。特别提醒，订阅专栏前一定要看好题解语言哦~华为OD机考Python：https://blog.csdn.net/hihell/cate
1、OSI模型的哪三层提供类似于TCP/IP模型的应用层提供的网络服务？（请选择三项。）应用层传输层数据链路层物理层会话层表示层OSI（OpenSystemInterconnectionReferenceModel）：开放式系统互联通信参考模型2、下列哪种场景描述了传输层提供的功能？学生使用Web浏览器播放一小段有声电影。电影和声音在传输层报头内编码。学生打开两个Web浏览器窗口来访问两个网站。传输层可以确保正确的网页传输到正确的浏览器窗口。公司员工访问公司网络上的Web服务器。传输层将屏幕格式化，因此无论使用什么设备查看网站，都能正确显示网页。学生使用教室里的VoIP电话给家里打电话。刻录到
本次实例涉及三个项目核心项目工程unify_authorization_server(认证授权登录)资源服务器项目unify_resource_server测试项目是前面几篇写的项目这里没有改动直接用来测试实例项目（一）unify_authorization_serverpom相关依赖我采用的是spring-boot2.6.34.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.6.3com.xqlunify_authorization_server0.0.1-SNAPSHOTwarunify_authorization_server
文章目录一、题目🎃题目描述🎃输入输出🎃样例1🎃样例2🎃样例3🎃样例4🎃样例5🎃样例6🎃样例7🎃样例8🎃样例9二、思路参考三、代码参考作者：KJ.JK🍂个人博客首页
华为OD机考:统一考试C卷+D卷+B卷+A卷2023年11月份，华为官方已经将华为OD机考：OD统一考试（A卷/B卷）切换到OD统一考试（C卷）和OD统一考试（D卷）。根据考友反馈：目前抽到的试卷为B卷或C卷/D卷，其中C卷居多，按照之前的经验C卷部分考题会复用A卷，B卷题，博主正积极从考过的同学收集C卷和D卷真题。可以先继续刷B卷，C卷和D卷的题目会放在现在大家购买的专栏内，不需要重新购买，请大家放心。专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷+C卷+D卷)（C++JavaJSPy）华为OD面试真题精选：华为OD面试真题精选在线OJ：点击立即刷题，模拟真实机考环境华为OD机考B卷C卷华为OD机考
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目录实验报告一实验报告二实验报告三实验报告四实验报告五实验报告六模块一：基础知识部分模块二：三种基本结构及流程控制模块三：函数模块四：数据类型模块五：文件我自己的疑点：实验报告一1.从键盘输入两个整数a和b，计算并输出他们的和sum、差difference、积product、商quotient和平均值ave（注意ave和商的定义类型）。#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){ inta,b; printf("请从键盘输入整数a和b的值："); scanf("%d%d",&a,&b); printf("a=%d,b=%d\n",a,b);
Note：以下10个点为老师画的重点1.分布式系统目标第一章分布式系统概论，第二节2.RPC过程第四章分布式通信管理，第二节客户过程以普通方式调用相应的客户存根客户存根建立消息并激活内核陷阱内核将消息发送到远程内核远程内核将消息送到服务器存根服务器存根取出消息中的参数后调用服务器的过程服务器完成工作后将结果返回值服务器存根服务器存根将它打包并激活内核陷阱远程内核将消息发送至客户端内核客户端内核将消息交给客户存根客户存根从消息中取出结果返回给客户效果：讲客户过程对客户存根发出的本地调用转换成对服务器过程的本地调用，而客户和服务器都不会意识到有中间步骤的存在。3.时间戳向量第四章分布式通信管理第四
目前最好的大型多模态模型GPT-4V与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集MMMU以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，如下排行榜所示。看起来，GPT-4V在一些科目上已经强过挂科的大学生了。当然这个数据集的创造目的并不为了击败大学生，而是为了提供一个兼具深度与广度的多模态AI测试基准，助力人工智能系统的开发，尤其是通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。随着大型语言模型（LLM）快速发展，人们对AGI这一颇具争议的概念进行了广泛讨论。简单来说，AGI是指在大多数任务上都与人类相当或超越人类的人工智能系统。由于缺乏公认的可操作
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