初级优化师胜任模型及知识图谱-PearsonVUE

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知识图谱产品经理面试

知识图谱产品经理面试一、引言在当今信息爆炸的时代，如何有效地组织、管理和利用海量的知识资源，成为了许多企业和组织面临的重要问题。

知识图谱作为一种强大的工具和技术，可以帮助我们构建结构化的知识库，并通过智能化的方式提供准确、全面的信息检索与推荐服务。

因此，知识图谱产品经理成为了越来越受欢迎的职位。

本文将从以下几个方面介绍知识图谱产品经理的面试内容和要求，帮助应聘者更好地准备和应对面试。

二、知识图谱产品经理的核心职责1.构建知识图谱：负责收集、整理和组织知识图谱的数据，包括知识的抽取、归类和关联等工作。

2.产品规划与设计：根据用户需求和市场调研结果，制定产品的功能和特性，并设计用户界面和交互方式。

3.数据分析与挖掘：通过对知识图谱数据的分析和挖掘，发现用户需求和行为模式，为产品改进和优化提供依据。

4.用户需求管理：与用户、运营团队等进行沟通，了解用户需求和问题，并及时解决和反馈。

5.团队协作与管理：与开发、设计和运营团队进行有效沟通和协作，推动项目的进展和上线。

三、知识图谱产品经理的面试内容1. 知识图谱领域知识•理解知识图谱的基本概念和原理，包括知识抽取、实体关联、语义推理等。

•熟悉常见的知识图谱技术和工具，如RDF、OWL、SPARQL等，以及相关的数据存储和查询技术。

•了解知识图谱的应用场景和发展趋势，能够提出自己的见解和思考。

2. 产品设计与规划能力•能够根据用户需求和市场调研结果，制定产品的功能和特性，并设计用户界面和交互方式。

•具备良好的信息架构和数据模型设计能力，能够合理组织和表示知识图谱中的数据。

•熟悉用户体验设计和评估方法，能够优化产品的用户界面和交互体验。

3. 数据分析与挖掘能力•具备良好的数据分析和挖掘能力，能够通过对知识图谱数据的分析和挖掘，发现用户需求和行为模式。

•熟悉常见的数据分析和挖掘工具，如Python、R等，能够使用这些工具进行数据处理和建模。

•具备基本的统计学知识，能够进行数据可视化和统计分析，提供数据支持和决策依据。

前端岗位胜任力模型

前端岗位胜任力模型
前端岗位的胜任力模型可以从多个方面来进行分析和描述。

首先，前端开发人员需要具备扎实的编程基础，包括熟练掌握HTML、CSS和JavaScript等前端开发语言，能够熟练运用各种前端框架和工具进行开发。

其次，前端开发人员需要具备良好的设计能力，能够根据产品需求进行页面和交互设计，保证用户体验友好和界面美观。

此外，前端开发人员还需要具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与UI/UX设计师、后端开发人员等其他团队成员进行有效沟通和协作，共同推动项目进展。

另外，具备良好的问题解决能力和学习能力也是前端开发人员所需具备的胜任力，能够快速解决开发中遇到的各种技术问题，并不断学习新的前端开发技术和工具，保持自身的竞争力。

最后，对于前端开发人员来说，具备良好的时间和任务管理能力也是非常重要的，能够合理安排工作时间，高效完成任务。

综上所述，前端岗位的胜任力模型包括编程基础、设计能力、沟通协作能力、问题解决能力、学习能力以及时间任务管理能力等多个方面。

这些都是构成一个优秀前端开发人员所需具备的能力和素质。

2019软件测试一线BAT名企面试指南课件PPT模板

1-14一线名企软件测试面试必考的领域知识霍格沃兹测试学院是由中国最大的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供最优秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质量保证行业的黄埔军校。
1-15软件测试面试常见不通过的原因霍格沃兹测试学院是由中国最大的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供最优秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质兹测试学院是由中国最大的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供最优秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质量保证行业的黄埔军校。
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第1章2019软件测试bat一线名企面试指南
1-13一线大厂软件测试面试必问的3个问题霍格沃兹测试学院是由中国最大的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供最优秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质量保证行业的黄埔军校。
1-6如何撰写优秀的个人技能-软件测试简历霍格沃兹测试学院是由中国**的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供**秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质量保证行业的黄埔军校。
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1-11软件测试工程师技术背后的寓意霍格沃兹测试学院是由中国最大的测试开发技术社区testerhome孵化的高端教育品牌，致力于为it行业提供最优秀的测试开发技术培训和人才服务。我们的愿景是成为中国软件测试和质量保证行业的黄埔军校。

HRBP专业人士进阶知识图谱(1)

知识图谱HRBP 专业人士进阶知识图谱人力资源业务伙伴（HRBP）处于当今人才战略的前沿，是最近几年HR 领域增长最快的角色，在许多组织中也都代表着最关键的角色。

出色的HRBP需要在战略和执行之间取得平衡。

他们必须对团队正在努力解决的业务挑战有深刻的了解，并能够通过人才管理的视角重新定义这些挑战，并提出好的问题同时设计创新的解决方案。

优秀的HRBP大有可为！第一篇章HRBP：从事务型到战略型战略性合作伙伴使人力资源系统和业务战略保持了一致，并为企业设定HR 工作的优先级顺序变革推动者通过转型和使企业适应不断变化的业务环境来帮助企业HR效率专家通过设计和提供更有效的人力资源系统，为企业节省了成本员工支持者通过员工承诺与专业能力确保了员工对企业的高贡献度长期/战略性日常/运营性人才流程戴维·尤里奇一. HRBP 的四角色模型战略业务运营HRHR服务交付HR 管理层专家中心（COE ）共享服务中心（SSC ）集中化分布式员工/管理者自助服务管理者员工其它用户HR 业务伙伴（HRBP ）HR业务伙伴1. 四角色模型的演化关注客户管理客户亲密关注方案卓越至上人才领导力组织文化绩效能力关注运营有效专家中心Center of Expertise 更多时间进行方案设计人力资源业务伙伴HR Business Partner 更多时间进行内部咨询发现Discover共享服务中心Shared Service Center到：处理HR 交易•薪酬调整•员工查询•福利问题•其他从：处理常规问题主要主要主要二. IBM 的HR 三支柱模型第Ⅰ阶段共享服务的前身第Ⅱ阶段WFS 福利服务中心第Ⅲ阶段全国人力资源共享服务中心第Ⅳ阶段HRSC 人力资源问询第Ⅴ阶段员工服务中心整合第Ⅵ阶段转型外包第Ⅶ阶段全球化第Ⅷ阶段持续改进单流程多流程全球化多职能部门多公司全球整合的企业本地整合（1992年前）美国区域化（1992年）美国集中（1995年）EMEA 集中（1998年）亚太虚拟的薪资与报销（2001年）专业能力评估（2001年）外包：美国（2002年）EMEA （2003年）加拿大和亚太地区（2004年）将工作转给BTO 客户全球化2005年&2006年薪资规划2005年能力整合（2008年）美国首个ATS ，关闭36个CERIS 系统IDP 2002年WWER 2002年CV Wizard 2004年Learning@IBM2004年全球OM-单一ATS （欧洲/亚太，2006-2007年）全球OM-单一ATS （美洲，2008年）IBM 共享服务中心投资回报COE 与人力资源合作伙伴20世纪90年代初2007年•更加注重人力资源战略与计划和政策工作•全球政策，根据法律规定进行本地调整•全球化系统•区域人力资源管理•区域和全球呼叫中心•人力资源支出降低近50%资料来源：顾晓蓉. 实现企业全方位的人才管理. IBM 全球企业咨询, 2010.2.1 IBM 的HR 三支柱的发展历程图PBC 2001年三. HRBP 成熟度模型绩效提升等级描述特性1.02.03.0@2019 Gary A. Depaul. PhD Adapted from the forthcoming book, HRBP3.0项目事务型HRBP管理型HRBP战略型HRBP服务对象某一个业务单元若干个小业务单元，某一个较大的业务单元大规模业务单元、多个业务单元或区域范围人员多元化程度人员结构单一人员结构有一定多元化人员结构多元化程度较高服务对象职能单一某项职能2-3项职能合集复杂的职能合集工作方式近一半的协调与沟通工作，大量的人力资源事务性工作少量下属或助理，多半是独立事务性工作者参与企业战略规划、组织发展、变更和整合要求HR专员/主管（熟悉某一模块即可）具备HR某几个模块专业知识的HR主管/经理；或者业务转型过来熟悉HR各个模块，对战略有理解的HR经理/总监3.1 三种型号的HRBP……战略规划咨询服务流程/合规行政战略规划咨询服务流程/合规行政传统模式领先模式转变3.2 不同HRBP 工作时间分布的差异为业务管理人员提供与人才管理方面的专家协助，是战略人才管理的构建者夹在人力资源部和业务部中间的可怜虫3.3 HRBP 进阶的三角模型目标态度能力完成HR部门安排的人事任务给业务创造价值角色定位HR专家to HR专家问题解决者业务关联弱关联to清晰了解业务部门的目标和流程业务知识了解较少to具备HR专业知识了解业务运作外部视角仅关注HR工作本身to关注业务部门需要HR做什么有效沟通基本没有业务沟通to以恰当的角度、深度、频率了解业务需求固定的思维方式与工作习惯以客户为中心随需应变本位意识和模块思维积极寻求共识干预直线经理的人事管理把属于直线经理的权力和责任还给他们3.4 战略型HRBP 的5角色模型战略顾问数据驱动的问题解决者有影响力且善于讲故事值得信赖的教练独立的意见者13524•我们正在努力实现的业务目标是什么？为了帮助解决业务问题，HRBP 必须对这些问题以及影响因素有深入的了解；•对业务有好奇心；•善于提出好问题，并对问题进行整体思考。

融合大语言模型的领域问答系统构建方法

融合大语言模型的领域问答系统构建方法目录一、内容概述 (2)二、相关背景介绍 (2)三、融合大语言模型的构建方法 (3)1. 数据收集与处理 (4)2. 模型选择与训练 (5)3. 模型优化与评估 (6)四、领域问答系统的构建步骤 (7)1. 需求分析 (8)2. 知识库建立与整合 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)4. 用户界面设计 (11)五、融合大语言模型在领域问答系统中的应用 (12)1. 自然语言处理技术应用 (13)2. 上下文理解与推理能力 (14)3. 知识图谱技术结合应用 (15)4. 跨领域知识融合策略 (16)六、实验与评估方法 (16)1. 实验数据集及预处理 (18)2. 实验设计思路 (19)3. 评估指标与方法 (20)4. 实验结果分析 (20)七、挑战与展望 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 应用前景展望 (24)3. 发展趋势分析 (24)八、总结与未来工作 (25)1. 项目成果总结 (26)2. 经验教训分享 (26)3. 未来工作计划与建议 (28)一、内容概述核心思想部分将介绍构建方法的核心理念，包括如何融合大语言模型技术、如何利用领域知识库、如何设计问答系统的架构等。

强调构建过程中应遵循的原则，如系统性、可扩展性、可维护性等。

在涉及的关键技术方面，将详细介绍本构建方法所需的主要技术手段，包括自然语言处理、深度学习、知识图谱等领域的技术。

强调这些技术在构建领域问答系统过程中的作用和应用方式。

本概述部分将提供一个全面的、具有指导意义的框架，为后续详细阐述构建方法提供基础。

通过本概述，读者可以了解整个构建方法的核心思想和关键技术，为后续的深入研究和实践提供参考。

二、相关背景介绍数据预处理：对领域相关的文本数据进行清洗、去重、分词等操作，为后续处理做好准备。

问题理解：将用户提出的问题进行分词、实体识别、依存句法分析等处理，以获取问题的关键信息。

知识图谱人物本体模型设计方法

知识图谱人物本体模型设计方法
知识图谱人物本体模型设计方法是一种将人物相关信息组合成知识图谱的方法。

人物
本体模型是将人物的相关属性和信息进行梳理和归纳，构成了一个完整的人物模型。

设计人物本体模型需要考虑以下几点：
1.确定人物的核心属性
人物的核心属性是人物本体模型的基础，需要明确人物的姓名，职业、籍贯、性别等
属性。

2.确定人物的其他属性
除了核心属性，人物还有许多其他属性，包括但不限于教育经历、工作经历、家庭状况、所处时代等。

3.确定人物之间的关系
人物之间的关系是知识图谱中常常出现的问题。

要设计一个好的人物本体模型，必须
考虑人物之间的关系，比如亲戚关系、师生关系、同事关系等。

4.建立人物关系图谱
在确定人物之间的关系之后，可以绘制出一个人物关系图谱，将人物之间的关系清晰
可见。

5.关注人物信息的来源和可靠性
人物信息来源的可靠性对知识图谱的质量有着重要的影响。

在设计人物本体模型时，
需要注意人物信息的来源和可靠性，以保证知识图谱的准确性和可信度。

总结来说，设计一个好的人物本体模型需要考虑人物的核心属性和其他属性，人物之
间的关系，建立人物关系图谱，以及关注人物信息的来源和可靠性。

通过这些步骤的考虑，可以构建一个完整、清晰、可信的人物本体模型，从而构建一个有用的知识图谱。

《货币金融学(第十三版)》英文版教学课件mishkin_econ13e_ppt_07

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Application: The Coronavirus Stock Market Crash of 2020
• The spread of the coronavirus in February 2020 triggered a stock market crash in which the Dow Jones Industrial Average fell from a peak of 29,551 on February 12 to 18,561 on March 20, a decline of 37%.
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Application: Monetary Policy and Stock Prices (2 of 2)
• Furthermore, a lowering of interest rates is likely to stimulate the economy, so the growth rate in dividends, g, is likely to be somewhat higher. This rise in g also causes the denominator in Equation 5 to decrease, which also leads to a rise in stock prices.

2023年网优VUE认证初级考试题库(核心题版)

2023年网优VUE认证初级考试题库（核心题版）一、单选题1.5G单验时的SIM卡签约速率要求不低于?A、2GB、800MbpsC、o500bpsD、1G参考答案：A2.终端到PDN的ICMP报文Echo(ping)request到Echo(ping)reply 的时间是10ms，gNB到PDN的ICMP报文Echo(ping)request到Echo(ping)reply的时间是2ms，那么单向用户面时延是A、6msB、5msC、3msD、4ms参考答案：A3.关于MapinfoProtessiona1，业内须先的商业地图解决方家apIntoProressional的功能，错误的是A、管理基于地理位置方面的信息，但是无法提供强大的数据分析工具B、提供全面的位置服务解决方案，管理基于地理位置了面的信息，如展务设施、人口、财产C、创建高展精密，准确的地图，提供最好的展现教据的手段D、创建高展精密，准确的地图，提供最好的展现教据的手段参考答案：B4.当前eMBB场景100M带宽下，5G低频的子载波数是()A、3364B、3168C、1200D、3276参考答案：D5.相邻频段帧结构配置一致是为了规避（）A、阻塞干扰B、交叉时隙干扰C、谐波干扰D、二次谐波干扰参考答案：B6.天线增益一般常用dBd和dBi两种单位。

二者之间的换算关系是，0dBd=()dBi。

A、-2.15B、-1C、1D、2.15参考答案：D7.5GNR低频AAUA9611的天线阵子数是：A、192B、512C、128D、256参考答案：A8.标准中6GHz以下频段不支持下列哪一子载波间隔(SCS)配置?A、30kHzB、120kHzC、60kHzD、15kHz参考答案：B9.MapInfoProfessional，业内领先的商业地图解决方案，提供数据和地理信息的关系的直观屏现，有助于做出远见卓识的决定。

关于MapInfoProfessional的功能，错误的是A、管理基于地理位置方面的信息，但是无法提供强大的数据分析工具。

优化师绩效考核

优化师绩效考核我在为企业招聘优化师的时候，首先看到的是招聘广告上说到优化师是公司的技术骨干，还有招聘的职位是软件工程师。

当然很多公司不知道自己招聘的人员应该是软件工程师，所以这次看到招聘广告我就很疑惑，为什么我去应聘这个职位呢？我和老板之间有什么仇恨吗？为什么我感觉自己不如老板聪明呢？其实我觉得是老板对我太苛刻了啊！所以我就去请教了很多我以前不懂的问题和原因才能发现目前优化师团队存在许多的问题没有被解决。

今天让我给大家分享一下我公司优化师团队的管理模式和考核方法。

一、优化师团队管理模式我知道优化师的职责和使命就是在保证服务质量的前提下，尽最大可能降低用户体验费用；提高产品用户满意度；降低用户使用成本；提高产品转化率。

而作为优化师，首先要把这个工作做好，其次还要给公司创造更大的价值。

所以公司的团队管理模式应该首先从以下几个方面入手:1.优化师团队整体的人员管理模式。

首先要明确优化师在团队中的作用大小以及该岗位工作的价值。

然后再根据各部门的具体情况进行合理分工。

如果每个人都认为自己的职责范围之内的话，那么可能存在很多问题会导致很多错误发生。

所以我们在管理优化师时必须要建立起团队管理模式。

然后从以下几个方面进行完善。

1、优化师的薪酬分配机制：首先工资包括绩效工资和奖金工资。

优化师必须拿到奖金加上基本工资加奖金。

还有奖金、绩效奖金等工资福利待遇。

这其中包括技术职务工资、津贴、奖金、补助、加班加点工资以及法定保险福利等等。

但这是一种对优化师在团队中担任领导和指挥角色的工资待遇。

但实际工作中大家都感觉老板比较苛刻或者经常不给钱，员工工作积极性低等问题。

所以这个时候我们应该采取激励措施来保证优化师团队成员更加努力地工作。

.....。

2、公司的绩效考核与奖惩机制。

如果出现以下情况，优化师可以获得绩效工资或者绩效奖金，但是如果是没有奖金或者绩效工资没有达到标准时就按照合同约定给予补偿。

这一点对于员工来说是一种保护。

通过Pearson VUE网站注册报名考试指导_

Pearson VUE网站注册和预约考试操作指南Pearson VUE公司为考生提供三种便利的考试注册途径：∙使用Pearson VUE的在线服务，通过网站预约和注册考试--请参看随后的流程介绍∙通过客服中心预约和注册考试--Pearson VUE根据考生所在地区提供不同的客服电话。

中国大陆400-1200-832香港3071-4601台湾0800-666-022考生拨打以上客服中心电话，可以完成注册和考试预约，或者更改预约。

这种注册方式需要考生使用国际信用卡支付考试费用，请考生提前做好准备。

∙到就近的Pearson VUE授权考试中心报名考试。

Pearson VUE的在线服务登录Pearson VUE的官方网站，考生可以通过创建网络帐号来预约考试、浏览历史考试记录、以及浏览和修改个人信息。

无论是新考生还是已经创建了网络帐号的考生，在使用在线服务时，先登陆，点击“Test Taker Services”功能项，进入考试项目的主页面（图A）。

图A在图A中根据所参加考试项目的类别，在左边的“Select your category”栏目里选择Information Technology，随即在右边的框里就会列出这个类别下包含的考试厂商信息，选择所要认证的厂商名称Huawei，进入厂商信息页面(图B)。

图B在图B中点击页面右方的My Account，进入考生网络帐号登陆的页面（图C）。

在这个页面里，考生可以创建自己的网络帐号，或者使用已有的网络帐号登陆。

图C 如果您是新考生，请通过以下两个步骤完成创建账户和预约考试。

步骤1：创建Pearson VUE 网络帐户在线预约认证考试之前，考生首先要为考试项目创建一个Pearson VUE网络账户。

如果考生已经通过Pearson VUE参加过本项目的考试，请联系Pearson VUE客服中心，以防止创建重复账户。

对于新考生，在考生登陆页面中选择create a new web account，创建自己的Pearson VUE网络帐户。

机器学习工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)2024年

2024年招聘机器学习工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、题干：在机器学习中，以下哪一项不属于监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 随机森林2、题干：以下哪种机器学习算法在处理异常值方面表现较好？A. K最近邻（KNN）B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 聚类算法3、以下哪项不是机器学习中的监督学习算法？A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、神经网络4、以下哪种机器学习算法适用于解决分类问题？A、线性回归B、K-均值聚类C、逻辑回归D、主成分分析5、以下哪种机器学习算法最适合处理具有非线性数据关系的分类问题？A、线性回归B、逻辑回归C、支持向量机（SVM）D、随机森林6、在使用交叉验证技术进行模型评估时，以下哪种方法可以减少方差，提高模型的泛化能力？A、K折交叉验证B、留一法交叉验证C、时间序列交叉验证D、分层抽样交叉验证7、在以下机器学习算法中，能够直接处理分类问题的是：A)决策树B)神经网络C)主成分分析D)K-means聚类8、以下哪个评价指标最适合用于评估两分类问题的模型性能？A)假正率（False Positive Rate, FPR）B)准确率（Accuracy）C)收敛速度（Convergence Rate）D)假否定率（False Negative Rate, FNR）9、题干：在以下机器学习算法中，哪一种算法通常用于处理分类问题？A. 决策树B. 线性回归C. 主成分分析D. K-means聚类 10、题干：在深度学习中，以下哪项技术通常用于提高神经网络的泛化能力？A. 数据增强B. 深度可分离卷积C. L1正则化D. Dropout二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些属于机器学习领域常用的评估指标？A. 精确率（Precision）B. 召回率（Recall）C. f1分数（F1 Score）D. AUC（面积 Under 曲线下）E. 准确率（Accuracy）F. k-近邻算法（K-Nearest Neighbors）2、下列哪些数据预处理方法可以用于处理缺失值？A. 随机插补B. 使用平均值填充C. 使用中位数填充D. 删除包含缺失值的样本E. 一阶差分法F. 使用众数填充3、以下哪些选项是机器学习中的监督学习算法？（）A. 决策树B. 线性回归C. 支持向量机D. K-means聚类E. 深度学习4、以下哪些技术是为了提高机器学习模型的泛化能力？（）A. 增量学习B. 数据增强C. 正则化D. 超参数调优E. 聚类算法5、以下哪些技术或方法通常用于提高机器学习模型的泛化能力？（）A. 数据增强B. 正则化C. 提高模型复杂度D. 减少模型复杂度E. 使用更多的训练数据6、在机器学习项目中，以下哪些情况可能导致模型性能下降？（）A. 特征工程不当B. 模型选择不当C. 训练数据质量差D. 超参数设置不合适E. 模型过拟合7、关于机器学习中的监督学习，以下说法正确的是：A、监督学习中的目标是预测一个连续的输出值B、监督学习需要带有标签的训练数据集C、监督学习分为回归和分类两种类型D、监督学习的模型通常比较难以解释其预测结果8、以下算法中，属于无监督学习算法的是：A、支持向量机（SVM）B、K-means聚类C、卡尔曼滤波D、深度神经网络（DNN）9、以下哪些技术是机器学习工程师在处理自然语言处理（NLP）任务时可能会使用的？（）A. 词袋模型（Bag of Words）B. 支持向量机（SVM）C. 隐马尔可夫模型（HMM）D. 长短期记忆网络（LSTM）E. 决策树 10、以下关于机器学习模型评估指标的说法，正确的是？（）A. 准确率（Accuracy）适用于分类问题，表示正确预测的样本数占总样本数的比例。

软件资格考试软件设计师(基础知识、应用技术)合卷(中级)试题及答案指导(2024年)

2024年软件资格考试软件设计师(基础知识、应用技术)合卷(中级)复习试题(答案在后面)一、基础知识（客观选择题，75题，每题1分，共75分）1、软件设计的基本目标是：A、提高软件的可维护性B、提高软件的可扩展性C、提高软件的可重用性D、提高软件的性能2、在软件设计过程中，以下哪个阶段不属于软件生命周期？A、需求分析B、系统设计C、编码实现D、市场推广3、在面向对象的设计中，以下哪个概念描述了类之间的继承关系？A. 封装B. 多态C. 继承D. 聚合4、在软件设计中，以下哪种方法适用于将复杂问题分解为更易于管理的部分？A. 类别分析法B. 结构化分析方法C. 逆向工程D. 状态转换图5、在软件工程中，需求工程的主要目标是确定软件系统必须做什么，以下哪项不是需求工程的主要活动？A. 需求获取B. 需求分析C. 需求验证D. 需求管理6、在软件设计中，设计模式是解决特定问题的通用解决方案。

以下哪种设计模式不是行为型设计模式？A. 观察者模式B. 状态模式C. 策略模式D. 装饰者模式7、题干：在面向对象设计中，以下哪个不是面向对象设计的基本特征？A. 封装性B. 继承性C. 多态性D. 抽象性8、题干：在软件生命周期中，以下哪个阶段不是软件设计阶段的一部分？A. 系统设计B. 概要设计C. 详细设计D. 编码9、在面向对象设计方法中，类是对具有相似性质的对象的抽象，它包含数据和操作数据的函数。

下面关于类的说法中，正确的是（）。

A. 类是一个对象，对象是类的一个实例B. 类是对象的一种实现，对象是类的一个具体表现C. 类和对象是同义词，可以互换使用D. 类和对象没有关系，独立存在 10、以下关于软件开发生命周期的说法中，不正确的是（）。

A. 软件开发生命周期是指软件从需求分析到软件维护的全过程B. 软件开发生命周期分为需求分析、设计、编码、测试和维护五个阶段C. 软件开发生命周期中，需求分析阶段主要任务是确定软件的功能和性能D. 软件开发生命周期中，编码阶段是软件开发的核心阶段，主要任务是编写代码11、在面向对象的设计中，以下哪一种设计模式通常用于实现对象间的低耦合和高内聚？A. 单例模式B. 观察者模式C. 命令模式D. 工厂方法模式12、以下哪项是软件测试中常用的黑盒测试方法？A. 静态测试B. 单元测试C. 灰盒测试D. 等价类划分13、在面向对象设计中，以下哪一项不是类的基本特征？A. 封装性B. 多态性C. 继承性D. 命名规范14、以下哪种编程范式适用于复杂业务系统的开发？A. 过程式编程B. 面向对象编程C. 函数式编程D. 逻辑式编程15、在面向对象的设计中，以下哪个概念不是设计模式？A. 单例模式B. 工厂方法模式C. 桥接模式D. 指令模式16、以下关于类和对象的说法中，正确的是：A. 类是对象的实例，对象是类的模板B. 类是对象的模板，对象是类的实例C. 类和对象是同义词，可以互换使用D. 类和对象没有任何关系17、在软件工程中，以下哪一项不属于软件开发生命周期模型？A. 水晶模型B. 瀑布模型C. V模型D. 精益软件开发18、以下哪个选项不是软件质量属性？A. 可用性B. 可维护性C. 可移植性D. 可靠性19、在软件工程中，以下哪个阶段不属于软件开发生命周期？A. 需求分析B. 系统设计C. 编码D. 维护 20、在面向对象编程中，以下哪个概念不属于面向对象的基本特征？A. 封装B. 继承C. 多态D. 模块化21、在软件生命周期模型中，螺旋模型适用于哪种类型的软件开发？A. 小型简单项目B. 需求明确的小型项目C. 大型复杂且风险较高的项目D. 不需要迭代的项目22、以下哪一项不是软件质量保证的主要活动？A. 制定质量保证计划B. 执行管理评审C. 编写软件需求规格说明书D. 进行内部审计23、以下关于软件工程中软件测试的说法，错误的是：A. 软件测试的目的是发现软件中的错误，提高软件质量。

编写高质量的试题-pearsonvue

编写高质量试题编写试题试题文字审核试题内容审核实测试题审核实际测试题库差异分析考试方案编写试题编写高质量试题既是艺术，也是科学。

试题必须精心设计以确保应试者的答案能够反映出他们的能力。

遵循良好的试题编写规范是考试有效性的有力佐证。

试题开发和考试有效性教育和心理考试标准（1999年编写，第9页）将有效性定义为“证据和理论对解释考试分数的支持程度”。

该标准还指出，有效性是“开发和评估考试中需考虑的最根本因素”（第9页）。

评价考试分数的有效性时，需要对考试过程中诸多方面进行检验，如评分过程，其中内容有效性则是最重要的方面。

满足以下条件的考试内容通常被视为有效：1.试题是否与有学科内容专家（SMEs）参与制定的考试方案相符？2.学科内容专家是否参与试题编写和审核过程？3.学习资料或是公认的参考资料（如教科书）可以验证试题的正确答案吗？4.试题编写是否遵循了格式和文体基本原则？5.试题开发过程中是否有关于试题倾向性和敏感性的审核流程？6.试题进入题库的审核过程是否考虑到试题的统计特性？7.是否有试题定期审核计划以确保试题反映当前实践？试题生成过程如果正在开发新的考试，试题初次生成的过程需要编写足够数量的高质量考题来确保新考试的顺利发送，这是项高强度的工作。

此后，还需要每年补充试题，使试题开发形成一个“评估当前试题表现并替换过度曝光、表现不佳或不再相关题目”的持续性的过程。

一个典型的试题生成周期会采用以上提到的基本步骤。

编写高质量试题Pearson VUE经验丰富的内容开发人员尽可能地协助客户让学科内容专家积极参与到试题开发的过程中。

下文将讨论我们与客户合作开发试题的两种基本模式。

无论客户选择哪一种模式，Pearson VUE都将为客户指派一支由内容开发专家领导的团队，负责管理整个试题开发过程。

我们的内容开发团队还包括内容编辑和文字编辑，后者根据格式与文体基本原则审核试题的文字。

试题开发研讨会模式。

在这种模式中，内容开发人员会协助组织试题编写和审核研讨会。

PearsonVUE授权国际考试中心

热烈庆祝世贸人才国际教育Pearson VUE学术考试中心正式成立经过半年多的准备和测试，经Pearson VUE批准，世贸人才国际教育顺利成为Pearson VUE学术考试中心，即将于2015年1月4日正式提供国际认证考试服务！Pearson VUE隶属于全球最大的商业考试公司和教育出版商Pearson集团。

Pearson VUE的主要运营机构设在美国、英国和印度，并在中国和日本设有运营公司。

Pearson VUE每年为全球的执照、认证颁发机构、学校、行业监管组织以及政府部门等客户提供数百万次的高安全、高质量的考试服务。

公司拥有全球领先的考试网络；5000多个考试中心覆盖了165个国家，其中230个Pearson专业考试中心由公司自营。

Pearson专业考试中心采用了专门为重要考试设计的专利方案，建立了严格监控和标准统一的考试环境。

多年来，我校一直是Pearson VUE的重要合作伙伴，2010年我校已设立了沈阳地区第一个位于市中心的Pearson VUE考试中心，承接各大国际厂商IT类认证考试（如Cisco、Microsoft、Citrix、Oracle、Apple、Netapp、VMware、Adobe等），由此也积累了丰富的组织大型考试的经验，在同行业中的影响力不断增强。

基于Pearson VU对我校的信任，加之我校软硬件设备均达到考场要求，此次，我校成功申请并成为Pearson VUE学术考试中心。

随着2015年1月学术类考试中心的正式开放，我校将成为Pearson VUE在沈阳地区唯一一家双考场机构，可同时承接IT类及学术类认证考试！2015年，我校将承接Cisco、Microsoft、Citrix等IT类认证考试以及CPAA(澳洲注册会计师)、IIA(国际内部审计师)及CTP(国际财资管理师)等学术考试。

我校将竭诚为广大考生做好组织与服务工作，营造一个良好而又正规的的考试环境，保障考试能够顺利有序地进行！。

管理者胜任力模型

（2）与他人一起工作，而不是单独工作或与他人竞争的一种能力。
等级
定义与行为描述
A-1
能在团队中配合其他成员，有合作精神，态度端正，能考虑团队目标与利益。信息共享：使员工及时了解公司的成绩，分享所有有关信息；
大方地传播他人需要的信息，让同事跟上自己的行动；
书面文件要准确，易于他人阅读与理解；
推动团体会议与讨论。
词条3
代码
INA
胜任力名称
创新能力
Innovation capability
定义
运用知识和理论，在科学、艺术、技术和各种实践活动领域中不竭提供具有经济价值、社会价值、生态价值的新思想、新理论、新方法和新发明的能力。
核心问题
（1）能够运用新的思想、方法解决问题。
（2）创造或引进新观念、方式，提高工作绩效的能力。
能帮忙下属明确工作的阶段性衡量尺度，使下属能够自行评估工作进度，清晰而且诚恳地提供指导，对下属的问题能及时的答复；
能设置一定的工作权限，并通过授权来合理地控制成本，提高资源利用率；能通过适时的激励员工，有效提高下属员工的工作积极性，并以促进学习和成长提高的角度出发，向他人提供或安插有针对性的工作任务、培训项目或其它实践机会。
A-5
精通人力资源管理系统的内在逻辑关系，并能提供设计思路建立HRM系统，其中包含人力资源战略规划；人力成天职析与绩效考核方法的设计；招聘方法与流程的设计与培训管理；薪酬设计与管理、岗位分析方法的设计；岗位价值评估方法的设计；岗位胜任力模型管理。
词条2
代码
LEA
胜任力名称
领导能力
Leadership
3、善于倾听，适当提问以获得对信息的准确理解，并适时地给予反馈。
A-4
沟通技巧较高，具有很强的说服力和影响力，书面沟通时、有较强的感染力。

知识图谱表示模型方法选择评估

知识图谱表示模型方法选择评估在知识图谱中，表示模型方法是为了有效处理和表示知识图谱中的实体和关系而提出的。

这些方法帮助我们更好地理解和利用知识图谱中的信息，对于许多应用领域都具有重要的意义。

然而，随着不断涌现的表示模型方法，选择合适的方法成为了一个关键的挑战。

本文将介绍一些常见的知识图谱表示模型方法，并探讨如何评估这些方法的性能。

一、常见的知识图谱表示模型方法1. TransE模型TransE是最早提出的知识图谱表示模型之一。

该模型基于平移操作来表示实体和关系之间的语义关联，通过最小化三元组中头实体、关系和尾实体之间的距离来优化模型参数。

TransE方法简单有效，常被用于处理知识图谱中的实体关系预测任务。

2. TransH模型TransH在TransE的基础上进行了改进，通过引入关系特定的映射矩阵来解决实体和关系之间的语义关联问题。

该模型克服了TransE中的一些限制，并在一些特定的知识图谱任务中表现出更好的性能。

3. TransR模型TransR模型进一步发展了TransE和TransH模型的思想，通过引入矩阵关系来表示实体和关系之间的语义关联。

该模型能够更准确地捕捉实体和关系之间的语义关系，并在一些复杂的知识图谱任务中表现出很好的性能。

二、评估知识图谱表示模型方法的选择在选择合适的知识图谱表示模型方法时，我们需要考虑几个重要的评估指标：1. 准确率准确率是评估模型预测结果的重要指标之一。

我们可以通过比较模型在测试数据集上的预测结果和实际标签之间的一致性来评估模型的准确率。

2. 召回率召回率是评估模型对于真实标签的覆盖能力。

在知识图谱中，我们关心的是模型能够捕捉到尽可能多的实体和关系之间的语义关联。

因此，召回率也是一个重要的评估指标。

3. F1值F1值综合了准确率和召回率，可以更全面地评估模型的性能。

F1值的计算公式是F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)，其中precision表示准确率，recall表示召回率。

机器学习工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年

2024年招聘机器学习工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在监督学习中，下列哪个选项不属于分类问题？A. 预测明天是否会下雨B. 判断邮件是否为垃圾邮件C. 识别手写数字D. 估计房屋的销售价格2、以下哪一项是用于解决过拟合问题的方法？A. 增加模型复杂度B. 减少训练数据量C. 使用正则化技术D. 提高学习率3、以下哪种算法不属于监督学习算法？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 深度学习D. K-均值聚类4、在深度学习中，以下哪个不是常见的网络层类型？A. 卷积层B. 全连接层C. 池化层D. 循环层5、题干：以下哪种算法属于无监督学习？A. 决策树B. K最近邻（KNN）C. 支持向量机（SVM）D. 主成分分析（PCA）6、题干：在机器学习中，以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能？A. 精确度B. 召回率C. F1分数D. 以上都是7、题干：以下哪项不属于机器学习中的监督学习算法？A. 决策树B. 神经网络C. 随机森林D. KNN8、题干：在机器学习中，以下哪项不是影响模型过拟合的主要因素？A. 模型复杂度B. 训练数据量C. 正则化参数D. 特征选择9、题干：以下哪项不是机器学习中的监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 神经网络 10、题干：在机器学习中，以下哪项不是特征选择的目的？A. 提高模型性能B. 减少模型复杂度C. 减少计算时间D. 增加模型的可解释性二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具通常用于机器学习的数据预处理阶段？（）A. 数据清洗（Data Cleaning）B. 特征选择（Feature Selection）C. 特征提取（Feature Extraction）D. 数据标准化（Data Standardization）E. 模型选择（Model Selection）2、以下关于深度学习的说法中，正确的是哪些？（）A. 深度学习是一种监督学习方法。

NIIT宣布在华与PearsonVUE携手合作并提供考试中心

仍缺乏明确的规定，如对于Ｍ络链接、搜索、网络服务提供
商责任以及实践中不断涌现的网络新型权利等缺乏明确、及时的规定。没有法可以立法，法不完善可以完善修法。要扩
域名，从广东湛汀租用了两台服务器，开设了网站。高江斌负责架没服务器和远程维护，网站页面由岗吕兵制作，王超做
设网络知识产权保护体系时，法律、技术和道德手段是相互配合、相互联系、相互ｆ用、不可分割的。只有协调发挥法律乍的绝对权成和根本作用，技术手段的有力保证作用，并辅助道德手段的预防和自律作用，才能构建一个功能完善的网络产权保护体系。
制定完善的网络保护法律法规。保护络知识产权，最根本的手段还是法律。法律对于一些基本的网络权利和问题
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２０．２ｏ８１
关传播权，那吧也构成问接侵权，但网吧不可能逐个影片审查。在这种情况下＇网吧是否构成侵权以及应承担何种责
任存在争议。
侵权行为愈演愈烈。网络知识产权的保护是～项系统工程，涉及到知识产权立法、行政处理、司法保护、社会保护等方面，
些美工方面的修改。案发后，法院查明，从２０Ｏ８年１ｌ月８日
大知识产权法保护范围，尽快建立有关信息上网的审核制度、保密审查措施，尤其是对侵权行为的确认、取征等都要作出
详细可操作性的规定。
至２月２７日问，这个５海盗私服站通过出售虚拟武器、装ｌ备给玩家的方式牟取利益，违法所得达ｌ．万余元。８６
需要应用法律、技术和道德等多种手段加以保护。此在建