应用拓展很明显这个方法可以照搬不动放到QA问题匹配中
AI提升软件可扩展性
AI提升软件可扩展性随着人工智能(AI)的发展和应用越来越广泛,提升软件的可扩展性变得尤为重要。
本文将介绍AI如何提高软件的可扩展性,并探讨AI 在软件开发中的应用。
一、AI在软件可扩展性中的作用AI技术可以通过智能化的方式帮助软件系统自动进行优化和扩展,提高软件的性能和可扩展性。
具体而言,AI可以在以下方面发挥作用:1. 自动化测试:传统的软件开发过程中,测试可能是最耗时和复杂的环节之一。
AI可以通过自动化测试技术,快速、准确地进行软件测试,大大缩短了测试周期,提高了软件的可扩展性。
2. 数据驱动开发:AI可以通过数据驱动的方式,通过分析和挖掘大量的数据,从中发现软件性能瓶颈,并提供解决方案。
这种数据驱动的开发方式可以帮助开发人员更快地找到并解决软件的可扩展性问题。
3. 自动化优化:通过AI的智能算法,软件可以自动地对自身进行优化,从而提高软件的响应速度、稳定性和可扩展性。
AI可以通过学习软件系统的运行状态和使用情况,自动调整软件的参数和配置,以满足不同应用场景的需求。
二、AI在软件开发中的应用AI在软件开发中有着广泛的应用,可以帮助开发人员提高软件的可扩展性。
以下是几个主要的应用场景:1. 代码自动生成:AI可以通过学习和分析大量的代码,自动生成新的代码片段,从而加速软件开发过程。
这种方式可以降低开发人员的负担,提高软件的可扩展性。
2. 自动化调优:AI可以通过学习软件的运行状态和性能指标,自动优化软件的参数配置,提升软件的性能和可扩展性。
例如,AI可以自动化调整数据库的缓存大小、并发连接数等参数,以适应不同的负载情况。
3. 异常检测和解决方案:AI可以通过学习软件系统的运行状态,实时检测异常情况,并提供相应的解决方案。
这样可以帮助开发人员快速定位和解决软件的可扩展性问题,提高软件的稳定性。
三、AI提升软件可扩展性的挑战与解决方案尽管AI在提升软件可扩展性方面有很大的潜力,但也面临着一些挑战。
2022年职业考证-软考-网络管理员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷(带答案)试题号:91
2022年职业考证-软考-网络管理员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷(带答案)一.综合题(共15题)1.单选题可以使用上()实现远程协助。
问题1选项A.TTLB.TelnetC.TomcatD.TFTP【答案】B【解析】A:生命周期,当数据包经过路由器转发时,数据包的TTL-1,当TTL为0时,路由器将不再转发,直接丢弃改数据包。
B:远程登录协议,通常用于远程主机的访问控制。
C:Web应用服务器。
D:简单文件传输协议,可提供开销不大的文件传输服务。
故本题选择B选项。
2.单选题高并发是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求,是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。
与高并发相关的常用指标不包括()。
问题1选项A.响应时间B.吞吐量C.并发用户数D.注册用户总数【答案】D【解析】高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。
响应时间:系统对请求做出响应的时间。
例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。
吞吐量:单位时间内处理的请求数量。
QPS:每秒响应请求数。
在互联网领域,这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。
例如一个即时通讯系统,同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
而注册用户总数再多,如果同时使用的并发用户数不多,也不会造成高并发。
3.单选题下述软件中不属于电子邮箱客户端的是()。
问题1选项A.OutlookB.FoxmailC.WebmailD.闪电邮【答案】C【解析】电子邮件客户端通常指使用IMAP/POP3/SMTP等协议收发电子邮件的软件。
2021知到答案 移动应用案例教学 最新智慧树满分章节测试答案
第一章单元测试1、判断题:打包过程需要一段时间,项目越大,时间越短。
()选项:A:对B:错答案: 【错】2、判断题:Android程序打包完成并不生成证书等文件。
()选项:A:对B:错答案: 【错】3、判断题:Linux内核层为Android设备的各种硬件提供了底层的驱动,如显示驱动、音频驱动等。
()选项:A:错B:对答案: 【对】4、判断题:Android运行时库主要提供了一些核心类库。
()选项:A:对B:错答案: 【对】5、判断题:adb shell命令是关闭adb服务。
()选项:A:对B:错答案: 【错】6、判断题:3G技术是最初的模拟,仅限语言的蜂窝电话标准。
()选项:A:错B:对答案: 【错】7、判断题:Android系统实际上是IBM公司开发的。
()选项:A:错B:对答案: 【错】8、判断题:创建程序时,填写的Package Name表示项目名称()选项:A:错B:对答案: 【错】9、单选题:Android开发环境中Dalvik虚拟器调试监控服务称为什么?()选项:A:DDMSB:DMSC:FDDD:CMD答案: 【DDMS】10、单选题:Android 工程中存放各种程序资源的目录是【】。
()选项:A:srcB:resC:genD:bin答案: 【res】第二章单元测试1、判断题:帧布局在界面上是一帧一帧显示的,通常可以用于图层设计。
()选项:A:错B:对答案: 【对】2、判断题:layout_alignRight是指把当前控件显示在另外一个控件的右侧。
()选项:A:对B:错答案: 【错】3、判断题:layout_toRightOf是指把当前控件的右边框与另外一个控件的右边框对齐。
()选项:A:对B:错答案: 【错】4、判断题:相对布局中的控件都是按照相对位置摆放的。
()选项:A:错B:对答案: 【对】5、判断题:样式中的<item>标签是用来声明属性值的。
()选项:A:错B:对答案: 【错】6、判断题:Android中的网格布局使用TableLayout控件表示。
软件性能优化的6个常见挑战与解决方案
挑战1:响应时间过长在软件开发过程中,响应时间是用户体验的关键指标之一。
然而,许多软件在实际应用中面临着响应时间过长的问题。
这可能导致用户不耐烦,甚至放弃使用软件。
那么,面对这一挑战,我们应该如何解决呢?首先,我们需要通过性能测试来找出导致响应时间过长的具体原因。
这包括前端代码、后端逻辑、数据库性能等方面的问题。
通过精确的性能测试,我们可以定位问题所在,然后有针对性地解决它们。
其次,我们可以采用一些优化策略来改善响应时间。
例如,使用缓存技术可以减少对数据库的访问次数,进而提高响应速度。
此外,优化前端代码、减少网络请求、采用异步加载等方法也可以有效地缩短响应时间。
挑战2:内存占用过高随着软件规模的不断扩大,内存占用问题越来越突出。
当软件占用过多的内存资源时,会导致系统运行缓慢甚至崩溃。
为了解决这个挑战,我们可以采取以下方案。
首先,我们可以通过内存分析工具来查找内存泄漏问题。
内存分析工具可以帮助我们找出那些被意外保留的对象,从而释放这些内存空间。
此外,及时关闭不再使用的资源,也是降低内存占用的一种有效方法。
其次,我们可以优化数据结构和算法,减少内存的使用。
选择合适的数据结构,可以在保证功能的前提下降低内存占用。
此外,合理设计算法,减少不必要的内存操作,也是减少内存占用的有效手段。
挑战3:并发性能问题在多用户同时使用的场景下,软件的并发性能往往成为一个突出的问题。
并发性能问题包括竞争条件、锁竞争、资源争用等方面的挑战。
如何应对这一挑战呢?首先,我们可以采用合适的并发控制机制来解决竞争条件和锁竞争问题。
例如,使用线程安全的数据结构、合理设计锁的粒度等方法可以降低并发冲突的概率。
其次,我们可以利用异步编程模型来提高并发性能。
通过将部分任务转化为异步执行,可以避免因为等待其他任务而造成的性能瓶颈。
挑战4:数据库性能瓶颈数据库在软件系统中扮演着重要的角色,然而数据库性能瓶颈常常成为限制软件整体性能的关键问题。
如何解决拓展现实技术遇到的兼容性问题
如何解决拓展现实技术遇到的兼容性问题拓展现实(AR)技术是一种能够将现实世界与电子信息进行融合的先进技术,其应用领域涉及教育、娱乐、医疗等众多行业。
然而,拓展现实技术在实际应用中经常遭遇兼容性问题,这一问题严重限制了其发展。
为了促进拓展现实技术的进一步普及和应用,我们需要解决这些兼容性问题。
首先,兼容性问题的主要原因是各种拓展现实应用和硬件之间的不匹配。
拓展现实技术使用的硬件设备包括智能手机、眼镜、头盔等,而各个厂家的硬件设备在配置和系统方面存在差异,导致了应用程序的兼容性问题。
为了解决这一问题,厂商可以采取以下措施:1. 制定统一的开放标准:各个厂商应共同制定统一的开放标准,规定硬件设备的接口和兼容性要求,以确保各种拓展现实应用在不同硬件设备上正常运行。
这将有助于减少应用开发者所需适配的工作量,提高开发效率。
2. 提供软件开发工具包:厂商可以提供统一的软件开发工具包(SDK),以帮助开发者更好地适配不同的硬件设备。
SDK可以提供统一的应用接口和开发文档,简化开发流程,并提供调试和优化工具。
3. 加强测试和认证:厂商应加强对硬件设备的测试和认证工作,确保其在兼容性方面达到相应标准。
同时,厂商可以建立相应的认证机构,对第三方开发的应用进行认证,以提高应用在各种硬件设备上的兼容性和稳定性。
除了硬件方面的兼容性问题,拓展现实技术还面临着软件应用和平台之间的兼容性挑战。
不同的操作系统和应用程序之间存在不兼容的情况,影响了用户的体验和应用的广泛推广。
针对这一问题,我们可以采取以下解决措施:1. 开发跨平台应用程序:开发者可以优先选择开发跨平台的应用程序,以确保在不同的操作系统上都可以正常运行。
例如,基于Web技术开发的应用程序可以在多个平台上运行。
2. 提供兼容性适配工具:对于已经存在的应用程序,开发者可以提供兼容性适配工具,使其能够在不同的平台上运行。
这需要对应用程序做出一些调整和优化,以适应不同的操作系统和平台特点。
如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题
如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题拓展现实(Augmented Reality,简称AR)应用程序已成为如今科技领域的热点之一。
通过将虚拟信息与现实场景相结合,AR技术使用户能够与虚拟世界进行互动,呈现出超越现实的体验。
然而,拓展现实应用程序的稳定性问题一直是开发者们所面临的挑战之一。
在本文中,将探讨如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题,以提升用户体验。
首先,优化算法和资源管理是提高AR应用程序稳定性的关键。
拓展现实应用程序通常依赖于大量的数据处理和计算,并且需要在实时的情况下进行。
因此,优化算法的性能和资源使用效率是确保应用程序稳定运行的基础。
开发者们可以通过减少计算复杂度、改善内存管理和优化网络请求等方式来提高算法的执行效率。
此外,合理分配计算资源和内存资源,以减少应用程序因资源不足而导致的崩溃和卡顿现象,也是提高稳定性的有效方法。
其次,严格的测试和Bug修复是解决拓展现实应用程序稳定性问题的重要手段。
在应用程序开发的早期阶段,开发者们应该建立完整的测试流程和测试用例,以尽早发现和修复潜在的问题。
持续集成和自动化测试工具的使用可以帮助开发者更及时地发现和追踪应用程序中的Bug,并加速修复过程。
此外,开发者还应鼓励用户参与测试反馈,通过用户反馈的问题和建议来改进应用程序的稳定性。
定期发布错误修复和性能优化的更新也是保持拓展现实应用程序稳定性的关键步骤。
第三,优化和改进用户界面交互设计有助于提高拓展现实应用程序的稳定性。
用户界面与用户交互直接关系到用户体验的舒适度和流畅度。
过于复杂或冗长的交互流程可能使用户感到困惑和疲惫,从而降低应用程序的稳定性。
因此,开发者们应注重简洁、直观的用户界面设计,确保用户可以轻松适应和操作。
合理的反馈机制和指导性提示也能够减少用户的误操作和迷惑,进而提高应用程序的稳定性。
此外,强化网络通信和数据缓存机制也是解决拓展现实应用程序稳定性问题的关键环节。
AR应用程序通常需要从服务器端获取大量的虚拟信息,并实时与用户的真实环境进行融合。
移动应用开发技术的常见问题解决方法
移动应用开发技术的常见问题解决方法近年来,随着智能手机的普及,移动应用开发行业蓬勃发展。
越来越多的人涌入这个行业,但同时也面临着一些挑战和问题。
在本文中,我们将讨论一些常见的移动应用开发技术问题,并提供解决方法。
一、兼容性问题移动设备的多样性导致了移动应用在不同设备上的兼容性问题。
不同的操作系统、屏幕分辨率和硬件配置都可能导致应用在某些设备上无法正常运行。
为解决这个问题,开发者可以采取以下策略:1.测试:在开发过程中,进行频繁的设备测试是非常重要的。
不同的设备和操作系统版本都应该进行测试,以确保应用在各种设备上能够正常运行。
2.自适应布局:采用自适应布局可以使应用在不同屏幕分辨率上具有良好的显示效果。
开发者可以使用响应式设计或流式布局来适应不同屏幕尺寸。
3.平台适配:针对不同的操作系统和硬件配置,开发者可以采用平台适配的方法。
通过使用操作系统提供的API和特性,可以确保应用在各个平台上的性能和功能都能够得到最佳的支持。
二、安全性问题移动应用的安全性一直是开发者关注的焦点。
用户的个人信息和隐私需要得到充分的保护。
要解决这个问题,以下措施是必不可少的:1.数据加密:开发者应该采用数据加密的方式,保护用户的个人信息和敏感数据。
使用强大的加密算法,确保数据在传输和存储过程中得到充分的保护。
2.权限管理:为了保护用户的隐私,开发者应该限制应用对设备的权限。
只获取必要的权限,并在使用完毕后及时释放,以避免滥用用户的权限。
3.反病毒软件:在应用发布之前,开发者应该对应用进行反病毒软件检测,确保应用没有恶意代码。
三、性能问题移动应用的性能直接影响着用户体验。
应用的响应速度和稳定性是用户最关心的问题之一。
以下是一些解决性能问题的方法:1.优化代码:开发者应该优化应用的代码,减少不必要的计算和资源占用。
使用高效的算法和数据结构,可以优化应用的性能。
2.内存管理:开发者应该注意内存的使用,以避免内存泄漏和内存溢出的问题。
2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题14(答案解析)
2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题(答案解析)全文为Word可编辑,若为PDF皆为盗版,请谨慎购买!第壹卷一.综合考点题库(共50题)1.软件重用可以分为垂直式重用和水平式重用,()是一种典型的水平式重用。
A.医学词汇表B.标准函数库C.电子商务标准D.网银支付接口正确答案:B本题解析:软件重用分垂直式重用与水平式重用,垂直式重用是指局限于某一垂直领域的重用,如只在电力系统中用到的构件;而水平式重用是指通用领域的重用,如标准函数库,任何软件都能用,所以是水平式重用。
2.某宇航公司长期从事宇航装备的研制工作,嵌入式系统的可靠性分析与设计已成为该公司产品研制中的核心工作,随着宇航装备的综合化技术发展,嵌入式软件规模发生了巨大变化,代码规模已从原来的几十万扩展到上百万,从而带来了由于软件失效而引起系统可靠性降低的隐患。
公司领导非常重视软件可靠性工作,决定抽调王工程师等5人组建可靠性研究团队,专门研究提高本公司宇航装备的系统可靠性和软件可靠性问题,并要求在三个月内,给出本公司在系统和软件设计方面如何考虑可靠性设计的方法和规范。
可靠性研究团队很快拿出了系统及硬件的可靠性提高方案,但对于软件可靠性问题始终没有研究出一种普遍认同的方法。
问题内容:【问题1】(共9分)请用200字以内文字说明系统可靠性的定义及包含的4个子特性,并简要指出提高系统可靠性一般采用哪些技术?【问题2】(共8分)王工带领的可靠性研究团队之所以没能快速取得软件可靠性问题的技术突破,其核心原因是他们没有搞懂高可靠性软件应具备的特点。
软件可靠性一般致力于系统性地减少和消除对软件程序性能有不利影响的系统故障。
除非被修改,否则软件系统不会随着时间的推移而发生退化。
请根据你对软件可靠性的理解,给出表3-1所列出的硬件可靠性特征对应的软件可靠性特征之间的差异或相似之处,将答案写在答题纸上。
【问题3】(共8分)王工带领的可靠性研究团队在分析了大量相关资料基础上,提出软件的质量和可靠性必须在开发过程构建到软件中,也就是说,为了提高软件的可靠性,必须在需求分析、设计阶段开展软件可靠性筹划和设计。
ict大数据模拟试题(含答案)
ict大数据模拟试题(含答案)一、单选题(共62题,每题1分,共62分)1.当修改()时,会触发弹性伸缩活动。
系统自动增加或减少实例已达到期望实例数的数量。
A、最大实例数B、冷却时间C、期望实例数D、最小实例数正确答案:C2.(____)的主要目标是提供可扩展的机器学习算法及其实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
A、MahoutB、FlumeC、SqoopD、HBase正确答案:A3.对于访问量波动明显的场景(如视频类、电商网站等无法预估业务拓展空间场景),可通过()的方式进行业务部署,为业务提供扩展空间。
可以将后端云服务器组与弹性伸缩服务配合使用,在保障业务正常运作的同时最大程度降低成本。
A、弹性负载均衡B、弹性伸缩C、弹性ipD、自动扩展正确答案:A4.(____)是分类错误的样本数占样本总数的比例。
A、错误率B、误差C、正确率D、精度正确答案:A5.下列关于日常监控告警的级别描述错误的是:()。
A、次重要告警B、紧急告警C、重要告警D、普通告警正确答案:D6.以下哪个选项不是容器多云混合云解决方案带给客户的价值?A、统一、开放的管理平台B、虚拟机应用自动转换容器C、避免厂商锁定D、高效容灾管理正确答案:B7.弹性IP释放后将被放入回收站,在“弹性IP”界面增加()状态。
释放后的弹性IP在回收站可以执行还原或者彻底删除操作。
A、待释放B、待回收C、删除D、软删除正确答案:D8.云平台创建弹性云服务器是:()功能模块创建的。
A、neutronB、novaC、cinderD、glance正确答案:B9.关于批量处理数据组件的描述不正确的时?A、SparkSql,新型SQL批处理引擎,用于处理SQL类批处理作业,适合海量数据,处理速度高效。
B、Spark新型批处理引擎,可以用于处理非SQL类,尤其是数据挖掘和机器学习批处理作业,适合海量数据,树立速度高效。
C、MapReduce,传统批处理引擎,用于处理非SQL类,尤其是数据挖掘和机器学习批处理作业,使用广泛,海量数据下表现不稳定,但是处理速度较快。
软件工程试题与答案 (2)
《软件工程》试卷及答案A卷专业年级姓名得分一、名词解释(每个2分,共10分)1.软件危机2.纯收入3.模块4.原型5.BROOKS定律二、填空题(每题2分,共20分)1.____是计算机程序及其说明程序的各种文档。
_____是有关计算机程序功能、设计、编制、使用的文字或图形资料。
234.____56789____、101A.B.C.D.2A3A4A5.面向数据结构的设计方法(Jackson方法)是进行()的形式化的方法。
A.系统设计B、详细设计C、软件设计D、编码6.指出PDL是下列哪种语言()。
A.伪码B、高级程序设计语言C.中级程序设计语言D、低级程序设计语言7.在进行软件测试时,首先应当进行(),然后再进行组装测试,最后再进行有效性测试。
A.单元测试B、集成测试C、确认测试D、组合测试8.制定进度计划的两个重要工具和方法是()。
A.Gantt图B、CoCoMoC、工程网络图D、HIPO图9.软件测试的目的是()。
A.评价软件的质量B.发现软件的错误C.找出软件的所有错误D.证明软件是正确的10.在整个软件维护阶段所花费的全部工作中,()所占比例最大。
A.校正性维护B.适应性维护C.完善性维护D.预防性维护11.软件设计阶段分为()。
A,逻辑设计与功能设计B,模型设计和功能设计C,结构设计和模块过程设计D,数据库设计和文件设计12.结构化设计方法是面向()的设计。
A,数据流B,数据编码C,数据库D,数据结构13.复杂的数据流图()。
A,只有变换型B,只有事务型C14AC15A16A17.DFDAC18A,2B,19A20A12.成本3451.(15度当电工;年龄在20岁至40岁之间者,中学文化程度男性当钳工,女性当车工,大学文化程度都当技术员;年龄在40岁以上者,中学文化程度当材料员,大学文化程度当技术员。
请用结构化语言、判定表或判定树描述上述问题。
《软件工程》试卷答案A卷一、名词解释1.指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。
创业基础王艳茹课后习题的答案解析
1【单选题】下列选项中,谁是普通本科学校创业教育的示范教材《创业基础》的作者?()A、郑开显B、王兴义C、李家华D、李一夫我的答案:C 得分:33.3分2【判断题】从现在的情况来看,创业基础课程体系还有很多需要完备的地方。
()我的答案:√得分:33.3分3【判断题】创新是创业的核心。
()我的答案:√1【单选题】不甘于资源约束就是创业者突破资源束缚,通过以下哪一途径来实现创业目标?()A、寻求新资源B、充分利用资源C、替代资源D、资源整合我的答案:D 得分:33.3分2【判断题】把创业以创业起点的标准来划分的话,可分为生存型创业和机会型创业。
()我的答案:×得分:33.3分3【判断题】经济价值会伴随着创业的产生。
()我的答案:×1【单选题】创业对科技创新来说有什么作用?()•A、目的•B、根本•C、加速器•D、指示器我的答案:C得分:25.0分2【单选题】知识经济时代的创业转型使得以下那个因素和智慧、创新、速度一起成为了竞争优势的关键来源?()•A、创意•B、机遇•C、科技•D、效率我的答案:A得分:25.0分3【判断题】关注自身的硬实力是个人创业和寻求就业机会的首要前提。
()我的答案:×得分:25.0分4【判断题】知识经济的到来和创业的转型使得创业人群不断减少,因为对创业人员的素质要求越来越高。
()我的答案:×1【单选题】下列哪一指数用“汉堡包指数”来描述?()•A、外来人口流入•B、外汇汇率•C、人口流动•D、农民生活质量我的答案:B得分:33.3分2【单选题】“山东寿光蔬菜大棚创建必须要遵循正南偏西五度规律”的发现启示我们要重视()的重要性。
•A、创新实践•B、创新机遇•D、创新意识我的答案:A得分:33.3分3【判断题】李嘉诚用“当别人不知道他在干什么的时候,他自己知道自己在干什么”这句话来强调创新意识的重要性。
()我的答案:×得分:33.4分1【单选题】除了积累人脉、经营信誉、时间管理、细节管理和目标管理这几个方面,创新型人才的自我管理还包括()。
腾讯_DotNet面试题_参考答案
答题要求:打*号的部分为必答题,未指明为多选题的选择题均为单选题。
一、.Net Framework部分*1.装箱、拆箱操作发生在: ( C )A.类与对象之间B.对象与对象之间C.引用类型与值类型之间D.引用类型与引用类型之间2.用户类若想支持Foreach语句需要实现的接口是: ( B )A.IEnumerableB.IEnumeratorC.ICollectionD.ICollectData Framework通过什么与COM组件进行交互操作?( C )A.Side By SideB.Web ServiceC.InteropD.PInvoke依靠以下哪一项技术解决COM存在的Dll Hell问题的?( A )A.Side By SideB.InteropC.PInvoke+5.装箱与拆箱操作是否是互逆的操作?( A )A.是B.否6.以下哪个是可以变长的数组?( D )A.ArrayB.string[]C.string[N]D.ArrayList7.用户自定义异常类需要从以下哪个类继承:( C )A.ExceptionB.CustomExceptionC.ApplicationExceptionD.BaseException8.以下代码段中能否编译通过?请给出理由。
try{}catch(FileNotFoundException e1){}catch(Exception e2){}catch(IOException e3){}catch{}不能编译通过,因为e3是e2的子类,所有属于e3异常会被e2捕获。
9.对于一个实现了IDisposable接口的类,以下哪些项可以执行与释放或重置非托管资源相关的应用程序定义的任务?(多选) ( BD )A.CloseB.DisposeC.FinalizeingE.Quit依赖以下哪项技术实现跨语言互用性?( C )A.CLRB.CTSC.CLSD.CTT11.请问: String类与StringBuilder类有什么区别?为什么在.Net类库中要同时存在这2个类?(简答)和JAVA中的StringBuffer类似,StringBuilder可以提高字符串连接时的性能。
2022年职业考证-软考-系统架构设计师考试全真模拟易错、难点剖析B卷(带答案)第74期
2022年职业考证-软考-系统架构设计师考试全真模拟易错、难点剖析B卷(带答案)一.综合题(共15题)1.单选题对软件体系结构风格的研究和实践促进了对设计的复用。
Garlan和Shaw对经典体系结构风格进行了分类。
其中,()属于数据流体系结构风格;()属于虚拟机体系结构风格;而下图描述的属于()体系结构风格。
问题1选项A.面向对象B.事件系统C.规则系统D.批处理问题2选项A.面向对象B.事件系统C.规则系统D.批处理问题3选项A.层次型B.事件系统C.规则系统D.批处理【答案】第1题:D第2题:C第3题:A【解析】本题考查的是架构风格。
关于架构的传统分类如下所示:数据流风格:批处理序列、管道-过滤器,第一空选择D选项批处理。
调用/返回风格:主程序/子程序、面向对象、层次结构。
独立构件风格:进程通信、事件驱动系统(隐式调用)。
虚拟机风格:解释器、基于规则的系统,第二空选择C选项规则系统。
仓库风格:数据库系统、超文本系统、黑板系统。
题干给出的图示是典型的层次结构。
第三空选择A选项。
2.单选题某公司欲开发一个电子交易清算系统,在架构设计阶段,公司的架构师识别出3个核心质量属性场景。
其中“数据传递时延不大于1s ,并提供相应的优先级管理”主要与()质量属性相关,通常可采用()架构策略实现该属性;“系统采用双机热备,主备机必须实时监测对方状态,以便完成系统的实时切换”主要与()质量属性相关,通常可采用()架构策略实现该属性;“系统应能够防止99%的黑客攻击”主要与()质量属性相关,通常可采用()架构策略实现该属性。
问题1选项A.可用性B.性能C.安全性D.可修改性问题2选项A.限制资源B.引入并发C.资源仲裁D.限制访问问题3选项A.可用性B.性能C.安全性D.可修改性问题4选项A.记录/回放B.操作串行化C.心跳D.资源调度问题5选项A.可用性B.性能C.安全性D.可修改性问题6选项A.检测攻击B.Ping/EchoC.选举D.权限控制【答案】第1题:B第2题:C第3题:A第4题:C第5题:C第6题:D【解析】第1题:本题考查的是架构设计质量属性相关内容。
如何让拓展现实应用更加可靠与稳定的八个技巧与方法
如何让拓展现实应用更加可靠与稳定的八个技巧与方法拓展现实(Augmented Reality,简称AR)是一种将真实世界和虚拟信息相结合的技术,它已经在许多领域得到广泛应用,包括游戏、教育、医疗等等。
然而,面对拓展现实应用的日益普及和发展,如何确保其可靠性和稳定性成为一个重要的问题。
本文将介绍八个技巧和方法,帮助开发人员提高拓展现实应用的可靠性和稳定性。
1. 合理设置标记点:拓展现实应用通常需要识别和跟踪标记点来定位虚拟信息。
因此,在设计和开发过程中,确保标记点的布置合理和稳定非常重要。
尽量选择具有高对比度、清晰度和稳定性的标记点,并避免过于相似的标记点,以免引发识别错误。
2. 优化算法和代码:在编写拓展现实应用的算法和代码时,要注意优化性能和减少延迟。
合理利用硬件资源,尽量减少资源占用,确保应用可以在各种设备上平稳运行。
3. 异常处理和错误调试:在开发过程中,及时捕捉和处理异常,并进行错误调试是确保拓展现实应用稳定性的重要步骤。
采用适当的错误处理机制和调试工具,可以提高应用的可靠性,缩短故障修复时间。
4. 预先测试:在发布拓展现实应用之前,进行充分的测试是必不可少的。
通过各种测试手段,包括模拟环境、真实环境和用户测试,确保应用在不同情况下能够正常运行。
同时,及时收集和分析测试结果,修复存在的问题,并对应用进行适当的调整和优化。
5. 数据质量控制:拓展现实应用的稳定性和可靠性严重依赖于输入数据的质量。
因此,要注意对输入数据进行合理的预处理和校准,例如降噪、滤波和校正等。
此外,定期检查和更新传感器设备,以确保其工作正常。
6. 安全性考虑:在开发拓展现实应用时,保护用户的隐私和数据安全是至关重要的。
确保应用采用安全的通信和数据存储机制,并考虑用户权限和数据保护等方面的安全性要求。
7. 持续迭代和优化:开发拓展现实应用只是一个开始,随着技术的不断进步和用户的反馈,持续迭代和优化应用是提高可靠性和稳定性的关键。
软考高项2023年上半年选择题答案
1、“新型基础设施”主要包括信息技术设施,融合基础设施和创新基础设施三个方面,其中信息基础设施包括()。
①通信基础设施②智能交通基础设施③新技术基础设施④科教基础设施⑤算力基础设施A、135B、145C、234D、235答案:A新型基础设施主要包括如下三个方面。
解析:(1)信息基础设施。
信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。
信息基础设施包括:①以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施;②以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施;③以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。
信息基础设施凸显"技术新"。
(2)融合基础设施。
融合基础设施主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术,支撑传统基础设施转型升级,进而形成的融合基础设施。
融合基础设施包括智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。
融合基础设施重在"应用新"。
(3)创新基础设施。
创新基础设施主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施。
创新基础设施包括重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。
创新基础设施强调"平台新"。
2、数据价值化是以()为起点,经历教据资产化,数据资本化的阶段,实现数据价值化的阶段A、数据智能化B、数据资源化C、数据安全性D、数据产业化答案:B解析:数据价值化是指以数据资源化为起点,经历数据资产化、数据资本化阶段,实现数据价值化的经济过程上。
3、网络安全态势感知在()的基础上,进行数据整合,特征提取等,应用一系列态势评估算法,生成网络的整体态势情况。
A、安全应用软件B、安全基础设施C、安全网络环境D、安全大数据答案:D解析:安全态势感知的前提是安全大数据,其在安全大数据的基础上进行数据整合、特征提取等,然后应用一系列态势评估算法生成网络的整体态势状况。
4、是指一个操作系统中多个程序同时并行运行,而则可以同时运行多个操作系统,而且每个操作系统中都有多个程序运行,()只是单CPU模拟双CPU来平衡运行性能,这两个模拟出来的CPU是不能分离的,只能协同工作。
2022-2023年软件水平考试《中级系统集成项目管理工程师》考前冲刺卷I(答案解析5)
2022-2023年软件水平考试《中级系统集成项目管理工程师》考前冲刺卷I(答案解析)全文为Word可编辑,若为PDF皆为盗版,请谨慎购买!第I卷一.综合考点题库(共50题)1.()helps to determine which individual project risks or other sources of uncertainty have the most potential impact on project outcomes.A.Checklist analysisB.Sensitively analysisC.Decision tree analysisD.Simulation正确答案:B本题解析:(敏感性分析)有助于确定哪些个别项目风险或其他不确定性来源对项目结果具有最大的潜在影响。
A.检查表分析?B.敏感性分析?C.决策树分析?D.模拟2.软件测试是()。
A.质量保证过程的活动B.开发完成后的活动C.系统设计过程中的活动D.开发和维护过程的活动正确答案:D本题解析:软件测试存在开发和维护过程的活动,ABC都不全面。
3.()的准确性取决于模型的成熟度和基础数据的可靠性。
A.类比估算B.三点估算C.自下而上D.参数估算正确答案:D本题解析:类比估算:是一种使用相似活动或项目的历史数据,来估算项目当前活动或项目的持续时间或成本的技术。
三点估算:通过考虑估算中的不确定性和风险,可以提高活动持续时间估算的准确性。
自下而上估算:先估算单个活动成本、再汇总或“滚动”到更高层次。
参数估算:基于历史数据和项目参数、准确性取决于参数模型的成熟度和基础数据的可靠性。
4.编制人力资源管理计划的工具与技术不包括()。
A.人际交往B.组织理论C.责任分配矩阵D.认可与奖励正确答案:D本题解析:考查人力资源管理的工具与技术。
专家判断、人际交往、会议、组织图和职位描述、组织理论。
(口诀:专人交会描理论)认可与奖励是建设项目团队的工具与技术。
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28
大纲
• • 深度学习简介 基础问题:语言表示问题
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
语言模型
翻译模型 网络结构 ACL2014 Best Paper:Fast and Robust Neural Network Joint Models for Statistical Machine Translation
正例:
负例:
38
从自由文本中挖掘结构化知识
词法级特征
整体结构
39
从自由文本中挖掘结构化知识
句子级特征抽取:卷积网络
40
机器翻译(通用模型)
Decoder 语义向量 Encoder
最常见的通用模型:Encoder-Decoder Model
41
机器翻译(Encoder-Decoder具体例子)
8
One-Hot 表示
• One Hot表示在传统NLP中很常用
Similarity(dog,cat)=0
9
Word Embedding
• 词向量:单词的分布向量表示(Distributional Representation)
Similarity(dog,cat)>Similarity(dog,the) Similarity(“the dog smiles.”,“one cat cries.”)
– 效果:和主流分词算法效果接近
• CRF/Maxent+二元特征
– 类似思路同样可以套用到POS/NER/Parser等场景 – 这是利用Word Embedding解决NLP问题最直观的NLP应用思路 – 考虑探索下非标准三层神经网络结构的复杂模型
35
深度学习用于知识挖掘
• 两大类问题
– 现有知识库的新知识推理
24
RAE(Recursive AutoEncoders)
• 推导短语及句子级别的Word Embedding表示
25
Neural Tensor Networks
• 表达多个实体之间的关系 /两个单词之间某种 操作
26
Neural Tensor Networks
27
卷积网络( Convolutional Deep Neural Network )
•
方法二:单词词向量加权求和
– Huang’s Work – 权重:类似于IDF
• 方法三:RNN
21
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法四:Matrix-Vector NN
22
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法五:卷积神经网络
23
大纲
• • 深度学习简介 基础问题:语言表示问题
• 词向量表征了单词使用上下文中的句法语义特征
– One-Hot的字面匹配到DR的语义匹配
10
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单词:苹果
11
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单词:长颈鹿
12
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单字:张
13
无监督训练获得单词的WE-word2vec
19
不同粒度语言单元的表示-字符/单字
字符上下文向量
英文:捕获构词法 中文:捕获字搭配 英文拓展:字符N-Gram 中文拓展:单字N-Gram?
20
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法一:单词词向量取和(Summrization)
– 很多情况都做此种简化处理 – 过于简单,但是仔细思考有一定道理
– – – – – – – 语言模型 中文分词 思考
2
深度学习(表示学习)
3
深度学习(表示学习)
4
Layer-Wise Pre-Training
5
Denoising Autoencoder
6
自然语言交互的时代
7
大纲
• • 深度学习简介 基础问题:语言表示问题
• 探讨与思考
29
语言模型
30
语言模型
Bilinear-LM
31
语言模型
RNNLM
32
深度学习用于中文分词-思路1
33
深度学习用于中文分词-思路2
34
深度学习用于中文分词
• 两者思路基本相同
– 基于字的Word Embedding+三层神经网络+BEMS标记序列分类
– 思路2引入全局的Viterbi解码(分类后处理)
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
• 探讨与思考
深度学习在自然语言处理的应用
张俊林
畅捷通股份有限公司
2014.10.3
1
大纲
• • 深度学习简介 基础问题:语言表示问题
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
• 探讨与思考
• CYC,WordNet,FreeNet…… • 目前的文献做法大思路基本一致
– – – 已知实体用Word Embedding表示 实体关系用Tensor Network建模 后向传播+SGD训练
– 从自由文本中挖掘结构化知识
36
现有知识库的新知识推理
37
现有知识库的新知识推理
最小化目标函数:
单字:雯
14
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单字:葱
15
Word2vec
CBOW:
16
word2vec
Skip-Gram:
17
word2vec
CBOW+ Hierarchical Softmax
18
word2vec
最大化:
st:
正例
负例
CBOW+Negative Sampling