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哈尔滨工业大学深圳 模式识别 2017 考试重要知识点

哈尔滨工业大学深圳 模式识别 2017 考试重要知识点
哈尔滨工业大学深圳 模式识别 2017 考试重要知识点

λ(αi | ωj ) be the loss incurred for taking action αi when the state of nature is ωj.

action αi assign the sample into any class-

Conditional risk ∑

===c

j j j j i i x P x R 1)|()|()|(ωωαλαfor i = 1,…,a

Select the action αi for which R(αi | x) is minimum

R is minimum and R in this case is called the Bayes risk = best reasonable result that can be

achieved!

λij :loss incurred for deciding ωi when the true state of nature is ωj

g i (x) = - R(αi | x) max. discriminant corresponds to min. risk

g i (x) = P(ωi | x) max. discrimination corresponds to max. posterior

g i (x) ≡ p(x | ωi ) P(ωi )g i (x) = ln p(x | ωi ) + ln P(ωi )

问题由估计似然概率变为估计正态分布的参数问题

极大似然估计和贝叶斯估计结果接近相同,但方法概念不同

Please present the basic ideas of the maximum likelihood estimation method and Bayesian estimation method. When do these two methods have similar results ?

请描述最大似然估计方法和贝叶斯估计方法的基本概念。什么情况下两个方法有类似的结果?

I.Maximum-likelihood view the parameters as quantities whose values are fixed but unknown. The best estimate of their value is defined to be the one that maximizes the probability of obtaining the samples actually observed. II.Bayesian methods view the parameters as random variables having some known prior distribution. Observation of the samples converts this to a posterior density, thereby revising our opinion about the true values of the parameters. III.Under the condition that the number of the training samples approaches to the infinity, the estimation of the mean obtained using Bayesian estimation method is almost identical to that obtained using the maximum likelihood estimation method.

最小风险决策通常有一个更低的分类准确度相比于最小错误率贝叶斯决策。然而,最小风险决策能够避免可能的高风险和损失。

贝叶斯参数估计方法。

Vectorize the samples.

Calculation of the mean of all training samples.

Calculation of the covariance matrix

Calculation of eigenvectors and eigenvalue of the covariance matrix. Build the feature space.

Feature extraction of all samples. Calculation the feature value of every sample. Calculation of thetest sample feature value.

Calculation of the samples of training samples like the above step.

Find the nearest training sample as the result.

Exercises

1. How to use the prior and likehood to calculate the posterior ? What is the formula ?

怎么用先验概率和似然函数计算后验概率?公式是什么?

P(ωj | x) = p(x | ωj ) . P(ωj ) / p(x)

∑=1)(j P ω, ∑=1)|(x P j ω

2. What ’s the difference in the ideas of the minimum error Bayesian decision and minimum risk

Bayesian decision? What ’s the condition that makes the minimum error Bayesian decision

identical to the minimum risk Bayesian decision?

最小误差贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策的概念的差别是什么?什么情况下最小误

差贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策是一致的(相同的)?

答:在两类问题中,若有12222111λλλλ-=-,即所谓对称损失函数的情况,则这时最小风

险的贝叶斯决策和最小误差的贝叶斯决策方法显然是一致的。

the minimum error Bayesian decision: to minimize the classification error of the Bayesian

decision.

the minimum risk Bayesian decision: to minimize the risk of the Bayesian decision.

if R(α1 | x) < R(α2 | x) action α1: “decide ω1” is taken

R(α1 | x) = λ11P(ω1 | x) + λ12P(ω2 | x)

R(α2 | x) = λ21P(ω1 | x) + λ22P(ω2 | x)

3. A person takes a lab test of nuclear radiation and the result is positive. The test returns a

correct positive result in 99% of the cases in which the nuclear radiation is actually present,

and a correct negative result in 95% of the cases in which the nuclear radiation is not present.

Furthermore, 3% of the entire population are radioaetively eontaminated. Is this person

eontaminated?

一人在某实验室做了一次核辐射检测,结果是阳性的。当核辐射真正存在时,检测结果

===21

)()|()(j j j j P x p x p ωω

返回正确的阳性概率是99%;当核辐射不存在时,结果返回正确的阴性的概率是95%。

而且,所有被测人群中有3%的人确实被辐射污染了。那么这个人被辐射污染了吗?

答:被辐射污染概率1()0.03P ω=

未被辐射污染概率2()0.97P ω=

X 表示阳性,X 表示阴性,则有如下结论:

1(|)0.99P X ω=,

2(|)0.95P X ω=。 则11121(|)()

0.990.03(|)0.380.990.03(10.95)0.97

(|)()i i

i P X P P X P X P ωωωωω=?==≈?+-?∑ 21(|)1(|)0.62P X P X ωω=-=

根据贝叶斯决策规则有:

21(|)(|)P X P X ωω>

所以这个人未被辐射污染。

4. Please present the basic ideas of the maximum likehood estimation method and Bayesian

estimation method. When do these two methods have similar results ?

请描述最大似然估计方法和贝叶斯估计方法的基本概念。什么情况下两个方法有类似的

结果?

答:I. 设有一个样本集χ,要求我们找出估计量?θ,用来估计χ所属总体分布的某个真

实参数θ使得带来的贝叶斯风险最小,这就是贝叶斯估计的概念。

(另一种说法:把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量;对样本进

行观测的过程,就是把先验概率密度转化为后验概率密度,这样就利用样本的信息修正

了对参数的初始估计值)

II. 最大似然估计法的思想很简单:在已经得到试验结果的情况下,我们应该寻找使这

个结果出现的可能性最大的那个θ作为真θ的估计。

III.在训练样本数目接近无穷时,使用贝叶斯估计方法获得的平均值估计几乎和使用最

大似然估计的方法获得的平均值一样

题外话:

Prior + samples

I.Maximum-likelihood view the parameters as quantities whose vales are fixed but unknown. The best estimate of their value is defined to be the one that maximizes the probability of obtaining the samples actually observed.

II.Bayesian methods view the parameters as random variables having some known prior distribution. Observation of the samples converts this to a posterior density, thereby revising our opinion about the true values of the parameters.

III.Under the condition that the number of the training samples approaches to the infinity, the estimation of the mean obtained using Bayesian estimation method is almost identical to that obtained using the maximum likehood estimation method.

5.Please present the nature of principal component analysis.

请描述主成分分析法的本质

答:主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。

?Capture the component that varies the most.(变化最大)

?The component that varies the most contains main information of the samples(信息量最

大)

?We also say that PCA is the optimal representation method, which allows us to obtain the

minimum reconstruction error.(最小重构误差)

?As the transform axes of PCA are orthogonal, it is also referred to as an orthogonal

transform method.(正交变换)

?PCA is also a de-correlation method.(不相关法)

?PCA can be also used as a compression method and is able to obtain a high compression

ratio.(高压缩比)

6.Describe the basic idea and possible advantage of Fisher discriminant analysis.

描述Fisher判别分析的基本概念和可能的优势

答:Fisher准则是典型的模式识别方法,它强调将线性方法中的法向量与样本的乘积看做样本向量在单位法向量上的投影。

所获得的结果与正态分布协方差矩阵等的贝叶斯决策结果类似,这说明如果两类分布围绕各自均值的确相近,Fisher准则可使错误率较小。

Supervised

Maximize the between-class distance and minimize the within-class distance

Exploit the training sample to produce transform axes.

……(number of effective Fisher transform axes, c-1; how to avoid singular within-class

scatter matrix---PCA+FDA)

7.What is the K nearest neighbor classifier ? Is it reasonable ?

什么是K近邻分类器,它合理吗?

答:近邻法的基本思想是在测试样本x的k个近邻中,按出现最多的样本类别来作为x的类别,即先对x的k个近邻一一找出它们的类别,然后最x类进行判别。

在k近邻算法中,若样本相对较稀疏,只按照前k个近邻样本的顺序而不考虑其距离差别以决策测试样本x的类别是不适当的,尤其是当k取值较大时。

K nearest neighbor classifier view satisfy the k nearest neighbor rule ,the rule classifies x by assigning it the label most fequently represented among the k nearest samples; in other words, a decision is made b examining the labels on the k nearest neighbors and taking a vote.

8.Is it possible that a classifier can obtain a higher accuracy for any dataset than any other

classifier?

一个分类器比其他分类器在任何数据集上都能获得更高的精度,可能吗?

答:显然不可能的。这个理由很多。

NO,

9.Please describe the over-fitting problem.

请描述过度拟合的问题

答:过拟合:为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别!

过拟合问题就是分类器分的太细了,太具体,

Over-fitting generally occurs when a model is excessively complex, such as having too many parameters relative to the number of observations. A model which has been over-fit will generally have poor predictive performance, as it can exaggerate minor fluctuations in the data.

https://www.wendangku.net/doc/9016641694.html,ually a more complex learning algorithm can obtain a higher accuracy in the training stage.

So, should a more complex learning algorithm be favored ?

通常一个更复杂的学习算法在训练阶段能获得更高的精度。那么我就该选择更复杂的学习算法吗?

答:不

No context-independent or usage-independent reasons to favor one learning or classification method over another to obtain good generalization performance.

When confronting a new pattern recognition problem, we need focus on the aspects —prior information, data distribution, amount of training data and cost or reward functions.

Ugly Duckling Theorem: an analogous theorem, addresses features and patterns. shows that in the absence of assumptions we should not prefer any learning or classification algorithm over another.

11. Under the condition that the number of the training samples approaches to the infinity, the

estimation of the mean obtained using Bayesian estimation method is almost identical to

that obtained using the maximum likehood estimation method. Is this statement correct ?

在训练样本数目接近无穷时,使用贝叶斯估计方法获得的平均值估计几乎和使用最大似

然估计的方法获得的平均值一样。这种情况正确吗?

答:理由同第4题,没找到。

YES

12. Can the minimum squared error procedure be used for binary classification ?

最小平方误差方法能用于2维数据的分类吗

答:略 Yes, the minimum squared error procedure can be used for binary classification.

b Ya =, ????????????????=???????

?????????=id i T i T n T y y Y Y Y Y ...,...01.

A simple way to set b : if i Y is from the first class, then i b is set to 1; if i Y is from the

second class, then i b is set to -1.

Another simple way to set b : if i Y is from the first class, then i b is set to 1

n n ; if i Y is from the second class, then i b is set to -

2

n n .

13. Can you devise a minimum squared error procedure to perform multiclass classification ?

你能设计出一个能多级别识别的最小平方误差方法吗?

14. Which kind of applications is the Markov model suitable for ?

Markov 模型适合哪类应用?

答:Markov model has found greatest use in such problems , for instance speech

recognition or gesture recognition.(语音、手势识别)

??????? ??=??????? ????????? ??n d nd n n d d b b b a a a y y y y y y y y y (2110102212011110)

? The evaluation problem

? The decoding problem

? The learning problem

15. For minimum squared error procedure based on Ya=b (Y is the matrix consisting of all the

training samples), if we have proper b and criterion function, then this minimum squared

error procedure might be equivalent to Fisher discriminant analysis. Is this presentation

correct ?

对于基于Ya=b 的最小平方误差方法,如果我们有合适的b 和判别函数,那么最小平方

误差方法就会和Fisher 判别方法等价。这么说对吗?

答:中文书198页,英文书pdf 的289页,章节5.8.2。 豆丁上的课件

16. Suppose that the number of the training samples approaches to the infinity, then the

minimum error Bayesian decision will perform better than any other classifier achieving a

lower classification error rate. Do you agree on this ?

假设训练样本的数目接近无穷,那么最小误差贝叶斯决策会比其他分类器的分类误差率

更小。你同意这种观点吗?

答:待定

17. What are the upper and lower bound of the classification error rate of the K nearest

neighbor classifier ?

K 近邻方法的分类误差上界与下界是什么?

答:不同k 值的k 近邻法错误率不同,k=1时为最近邻法的情况(上、下界分别为贝叶斯错

误率P *和**(2)1

c P P c --)。当k 增加时,上限逐渐靠近下限---贝叶斯错误率P *。当k 趋于

无穷时,上下限重合,P= P *,此时k 近邻法已趋于贝叶斯决策方法达到最优。

The Bayes rate is p* , the lower bound on p is p* itself.

The upper bound is about twice the Bayes rate.s

18. Can you demonstrate that a statistics-based classifier usually cannot lead to a classification

accuracy of 100% ?

你能演示下基于统计的分类器不能导致100%的准确度吗?

19. What is representation-based classification? Please present the characteristics of

representation-based classification.

基于表征的分类是什么?请给出基于表征分类的特点?

20. A simple representation-based classification method is presented as follows:

一个简单的基于表征的分类方法如下

This method seeks to represent the test sample as a linear combination of all training samples

and uses the representation result to classify the test sample:

这个方法寻求使用训练样本线性组合方法来表达测试样本,而且使用表征结果来分类测试

样本:

M M x b x b y ~...~11++=, (1) where i x ~ (M i ,...,2,1=) denote all the training samples and i b (M i ,...,2,1=) are the

coefficients. We rewrite Eq.(1) into

B X y ~=, (2)

where

T M b b B ]...[1=, ]~...~[~1M x x X =. If X ~ is not singular, we can solve B using y X X X B T T ~)~~(1-=; otherwise, we can solve it using

y X I X X B T T ~)~~(1-+=γ, (3)

where γis a positive constant and I is the identity matrix. After we obtain B , we refer to

B X ~as the representation result of our method. We can convert the representation result into a

two-dimensional image having the same size of the original sample image.

We exploit the sum of the contribution, to representing the test sample, of the training

samples from a class, to classify the test sample. For example, if all the training samples from the

r th (C r ∈) classare t s x x ~...~

, then the sum of the contribution, to representing the test sample, of the r th class will be

t t s s r x a x a g ~...~++=.

(4)We calculate the deviation of r g from y using C r g y D r r ∈-=,||||2. (5)

We can also convert

r g into a two-dimensional matrix having the same size of the original sample image. If we do so, we refer to the matrix as the two-dimensional image corresponding to the contribution of the r th class. The smaller the deviation r D , the greater the contribution to representing the test sample of the r th class. In other words, if r q D D min =(C r q ∈,), the test sample will be classified into the q th class.

From the above presentation, we know that representation-based classification method is a novel method and totally different from previous classifiers ! It performs very well in image-based classification, such as face recognition and palmprint recognition.

We should understand its nature and advantages.

21. Please describe the difference between linear and nonlinear discriminant functions? What

potential advantage does nonlinear discriminant function have in comparison with linear discriminant function?

请描述线性非线性判别函数的差别?非线性判别函数和线性判别函数比较有什么潜在的优势?

答:I. 简单的说线性判别函数就是其函数图形是直线、平面,非线性判别函数则相反,函数图形是曲线、曲面,不是直线、平面。

II .在实际中有许多模式识别问题并不是线性可分的,应采用非线性分类器进行设计。例如当两类样本分布具有多峰性质并互相交错时,简单的线性判别函数往往会带来较大的分类错误。

The above figure is just auxiliary for the question !

22.What is the na?ve Bayes rule ?

什么是朴素贝叶斯准则

答:朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说,就好比这么个道理,你在街上看到一个黑人,我问你你猜这哥们哪里来的,你十有八九猜非洲。为什么呢?因为黑人中非洲人的比率最高,当然人家也可能是美洲人或亚洲人,但在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别,这就是朴素贝叶斯的思想基础。

23.What is the difference between supervised and unsupervised learning methods? Please

show two examples of supervised and unsupervised learning methods.

监督学习方法和非监督学习方法的差别是什么?请分别给出监督学习方法和非监督学习方法的例子?

24.In some special real-world classification applications, the Bayesian decision theory might

perform badly. What are possible reasons ?

在一些特殊的真实世界分类的应用中,贝叶斯决策理论可能表现很糟糕,可能的原因是什么?

25.Suppose that we are applying a linear discriminant function to a nonlinear separable problem,

what means can we adopt to obtain an optimal solution?

假如我们将一个线性判别函数应用到了一个非线性分割问题,为了获得一个最优解我们可以采取什么方法?

26.Please present possible generalization capability in the sample space of a method.

请表达出在一个方法的样本空间里的可能的泛化能力?

27.Apply model Ya=b to perform classification.

应用Ya=b模型来实施分类。

28.How to extend the binary minimum squared error procedure to the multiclass minimum

squared error procedure?

怎么将2维最小平方误差方法扩展到多维最小误差平方方法?

2017年计算机二级考试VB重点-VisualBasic的特点

2017年计算机二级考试VB重点:Visual Basic的特点 一、Visual Basic的特点和版本 (一)Visual Basic 的特点 Visual Basic是一种可视化的、面向对象和采用事件驱动方式的结构化高级程序设计语言,可用于开发Windows环境下的各类应用程序。 总的来看,Visual Basic有以下主要特点: 1.可视化编程 2.面向对象的程序设计 3.结构化程序设计语言 4.事件驱动编程机制 5.访问数据库 6.动态数据交换(DDE) 7.对象的链接与嵌入(OLE) 8.动态链接库(DLL) 9.建立用户自己的ActiveX 控件 10.建立ActiveX 文档

11」nternet 组件下载 12.枚举类型 (二)Visual Basic 的版本 Visual Basic6.0包括3种版本,分别为学习版、专业版和企业版。 (1)学习版:Visual Basic的基础版本,可用来开发Windows应用程序。该版本包括所有的内部控件(标准控件)、网络(Grid)控件、Tab对象以及数据绑定控件。 (2)专业版:该版本为专业编程人员提供了一整套用于软件开发、功能完备的工具。它包括学习版的全部功能,同时包括ActiveX控件、In ternet 控件、Crystal Report Writer 和报表控件。 (3)企业版:可供专业编程人员开发功能强大的组内分布式应用程序。该版本包括专业版的全部功能,同时具有自动化管理器、部件管理器、数据库管理工具、Microsoft Visual SourceSafe 面向工程版的控制系统等 二、Visual Basic的启动与退出 开机并进入中文Win dows 后,可以用多种方法启动Visual Basic。 第一种方法:使用“开始”菜单中的“程序”命令。操作如下: (1)单击Windows 环境下的“开始”按钮,弹出一个菜单,把光标移到“程序”命令上,将弹出下一个级联菜单; (2)把光标移到“ Microsoft Visual Basic6.0 中文版”,弹出下一个级联菜单,即Visual Basic6.0程序组;

2017年计算机二级MSOffice考试试题及答案

2017年计算机二级MSOffice考试试题及答案 1). 把用高级程序设计语言编写的源程序翻译成目标程序(.OBJ)的程序称为( )。 A.汇编程序 B.编辑程序 C.编译程序 D.解释程序 正确答案:C 2). 下列关于计算机病毒的叙述中,错误的是( )。 A.计算机病毒具有潜伏性 B.计算机病毒具有传染性 C.感染过计算机病毒的计算机具有对该病毒的免疫性 D.计算机病毒是一个特殊的寄生程序 正确答案:C 答案解析:计算机病毒,是指编制者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者破坏数据,影响计算机使用并且能够自我复制的一组计算机指令或者程序代码,具有寄生性、破坏性、传染性、潜伏性和隐蔽性。 3). 现代计算机中采用二进制数字系统是因为它( )。 A.代码表示简短,易读 B.物理上容易表示和实现、运算规则简单、可节省设备且便于设计 C.容易阅读,不易出错 D.只有0和1两个数字符号,容易书写 正确答案:B 4). 计算机网络分为局域网、城域网和广域网,下列属于局域网的是( )。 A.ChinaDDN网

B.Novell网 C.Chinanet网 D.Internet 正确答案:B 5). 下列的英文缩写和中文名字的对照中,错误的是( )。 A.URL——统一资源定位器 https://www.wendangku.net/doc/9016641694.html,N——局域网 C.ISDN——综合业务数字网 D.ROM——随机存取存储器 正确答案:D 6). 存储一个32×32点的汉字字形码需用的字节数是( )。 A.256 B.128 C.72 D.16 正确答案:B 8). 无符号二进制整数101001转换成十进制整数等于( )。 A.41 B.43 C.45 D.39 正确答案:A 9). 按的分类,UNIX操作系统是( )。 A.批处理操作系统

2017历年全国计算机二级ACCESS上机试题及答案

历年Access操作试题解析(2017.5.8整理,可能为2015年以前的) 第一套 一、基本操作题(计30分) (1)新建数据库"学生.mdb",将考生文件夹中的"学生.xls"导入到"学生"数据库,第一行包含列标题,设置"学号"字段为主键,将导入表命名为"学生信息"。 (2)将"选课.xls"以"选课"为表名导入"学生"数据库,第一行包含列标题,设置选课ID为主键。"选课"表显示情况如图1-1所示。 (3)将"学生信息"表按照"学号"字段降序排列,设置单元格格式为"凸起"。"学生信息 "表结果 图1-2 一、基本操作题 (1)【操作步骤】 启动Access,在弹出的"Microsoft Access"对话框的"新建数据"框中选择"空Access数据库",然后单击"确定"按钮。 在"文件新建数据库"对话框中选择考生文件夹的路径,将文件命名为"学生",单击"创建"按钮,创建并打开"学生"数据库。 在"学生"数据库对话框中单击"表"对象,单击"新建"按钮,在"新建表"对话框中选择"导入表",单击"确定",弹出"导入"对话框。 在"导入"对话框的"查找范围"框中找到要导入文件的位置,在"文件类型"中选择"Microsoft Excel",在列表中选择"学生.xls",单击"导入"按钮,弹出"导入数据表向导"对话框,然后单击"下一步"。 选中"第一行包含列标题"复选框,三次连续单击"下一步",弹出如图1-1所示的对话框。 图1-1 选中"自行选择主键"单选按钮,在右边的下拉框中选择"学号",然后单击"下一步"。 "导入到表"文本框中输入表的名字"学生信息"。单击"完成"按钮,弹出结果提示框,提示数据导入已经完成,单击"确定"按钮关闭提示框。 (2)【操作步骤】 在"学生"数据库窗口中,单击"表"对象,单击"新建"按钮,在"新建表"对话框中选择"导入表",单击"确定",弹出"导入"对话框。 在"导入"对话框的"查找范围"框中找到要导入文件的位置,在"文件类型"中选择"Microsoft Excel",在列表中选择"选课.xls",单击"导入"按钮,弹出"导入数据表向导"对话框,然后单击"下一步"。 选中"第一行包含列标题"复选框,然后单击"下一步"按钮。 两次单击"下一步"按钮,弹出如图1-2所示的对话框。 选中"自行选择主键"单选按钮,在右边的下拉框中选择"选课ID",然后单击"下一步"。

2017年计算机二级C语言考试专项试题及答案

2017年计算机二级C语言考试专项试题及答案 是科目之一,为帮助大家复习备考,以下是搜索整理的一份计算机二级考试《C语言》强化练习题及答案,供参考练习,希望对大家有所帮助!想了解更多相关信息请持续关注 我们! 1). 下列叙述中正确的是( ) A.栈是一种先进先出的线性表 B.队列是一种后进先出的线性表 C.栈与队列都是非线性结构 D.栈与队列都是线性结构 正确答案:D 答案解析:栈是先进后出,队列是先进先出。栈和队列都是一种线性表,属于线性结构。 2). 栈和队列的共同点是( ) A.都是先进后出 B.都是先进先出 C.只允许在端点处插入和删除元素 D.没有共同点 正确答案:C 3). 在深度为5的满二叉树中,叶子结点的个数为 A.32 B.31 C.16 D.15 正确答案:C

答案解析:满二叉树是指除最后一层外,每一层上的所有结点都有两个叶子结点。在满二叉树中,层上的结点数都达到最大值,即在满二叉树的第k层上有2k-1个结点,且深度为m的满二叉树有2m-1个结点。 4). 一个栈的初始状态为空。现将元素1,2,3,A,B,C依次入栈,然后再依次出栈,则元素出栈的顺序是( ) A.1,2,3,A,B,C B.C,B,A,1,2,3 C.C,B,A,3,2,1 D.1,2,3,C,B,A 正确答案:C 答案解析:栈是按照″先进后出″或″后进先出″的原则组织数据的。所以出栈顺序是CBA321。 5). 有以下程序#include main() { int x; scanf(″%d″, &x); if(x<=3) ; else if(x!=10) printf(″%d\n″, x); } 程序运行时,输入的值在哪个范围才会有输出结果( ) A.不等于10的整数 B.大于3或等于10的整数 C.小于3的整数 D.大于3且不等10的整数 正确答案:D 答案解析:题目中,虽然else和第二个if不在同一行上,但等价于在同一行上,因此,程序的意思是当x大于3且不等于10时打印出来。 6). 下列说法中,不属于数据模型所描述的内容的是( ) A.数据结构 B.数据操作 C.数据查询 D.数据约束

全国计算机等级考试二级MS+Office高级应用真题精彩试题库2+20173月

全国计算机等级考试二级MS Office高级应用真题题库2 2016年3月 (总分100, 做题时间120分钟) 一、选择题(每小题1分。共20分) 1. 英文缩写CAM的中文意思是()。 A 计算机辅助设计 B 计算机辅助制造 C 计算机辅助教学 D 计算机辅助管理 该问题分值: 1 答案:B CAM是计算机辅助制造。 2. 若网络的各个节点通过中继器连接成一个闭合环路,则称这种拓扑结构称为()。 A 总线型拓扑 B 星型拓扑 C 树型拓扑 D 环型拓扑

该问题分值: 1 答案:D 环型拓扑结构是指各个节点通过中继器连接到一个闭合的环路上,环中的数据沿着一个方向传输,由目的节点接收。 3. 有三个关系R、S和T如下: 则由关系R和s得到关系T的操作是()。 A 自然连接 B 交 C 投影 D 并 该问题分值: 1 答案:A 关系R和关系S有公共域,关系 T是通过公共域的等值进行连接的结果,符合自然连接,选A。 4. 对下列二叉树进行前序遍历的结果是()。

A DYBEAFCZX B YDEBFZXCA C ABDYECFXZ D ABCDEFXYZ 该问题分值: 1 答案:C 前序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中,首先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树;并且,在遍历左右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。前序遍历描述为:若二叉树为空,则执行空操作。否则:①访问根结点;②前序遍历左子树;③前序遍历右子树,C正确。 5. 字长是CPU的主要技术性能指标之一,它表示的是()。 A CPU的计算结果的有效数字长度 B CPU一次能处理二进制数据的位数 C CPU能表示的最大的有效数字位数 D CPU能表示的十进制整数的位数

哈尔滨工业大学 - 乐学网(哈工大交互式网络教学平台)

《计算机图形学》课程教学大纲 课程编号:S4030190 课程中文名称:计算机图形学 课程英文名称:Computer Graphics 总学时:30 讲课学时:20 实验学时:10 总学分:2 授课对象:计算机科学与技术专业、信息安全专业、生物信息技术专业 先修课程:高级语言程序设计,数据结构与算法 课程分类:专业课 开课单位:计算机科学与技术学院 一、课程教学目的 《计算机图形学》是计算机科学与技术专业本科教学中的一门重要的专业课。在计算机科学与技术专业的教学计划中占有重要地位和作用,其主要特点是理论与实践结合性强,是许多后续课程(如图像处理,模式识别,多媒体技术,虚拟现实,计算机视觉等)的基础课程,在CAD/CAM、(汽车、船舶、飞机的)外形设计、计算机动画、计算机艺术、过程控制、系统环境模拟、地理信息系统、科学计算的可视化等领域都有重要的应用。学习本课程旨在使学生掌握基本图形生成算法、图形变换与裁剪、真实感图形生成算法、计算机动画技术的基本原理,在此基础上,通过编写算法实现程序加深对图形学基本内容的理解,提高用理论指导实践的能力,为学生今后学习其他相关课程和从事计算机图形学及其应用方面的研究打下坚实基础。 二、教学内容及学时安排 1. 绪论(2学时) 计算机图形学的研究内容及其与相关学科的关系,计算机图形学的发展与应用 2. 图形输入输出设备(2学时) 交互式计算机图形处理系统的组成,图形输入设备,图形输出设备,图形显示原理,图形软件标准

3. 基本图形生成算法(4学时) 直线、圆弧的DDA生成算法、Bresenham生成算法,扫描线填充算法的基本原理,有序边表算法,边填充算法,种子填充算法的基本原理,简单的种子填充算法,扫描线种子填充算法 4. 图形变换与裁剪(6学时) 窗口视图变换,齐次坐标技术,二、三维图形几何变换,平行投影、透视投影变换,线段的Cohen-Sutherland裁剪、Liang-Basky裁剪算法,多边形的逐边裁剪、双边裁剪算法 5. 计算机动画(2学时) 传统动画与计算机动画,计算机动画中的常用技术,用flash制作简单的二维动画的方法 6. 高级计算机图形学快速浏览(4学时) 包括:自由曲线设计专题,几何造型与分形艺术专题,颜色科学及其应用专题,真实感图形显示专题 三、教学基本要求 1.课程基本要求 要求学生在学习完本课程以后,能对计算机图形学的研究内容及其应用方向有一个全面的认识和了解,了解计算机图形学的研究内容及其与相关学科的关系,了解计算机图形学在汽车、船舶、飞机的外形设计,以及计算机动画、计算机艺术、过程控制、系统环境模拟、虚拟现实等领域中的应用,掌握一些基本的图形生成算法(包括直线和圆弧的生成算法、区域填充算法、图形几何变换、投影变换,线段裁剪、多边形裁剪算法等)和图形显示原理,三维实体的基本表示方法、以及三维真实感图形显示的方法、常用的计算机动画技术等内容,为以后深入研究和从事相关领域的科研奠定基础。 2.实验基本要求 为了加深掌握常用的图形生成算法的基本原理,配合教学内容安排相应的实验,共10学时,以验证课堂的理论;进一步培养学生的动手能力、设计能力和解决问题的能力。 (1)编程实现一个基本图形生成算法(直线、圆弧生成算法,实区域填充算

计算机二级2017年9月份试题

一、word 某学术杂志的编辑徐雅雯需要对一篇关于艺术史的Word格式的文章进行编辑和排版,按照如下要求,帮助她完成相关工作。 1.在考生文件夹下,将“Word_素材.docx”文件另存为“Word.docx”(“.docx”为扩展名),后续操作均基于此文件,否则不得分。 2.取消文档中的行号显示;将纸张大小设置为A4,上、下页边距为2.7厘米,左、右页边距为2.8厘米,页眉和页脚距离边界皆为1.6厘米。 3.接受审阅者文晓雨对文档的所有修订,拒绝审阅者李东阳对文档的所有修订。 4.为文档添加摘要属性,作者为“林凤生”,然后再添加如下所示的自定义属性: 名称类型取值 机密是或否否 分类文本艺术史 5.删除文档中的全角空格和空行,检查文档并删除不可见内容。在不更改“正文”样式的前提下,设置所有正文段落的首行缩进2字符。 6.为文档插入“透视”型封面,其中标题占位符中的内容为“鲜为人知的秘密”,副标题占位符中的内容为“光学器材如何助力西方写实绘画”,摘要占位符中的内容为“借助光学器材作画的绝非维米尔一人,参与者还有很多,其中不乏名家大腕,如杨?凡?埃克、霍尔拜因、伦勃朗、哈里斯和委拉斯开兹等等,几乎贯穿了15世纪之后的西方绘画史。”,上述内容的文本位于文档开头的段落中,将所需部分移动到相应占位符中后,删除多余的字符。 7.删除文档中所有以“a”和“b”开头的样式;为文档应用名为“正式”的样式集,并阻止快速样式集切换;修改标题1样式的字体为黑体,文本和文本下方的边框线颜色为蓝色,并与下段同页;将文档中字体颜色为红色的6个段落设置为标题1样式。 8.保持纵横比不变,将图1到图10的图片宽度都调整为10厘米,居中对齐并与下段同页;对所有图片下方颜色为绿色的文本应用题注样式,并居中对齐。 9.将文档中所有脚注转换为尾注,编号在文档正文中使用上标样式,并为其添加“[]”,如“[1]、[2]、[3]…”;将尾注上方的尾注分隔符(横线)替换为文本“参考文献”。 10.在文档正文之后(尾注之前)按照如下要求创建索引,完成效果可参考考生文件夹中的“索引参考.png”图片: ①索引开始于一个新的页面;

2017年3月计算机二级MSOffice提分试题及答案(1)

2017年3月计算机二级MSOffice提分试题及答案(1) 一、选择题 1.一个栈的初始状态为空。现将元素1、2、3、4、5、A、B、c、D、E依次入栈,然后再依次出栈,则元素 出栈的顺序是()。 A.12345ABCDE B.EDCBA54321 C.ABCDE12345 D.54321EDCBA 2.下列叙述中正确的是()。 A.循环队列有队头和队尾两个指针,因此,循环队列是非线性结构 B.在循环队列中,只需要队头指针就能反映队列中元素的动态变化情况 C.在循环队列中,只需要队尾指针就能反映队列中元素的动态变化情况 D.循环队列中元素的个数是由队头指针和队尾指针共同决定的 3.在长度为n的有序线性表中进行二分查找,最坏情况下需要比较的次数是()。 A.O(n) B.O(n2) C.O(1og2n D.O(n1og2n) 4.下列叙述中正确的是()。 A.顺序存储结构的存储一定是连续的,链式存储结构的存储空间不一定是连续的 B.顺序存储结构只针对线性结构,链式存储结构只针对非线性结构 C.顺序存储结构能存储有序表,链式存储结构不能存储有序表 D.链式存储结构比顺序存储结构节省存储空间

5.数据流图中带有箭头的线段表示的是()。 A.控制流 B.事件驱动 C.模块调用 D.数据流 6.在软件开发中,需求分析阶段可以使用的工具是()。 A.N-S图 B.DFD图 C.PAD图 D.程序流程图 7.在面向对象方法中,不属于“对象”基本特点的是()。A.一致性 B.分类性 C.多态性 D.标识唯一性 8.—间宿舍可住多个学生,则实体宿舍和学生之间的联系是()。A.一对一 B.一对多 C.多对一 D.多对多 9.在数据管理技术发展的三个阶段中,数据共享最好的是()。A.人工管理阶段 B.文件系统阶段 C.数据库系统阶段

哈工大机器人技术课程总结

第一章绪论 1. 机器人学(Robotics)它包括有基础研究和应用研究两个方面,主要研究内容有:(1) 机械手设计;(2) 机器人运动学、动力学和控制;(3) 轨迹设计和路径规划;(4) 传感器(包括内部传感器和外部传感器);(5) 机器人视觉;(6) 机器人语言;(7) 装置与系统结构;(8) 机器人智能等。 2. 机器人学三原则:(1)机器人不得伤害人(2)机器人应执行人们的命令,除非这些命令与第一原则相矛盾(3)机器人应能保护自己的生存,只要这种保护行为不与第一第二原则相矛盾。 3. 6种型式的机器人: (1) 手动操纵器:人操纵的机械手,缺乏独立性; (2) 固定程序机器人:缺乏通用性; (3) 可编程机器人:非伺服控制; (4) 示教再现机器人:通用工业机器人; (5) 数控机器人:由计算机控制的机器人; (6) 智能机器人:具有智能行为的自律型机器人。 4. 按以下特征来描述机器人: (1)机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官 ( 如肢体、感官等 ) 的功能; (2)机器人具有通用性,工作种类多样,动作程序灵活易变,是柔性加工主要组成部分; (3)机器人具有不同程度的智能,如记忆、感知、推理、决策、学习等;(4)机器人具有独立性,完整的机器人系统,在工作中可以不依赖于人的干预。 5. 机器人主要由执行机构、驱动和传动装置、传感器和控制器四大部分构成 6. 控制方式主要有示教再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。 7. 示教-再现即分为示教-存储-再现-操作四步进行。 8. 控制信息顺序信息:位置信息:时间信息: 9. 位置控制点位控制-PTP(Point to Point): 连续路径控制-CP(Continuous Path): 10. 操纵机器人可分为两种类型:能力扩大式机器人:遥控机器人: 11. 第三代智能机器人应具备以下四种机能:运动机能感知机能: 思维能力:人-机对话机能: 智能机器人是一种“认知-适应"的工作方式。 12.目前我国机器人的发展正朝着实用化、智能化和特种机器人的方向发展。

计算机二级MS Office考试最后两套题

2017年9月计算机二级MS Office考试最后两套题(1) 一、选择题(每小题1分。共20分) 1[单选题] 在PowerPoint中,旋转图片的最快捷方法是( ) A.拖动图片四个角的任一控制点 B.设置图片格式 C.拖动图片上方绿色控制点 D.设置图片效果 参考答案:C 参考解析:选中要旋转的图片,图片四周出现控制点,拖动上方绿色控制点即可大意随意旋转图片。故正确答案为C选项。 2[单选题] 软件生命周期中的活动不包括( ) A.市场调研 B.需求分析 C.软件测试 D.软件维护 参考答案:A

参考解析:软件生命周期可以分为软件定义、软件开发与软件运行维护三个阶段。主要活动阶段是:可行性研究与计划阶段、需求分析、软件设计、软件实现、软件测试、运行和维护,所以选择A。 3[单选题] 有三个关系R、S和T如下: 则由关系R和S得到关系T的操作是( ) A.自然连接 B.差 C.交 D.并 参考答案:B 参考解析:关系T中的元组是R关系中有而S关系中没有的元组的集合,所以进行的是差的运算。 4[单选题] Web浏览器收藏夹的作用是( ) A.记忆感兴趣的页面内容 B.收集感兴趣的页面地址 C.收集感兴趣的页面内容

D.收集感兴趣的文件名 参考答案:B 参考解析:浏览器的收藏夹提供保存Web页面地址的功能。故正确答案为B。 5[单选题] 在拼音输入法中,输入拼音“zhengchang”,其编码属于( ) A.字形码 B.地址码 C.外码 D.内码 参考答案:C 参考解析:汉字输入码是为使用户能够使用西文键盘输入汉字而编制的编码,也叫外码。汉字输入码有多种不同的编码方案,大致包括音码(以汉语拼音字母和数字为汉字编码)、音形码(以拼音为主,辅以字形字义进行编码)、形码(根据汉字的字形结构对汉字进行编码)和数字码(直接用固定位数的数字给汉字编码)4类。故正确答案为C选项。 6[单选题] 层次型、网状型和关系型数据库划分原则是( )

2017年全国计算机等级考试二级C语言真题及答案

2017年全国计算机等级考试二级笔试试卷 C 语言程序设计(附答案) (考试时间90 分钟,满分100 分) 一、选择题((1)—(10)、(21)—(40)每题2 分,(11)—(20)每题1 分,共70 分)下列各题A)、B)、C)、D)四个选项中,只有一个选项是正确的,请将正确的选项填涂在答题卡相应位置上,答在试卷上不得分。 (1)下列叙述中正确的是 A)线性表的链式存储结构与顺序存储结构所需要的存储空间是相同的 B)线性表的链式存储结构所需要的存储空间一般要多于顺序存储结构 C)线性表的链式存储结构所需要的存储空间一般要少于顺序存储结构 D)上述三种说法都不对 (2)下列叙述中正确的是 A)在栈中,栈中元素随栈底指针与栈顶指针的变化而动态变化B)在栈中,栈顶指针不变,栈中元素随栈底指针的变化而动态变化C)在栈中,栈底指针不变,栈中元素随栈顶指针的变化而动态变化D)上述三种说法都不对 (3)软件测试的目的是 A)评估软件可靠性 B)发现并改正程序中的错误 C)改正程序中的错误 D)发现程序中的错误 (4)下面描述中,不属于软件危机表现的是 A)软件过程不规范B)软件开发生产率低C)软件质量难以控制C)软件成本不断提高(5)软件生命周期是指 A)软件产品从提出、实现、使用维护到停止使用退役的过程 B)软件从需求分析、设计、实现到测试完成的过程 C)软件的开发过程 D)软件的运行维护过程 (6)面向对象方法中,继承是指 A)一组对象所具有的相似性质 B)一个对象具有另一个对象的性质 C)各对象之间的共同性质 D)类之间共享属性和操作的机制 (7)层次型、网状型和关系型数据库划分原则是 A)记录长度B)文件的大小B)联系的复杂程度D)数据之间的联系方式 (8)一个工作人员可以使用多台计算机,而一台计算机可被多个人使用,则实体工作人员与实体计算机之间的联系是 A)一对一B)一对多C)多对多D)多对一 (9)数据库设计中反映用户对数据要求的模式是 A)内模式B)概念模式C)外模式D)设计模式 (10)有三个关系R、S 和T 如下:

哈工大概率论知识点总结及心得体会

第一章随机事件和概率 第一节:1.、将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结 果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E表示。 在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随 机事件,简称为事件。 不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为S或Ω。 2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点,记作e 或ω. 全体 样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。 基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件间的关系及运算,就是集合间的关系和运算。 3、定义:事件的包含与相等 1

若事件A发生必然导致事件B发生,则称B包含A,记为B?A 或A?B。 若A?B且A?B则称事件A与事件B相等,记为A=B。 定义:和事件 “事件A与事件B至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A与事件B的和事件。记为A∪B。用集合表示为: A∪B={e|e∈A,或e∈B}。 定义:积事件事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件,记为A∩B或AB,用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。 定义:差事件 称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差事件,记为A-B,用集合表示为 A-B={e|e∈A,e?B} 。 定义:互不相容事件或互斥事件 如果A,B两事件不能同时发生,即AB=Φ,则称事件A与事件B是互不相容事件或互斥事件。 2

3 定义6:逆事件/对立事件 称事件“A 不发生”为事件A 的逆事件,记为ā 。A 与ā满足:A ∪ā= S,且A ā=Φ。 运算律: 设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B ∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A ∩B)∪(A ∩C)= AB ∪AC (4)德摩根律: 小结: 事件的关系、运算和运算法则可概括为 四种关系:包含、相等、对立、互不相容; B A B A =B A B A =

2017年计算机二级真题及答案

基础 一、选择题 1、世界上首先实现存储程序的电子数字计算机是____。 A、ENIAC B、UNIV AC C、EDV AC D、EDSAC 2、计算机科学的奠基人是____。 A、查尔斯.巴贝奇 B、图灵 C、阿塔诺索夫 D、冯.诺依曼 2、世界上首次提出存储程序计算机体系结构的是____。 A、艾仑?图灵 B、冯?诺依曼 C、莫奇莱 D、比尔?盖茨 3、计算机所具有的存储程序和程序原理是____提出的。 A、图灵 B、布尔 C、冯?诺依曼 D、爱因斯坦 4、电子计算机技术在半个世纪中虽有很大进步,但至今其运行仍遵循着一位科学家提出 的基本原理。他就是____。 A、牛顿 B、爱因斯坦 C、爱迪生 D、冯?诺依曼 5、1946年世界上有了第一台电子数字计算机,奠定了至今仍然在使用的计算机____。 A、外型结构 B、总线结构 C、存取结构 D、体系结构 6、在计算机应用领域里,____是其最广泛的应用方面。 A、过程控制 B、科学计算 C、数据处理 D、计算机辅助系统 7、1946年第一台计算机问世以来,计算机的发展经历了4个时代,它们是____。 A、低档计算机、中档计算机、高档计算机、手提计算机 B、微型计算机、小型计算机、中型计算机、大型计算机 C、组装机、兼容机、品牌机、原装机 D、电子管计算机、晶体管计算机、小规模集成电路计算机、大规模及超大规模集成电路计算机 8、以下属于第四代微处理器的是____。 A、Intel8008 B、Intel8085 C、Intel8086 D、Intel80386/486/586 9、Pentium IV处理器属于____处理器。 A、第一代 B、第三代 C、第四代 D、第五代 10、计算机能够自动、准确、快速地按照人们的意图进行运行的最基本思想是____。 A、采用超大规模集成电路 B、采用CPU作为中央核心部件

计算机二级国二新增题库第30套(2017年3月)

一、Word字处理题 在某旅行社就职的小许为了开发德国旅游业务,在Word中整理了介绍德国主要城市的文档,按照如下要求帮助他对这篇文档进行完善。 1. 在考生文件夹下,将“Word素材.docx”文件另存为“Word.docx”(“.docx”为扩展名),后续操作均基于此文件,否则不得分。 2. 修改文档的页边距,上、下为2.5厘米,左、右为3厘米。 3. 将文档标题“德国主要城市”设置为如下格式: 4. 将文档第1页中的绿色文字内容转换为2列4行的表格,并进行如下设置(效果可参考考生文件夹下的“表格效果.png”示例): ①设置表格居中对齐,表格宽度为页面的80%,并取消所有的框线; ②使用考生文件夹中的图片“项目符号.png”作为表格中文字的项目符号,并设置项目符号的字号为小一号; ③设置表格中的文字颜色为黑色,字体为方正姚体,字号为二号,其在单元格内中部两端对齐,并左侧缩进2.5字符; ④修改表格中内容的中文版式,将文本对齐方式调整为居中对齐; ⑤在表格的上、下方插入恰当的横线作为修饰; ⑥在表格后插入分页符,使得正文内容从新的页面开始。 5. 为文档中所有红色文字内容应用新建的样式,要求如下(效果可参考考生文件夹中的“城市名称.png”示例):

6. 为文档正文中除了蓝色的所有文本应用新建立的样式,要求如下: 7. 取消标题“柏林”下方蓝色文本段落中的所有超链接,并按如下要求设置格式(效果可参考考生文件夹中的“柏林一览.png”示例): 8. 将标题“慕尼黑”下方的文本“Muenchen”修改为“München”。 9. 在标题“波斯坦”下方,显示名为“会议图片”的隐藏图片。

2017计算机四级等级考试试题

一、单项选择题(第1题~第80题。选择一个正确的答案,将相应的字母填入题内的括号中。每题1分,满分80分。) 1 . ()的发展观,要求室内设计者既要考虑发展有更新可变的一面,又要考虑到发展在能源、环境、土地、生态等方面的可持续性。 A、动态和可持续性 B、物质技术 C、精神文化 D、历史延续性 A B C D 正确答案:A 2 . 说明房屋建造的规模、尺寸、细部构件的图样是()。 A、建筑总平面图 B、建筑施工图 C、结构施工图 D、设备施工图 A B C D 正确答案:B 3 . 下列水性涂料涂饰工程使用应符合设计要求的是()。 A、涂饰工程的颜色和图案 B、涂饰均匀 C、基层处理 D、不得漏涂 A B C D 正确答案:A 4 . 用花格、构架、绿化等分隔空间的形态属于()。 A、象征性分隔 B、弹性分隔 C、局部分隔 D、绝对分隔 A B C D 正确答案:A 5 . 顶棚构造中主龙骨间距一般是()。 A、1.0~1.5m B、1.0~1.2m C、1.2~1.5m D、1.2~1.8m A B C D 正确答案:C 6 . 家具的种类有框架家具、()、拆装家具、折叠家具、充气家具、浇铸家具、藤编家具等。 A、套装家具 B、板式家具 C、低版家具 D、石质家具 A B C D 正确答案:B 7 . 下列属于室内空间类型的是()。 A、封闭空间 B、动态空间 C、下沉空间 D、迷幻空间 A B C D 正确答案:D 8 . 研究和观摩已有的施工图()是熟悉室内施工图画法的有效方法。 A、尺寸 B、实例 C、造价 D、功能 A B C D 正确答案:B 9 . 对室内抹灰墙面、柱面和门洞口的阳角做法,当设计无要求时应()。 A、采用1:2水泥砂浆作暗护角,护角高度不应低于1.8m B、护角高度不应低于1.8m,护角每侧宽度不应小于48mm C、采用1:3水泥砂浆作暗护角,护角每侧宽度不应小于50mm D、采用1:2水泥砂浆作暗护角,护角高度不应低于1.8m,护角每侧宽度不应小于50mm A B C D 正确答案:D 10 . 人们在设计住宅时,常常在入口处设置鞋柜,是基于对空间的()进行考虑。 A、实用性 B、空间序列 C、合理利用空间 D、个人爱好 A B C D 正确答案:C 11 . ()材料比较适合卧室的地面装饰。 A、大理石 B、花岗岩 C、地毯、木地板 D、水磨石 A B C D 正确答案:C

哈尔滨工业大学深圳 模式识别 2017 考试重要知识点

λ(αi | ωj ) be the loss incurred for taking action αi when the state of nature is ωj. action αi assign the sample into any class- Conditional risk ∑ ===c j j j j i i x P x R 1)|()|()|(ωωαλαfor i = 1,…,a Select the action αi for which R(αi | x) is minimum R is minimum and R in this case is called the Bayes risk = best reasonable result that can be achieved! λij :loss incurred for deciding ωi when the true state of nature is ωj g i (x) = - R(αi | x) max. discriminant corresponds to min. risk g i (x) = P(ωi | x) max. discrimination corresponds to max. posterior g i (x) ≡ p(x | ωi ) P(ωi )g i (x) = ln p(x | ωi ) + ln P(ωi ) 问题由估计似然概率变为估计正态分布的参数问题 极大似然估计和贝叶斯估计结果接近相同,但方法概念不同

Please present the basic ideas of the maximum likelihood estimation method and Bayesian estimation method. When do these two methods have similar results ? 请描述最大似然估计方法和贝叶斯估计方法的基本概念。什么情况下两个方法有类似的结果? I.Maximum-likelihood view the parameters as quantities whose values are fixed but unknown. The best estimate of their value is defined to be the one that maximizes the probability of obtaining the samples actually observed. II.Bayesian methods view the parameters as random variables having some known prior distribution. Observation of the samples converts this to a posterior density, thereby revising our opinion about the true values of the parameters. III.Under the condition that the number of the training samples approaches to the infinity, the estimation of the mean obtained using Bayesian estimation method is almost identical to that obtained using the maximum likelihood estimation method.

2017年3月全国计算机等级考试二级MS office高级应用考试真题解析

自2007年开始培训全国计算机二级 2017年3月全国计算机等级考试 二级MS office高级应用考试真题解析 题干: 【背景素材】 办事员小李需要整理一份有关高新技术企业的政策文件呈送给总经理查阅。参照“示例1.jpg”、“示例2.jpg”,利用考生文件夹下提供的相关素材,按下列要求帮助小李完成文档的编排: 1.打开考生文件夹下的文档“Word素材.docx”,将其另存为“Word.docx”(”“.docx”为文件扩展名),后续的操作均基于此文件,否则不得分。 2.首先将文档“附件4新旧政策对比.docx”中的“标题1”、“标题2”、“标题3”及“附件正文”4个样式的格式应用到Word.docx文档中的同名样式;然后将文档“附件4新旧政策对比.docx”中全部内容插入到Word.docx文档的最下面,后续操作均应在Word.docx中进行。 3.删除文档Word.docx中所有空行和全角(中文)空格;将“第一章”、“第二章”、“第三章”……所在段落应用“标题2”样式;将所有应用“正文1”样式的文本段落以“第一条、第二条、第三条……”的格式连续编号并替换原文中的纯文本编号、字号设为五号、首行缩进2字符。 4.在文档的开始处插入“瓷砖型提要栏”文本框,将“插入目录”标记之前的文本移动到该文本框中,要求文本框内部边距分别为左右各1厘米、上0.5厘米、下0.2厘米,为其中的文本进行适当的格式设置以使文本框高度不超过12厘米,结果可参考“示例1.jpg” 5.在标题段落“附件3:高新技术企业证书样式”的下方插入图片“附件3证书.jpg”,为其应用恰当的图片样式、艺术效果,并改变其颜色。 6.将标题段落“附件2:高新技术企业申请基本流程”下的绿色文本参照其上方的样例转换成布局为“分段流程”的SmartArt图形,适当改变其颜色和样式,加大图形的高度和宽度,将第2级文本的字号统一设置为6.5磅,将图形中所有文本的字体设为“微软雅黑”。最后将多余的文本及样例删除。 7.在标题段落“附件1:国家重点支持的高新技术领域”的下方插入以图标方式显示的文档“附件1高新技术领域.docx”,将图标名称为“国家重点支持的高新技术领域”,双击该图标应能打开相应的文档进行阅读。 8.将标题段落“附件4:高新技术企业认定管理办法新旧政策对比”下的以连续符

2017年计算机等级考试二级MS_Office高级应试题及解析完整版

一、Word2003高级应用 【注意正确找到考生文件夹。扩展名为(.DOC)】 1.对正文进行排版 (1)章名使用样式“标题1”,并居中;编号格式为:第X章,其中X为自动排序。 ①编辑样式:格式——样式和格式——“样式和格式”调板

②应用样式:选中正文各章标题——在“样式和格式”调板中单击“标题1”样式 (2)小节名使用样式“标题2”,左对齐;编号格式为:多级符号,X.Y。X为章数字序号,Y为节数字序号(例:1.1)。 操作同(1)。注:视图——文档结构图,可提高排版效率 (3)新建样式,样式名为:“样式”+准考证号后4位;其中: a.字体 -中文字体为“楷体_GB2312”, -西文字体为“Times New Roman”, -字号为“小四”, b.段落 -首行缩进2字符, -段前0.5行,段后0.5行,行距1.5倍; c.其余格式,默认设置。 ①在“样式和格式”调板中单击新样式按钮,弹出“新建样式”对话框,按要求指定样式名 ②单击“格式”按钮,分别设置字体、段落格式

(4)对出现“1.”、“2.”、……处,进行自动编号,编号格式不变; 对出现“1)”、“2)”、……处,进行自动编号,编号格式不变。 ①在正文中选中“1.”段落——格式——项目符号和编号——“编号”标签——选择“1.” ②在工具栏中双击格式刷按钮③在正文中依次选择出现“2.”、……处的段落 ④再次单击工具栏中的格式刷按钮,取消格式刷操作 注意:进行下一个编号时,请选择“项目符号和编号”对话框中的按钮。(5)将(3)中的样式应用到正文中无编号的文字。注意:不包括章名、小节名、表文字、表和图的题注。 选中正文文本——在“样式和格式”调板中单击(3)中创建的新样式。 注意:文本的选中可以通过鼠标操作结合Shift键。 (6)对正文中的图添加题注“图”,位于图下方,居中。 a.编号为“章序号”-“图在章中的序号”,(例如第1章中第2幅图,题注编号为1-2)b.图的说明使用图下一行的文字,格式同标号,c.图居中。 ①插入——引用——题注——新建标签——“图”②单击“自动插入题注”按钮, ③选中正文中的图片——按Ctrl+X复制——按Ctrl+V粘贴 ④将图标题退格到图号之后⑤设置“居中”样式

2017年9月份全国计算机等级考试二级C语言笔试真题与答案

全国计算机等级考试二级C语言笔试真题 一、选择题 (1)下列关于栈叙述正确的是 A)栈顶元素最先能被删除B)栈顶元素最后才能被删除 C)栈底元素永远不能被删除D)以上三种说法都不对 (2)下列叙述中正确的是 A)有一个以上根结点的数据结构不一定是非线性结构 B)只有一个根结点的数据结构不一定是线性结构 C)循环链表是非线性结构 D)双向链表是非线性结构 (3)某二叉树共有7个结点,其中叶子结点只有1个,则该二叉树的深度为(假设根结点在第1层) A)3 B)4 C)6 D)7 (4)在软件开发中,需求分析阶段产生的主要文档是 A)软件集成测试计划B)软件详细设计说明书 C)用户手册D)软件需求规格说明书 (5)结构化程序所要求的基本结构不包括 A)顺序结构B)GOTO跳转 C)选择(分支)结构D)重复(循环)结构 (6)下面描述中错误的是 A)系统总体结构图支持软件系统的详细设计 B)软件设计是将软件需求转换为软件表示的过程 C)数据结构与数据库设计是软件设计的任务之一 D)PAD图是软件详细设计的表示工具 (7)负责数据库中查询操作的数据库语言是 A)数据定义语言B)数据管理语言 C)数据操纵语言D)数据控制语言 (8)一个教师可讲授多门课程,一门课程可由多个教师讲授。则实体教师和课程间的联系是 A)1:1联系B)1:m联系C)m:1联系D)m:n联系 (9)有三个关系R、S和T如下: 则由关系R和S得到关系T的操作是 A)自然连接B)交C)除D)并

(10)定义无符号整数类为UInt,下面可以作为类UInt实例化值的是 A)-369 B)369 C)0.369 D)整数集合{1,2,3,4,5} (11)计算机高级语言程序的运行方法有编译执行和解释执行两种,以下叙述中正确的是 A)C语言程序仅可以编译执行 B)C语言程序仅可以解释执行 C)C语言程序既可以编译执行又可以解释执行 D)以上说法都不对 (12)以下叙述中错误的是 A)C语言的可执行程序是由一系列机器指令构成的 B)用C语言编写的源程序不能直接在计算机上运行 C)通过编译得到的二进制目标程序需要连接才可以运行 D)在没有安装C语言集成开发环境的机器上不能运行C源程序生成的.exe文件 (13)以下选项中不能用作C程序合法常量的是 A)1,234 B)'\123'C)123 D)"\x7G" (14)以下选项中可用作C程序合法实数的是 A).1e0 B)3.0e0.2C)E9 D)9.12E (15)若有定义语句:int a=3,b=2,c=1;,以下选项中错误的赋值表达式是 A)a=(b=4)=3; B)a=b=c+1; C)a=(b=4)+c; D)a=1+(b=c=4); (16)有以下程序段 char name[20]; int num; scanf("name=%s num=%d",name;&num); 当执行上述程序段,并从键盘输入:name=Lili num=1001<回车>后,name的值为 A)Lili B)name=Lili C)Lili num= D)name=Lili num=1001 (17)if语句的基本形式是:if(表达式)语句,以下关于“表达式”值的叙述中正确的是 A)必须是逻辑值B)必须是整数值 C)必须是正数D)可以是任意合法的数值 (18)有以下程序 #include main() { int x=011; printf("%d\n",++x); }

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