我的软考系分考试之旅

系统分析师-案例题 文老师知识点 1.通过手动录入 2.使用工具 3系统切换后通过新系统生成 抽取 转换 装载 高技术 高价值 改造 高技术 低价值 集成 低技术 低价值 淘汰 低技术 高价值 集成(很多时候 还是看项目的产值,不管技术路线,只要能赚钱,啥技术不重要 只要继承就是了) ... 阅读详情
AI摘要

博主2024年下半年通过软考系统分析师考试,此前三次未通过。此次学习按文老师建议,听直播课、做题、准备案例分析和论文。考试为机考,分享了选择题、论文考试注意事项。还提到课程群、教材及多听不同老师课程等备考建议。

先说下背景,我是2024年下半年通过的软考系统分析师考试,成绩如下:

我之前分别在2020年下半年、2021年上半年、2024年上半年考了3次系分,都没过。这次是第四次终于过了。我是在淘宝购买了文老师的课程的,这次的学习也基本按照文老师的建议来学习的。

学习安排

1)因为是第4次考试,本次只把最新的直播课听了一遍,然后就是做题。每天希赛小程序10道选择题,每天51CTO小程序10道选择题。

2)案例分析,把文老师提供的案例的资料再次做了一遍。做案例题时,一定要找个本子,把这道题目全部做完了,再去对照答案。对有疑问的题目尝试自己理解、消化,或者是问微信群群友。

3)论文。论文准备时,先把录播课程里面,论文技巧先看一篇,然后按照文老师的论文题目顺序依次来写。系分我一共写了5个论文,其中文老师检查3个合格,一个不合格,2个没检查。因为2024年上半年有3个架构的题目,本次准备时,也刻意写了大数据lambda架构论文(此论文发给文老师了,他没回复是否合格)。

考试

1)现在考试是机考。选择题可以提前30分钟交卷,这30分钟可以给案例分析使用。

2)论文。开始考论文之前,一定一定要检查键盘和鼠标。我的键盘e,按照正常力度敲,敲不出来。每次得使劲敲才行,这个有点浪费心神。本次论文我写的是静态测试,这个不在文老师的押题里面,是在考场临时发挥的。不过之前一次系分考试有写过静态测试,这次也没有太心慌。但是本次静态测试的子题目涉及到静态检查工具,平时工作中没用到,就顺着子题目的思路编了。本次论文基本是在最后5分钟才修改完成论文正文和摘要,论文正文2295字,摘要298个字。从这里看,除了老师压的论文题目外,之前历年考过的论文题目自己一定要知道子题目二如何回应,如何来展开写这3个观点。

其他可能有帮助的

1)文老师的课程群是qq群,但是现在用的qq不多。在网友的微信群内,自己得到了蛮多的帮助。一群人一起备考,同行路上不孤单。

2)系分的教材其实可以不买,我没看过教材。

3)只看一个老师的课可能有知识点覆盖不到,有条件的建议多看几个老师的课。

2023系统分析师-文老师资料必备知识点 软件系统的可行性分析包括经济可行性、技术可行性、法律可行性和用户使用可行性,分别从项目建设的经济效益、技术方案、制度因素和用户使用等四个方面对系统建设的必要性和可能性进行评估。可行性分析是指在企业当前的条件下,是否有必要建设新系统,以及建设新系统的工作是否具备必要的条件。也就是说,可行性包括必要性和可能性。引言、引言文件、可行性研究的前提、可选的方案、所建议的系统、经济技术法律用户使用可行性、其他与项目有关的问题、注解、附录。UML关系:依赖、关联、泛化、实现、组合、聚合。系统分析和需求工程(必背) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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