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ug经典练习地训练题目

问答题

1、体、实体和特征三者间的关系？

答：实体是体，但体并不一定是实体（还包括片体）；特征可能是实体（当实体

特征能单独存在时），也可能不是实体（当实体特征不能单独存在时）。

2、UG 实体建模提供了哪些工具？

答：UG 实体建模提供了草图设计、各种曲线生成、编辑、布尔运算、扫掠实体、

旋转实体、沿导轨扫掠、尺寸驱动、定义、编辑变量及其表达式、非参数化模型

后参数化等工具。

3、何谓 UG 用户自定义特征？

答：UG/User Defined Feature 用户自定义特征模块提供交互式方法来定义和存

储基于用户自定义特征（UDF）概念的，便于调用和编辑的零件族，形成用户专

用的 UDF 库，提高用户设计建模效率。该模块包括从已生成的 UG 参数化实体模

型中提取参数、定义特征变量、建立参数间相关关系、设置变量缺省值、定义代

表该 UDF 的图标菜单的全部工具。在 UDF 生成之后，UDF 即变成可通过图标菜单

被所有用户调用的用户专有特征，当把该特征添加到设计模型中时，其所有预设

变量参数均可编辑并将按 UDF 建立时的设计意图而变化。

4、UG 装配建模有什么特点？

答：UG 装配建模具有如下特点：提供并行的自顶而下和自下而上的产品开发方

法；装配模型中零件数据是对零件本身的链接映象，保证装配模型和零件设计完

全双向相关，并改进了软件操作性能，减少了存储空间的需求，零件设计修改后

装配模型中的零件会自动更新，同时可在装配环境下直接修改零件设计；坐标系

定位；逻辑对齐、贴合、偏移等灵活的定位方式和约束关系；在装配中安放零件

或子装配件，并可定义不同零件或组件间的参数关系；参数化的装配建模提供描

述组件间配合关系的附加功能，也可用于说明通用紧固件组和其它重复部件；装

配导航；零件搜索；零件装机数量统计；调用目录；参考集；装配部

分着色显示；

标准件库调用；重量控制；在装配层次中快速切换，直接访问任何零件或子装配

件；生成支持汉字的装配明细表，当装配结构变化时装配明细表可自动更新；并

行计算能力，支持多 CPU 硬件平台。

5、UG 高级装配提供了哪些功能？

答：UG 高级装配模块提供了如下功能：增加产品级大装配设计的特殊功能；允

许用户灵活过滤装配结构的数据调用控制；高速大装配着色；大装配干涉检查功

能；管理、共享和检查用于确定复杂产品布局的数字模型，完成全数字化的电子

样机装配；对整个产品、指定的子系统或子部件进行可视化和装配分析的效率；

定义各种干涉检查工况储存起来多次使用，并可选择以批处理方式运行；软、硬

干涉的精确报告；对于大型产品，设计组可定义、共享产品区段和子系统，以提

高从大型产品结构中选取进行设计更改的部件时软件运行的响应速度；并行计算

能力，支持多 CPU 硬件平台，可充分利用硬件资源。

7、何谓 UG/WAVE（UG 产品级参数化设计）？它有什么特点？

答：UG/WAVE(What if Alternative value Engineering) 产品级参数化设计技

术，适应于汽车、飞机等复杂产品的设计。UG/WAVE 技术使产品总体设计更改自

上而下自动传递。该技术可用于从产品初步设计到详细设计的每个阶段。UG/WAVE

技术帮助用户找出驱动产品设计变化的关键设计变量并将这些变量放入

UG/WAVE 顶层控制结构中，子部件和零件的设计则与这些变量相关，对这些变量

的更改将自动更新顶层结构和与其相关的子部件和零件。由于 UG 采用基于变量

几何的复合建模技术，这些关键设计变量既可以是数值变量，也可以是如一根样

条曲线或空间曲面的广义变量，数值变化、形状变化都能根据UG/WAVE 的控制传

递到相关的子部件和零件设计中去。UG/WAVE 技术的使用是符合参数化产品的设

计过程和规则，即：先总体设计后详细设计，局部设计决策服从总体设计决策。

而过去的参数化技术多是进行零件本身的参数化上，对于整个产品的参数关系管

理非常困难。UG/WAVE 提供了解决了大型产品设计中的设计更改控制问题的方

案，是面向产品级的并行工程技术。有利于提高设计重复利用率。

8、什么是 UG 的全相关？

答：全相关指的是：在产品内部不仅保持尺寸大小的相关性，而且还具有结构形

状的相关，即几何相关，更要具有过程相关。不管是工业设计（CAID）、概念设

计和结构设计（CAD），还是工程分析（CAE）、工业夹具设计与制造和数控编程

（CAM），这中间任一阶段的结构数据的改变都会引起其他过程做出相关的变化。

9、UG 的特征建模有什么特点？

答：该模块提高了表达式设计的层次，设计信息可以用工程特征的术语来定义。

它提供了支持建立和编辑下列各种标准的设计特征：孔、槽、型腔、凸台、垫、

柱体、块体、锥体、球体、管状体、杆、倒圆和倒角等。同时还可以

挖空实体建

立薄壁件。特征还可以被参数化定义并对其尺寸大小和位置做尺寸驱动编辑。用

户自定义的特征存储在公共目录下，也可以被添加到设计模型中。特征还能够相

对于其他的特征或物体定位，也能够被引用以建立相关特征组。特征组排列可以

是个别的定位，也可以是在简单图案和阵列中定位。

10、什么是 UG 的装配克隆?它有什么特点？

答：装配克隆提供一种有用的、自顶向下建立新装配的方法。此选项在一次单一

操作中，建立与某一现有装配共享类似结构、并保持相关性的新装配，但可以引

用某些不的组件。例如，可以建立一个现有装配的几个版本，它们具有共同的一

组核心组件。在被克隆的装配中，组件中可以被修改，也可以添加新组件以满足

新的设计要求。

11、UG 的自由曲面建模有什么特点？

答：该模块支持复杂的自由曲面的形状，如机翼、进气道和其他工业

产品的造型

设计。它可将实体建模和表面建模的技术合并，建成一个功能强大的建模工具组。

此建模技术包括沿曲线的通用扫描法，使用一条、二条和三条轨道方法按比例地

建立外形，用标准二次曲线的方法建立二次曲面体，建立圆形及圆锥截面的倒圆

（圆角）面，光滑桥接在两个或更多的其他实体间隙的曲面。此外，该模块还提

供计算复杂模型的形状、尺寸和曲率的易于使用的工具。

12、参数化建模的优点？

答：参数化建模是基于特征的实体建模方法。其主要优点是：

①基于特征：零件模型由具有一定几何形状的特征组成，通过不同特征在一定位

置约束下的不同组合得到模型。

②全尺寸约束：用尺寸参数来约束特征及其他几何对象的形状，通过尺寸约束来

控制和修改几何形状。

③尺寸驱动：当需要修改几何对象的形状时，只需编辑与该形状相关的尺寸参数

即可。

④全数据相关：模型的形状与其约束各几何对象的尺寸完全相关，几

何实体之间

也是相关的。

13、何谓 UG 中的体？包括哪几种？它们有什么区别？

答：UG 中的体是指包含有体积或面积的几何对象。

它包含实体和片体两种。实体有体积，也有重量；而片体只有面积，没有体积和

重量。

14、草图中各对象的颜色分别代表什么含义？

答：青色－草图曲线。

绿色－不在草图中的曲线。

黄色－过约束的草图曲线及其尺寸约束，欠约束下显示的自由度箭头。

粉红色－尺寸约束有冲突时，其颜色从绿色变成粉红色。

白色－将活动尺寸约束变成参考尺寸约束时，其颜色从绿色变成白色。

灰色－将活动草图曲线变成参考曲线时，其颜色从青色变成灰色；尺寸约束

有冲突时，其颜色从绿色变成灰色。

15、何谓基准特征？有哪几种？

答：基准特征是用于建立其他特征的辅助特征，用于建立其他特征时作为辅助平

面或辅助轴线（或矢量）。

基准特征有两种，一种是基准平面，简称基准面；另一种是基准轴线，简称

基准轴。

16、UG 中共有哪几种倒圆操作？有何区别？

答：UG 中一共有三种倒圆操作：边倒圆、面倒圆和软倒圆。

边倒圆是最常用和普通的一种倒圆，简称倒圆。

面倒圆一般用于多个表面之间比较复杂的倒圆操作。

软倒圆一般只用于对外观有特殊要求的表面之间的倒圆，不常用。

17、何谓特征的阵列引用？阵列引用后的特点是什么？

答：阵列引用是将指定的一个或一组特征，按指定的规律在同一模型中建立一个

特征阵列，阵列中的各成员与源特征之间保持相关性。

当源特征或阵列中任意一个成员被修改，阵列中的其他成员也会相应自动发

生变化，而不必逐一修改。

18、何谓自由形状特征？其对象是什么？

答：自由形式特征是对使用 UG 的自由形状特征创建功能和某些自由形状特征编

辑功能创建的特征的总称。

自由形状特征可以是曲面也可以是实体。

19、何谓片体？何谓曲面？

答：片体是 UG 的术语，特指由一个或多个表面组成，厚度为 0 的几何物体。

曲面是一种泛称，片体和实体的自由表面都可以称为曲面。平面形表面是曲

面的一种特例。

20、何谓装配？UG 中有几种装配的方法？

答：装配是指零件和子装配的集合，用来表示一个产品。在 UG 中的装配是指包

含组件的一个 Part 文件。

在 UG 装配建模过程中，有两种装配建模方法，一种是“自顶向下（Top－

Down）”的方法；另一种是“自底向上（Bottom－Up）”的方法。

21、装配中的上下文设计是指什么？

答：上下文设计是指直接修改装配中所显示的“组件几何的能力。它

可以利用其

他组件中的几何对象来帮助建模。

22、UG-CAM由哪几个个模块组成？

交互工艺参数输入模块、刀具轨迹生成模块、刀具轨迹编辑模块、三维加工动态仿真模块和

后置处理模块

31．简述UG系统中，坐标系的作用和种类。

32．UG系统中部件导航器的含义和作用是什么？

33．简述实体修补的作用与步骤。

34．简述用UG注塑模向导分模时采用先修补的分模方法的设计思路。

35.UG是由许多功能模块组成的，请列举出四个主要的应用模块和两个专业模块。

36.在UG MoldWizard中定义工件的方式有哪些？

37.矩形型腔布局有哪两种布局方式？并请进行对比。

38.请简述根据【抽取区域】对话框中显示的型芯、型腔的面数和面

数的总和可以做哪些判断？

39.请简述在创建分型面时，拉伸、已扫掠和有界平面分别适用于用什么样的分型线段创建？

40.请分析在布置推杆时要注意哪些问题？

单选题

1．下面图标中，哪一个是腔体的命令?( )

A． B． C．D．

2．下面图标中，哪一个是分型的命令?( )

A．B．C．D．

3．UG系统最多可以设置______个图层。( )

A．64 B．128 C．256 D．1024 4．偏置定点方法是通过制定______的方法来确定点的位置和功能。( )

A．象限B．偏移参数 C．布局D．图层5．UG曲线绘制的正多边形命令功能中，提供了3种确定正多边形的方式：即内接半径、______和外切圆半径。( )

A．内接直径B．正多边形的侧（边长）C．外切圆直径D．多边形角度

6．三板式模具组成包括定模板、中间板和动模板，即比二板式模具在动模板和定模板之间多了一个( )

A．下模板B．固定板C．浮动模板 D．上模板

7．在创建三维模型过程中，将两个或多个实体合并成一个实体的运算称为______运算。

( ) A．布尔B．实体C．算术D．变换8．在UG的曲面造型中，已知条件为有纵横两组曲线，每一组内部曲

线大致平行，纵横两组曲线之间大致正交，可采用扫描和______生成曲面。( )

A．通过曲线法B．直纹面C．通过曲线网格

D．样条线法

9．注塑模向导规定XC—YC平面是模具装配的______，坐标原点位于模架的动定模接触面的中心，+ZC方向为顶出方向。( ) A．辅助分型面B．主分型面 C．分型方向 D．坐标平面

10．创建流道通道的过程就是注塑模向导自动搜索工作部件中所有______，并用选定截面、参数和其他选项来创建一个沿引导线的扫掠浇道管道的过程。( )

A．辅助线B．分型线C．引导线D．截面线

二、多项选择题(本大题共10小题，每小题2分，共20分)

在每小题列出的四个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选、少选或未选均无分。11．根据模型形状、材料的差异选择不同的收缩率。以下哪些选项是UG注塑模向导提供的收缩类型?( )

A．均匀B．轴对称C．径向D．一般12．以下哪些选项是UG注塑模向导提供的型腔圆布局中的径向布局方式？( )

A．型腔数B．起始角C．旋转角度 D．半

径

13．在实体修补的修剪区域补块时，以下哪些是一般应包括的步骤？( )

A．选择实体补块B．选择修剪边框

C．修剪区域补片D．检查工具

14．使用片体修补工具时，以下哪些是UG注塑模向导提供的工具？( )

A．自动补孔片B．仅型腔侧面修补C．表面修补

D．边缘修补

15．在基于修剪的分型过程，以下哪些是一般应包括的步骤？( )

A．修剪分型线B．产品模型的准备C．分型

D．创建型芯和型腔工具体16．导向机构由导套和导柱组成，其作用应包括以下哪些方面？( )

A．定位作用B．固定作用C．导向作用D．承受一定侧压力的作用

17．UG注塑模向导的浇口设计对话框功能中，以下哪些选项是所提供的？( )

A．浇口点表示B．位置C．流道点D．类型18．以下哪些是为模具进行镶块设计的步骤内容？( ) A．创建镶块标准体B．修剪镶块标准体C．修剪型芯

和型腔D．在型芯和型腔上为镶块创建腔体

19．以下哪几种图纸是注塑模向导支持的？( )

A．受力分析图纸B．自包含图纸C．主模型图纸

D．加工示意图纸

20．UG注塑模向导的编辑分型线对话框功能中，提供了以下哪些搜索分型线的方法？

( ) A．自动搜索分型线B．搜索环C．复制分型线D．粘帖分型线

1.UG系统最多可以设置______个层。（）

A.255

B.256

C.257

D.258

2.在“建模”模块中，如果想平移零件该如何操作？（）

A.鼠标中键（MB2）

B.鼠标左键（MB1）+鼠标右键（MB3）

C.鼠标左键（MB1）+鼠标中键（MB2）

D.Shift+鼠标中键（MB2）

3.如果要把图（a）所示坐标系通过旋转变为图（b）所示坐标系，应采取的操作是（）

A.+ZC轴：XC→YC角度90度

B.-ZC轴：XC→YC角度90度

C.+YC轴：XC→ZC角度90度

D.-YC轴：XC→ZC角度90度

4.“配置文件”绘制直线然后利用鼠标左键（MB1）切换成圆弧，此时将要绘制的圆弧和上一段直线的关系是（）

A.只能切向

B.只能法向

C.只能切向或法向

D.可以任意

5.在建立模型过程中，不能

．．将两个实体或多个实体组合成单个实体的操作是（）

A.求和

B.求差

C.缝合

D.求交

6.下面哪种装配方法不是

．．UG中创建装配体的方法？（）

A.自上向下装配

B.自底向上装配

C.自前向后装配

D.混合装配

7.下面图标中，哪一个是型腔设计的命令？（）

A. B. C. D.

8.模具设计项目初始化的过程中复制了两个装配结构，方案装配结构和产品装配结构。产品装配结构位于以下哪个分支下？（）

A. cool

B. fill

C. misc

D. layout

9.UG注塑模向导中，每个标准件都有一个默认的位置，由数据库电子表格控制，如果表格中该值为NULL，则说明（）

A.标准件原点为当前工作坐标原点

B.标准件原点为装配树的绝对坐标原点

C.选择工作坐标系平面上的点为标准件原点

D.以所选的X-Y平面上的点为标准件原点

三、判断题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）

判断下列各题，正确的在题后括号内打“√”，错的打“×”。

1．三板模具的浇注系统常设在定模板和中间板之间，塑件常在中间板和动模板之间。

( ) 2．采用延伸曲面可对已有单一曲面上的边或曲线进行切向、法向的延伸，但不能进行角度的延伸。( )

3．在UG创建装配体的过程中，添加或创建组件到装配体中后，还要确定各组件的配对关系，以确定各个组件的装配位置。( ) 4．型腔布局的功能可以确定模具中型腔的个数，但不能确定型腔在模具中的排列。( )

5．分型是基于塑料产品模型对毛坯工件进行加工分模，进而创建型芯和型腔的过程。

( ) 6．实体修补时按对象边界框创建箱体，是指根据指定所修补的曲面的边界面和指定的增量，7．边缘补片(Edge Patch)工具通过选择一个开放的曲线或边界环来修补一个开口区域。

( ) 8．分型管理器对话框中的设计区域按钮功能提供创建分型线后的产品的脱模斜度是否合理、内部孔是否修补和是否存在倒扣等适合分模的信息。( )

9．创建分型面对话框中的“距离”文本框中的距离值决定了型腔的拉伸距离，以保证分型面有足够的长度修剪成型镶件。( ) 10．推杆是用于推出塑件或浇注系统凝料的杆件。推杆推出是注塑成

型中常见的脱模方式。

10.对草图进行合理的约束是实现草图参数化的关键所在。草图约束包括三种类型：______、______和定位约束。

11.在拉伸特征命令中，如果拉伸截面为非封闭曲线，则拉伸所得为______；如果拉伸截面为封闭曲线，则拉伸所得为______。

12.注塑模向导模块规定______平面是模具装配的主分型面，坐标原点位于模架的动定模接触面的中心，______方向为顶出方向。

13.分型特征被设计为两个阶段：______分型和______分型。

14.注塑模向导提供了两种滑块和内抽芯设计方法，即______和______。

15.分流道是主流道和浇口的中间连接部分，其设计的原则是：使熔融的塑料在流经分流道时，其______损失和______损失最小，分流道中产生的凝料也应最少。

16.注塑模向导中，收缩类型包括______、______和一般三种。

17.在定义/编辑分型线的过程中，如果需要删除已定义的作为转换对象的曲线或点，那么就要按住______键同时用______键点取该曲线或点。

18.片体修补用于封闭产品模具中的开放曲面，可使用______、______、自动孔补片和现有曲面等片体修补工具为内部开口创建分型面。

19.模架由______、定模板、动模板和______等结构件组成，有连接和支撑整套模具的作用。

分析题(本大题共2小题，每小题10分，共20分)

1．请分析下题35图所示零件三维造型的步骤。

题35图2．请分析注塑模向导模块的设计过程，以流程图形式表示。

基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发

基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发复杂状态导致的飞行中失控(Loss of Control Inflight In-Flight,LOC-I)已经成为商业运输飞行事故的主要原因之一,其结果往往是灾难性的。国际运输协会(International Air Transport Association,IATA)在促进民航安全的六项安全策略中将LOC-I列为最高优先事项。为了预防复杂状态并能够从复杂状态中改出,开展UPRT训练与评估程序的研究工作具有重要的理论和实践意义。本论文依托中国民航局(Civil Aviation Administration of China,CAAC)安全能力基金项目“飞机复杂状态预防与改出训练培训体系建设”和“基于大数据的飞行学生心理健康/疾病风险管理体系研究”(项目编号:AS2016-11),围绕飞行员如何预防、处置复杂状态,避免LOC-I事故等研究思路,开发了提高飞行员应对复杂状态核心能力的训练与评估程序。主要包括以下几个部分:(1)训练需求分析。在访谈、文献分析的基础之上,使用层次任务分析法(Hierarchical Task Analysis,HTA)对复杂状态典型工作场景进行了详细分析,并通过两轮问卷调查,得到了典型场景下预防与改出复杂状态分解任务的重要性、频繁性及困难性结果。根据所需执行任务的重要性、频繁性和困难性来判断任务的训练优先级,该结果可作为课程开发依据,为教员提供训练重点。(2)能力需求分析。根据工作分析结果,通过文献研究、访谈等方法,筛选出41项飞行员预防与改出复杂状态所需的胜任特征指标,并将其划分为知识、技能、认知能力和职业综合素养4个维度;然后,通过第一轮问卷筛选指标,第二轮问卷验证维度划分的正确性;最后,构建了包括4个维度24项胜任特征指标的预防与改出复杂状态胜任力模型。(3)复杂状态训练方案的研究。在胜任力模型基础之上,以能力提升为课程设计的基本思路,开发了UPRT训练内容和方式,针对模拟机训练开发了基于姿态的训练场景和基于诱发因素的训练场景,并制定了训练科目开发流程,使训练科目开发更加科学、高效。(4)复杂状态训练效果评估方案的研究。首先,以柯氏模型为基本框架,分别从反应层、学习层、行为层和结果层设计了复杂状态训练效果评估方案。其次,为了减小行为层评估的主观性,根据胜任力模型设计了飞行员UPRT模拟机训练评价表。最后,将空管系统中BOOM评价移植到复杂状态训练效果评估中,为UPRT教员提供了有效的训练效果评估规范和工

BP中的训练样本和测试样本

训练样本和测试样本一，训练样本和测试样本训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。网上有人说测试样本集和验证样本集不一样，测试样本集数据主要用于模型可靠程度的检验，验证样本集的样本数据要在同样条件下，再另外采集一些数据用来对模型的准确性进行验证。（？）有人采用交叉验证，交叉验证指的的训练样本集、测试样本集、验证样本集、三中数据集都组合在一起，数据的划分采用交叉取样的方法。二，如何选择训练集和测试集未完待续网上有人说经常采用的是m-folder cross validation的方法，把样本分成m份，轮流把其中一份作为测试集。至于m取多少看样本数量而定，样本充足的话m＝10，另外m＝3也是经常被使用的至于验证集，通常并不需要。三，Clementine中如何选择节点将数据分为训练集和测试集前期整理好数据后，选择partition节点连接入数据流，在里面可以设置训练集、测试集及验证集，若要平分在测试集及训练集栏位内填上50%。

另外可以设置标签及数值；下面的设置是对数据表中增加标志字段（区分测试集和训练集）的数值进行选择，第一个表示使用1、2、3这样的数值来表示，第二个是使用“1_training“等来表示，第三个是使用”training“等来表示，可以通过第二个图中的value来观察。此外下面还有设置随机种子的选项。 ps：在分割完不同集合后，可以右击partition节点，选择cache中enable，这样随机分割完的数据就可以暂时存在缓存中，这样不同时候进行不同建模的时候就不会因为样本不同而使结构受影响！（第一次执行后会在节点的右上方出现绿色的文件件的标签）四，如何建立测试模型如果训练好模型后，把所得的模型节点从右上方拖到数据流的测试集后，建立连接后，再加个分析节点或一些结果的节点就可以了。

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词：训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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软件测试综合练习题目-答案

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Tesla K80提供深度学习框架基准测试平台案例简介 ?本案例中香港浸会大学计算机科学系异构计算实验室使用Tesla K80集群对目前主流的五大深度学习框架（Caffe，CNTK，MXNet， TensorFlow和Torch）进行性能基准评测。 ?In this case, researchers from the Heterogeneous Computing Laboratory of The Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University conducted a comprehensive benchmarking and comparative study on the running performance of five state-of-the-art deep learning frameworks (Caffe, CNTK, MXNet, TensorFlow and Torch) by using the Tesla K80 cluster. ?本案例中用到NVIDIA GPU：16块 Tesla K80 背景香港浸会大学异构计算实验室从2007年开始则研究GPU并行计算，在GPU计算与高性能计算领域有丰富的科研和实践经验。我们团队在各个应用领域的GPU优化算法都有较丰富的科研成果，如网络编码算法，基因匹配算法，机器学习算法等都取得突破性的性能提升。我们团队在2014年与华为合作研究的深度学习的分布式计算框架。基于CXXNET框架，研发出基于MPI的分布式深度学习框架。同时，该框架也成功应用于ImageNet大规模图片识别的模型训练。当前，各大知名公司和研究单位开源优秀的深度学习框架，而各个框架在单GPU节点和多GPU节点的性能表现各不相同。香港浸会大学异构计算实验室对各大框架在Tesla GPU集群上进行性能基准评测。在未来，深度学习框架由于出发点各不相同，在各种硬件资源下表现的性能也表现各异。我们采用取长补短的方式，对相关算法进行优化，使得深度学习框架可以更加充分地利用硬件资源，提高模型训练或测试速度。挑战深度学习算法在GPU上的优化很大情况下依赖于NVIDIA提供的cuDNN和cuBLAS软件库，然而不同厂商在设计自己的深度学习框架时在软件库使用和资源调度上存在较大的差异，所以在同样的硬件环境下，所表现出来的性能也有所不同。对于终端用户来讲，在众多深度学习框架中，较难选择较高性能的框架；对于研究人员来讲，每个框架都有自己的实现方法，很难知道哪一种实现方法已经是state-of-the-art。基于这两个问题，提供一个深度学习框架的性能基准评测是很有必要的。深度学习社区的发展迅速，深度学习框架的更新迭代也非常之快，而每一次新的迭代出现的性能也存在差异。使得用户使用深度学习框架训练模型时间效率低下或无法发挥实际硬件的计算能力。为快速评估出各个框架在一些通用的深度学习模型上的性能表现，我们设计基于Tesla K80硬件平台的性能基准测试，在同样的硬件环境下，评测5大深度学习框架在同样的深度网络模型的性能表现。以最公平的评测方式为用户展示性能测试结果比较，并持续更进框架版本更新，让用户在选择深度学习框架时对性能的表现有一个直观理解。

TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现

TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现目标检测技术是计算机视觉任务中一项非常重要的课题。它在智能交通、人脸检测、航空航天领域以及医疗图像设备中都得到了广泛的应用。但是在实际应用过程中人们会发现,仍然存在很多因素会限制实际检测效果,包括待检测目标的尺寸、形变、有无遮挡、背景区域变换等。因此在计算机视觉领域,目标检测仍然是一个需要完善和提高的科研课题。本文研究了基于回归思想和基于候选框的目标检测这两类算法。在以YOLO 网络框架为代表的基于回归思想的目标检测中,我们发现这类检测算法速度快、流程简单,但是它在检测精度上做的并不够完善。以Faster R-CNN为代表的基于候选框的目标检测算法在检测准确率上有优势,但需要比较大的时间成本。我们使用当今比较流行的深度学习框架TensorFlow作为实验平台,提出了一种基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法,可以利用特征图层次的高低来有针对性的提取大、小目标的特征。此外本文还对分类回归模型进行了一定的改进,提出了一种二维损失函数,使候选框在最后的训练时更容易接近真实框。本文以YOLO为网络基础,对其中的部分卷积层重新设计优化。选择用RPN网络代替YOLO最后的全连接层,同时引入了锚框的概念来回归生成待检测目标的位置信息,这使得改进后网络的训练过程变得更加容易。本文利用的实验数据集是PASCAL VOC数据集,并且在20个检测目标中对每一个类别的检测精度以及速度上都有计算和分析。通过多项实验证明了本文所提出来的基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法以及针对小目标检测的YOLO改进算法在精度与速度上都有了相应的提

软件测试综合练习题目-答案分解

软件测试综合练习题 1.在系统验收测试中，______A___是在一个模拟的环境下使用模拟数据运行系统； ______A___是在一个实际环境中使用真实数据运行系统。 A．验证测试B．审计测试C．确认测试D．模块测试 2.采用瀑布模型进行系统开发的过程中，每个阶段都会产生不同的文档。以下关于产生这些文档的描述中，正确的是______D___。 A．外部设计评审报告在概要设计阶段产生 B.集成测评计划在程序设计阶段产生 C.系统计划和需求说明在详细设计阶段产生 D.在进行编码的同时，独立的设计单元测试计划 3.正式的技术评审 FTR(Formal Technical Review) 是软件工程师组织的软件质量保证活动，下面关于 FTR 指导原则中不正确的是 ____C__ 。 A ．评审产品，而不是评审生产者的能力 B ．要有严格的评审计划，并遵守日程安排 C ．对评审中出现的问题要充分讨论，以求彻底解决 D ．限制参与者人数，并要求评审会之前做好准备 4.对于软件的β测试，下列描述正确的是 ______D 。 A ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司专业的测试人员执行的测试 B ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司的非专业测试人员执行的测试 C ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，由专业的测试人员执行的测试 D ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，可以由非专业的测试人员执行的测试 5.____B__ 可以作为软件测试结束的标志。 (37)A ．使用了特定的测试用例 B ．错误强度曲线下降到预定的水平 C ．查出了预定数目的错误 D ．按照测试计划中所规定的时间进行了测试 6.下面① -- ④是关于软件评测师工作原则的描述，正确的判断是 _____D_ 。 ①对于开发人员提交的程序必须进行完全的测试，以确保程序的质量 ②必须合理安排测试任务，做好周密的测试计划，平均分配软件各个模块的测试时间 ③在测试之前需要与开发人员进行详细的交流，明确开发人员的程序设计思路，并以此为依据开展软件测试工作，最大程度地发现程序中与其设计思路不一致的错误

EasyTraining模型训练流程文档

目录目录 0 一．系统概述 (1) 二．上下文相关（Context-dependent）模型的训练流程 (3) 2.1 上下文无关模型的训练 (4) 2.1.1 用CompV估计全局方差 (4) 2.1.2 用ModelGen克隆monophone (5) 2.1.3 分割训练数据列表 (5) 2.1.4 用HLEd将词级MLF文件转为音素级MLF文件 (5) 2.1.5 HERest训练不带sp的monophone模型 (6) 2.1.6 在monophone中加入停顿模型sp (7) 2.1.7 HERest训练带sp的monophone模型 (8) 2.1.8 校正训练数据 (10) 2.1.9 用校正后的数据训练模型 (11) 2.2 克隆上下文相关（context-dependent）模型 (13) 2.3 状态绑定上下文相关模型 (15) 2.4 分裂高斯 (16) 2.5 生成最终模型 (18) 三．右相关声母及带调韵母模型的训练流程 (19) 3.1 无关模型的训练流程 (19) 3.2 克隆右相关声母及带调韵母模型 (19) 3.3 分裂高斯 (20) 3.4 得到最终模型 (20) 四．HTK声学模型测试 (21) 4.1 HParse生成语法网络 (21) 4.2 HVite识别 (21) 4.3 HResults计算识别率 (22) 五．版本信息 (23)

运作管理在线练习及在线测试

运作管理在线练习及在线测试 1、指出下列制造业生产过程中属于加工装配式的生产过程(1.0分) (正确的答案:A) A、汽车制造 B、石油分馏 C、火力发电 D、饮料生产 2、服务业运作管理与制造业生产管理的区别(1.0分) (正确的答案:C) A、不进行制造性生产 B、生产率水平高 C、与顾客接触程度高 D、可以充分利用库存平衡生产 3、下列行业不属于服务业的是(1.0分) (正确的答案:D) A、交通运输 B、政府机关 C、文化教育 D、食品行业 4、现代生产管理的环境有下列变化：(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统规模越来越大、越来越完整和复杂 B、技术进步使单一品种、大批量生产成为可能 C、产品寿命周期越来越长 D、生产系统向多品种、中小批量生产形式转变 5、生产过程的适应性表现为(1.0分) (正确的答案:C) A、产品制造过程没有瓶颈环节 B、加工过程各工序的安排上紧密衔接 C、能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 D、加工过程各工序在相等的时间间隔内完成大体相等的工作量 6、订货生产方式(1.0分) (正确的答案:D) A、是适用于通用产品生产的生产方式 B、适宜采用对象专业化的生产组织形式 C、适宜采用高效的专用生产设备 D、生产系统应有能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 7、企业之间的专业化和技术协作是为了(1.0分) (正确的答案:A) A、使企业得以简化生产系统，提高生产效率和管理效率 B、企业只能专门做一种产品 C、企业之间相互交易，可以创造更多财富 D、建立更多的企业以促进就业 8、生产系统中采用专用设备是因为(1.0分) (正确的答案:C) A、无法用通用设备生产 B、它的价格比通用设备低 C、它的生产效率比通用设备高 D、它适合多变的生产工艺 9、生产工艺专业化形式是(1.0分) (正确的答案:B) A、在生产单位内,按产品的工艺过程进行专业化生产的形式 B、生产单位内，集中同类型设备和同工种工人，对各种产品进行相同工艺方法加工的形式 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、尽量使用专用设备进行生产的生产形式 10、生产工艺专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:C) A、生产成本低 B、生产率水平高 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 11、生产工艺专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统柔性高 B、在制品存量少 C、生产系统刚性大 D、生产率水平低 12、产品对象专业化形式是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产单位里配备加工产品所需的全套设备和各工种工人，完成产品大部分工艺过程 B、工人都从事与自己专业技能相符的工作 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、使用通用设备进行单一产品生产的生产形式 13、产品对象专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:D) A、对产品品种变化的适应能力强 B、工艺路线复杂 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 14、产品对象专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产系统可靠性较差 B、产品质量不易保证 C、在制品运输路线长 D、在制品存量少 15、生产工艺专业化形式适应生产的产品是(1.0分) (正确的答案:C) A、汽车 B、洗衣机 C、专用设备 D、石化产品 16、产品对象专业化形式适应(1.0分) (正确的答案:C ) A、单件小批量生产 B、多品种小批量生产 C、大批量产品生产 D、专用产品定制生产 17、单件小批量生产的生产管理组织特性是(1.0分) (正确的答案:D)

大数据CPDA考试模拟样题数据分析算法与模型

考试模拟样题—数据分析算法与模型一.计算题 (共4题,100.0分） 1.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：一元线性回归.xlsx 一元线性回归预测.xlsx 要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系；（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义；（3）计算判定系数，并解释其意义；（4）检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）；（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平；（6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。（所有结果均保留三位小数）正确答案：（1）以人均GDP为x，人均消费水平为y绘制散点图，如下：

用相关系数矩阵分析可求得相关系数为0.9981。从图和相关系数都可以看出人均消费水平和人均国内生产总值（GDP）有比较强的正相关关系。（2）以人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，做线性回归分析，得到回归方程如下： y = 0.3087x + 734.6928 回归系数0.3087表示人均GDP每增加一个单位，人均消费水平大致增加0.3087个单位，人均GDP对人均消费水平的影响是正向的，人均GDP越高人均消费水平也越高。（3）判定系数R方为0.9963，说明模型拟合效果很好。（4）T检验和F检验的P值都小于0.05，线性关系显著。（5）做预测分析可得，如果某地区的人均GDP为5000元，则其人均消费水平为2278.1066元。（6）人均GDP为5000元时，由预测分析的结果可知，人均消费水平95%的置信区间为[1990.7491,2565.4640]，预测区间为 [1580.4632,2975.7500]。 2.根据以下给出的数据进行分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进行回答。（本

在线自适应网络异常检测系统模型与算法(精)

计算机研究与发展 ISSN100021239ΠCN1121777ΠTP()在线自适应网络异常检测系统模型与算法魏小涛 21黄厚宽田盛丰22(北京交通大学软件学院北京100044)(北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044) (weixt@https://www.wendangku.net/doc/9d13440517.html,) AnOnlineAdaptiveNetworkandAlgorithmWeiXiaotao1,Shengfeng2 2(SchoolofSoftware,BJiaotongUniversity,Beijing100044)(SchoolofComputerandInform ationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044) Abstract TheextensiveusageofInternetandcomputernetworksmakessecurityacriticalissue.Thereisa nurgentneedfornetworkintrusiondetectionsystemswhichcanactivelydefendnetworksagain stthegrowingsecuritythreats.Inthispaper,alightweightedonlineadaptivenetworkanomalyd etectionsystemmodelispresented.Therelatedinfluencefunctionbasedanomalydetectionalg orithmisalsoprovided.Thesystemcanprocessnetworktrafficdatastreaminreal2time,gradual lybuildupitslocalnormalpatternbaseandintrusionpatternbaseunderalittlesupervisingofthea dministrator,anddynamicallyupdatethecontentsoftheknowledgebaseaccordingtothechang ingofthenetworkapplicationpatterns.Atthecheckingmode,thesystemcandetectnotonlythel earnedintrusionpatternsbutalsotheunseenintrusionpatterns.Themodelhasarelativelysimpl earchitecture,whichmakesitefficientforprocessingonlinenetworktrafficdata.Alsothedetect ingalgorithmtakeslittlecomputationaltimeandmemoryspace.ThesystemistestedontheDA RPAKDD99intrusiondetectiondatasets.Itscans10%ofthetrainingdatasetandthetestingdata setonlyonce.Within40secondsthesystemcanfinishthewholelearningandcheckingtasks.Th eexperimentalresultsshowthatthepresentedmodelachievesadetectionrateof91.32%andafal sepositiverateofonly0.43%.Itisalsocapableofdetectingnewtypeofintrusions. Keywords networkanomalydetection;onlineadaptive;influencefunction;datastream;anomalydetecti on