2018年真题
数学基础
一、 (共4分)用逻辑符号表达下列语句(论域为包含一切事物的集合)
1、(2分)集合A的任一元素的元素都是A的元素
经过对图片文字的识别与逻辑分析,结果如下:
符号定义:
-
( P(x) ): ( x ) 是集合 ( A ) 的元素
-
( Q(x,y) ): ( x ) 是 ( y ) 的元素
-
逻辑公式:
∀ x ∀ y ( P ( y ) ∧ Q ( x , y ) → P ( x ) ) \forall x \forall y \left( P(y) \land Q(x,y) \rightarrow P(x) \right) ∀x∀y(P(y)∧Q(x,y)→P(x)) -
自然语言解释:
“对于任意元素 ( x ) 和 ( y ),如果 ( y ) 属于集合 ( A ),且 ( x ) 是 ( y ) 的元素,那么 ( x ) 也必然属于集合 ( A )。”
这体现了集合的传递性:子集元素的元素仍属于原集合。这等价于命题"天下没有长相完全一样的两个人":若存在长相相同的不同个体,则导致逻辑矛盾,故必须为同一人。
注:原图中第二个公式的存在量词符号有误(显示为"3y"),已修正为"∃y"。
2、(2分)天下没有长相完全一样的两个人(要求写出两种形式,一种用全称量词,一种用存在量词)
符号定义:
-
( P(x) ): ( x ) 是人
-
( Q(x,y) ): ( x ) 和 ( y ) 长相完全相同
-
( R(x,y) ): ( x ) 和 ( y ) 是同一个体
-
逻辑公式(修正符号后):
∀ x ∃ y ( P ( x ) ∧ P ( y ) ∧ Q ( x , y ) → R ( x , y ) ) \forall x \exists y \left( P(x) \land P(y) \land Q(x,y) \rightarrow R(x,y) \right) ∀x∃y(P(x)∧P(y)∧Q(x,y)→R(x,y))
¬ ∃ x ∀ y ( P ( x ) ∧ P ( y ) ∧ Q ( x , y ) ∧ ¬ R ( x , y ) ) \neg \exists x \forall y \left( P(x) \land P(y) \land Q(x,y) \land \neg R(x,y) \right) ¬∃x∀y(P(x)∧P(y)∧Q(x,y)∧¬R(x,y)) -
自然语言解释:
“对于所有人 ( x ),如果存在另一个人 ( y ),使得 ( y ) 是人且 ( x ) 和 ( y ) 长相完全相同,那么 ( x ) 和 ( y ) 必须是同一个体。”
二、填空(1-2题每空1分,3-6题每空2分,共16分)
1、设A={∅,{∅}},计算∅-A=___,A-P(∅)=(),P(A)-{∅}=(),P(A)⊕A=().(其中P(A)表示A的幂集)
解答:
-
∅−A
答案:∅
解释:空集与任何集合的差集仍为空集,因为空集不含任何元素。 -
A−P(∅)
答案:{{∅}}
解释:- P(∅) 是空集的幂集,即 {∅}。
- A = {∅, {∅}},减去 P(∅) 后,剩余的元素是 {∅}(因为 {∅} ∉ P(∅))。
-
P(A)−{∅}
答案:{{∅}, {{∅}}, {∅, {∅}}}
解释:- A 的幂集 P(A) = {∅, {∅}, {{∅}}, {∅, {∅}}}。
- 移除空集 ∅ 后,剩余的元素是 {∅}, {{∅}}, {∅, {∅}}。
-
P(A)⊕A
答案:{{{∅}}, {∅, {∅}}}
解释:- 对称差集定义为:P(A)⊕A = (P(A) − A) ∪ (A − P(A))。
- P(A) − A:P(A) 中不属于 A 的元素是 {{∅}} 和 {∅, {∅}}。
- A − P(A):A 的所有元素均属于 P(A),因此结果为 ∅。
- 最终结果为 {{∅}, {∅, {∅}}}。
详细步骤验证
1. ∅−A
差集运算规则:∅ − A = ∅(空集无元素可被移除)。
2. A−P(∅)
- P(∅) = {∅}(空集仅有自身作为子集)。
- A = {∅, {∅}},移除 P(∅) 中的元素 ∅ 后,剩余元素为 {∅}(注意:{∅} 是集合元素,需用双层花括号表示)。
3. P(A)−{∅}
- P(A) = {∅, {∅}, {{∅}}, {∅, {∅}}}。
- 移除 ∅ 后,剩余元素为 {∅}, {{∅}}, {∅, {∅}}(注意:{∅} 表示集合中的单元素空集)。
4. P(A)⊕A
- P(A)−A = {{∅}, {∅, {∅}}}(P(A) 中不属于 A 的元素)。
- A−P(A) = ∅(A 的元素 ∅ 和 {∅} 均在 P(A) 中)。
- 对称差集为 {{∅}, {∅, {∅}}} ∪ ∅ = {{∅}, {∅, {∅}}}。
符号说明
- ∅:空集。
- {∅}:包含空集的集合。
- {{∅}}:包含 {∅} 的集合。
- {∅, {∅}}:A 的完整表示。
- ⊕:对称差集(元素仅属于其中一个集合)。
2、按照无穷公理表示的自然数以及连续统假设,用最简洁的形式写出下列计算结果,其中N表示自然数集合,R表示实数∩30=();∩{18,27}=();|𝐍𝐍|=();|𝑹𝑹|=()
∅; 18; ℵ₀;ℵ
3、将函数f(x)=(𝟏+𝒙+ 𝒙 𝟐 𝒙^{𝟐} x2+ 𝒙 𝟑 𝒙^𝟑 x3+⋯)²( 𝒙 𝟐 𝒙^𝟐 x2+ 𝒙 𝟑 𝒙^𝟑 x3+ 𝒙 𝟒 𝒙^𝟒 x4+⋯)³ 展开后 𝒙 𝟏 𝟒 𝒙^{𝟏𝟒} x14系数是(495)。
4、如果平面图和它对偶图是同构的,则称此平面图是自对偶的。若G是有n个顶点,m条边的自对偶图,求n和m满足关系式是()(此关系不含有n和m以外的其他变量)。
5、设图G是共有10个顶点边数最多的三部图,则G有()条边
6、有六对夫妇坐在一个圆桌旁,其中通过转圈得到的坐法视为相同的坐法,𝑺𝒊表示第i对夫妇坐一起,则同时满足𝑺𝟏,𝑺𝟑和𝑺𝟔的坐法有()种。
三、 计算题(要求写出详细运算步骤,共3分)
1、 有120个学生参加考试,共有A、B、C三道题。已知三道题都做对的有12个学生,作对A、B都有20个学生,做对A、C的有16个学生,做对B、C都有28个学生,做对A的有48个学生,做对B的有56个学僧,有16个学生一道题也没有做对,试求仅做对C的学生有多少个?
四、解答题(共6分)
1、(3分)4名同学同时参加英语和德语面试,要求每门科目只能同时面试1人,2门科目面试时间先后顺序认为是不同的,试问共有多少种不同的面试次序?
2、(3分) 求满足递推关系𝒉𝒏 = 5𝒉𝒏−𝟏− 6𝒉𝒏−𝟐 中𝒉𝒏的表达式,其中初始条件𝒉𝟎=1 ,𝒉𝟏=-2
五、证明题(11分)
1、(3分)对非空集合A上的关系R,若R是非自反和传递的,证明R是反对称的。
2、(8分)设𝑲n是n个顶点的完全图,用红、蓝两种颜色给𝑲9的边任意着色。
1)证明𝑲9中至少存在一个顶点v,使得v关联红边个数不是3。
2)证明必有蓝色的𝑲4或红色的𝑲3。
计算机网络
一、填空题(每空1分,共6分)
- 以太网采用()算法来确定碰撞后重传的时间,当第四次发生碰撞后, 节点随机从()中间选择一个值。
2.若主机A通过一个TCP链接向主机B连续发送两个相邻的TCP报文段, 第一个报文段的序号为750,第二个序号为1100,那么第一个报文段中有()字节数据。
3.一台主机的IPv4地址为16.29.4.3,子网掩码为255.248.0.0,该主机所在网络共有()个不同子网,该主机子网地址为(),子网掩码对应的网络前缀有()位。
二、单项选择题(每小题1分,共5分)
1.当以太网交换机收到一个帧时,若帧的目的地址在转发表中找不到对应的表项,交换机将()
A.丢弃
B. 洪泛
C. 转发给网关
D. 转发给其他主机
2.四个地址块172.18.129.0/24,172.18.130.0/24,172.18.132.0/24,172.18.133.0/24 ,如果进行路由汇聚,覆盖这4个地址块的是()
A. 172.18.132.0/23
B. 172.18.128.0/22
C. 172.18.130.0/22
D 172.18.128.0/21
3.一个使用选择性重传协议的数据链路层协议,如果采用了6位的帧序号,那么可以使用的最大发送窗口是()
A. 31
B. 32
C. 63
D. 64 - 关于IPv6的叙述,错误的是()
A.IPv6数据报取消了选项字段,采用扩展首部实现选项功能
B.IPv6数据报只能在源点进行分片,路由器不进行分片操作
C.IPv6的本地链路单播地址可以和互联网上的其他主机进行通信
D.IPv6支持按流标号进行资源预分配 - 域名解析两种方式分别是()
A.直接解析和间接解析
B. 直接解析和递归解析
C. 间接解析和迭代解析
D. 迭代解析和递归解析
三、名词解释(每小题2分,共4分)
1.时延带宽积
2.虚拟局域网
四、问答和计算题(共15分)
(计算中记: 1G≈109;1M≈106;1K≈10^3)
1.(共4分) 主机A通过一条带宽为100Mbps的网络链路向主机B传输数据帧,假设每帧携带的数据是1K字节,链路单向时延为50ms,若设计一个滑动窗口协议,使得发送窗口和接收窗口大小相同:
(1)窗口大小是多少?
(2)最少需要多少位作为序号?
2.(共5分) UDP用户数据报的数据部分长度是8000字节,通过以太网来传输UDP数据报,若UDP头部为8字节,IP分组头部为20字节,以太网MTU为1500字节。
(1)能分几个IP分片?
(2)最后一个IP分片的长度是多少?片偏移字段值是多少?
3.(共5分) 设TCP的慢启动窗口大小从1开始,拥塞窗口阈值初始为16(报文段),当拥塞窗口上升到20时发生超时,TCP开始慢启动和拥塞避免。
(1)简要说明该过程中经过的拥塞控制阶段。
(2)第15轮次传输时,拥塞窗口大小为多少?
(3)在哪个传输轮次中发送第35个报文段?
软件工程
一、单项选择题(每小题1 分,共5 分)
1.E-R图主要由哪些要素组成()
A.数据,对象,实体 B. 控制,联系,对象 C. 实体,联系,属性 D. 实体,属性,操作
2.正式技术评审的目标是()
A.发现软件中的错误 B. 评价程序员的工作效率 C. 发现和改正程序中的错误
D. 记录程序员给出的情况与绩效挂钩
3.在UML中,()关系描述了两个对象类之间的一般化/特殊化关系,它可以使子对象类共享父对象类的属性和方法。
A.依赖
B. 泛化
C. 关联
D. 实现
4.某模块内有两个处理A和B, 分别对数据区X写数据和读数据,则该模块的内聚类型属于()
A.逻辑内聚
B. 过程内聚
C. 通信内聚
D. 内容内聚
4.关于增量开发模型的叙述,错误的是()
A.不必等到整个系统开发完成就可以使用
B. 可以使用较早开发的增量构件来构建稍后开发的增量构件
C. 优先级最高的服务先交付,这样最重要的服务能接受最多的测试
D. 有利于较好的模块划分
二、判断题(每小题1 分,共5 分。如果正确,用“√”表示,否则,用“×”表示) - 软件的开发成本不但要考虑开发的人力消耗,还要考虑期间的其他经常性消耗。()
- 模块的独立程度可以用两个标准来衡量,这两个标准分别是模块的内聚度和模块之间的耦合度,他们属于定性的标准。()
- 描述一个模块内的处理流程时,一种改进的方法是使用N-S图(盒图),与最常用的程序流程图相比,它的优点是完全避免了GOTO转移,彻底遵循了结构化程序设计的思想。()
- 描述一个模块内的处理流程时,一种改进的方法是使用PAD图,与最常用的程序流程图相比,它的优点是完全避免了GOTO转移,彻底遵循了结构化程序设计的思想。()
- 在描述系统功能时常使用用例图建模,但也需要辅之以规格说明,即用例实现的场景。场景从用户角度描述每一个功能处理的事件序列。()
三、简答题(每小题4 分,共12 分) - 在承包软件项目之前为什么要需要可行性研究?软件项目的可行性研究主要研究哪几个方面的可行性?
- 事务驱动风格的体系结构在软件体系中属于控制XX,它是通过外部生成的事件XX的系统。典型的事务驱动风格的体系结构有哪种类型?简述他们的控制机制。
- 软件生存周期中可能执行的活动可以分为5个基本过程,这5个基本过程是什么?每一个基本过程与软件项目的哪一方相关?
四、建模题(共8 分)
问题陈述:下面是在某慕课教育平台上一个在线作业批改系统的简化陈述:
学生
·系统登录,提交学生标识(学号、密码);
·在线提交作业(作业题量、完成题目、答案、提交时间);
·获取作业已批改的通知(学号、批改时间、评分、评价(可选));
·查看已批改的作业。
教师
·教师登录,提交教师标识(教师号、密码);
·上传作业信息(作业题量、布置题目、标准答案、评分标准、最后期限);
·获取有作业提交的通知(学号、提交时间);
·下载学生提交的作业(在屏幕上显示);
·批改后上传已批改作业(学号、批改时间、评分、评价(可选));
·获取作业抽检意见(学号、教师号、建议)。
教学督导
·教师登录,提交督导标识(教师号,密码);
·抽取并下载作业样本(学号、教师号、批改时间、评分、评价(可选));
·抽检并提交抽检意见(学号、教师号、建议)。
试回答:
1.(4分)结构化分析方法给出该系统的顶层DFD中,请补充图中缺失的4个数据流;
2.(4分)写出该数据流图中的数据字典。
相关文章:
2018年真题
数学基础 一、 (共4分)用逻辑符号表达下列语句(论域为包含一切事物的集合) 1、(2分)集合A的任一元素的元素都是A的元素 经过对图片文字的识别与逻辑分析,结果如下: 符号定义&…...
Linux xxd命令
目录 一. xxd命令简介二. 简单使用三. -p选项纯16进制输出四. -r选项将十六进制还原成原始内容五. 小应用 一. xxd命令简介 xxd 是一个将文件或输入内容转换为十六进制(Hex Dump)格式的工具,也可以将十六进制恢复成原始数据。 它在调试二进制…...
高校实验室安全数智化分级分类管理-危化品管理LIMS
一、背景与依据 传统实验室安全管理如同老式挂钟,齿轮咬合处总会随时间产生间隙。为进一步规范学校实验室建设与适用,从源头管控实验室和实验项目安全风险,确保教学科研活动安全有序开展,分级分类体系构建如同绘制实验室的"…...
春芽儿智能跳绳:以创新技术引领运动健康新潮流
在全球运动健康产业蓬勃发展的浪潮中,智能健身器材正成为连接科技与生活的重要纽带。据《中国体育用品产业发展报告》显示,2023年中国智能运动装备市场规模突破千亿元,其中跳绳类目因兼具大众普及性与技术升级空间,年均增速超30%。…...
Fast网络速度测试工具
目录 网站简介 功能特点 测试过程 为什么使用Fast 如果网络速度不达标 网站简介 Fast是一个由Netflix提供的网络速度测试工具,主要用来测试用户的互联网下载速度。它以其简洁的界面和快速的测试过程而受到用户的欢迎。 功能特点 下载速度测试:这是…...
java的文件输入输出流(FileInputStream、FileOutputStream、FileReader、FileWriter)
文章目录 文件输入输出流1 java I/O 流的原理流的分类 2 FileInputStream 文件字节输入流3 FileOutputStream 文件字节输出流4 使用文件字节输入输出流完成对文件的拷贝5 FileReader 文件字符输入流6 FileWriter 文件字符输出流 文件输入输出流 1 java I/O 流的原理 I/O 是 In…...
stm32week10
stm32学习 七.CAN 7.STM32 CAN外设 标识符过滤器: 每个过滤器的核心由两个32位寄存器组成:R1[31:0]和R2[31:0] FSCx:位宽设置,置0为16位,置1为32位 FBMx:模式设置,置0为屏蔽模式,…...
【UnityEditor扩展】如何在 Unity 中创建棱柱体(用作VR安全区检测),同时在编辑器插件中实现与撤销/恢复功能
Unity 编辑器扩展:3D 空间中绘制安全区棱柱体(含撤销/恢复/保存/读取) 在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)开发中,安全区是保障用户安全的重要组成部分。通过精确控制用户活动范围&#…...
C++小游戏 合集
生化危机 #include<conio.h> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<windows.h> #include<time.h> #include<direct.h> int n,round,gold0; bool f1,f2,f3,deadfalse,PC_64Bit; char str[4]; struct n…...
常州 d??
回来了! 今天(?发出来的时候可能已经是第二天了吧 真的爆零了qaq 挺难的 最高分只有100 而且t2t3t4一个人都没拿分qaq 这段时间在写网络流 唉博客还是不要写太水了 抄一点网络流代码上来 EK不写了 dinic会就行了 板子题洛谷p3376 dini…...
juc并发包的常用类、线程安全实现方式、锁机制及 JVM 优化策略
juc并发包的常用类、线程安全实现方式、锁机制及 JVM 优化策略 1. juc包下的常用类:线程池:并发集合类:同步工具类:原子类: 2. 怎么保证多线程安全:3. Java中常用锁及使用场景:4. 线程同步的方法…...
学习日记-0407(Inductive Matrix Completion Using Graph Autoencoder)
论文阅读:Inductive Matrix Completion Using Graph Autoencoder 代码:swtheing/IMC-GAE 总而言之就是设计了一个不同评分下的邻接图,然后对每一个评分图T进行独立GNN编码。这个 GNN 编码器主要由三个组件构成:嵌入层、消息传递层…...
FPGA入门:状态机思想编程
一、状态机思想编写流水灯 1、状态机思想的概念 状态机思想是一种用于描述和处理具有多个状态以及状态之间转换关系的系统的思维方式。以下是对其主要概念、应用场景和优势的介绍: 主要概念 状态:指系统在某一时刻的状况或条件。例如,在一…...
【电路笔记】-切换触发器
切换触发器 文章目录 切换触发器1、概述2、切换触发器3、JK触发器转换为D型触发器4、D型触发器转换为切换触发器切换触发器是常用的时序逻辑电路,作为单个比特双稳态存储元件,在计数器、存储器设备中经常使用,或作为响应时钟脉冲的分频器。 1、概述 切换触发器是另一种基于…...
示例项目文档模板集:TaskBoard 任务管理系统
一套完整、高可读性、结构清晰的项目文档模板,适用于中小型软件项目的设计、开发、交接与展示全流程。 📌 项目概述文档(overview.md) 📂 项目名称:TaskBoard 🧭 项目简介 TaskBoard 是一款专为敏捷团队打造的任务管理系统,支持任务分配、状态追踪与协作沟通,帮…...
TF-IDF忽略词序问题思考
自从开始做自然语言处理的业务,TF-IDF就是使用很频繁的文本特征技术,他的优点很多,比如:容易理解,不需要训练,提取效果好,可以给予大规模数据使用,总之用的很顺手,但是人…...
代理模式的优缺点是什么?
什么是代理模式? 代理模式(Proxy Pattern)是一种结构型设计模式,它通过创建代理对象来控制对原始对象的访问。 这种模式在前端开发中广泛应用,特别是在需要控制对象访问、添加额外逻辑或优化性能的场景中。 核心…...
十分钟上手:Distilling the Knowledge in a Neural Network
概述:知识蒸馏是一种模型压缩技术,通过让轻量化的学生模型模仿复杂教师模型的输出概率分布,结合软目标和硬目标进行训练,从而将教师模型的泛化能力迁移至学生模型,实现小模型的高效部署而不显著降低性能。 硬目标&…...
百度的deepseek与硅基模型的差距。
问题: 已经下载速度8兆每秒,请问下载30G的文件需要多长时间? 关于这个问题。百度的回答如下: 30GB文件下载时间计算 理论计算(基于十进制单位): 单位换算 文件大小:3…...
OpenCV 图形API(18)用于执行两个矩阵(或数组)的逐元素减法操作函数sub()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 描述 计算两个矩阵之间的逐元素差值。 sub 函数计算两个矩阵之间的差值,要求这两个矩阵具有相同的尺寸和通道数: dst ( I ) src…...
布谷一对一直播源码android版环境配置流程及功能明细
一:举例布谷交友(一对一直播源码)搭建部署的基本环境说明 1. 首先安装Center OS 7.9系统,硬盘最低 40G 2. 安装宝塔环境 https://bt.cn(强烈推荐使用) 3. 安装环境 ● PHP 7.3(安装redis扩展…...
#MongoDB 快速上手
docker pull mongo docker run -d --name my-mongo -p 27017:27017 mongo docker exec -it my-mongo mongo 🚪进入 Mongo Shell 后的第一步 你进入后会看到类似提示符: >说明已经进入 Mongo Shell,现在就可以操作数据库了。 …...
docker相关命令
常用命令 #创建并启动 docker-compose up -d # 启动之后就可以通过浏览器访问了 #停止并删除 docker-compose down #重启 docker-compose restart #停止 docker-compose stop #启动 docker-compose startdocker search #搜索镜像(只搜索官方仓库的,官方仓库地址&am…...
浅谈进程与程序的区别
如大家所了解的,进程与程序是有区别的。 下面做了一个总结,供大家参考、学习: 1. 程序是指令的有序集合,是一个静态的概念,其本身没有任何运行的含义。进程是程序在 CPU 上的一次执行过程,是一个动态的概…...
redis 和 MongoDB都可以存储键值对,并且值可以是复杂json,用完整例子分别展示说明两者在存储json键值对上的使用对比
Redis 存储 JSON 键值对示例 存储操作: // 存储用户信息(键:user:1001,值:JSON对象) SET user:1001 {"name":"Alice", "age":30, "address":"New York&quo…...
基于chatgpt得到的生活成本计算
意大利的生活成本因城市而异,比如米兰和罗马相对较贵,而南部城市如那不勒斯或巴勒莫则便宜一些。下面是意大利大致的基本生活成本和费用明细(以欧元€为单位,2025年初数据为基础,具体数值可能随时间和汇率略有变化&…...
C和C++有什么区别?
C和C是两种不同的编程语言,虽然它们有许多相似之处,但也存在一些关键的区别。 C是一种过程化编程语言,专注于函数和流程控制,非常适合系统级编程。而 C是一种面向对象编程语言,支持类、对象和封装、继承、多态等特性。…...
力扣1338 === 贪心算法解决数组减半问题
目录 问题分析 方法思路:贪心算法 步骤分解 代码解释 复杂度分析 正确性证明 示例验证 边界情况 总结 要解决这个问题,我们需要找到最少需要删除的不同整数集合,使得剩余的元素个数不超过原数组的一半。以下是对该问题的详细分析和解…...
企业知识库如何搭建?应对高频咨询的AI自助问答系统
在客户服务和内部沟通中,“同样的问题被反复问”、“信息找不到”、“新员工上手慢”等现象屡见不鲜。为了提升企业运营效率,越来越多企业开始重视知识库建设,而“企业知识库如何搭建”也成为热门话题。 尤其在AI技术快速发展的今天…...
UE5学习笔记 FPS游戏制作44 统一UI大小 sizeBox
如果我们希望多个类似的UI大小一样,例如不同菜单的标题,可以使用sizeBox组件 我们在标题控件上,用sizeBox包裹所有子物体 然后指定他的最小宽高,或最大宽高 如果指定的是最小宽高,当子元素(如图片…...
SpringAOP新链浅析
前言 在复现CCSSSC软件攻防赛的时候发现需要打SpringAOP链子,于是跟着前人的文章自己动手调试了一下 参考了大佬的文章 https://gsbp0.github.io/post/springaop/#%E6%B5%81%E7%A8%8B https://mp.weixin.qq.com/s/oQ1mFohc332v8U1yA7RaMQ 正文 依赖于Spring-AO…...
高效网页截图利器:支持长截图、异步加载内容截图、API调用、Docker一键部署!
一、简介 利用playwright自动化工具,模拟浏览器打开网页,实现完整网页截图功能支持长截图,支持异步加载动态渲染内容截图支持docker一键部署支持API调用项目地址:https://github.com/luler/hello_screenshot 二、安装 提前安装好d…...
处理语言模型返回的响应
completion.choices[0].message.content 是在处理语言模型(如 OpenAI 的 GPT 系列)返回的响应时,用于 访问模型生成的文本内容的代码路径。为了更好地理解它,我们需要先了解语言模型响应的结构。 1. 响应的结构 当使用语言模型&…...
Go语言类型捕获及内存大小判断
代码如下: 类型捕获可使用:reflect.TypeOf(),fmt.Printf在的%T。 内存大小判断:len(),unsafe.Sizeof。 package mainimport ("fmt""unsafe""reflect" )func main(){var i , j 1, 2f…...
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在智能客服多轮对话系统中的优化策略(179)
💖亲爱的朋友们,热烈欢迎来到 青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也…...
CAS号:288574-78-7,Zinpyr-1可用作PET传感器
试剂描述: Zinpyr-1(ZP-1)是一种具细胞膜渗透性的荧光探针,选择性检测锌离子(Zn2)(Kd 0.7 0.1 nM)。一旦与金属离子复合,诱发荧光信号产生。活细胞内,Zinpyr…...
【JVM调优实战指南:从案例分析到性能优化】
一、JVM 调优核心原则 JVM 调优旨在平衡系统的吞吐量、延迟和内存使用。在进行 JVM 调优时,我们可以遵循以下原则: 先优化代码:优先排查业务逻辑中的内存泄漏、对象滥用等问题。优化代码不仅能从根本上解决性能问题,还能减少对 J…...
交换机转发原理 和 DNS服务
1. 收到报文后,将其转换为二进制,并记录在缓存当中 2. 根据二进制中的源 MAC 地址,与接收报文的接口,记录对应关系,在 MAC 地址表中,每个动态表项 300S 老化时间。 3. 判断 如果目的 MAC 是组播或广…...
强化学习Q-Learning:DQN
强化学习Q-Learning/DQN 本文是一篇学习笔记,主要参考李宏毅老师的强化学习课程。 目前主流的强化学习方法大致可以分为 policy-based 和 value-based 两大类。之前我们介绍的 policy gradient 策略梯度,就是 policy-based 的方法。本文要介绍的 Q-learn…...
OpenCv(七)——模板匹配、打包、图像的旋转
目录 一、模板匹配 模板匹配原理 1、单模板之间的匹配 (1)读取并显示待匹配的图片和模板图片 (2)模板匹配并绘制匹配位置的外接矩形 (3)显示最终的效果 2、模板与多个对象匹配,仅匹配当前…...
汽车售后诊断 ODX 和 OTX 对比分析报告
一、引言 在汽车行业不断发展的当下,汽车售后诊断技术对于保障车辆性能、维护车主权益以及提升汽车品牌服务质量起着至关重要的作用。随着汽车电子化程度的不断提高,售后诊断所涉及的数据和流程愈发复杂,这就促使行业需要更加标准化、高效化…...
关于图卷积
深入理解神经网络中的图卷积 一、为什么需要图卷积(动机) 在图结构中,比如: 社交网络(节点是人,边是朋友关系)分子结构(节点是原子,边是化学键)知识图谱&a…...
Meta LLaMA 4:对抗 GPT-4o 与 Claude 的开源王牌
2025 年 4 月,Meta 正式发布了 LLaMA 4 系列的首批两款模型。 这两款模型模型分别是:LLaMA 4 Scout 与 LLaMA 4 Maverick,均采用了 专家混合架构(Mixture-of-Experts, MoE)。 据 Meta 表示,这是首次有 …...
如何进行SQL调优
如何进行SQL调优 SQL 调优是优化数据库查询性能的过程,目的是减少查询的执行时间,提高数据库系统的整体效率。SQL 调优的技巧和方法可以针对不同的数据库管理系统(DBMS)有所不同,但基本的原则和步骤是相似的。以下是一…...
WAF防护规则配置技巧与企业级安全实践指南
面对日益复杂的Web应用攻击,WAF规则配置直接决定防护体系的有效性。本文深度解析规则优先级编排、误报消减策略、智能学习机制等17项关键技术,结合金融行业API攻击案例与Gartner最新防御框架,为企业提供可落地的WAF优化路径。 WAF规则引擎的…...
第16届蓝桥杯单片机模拟试题Ⅱ
试题 代码 sys.h #ifndef __SYS_H__ #define __SYS_H__#include <STC15F2K60S2.H> //ds1302.c extern unsigned char time[3]; void w_ds1302(); void r_ds1302(); //iic.c float v_adc(unsigned char addr); //sys.c extern float light_v; extern float rb2_v; exte…...
机器学习——ROC曲线、PR曲线
一、ROC曲线简介 1.1 ROC曲线的构成 1.横轴(假正率,FPR): 表示负样本被错误分类为正的比例(越小越好) 2.纵轴(真正率,TPR,即召回率): 表示正样…...
Flutter之交互事件
目录: 1、点击事件标准案例1.1、效果图2.1、代码实现 1、点击事件标准案例 1.1、效果图 2.1、代码实现 class FavoriteWidget extends StatefulWidget {const FavoriteWidget({super.key});overrideState<FavoriteWidget> createState() > _FavoriteWidge…...
深入解析Spring Boot自动装配:原理、设计与最佳实践
引言 Spring Boot作为现代Java开发中的一股清流,凭借其简洁、快速和高效的特性,迅速赢得了广大开发者的青睐。而在Spring Boot的众多特性中,自动装载(Auto-configuration)无疑是最为耀眼的明珠之一。本文将深入剖析Sp…...
【责任链】模式解决流程中多个接口的流程问题
业务需求 整体流程有5步骤,每个步骤调用一个接口,每个接口成功才能进行下一步。如a->b->c->d->e, 比如入学报到 a:报班,根据名字生成学号uid b:根据学号分配班级获取班级编号cid c:…...