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RSS订阅原创 HCIA-IoT H12-111题库（带详细解析）
解析：描述的攻击方式是典型的拒绝服务攻击（DoS）或分布式拒绝服务攻击（DDoS）的特征。解析：在MQTT协议中，PUBLISH（发布）报文用于传输应用消息，可以由客户端向服务器发送（发布到某个主题），也可以由服务器向客户端发送（转发订阅的主题消息），是双向流动的。解析：在Huawei LiteOS的OSAL（操作系统抽象层）中，用于互斥锁操作的常见接口包括：创建（osal_mutex_create）、加锁（osal_mutex_lock）、解锁（释放锁，osal_mutex_unlock）。
2025-12-31 14:29:23
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原创 HCIA-Datacom H12-811题库（带详细解析）
在这个过程中，AdiacencySID(邻接段ID)和Prefix/Node SID(目的地址前缀/节点段ID)是用来定义段的属性，这些属性在转发路径中是有序排列的。因此，答案为B，二进制模式。解析：安全性来讲，隧道模式优于传输模式，因为隧道模式可以完全地对原始IP数据包进行认证和加密，隐藏客户机的私网IP地址，而传输模式中的数据加密是不包括原始!A类的第一段是网络号(前八位)，B类地址的前两段是网络号(前十六位)，C类的前三段是网络号(前二十四位)。一边刷题一边复习，肯定是事半功倍的。
2025-12-30 16:20:12
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原创 华为人工智能HCIA-AI 3+1 Upgrade升级 V4.0题库分享
虽然能力强，但它依然存在局限性。输入一个32x32的图像，用大小为5x5的卷积核进行做步长为一的卷积计算，输出的图像尺寸为以下哪个选项?A. 数据收集->数据清洗->模型训练->特征提取与选择->模型评估测试->模型部署与整合。B. 数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型部署与整合->模型评估测试。C. 数据收集->特征提取与选择->数据清洗->模型训练->模型评估测试->模型部署与整合。D. 数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型评估测试->模型部苦与整合。
2025-12-27 01:28:43
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原创 华为HCIA-HarmonyOS Application Developer(H14-211)题库（带详细解析）
解析：在HarmonyOS中，Ability的config.json配置文件或Ability的onStart方法内，可以通过setMainRoute(String name)方法来设置该Ability启动时默认加载的AbilitySlice（页面）。因此，描述错误的是D选项。解析：HarmonyOS的Ability主要分为Page Ability（页面，用于前台交互）、Service Ability（服务，用于后台运行任务，无UI）和Data Ability（数据，用于数据共享）。
2025-12-26 12:14:47
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原创 HCIA-AI V4.0题库分享（25年最新，带详细解析）
终于高分过了HCIA-AI V4.0考试，考试费没白花，把刷的题库分享给大家。完整的题库已经发布在“题主”小程序上了，有需要的同学可以自己去找。AI 相关硬件的发展趋势主要包括以下哪几项？A、单核计算密度减小。B、带宽提高，工艺提升，核数增加，多硅片封装。C、SIMD 广泛应用，Tensor Core 处理规模变大D、支持新数据类型，片内片间高速互联，支持虚拟化。答案：BCD解析：AI硬件（如GPU、AI专用芯片）的发展趋势是追求更高性能与能效。B、C、D均正确描述了当前趋势：B涉及工艺进步、核心数量增加及
2025-12-25 14:28:43
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原创 HCIA-AI Solution H13-313题库（带解析，25年最新）
解析：在典型智算中心网络架构中，通常包含多种网络平面：参数面（A，对吞吐和时延要求极高，需部署低延迟、无丢包的无损网络）、业务面（C，用于管理调度，通常基于标准TCP/IP有损网络即可）、带外管理网络（B，用于设备管理，通常是可选但推荐配置）、以及存储面/样本面（用于访问存储）。而激活值（Activations）是在前向传播过程中产生的中间结果，用于后续的反向传播计算，它并非模型本身的固有参数或状态，属于在训练过程中额外产生的内存消耗，因此被归类为Residual States（残余状态）的一部分。
2025-12-24 11:55:12
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原创 华为HCIP-AI H13-323 Solution Architect题库
在低维空间中，二维对应直线，三维对应平面。A 的输入维度和输出维度分别与原始模型的输入输出维度相同，而 B 的输入维度和输出维度是一个远小于原始模型输入输出维度的值。解析：Key Cache是推理优化技术，用于加速序列生成（如文本生成时缓存历史 Key/Value，避免重复计算），但不改变模型本身的参数规模或结构，属于运行时优化，不属于模型压缩方法。A 的输入维度与原模型输入维度相同，B 的输出维度与原模型输出维度相同，而 A 的输出维度和 B 的输入维度远小于原模型的输入 / 输出维度（即低秩分解）。
2025-12-23 18:07:27
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原创 华为数通HCIP-Datacom H12-831题库分享
如图所示的OSPF网络，区域号已在图中标出，其中区域1、区域2、区域3均为普通区域，R5Loopback0接口的IP地址为10.0.5.5/32，且该接口通过network的方式使能OSPF。如图所示的网络，R1、R2、R3之间运行OSPF协议，并且打开OSPF BFD特性，R1和R3之间使用Loopback接口建立IBGP邻居关系，假如将R2的GE0/0/1接口shutdown，在R1上查看BGP邻居关系缺省情况下，R1 BGP邻居关系由Up状态变为Down状态的最长时间为以下哪一项?
2025-12-18 17:08:58
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原创 华为数通HCIA-Datacom H12-811题库分享（带解析）
解析：OSPF的优点:选路佳，收敛快，占用资源少1支持较大规模的网络OSPF适合大范围的网络，OSPF协议中对于路由的跳数是没有限制的。3、收敛速度快如果网络结构出现改变，OSPF 协议的系统会以最快的速度发出新的报文，从而使新的拓扑情况很快扩散到整个网络。解析：NAPT(NetworkAddressPortTranslation)，即网络端口地址转换，是人们比较熟悉的一种转换方式，将多个内部地址映射为一个合法公网地址，Easy-ip是NAPT的一种特例是单向转换的,配置时候不需要创建公网地址池。
2025-12-12 17:59:13
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原创 HCIA-AI V4.0 H13-311题库练习题（带详细解析）
解析：在深度学习中，激活函数对于神经网络的性能至关重要，它们能够引入非线性，使得神经网络能够学习和表示更复杂的函数关系。Tanh函数是双曲正切函数，能够将输入值压缩到-1和1之间，它具有Sigmoid函数的优点，同时能够输出负值。而Sin函数是正弦函数，虽然它是一种非线性函数但在深度学习中并不作为激活函数使用，因为它不满足激活函数的一些关键特性，如单调性、非线性放大效果等,因此，正确答案是ABC。B选项算力，即计算能力，是人工智能实现的基础，只有强大的算力才能处理大量的数据和复杂的算法。
2025-12-11 22:25:19
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原创 华为HCIA-AI微认证升级考试
最重要的是，题库的数量也远低于直接考试的题库量。两个题库我都已经发布在题主小程序上了，准备考试的同学可以自己去找。HCIA-AI微认证升级考试也一样可以直接获得HCIA-AI证书，但难度相比直接考HCIA-AI要简单不少。微认证升级考试总共只考40个题目，而且只有单选、多选和判断题，没有填空和拖拽题。如果是你，你会选择哪种方式获得HCIA-AI的认证？
2025-12-10 18:51:01
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原创 华为HCIA-AI H13-311考试模拟考试
今天模拟考试了一次华为AI认证的HCIA-AI H13-311，结果才考了这么点分，是不是没机会过了？不过不得不说，题主小程序上的这个模拟考试功能真的很不错，还是免费的。
2025-12-04 21:38:30
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原创 华为HCSP-Presales-Storage售前存储L3 H19-435题库
具体来说，DMEIQ主要侧重于提供对存储资源的智能管理和风险预测等能力，但并不直接提供对存储资源的变更操作。而DME Storage则更进一步，它提供了自动化变更和服务化变更能力，能够更直接地对存储资源进行操作和管理。数据冗余的设计目的是确保数据可靠性，动态重构通常维持原有的冗余策略，如RAID级别不变，冗余数据不会减少。选项B描述的将存储资源映射至主机的操作属于主机侧资源配置，通常由主机操作系统或存储多路径软件处理，并非DME自动化流程的一部分。该产品采用横向扩展架构，通过添加控制框实现容量与性能提升。
2025-11-28 16:59:38
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原创 华为HCIA-AI H13-311考试题库（11/28）
参考Duchietal. 2011的Adagrad原论文，其算法公式中n为全局参数，实际更新中每个参数的自适应调整依赖于历史梯度，但初始学习率相同。CPU(中央处理器)是计算机的核心部件，其功能不仅仅是解释计算机指令以及处理计算机硬件中的数据，还具有缓存管理、指令集管理、处理中断等重要功能。C选项正确，ASIC(专用集成电路)是为特定应用设计的集成电路，是固定功能的硬件设备。选项A、B、C符合KNN原理，D的因果关系颠倒。样本是数据集中的每条记录，特征则是每条记录的属性或变量，如姓名、年龄、性别等。
2025-11-28 12:05:49
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原创 华为H13-311 HCIA-AI V4.0题库
解析：在语音合成实验的输出结果中，选项A、B和C的描述都是正确的。选项A指出即使调用失败了，输出结果中也会有traceid字段，选项B指出savedPath字段表示合成的语音文件的保存路径，选项C指出result字段在调用成功时表示识别结果，调用失败时无此字段。Softmax函数能够将多个神经元的输出转换为概率分布，总和为1，适用于多类别分类任务的输出层，如识别图像中的物体类别。该参数反映文档版面分析后的逻辑划分数量，而非具体字数统计(A为总字数，C为块内容列表)，故正确选项为B。
2025-11-27 22:19:27
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空空如也
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