2009年程序员下半年上午试题

本文介绍了信息技术领域的基础知识,包括域名系统、汉字编码、数字证书的工作原理、操作系统中的进程管理等内容,并探讨了二叉树、面向对象分析与设计等数据结构与软件工程概念。
域名

国家或区域域名

域名国家/地区
.cnChina
.hkHongKong
.gb英国

机构性域名

域名机构性质
.com工商,金融行业
.net网络服务机构
.gov政府
.info提供信息服务的企业
.stor商业销售机构
.org各种非营利性组织
.edu教育机构
.mil军事机构
.firm商业公司
.nom个人或个体
数据表示

汉字输入码主要分三类:数字编码,拼英码和字形码。
用==点阵表示字形==时,点阵的大小确定,则对于不同的汉字,其点阵的信息量是相同的
==矢量表示方法==:汉字的字形不同,其矢量的信息也就不同

数字证书
  • 数字证书CA,是提供在Internet上进行身份验证的一种权威性电子文档
  • 数字证书包括版本、序列号、签名算法标识符、签发人姓名、有效期、主体名和主体公钥。
graph LR
用户将发送给数据用公钥加密-->收到数据网站用公钥验证数据签名
收到数据网站用公钥验证数据签名-->网站利用自身私钥对收到的消息进行解密
接口

接口是两个独立子系统之间相连的部分

功能解释
地址编码功能一台电脑可接多个I/O设备,为了区别与选择,需要分配不同的地址编码
数据交换主机与I/O设备间交换数据,控制命令及状态信息
访问方式支持主机采用程序查询,中断,DMA
负载要求提供主机所需的缓冲,暂存,驱动能力
转换进行类型格式等方面的转换
浮点数的计算方法

例:
16位浮点数

1位阶符6位阶码1位数符8位尾数
W*2^M

W  称为尾数(包含数符),小数点后的区间,

[-1,1-2^{-8}]
  • M  称为阶(包含阶位)小数点前的大范围
[-2^6,2^6-1]
windows系统
  • 剪贴板:是内存的一块区域,是为了应用程序之间相互传送信息的一个缓存区域。
  • 我的文档:是为了方便管理文件在磁盘上建立的文件夹。
  • 回收站:是硬盘上的一个区域用于存放硬盘上删除的文件。
操作系统进程管理

由于多个进程竞争统一资源可能发生死锁
,所以采用信号量的方法:

标志解释
S信号量
P检测信号量是否为正值
V唤醒一个阻塞进程恢复执行

信号量又分为两种
- 公用信号量:实现进程的互斥,初值通常设为1
- 私用信号量:实现进程间的同步,初始值通常设为0或n。

程序语言基础

机器指令程序(由0 1字符串组成)是最基本的计算机语言

汇编语言源程序是由若干条语句组成,可分为指令语句,伪指令语句,宏指令语句。

名称解释
指令语句产生机器代码(计算及硬件可以直接执行)
伪指令语句不产生代码(如分配内存空间,赋值等)
宏指令语句宏的引用

实现程序语言翻译的语言处理程序:==编译程序,解释程序,连接程序==

名称解释
编译程序机器运行的是原程序等价的目标程序,源程序和编译程序都不参与目标程序的执行过程
解释程序参与到程序的运行过程中,运行程序的控制权在解释程序中
链接程序将分别在不同的目标文件夹编译或汇编的代码收集到一个可以直接执行的文件中
名称解释
传值调用函数中的变量==不会==影响函数外的变量的值
引用调用函数中的变量==会==影响函数外的变量的值
==二叉树==

任意非空二叉树的分支树要比结点数少一

面向==对象分析/设计==、结构化分析

==面向对象分析和面向结构化的分析,其分析结果都是下一阶段设计工作的输入==

名称缩写解释
面向对象建模语言UML面向对象分析结果主要是面向对象分析模型
结构化分析模型DFD

UML 既可以展示系统的动态特性(动态视图)又可已展示系统的静态特性(静态视图)

解释特性
类图展现一组对象、接口、协作和他们之间的关系关注系统的静态视图
序列图体现了一种交互关注系统的动态视图
通信图体现了一种交互关注系统的动态视图
状态图强调对象行为的事件顺序关注系统的动态视图
类别说明模型
面向对象分析用户的需求——准确一致的模型——描述需要解决的问题软件系统的分析模型
面向对象设计描述系统如何解决问题软件系统的设计模型
模块的独立性和耦合性标准

P72 54题

CMM不同成熟度等级
等级描述
可重复级建立了基本的项目管理过程和实践来跟踪项目费用、进度和功能特性
已定义级所有项目都采用根据实际情况修改后得到的标准软件过程来开发和维护软件
已管理级收集对软件过程和产品质量的详细度量,对软件过程和产品都有定量的理解和控制。
优化级过程的量化反馈和先进的新思想,新技术促使过程的不断改进。
常见浏览器
名字浏览器
IE微软
Netscape
Mozillafirefox
常数矩阵

P77 65题

哈希表:若想让哈希图不冲突,则关键字和哈希地址要一对一

自然链接:是一种特殊的等值连接,他要求两个关系中进行比较的分量==必须有相同属性==,==结果集也将去重==,如果==没有相同属性==,就转化为==笛卡尔集==

外键: 在属性组中==不是当前关系的键==,但是他是==其他关系的键==,该属性对当前关系来说就是外键。

知识点
  • 软件的需求分析:功能需求,性能需求,环境需求,用户界面需求等。
  • 用户界面设计原则包括,用户友好,及时反馈和风格一致等。
  • 软件模块应努力做到高内聚,低耦合。
  • 算法应具备的特性:有穷性,确定性,可行性,输入,输出
  • 能够防范重放攻击的技术是时间戳
  • 数值中的小数点在硬件中不明确表示,而是采用约定位置的方式
  • CPU中断要记得保护现场
  • C/C++中除了提供赋值运算外,还提供了自增自减可以改变数值

专业英语

  • Windows provides a user-friendly graphical ==interface== including pop—up menus,scroll bars,dialogue boxs,icons and etc;
    • windows 向用户提供了用户好友的图形界面,包括弹出式菜单、滚动条、对话框和图标等。
  • Bitmap images use a grid of small squares known as ==pixels== to represent images.
    • 位图使用一组小方块网格来描述图像,其中每个小方块称为像素
  • With ==web chat== you can communicate in real time with people all around the world.
    • 利用网上聊天人们可以实时的与全世界人进行通信
  • Office ==Automation== is the application of the computer andcommunicattions technology to improve the productivity of office workers。
    • 办公自动化是计算机和通信技术的应用,旨在提高办公室工作人员的动作效率。
  • ==E-commerce== means the conducting of business communication and transaction over network。
    • 电子商务就是通过计算机在网上进行商务通信和交易
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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