软件设计师:06-程序设计语言与语言处理程序基础

章节章节
01 - 计算机组成原理与体系结构07 - 法律法规与标准化与多媒体基础
02 - 操作系统基本原理08 - 设计模式
03 - 数据库系统09 - 软件工程
04 - 计算机网络10 - 面向对象
05 - 数据结构与算法11 - 结构化开发与UML
06 - 程序设计语言与语言处理程序基础12 - 下午题历年真题
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一、解释与编译

解释器:翻译时不生成独立的目标程序,解释程序和源程序都参与程序运行过程
编译器:翻译时独立生成目标程序,源程序和编译程序不再参与目标程序的运行过程

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二、程序设计语言的成分

顺序、选择、循环结构

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三、传值与传地址

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四、编译、解释与翻译阶段

反编译:编译的逆过程,将可执行文件转换成等价的汇编程序(无法获得源程序)

源程序—》词法分析-》记号流–》语法分析–》分析树(语法树)–》语义分析

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真题一
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真题二
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真题三

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真题四

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五、符号表

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真题一

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真题二

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真题三

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六、编译过程

源程序—》词法分析-》记号流–》语法分析–》分析树(语法树)–》语义分析

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6.1、词法分析

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6.2、语法分析

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6.3、语义分析

有语义错误是可以编译成功的,例如a/0;这是符合语法的,也符合静态语义,编译器检验不出来这个是错的,只有运行才会报错,也就是动态语义,动态语义错误常见的有死循环

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6.4、目标代码生成

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6.5、真题

无法发现动态语义错误

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有语义错误是可以编译成功的,例如a/0;这是符合语法的,也符合静态语义,编译器检验不出来这个是错的,只有运行才会报错,也就是动态语义

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6.6、中间代码

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七、正规式

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*代表0~n个,这里b必须有一个

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八、有限自动机

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反着的3代表无须识别直接通过
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以a结尾到达终态,只有A选项符合

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这种题目难度大一些,首先要知道是什么意思,例如C选项的前面部分0是指这个0我可以有0个到n个,可以把理解为n,n取多少看你自己心情,取多少那就表示这个东西有多少个,那也就是我可以00(10),我前面取两个0,这个是没问题的,后面的就不重要了,然后上面00跑不通,所以不符合,D也不符合,B呢表示0或10我可以随便取,(0|10)的意思是两个随便取一个,取0或者10都可以,但是它有个*,说明随便我取多少,我取*为1,同时取10,那跑不通,B不符合

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九、上下文无关文法

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真题1

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真题2

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真题3

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真题4

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真题5

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真题6

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真题7

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十、中缀后缀表达式

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真题1

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真题2

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真题3

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真题4

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真题5

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真题6

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真题7

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真题8

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真题9

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真题10

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真题11

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十一、杂题

真题1
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真题2

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真题3

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真题4

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真题5

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真题6

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真题7

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真题8

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真题12

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真题13

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真题14

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真题15

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真题16

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真题17

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真题18

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真题19

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真题20

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真题21

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真题22

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真题23

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真题24

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真题25

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真题26

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真题27

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<think>好的,我现在需要回答用户关于PyTorch是否支持同时安装CPU和GPU版本的问题。首先,我应该回顾一下PyTorch的安装机制。根据用户提供的引用资料,安装GPU版本的PyTorch通常需要特定的CUDA版本,并且用户可能需要通过不同的渠道获取对应的whl文件,比如从官网或镜像源下载[^2][^3][^5]。 接下来,我需要理解CPU和GPU版本的区别。CPU版本是运行在处理器上的,而GPU版本需要NVIDIA的CUDA支持,利用显卡加速计算。两者在安装包上有不同的依赖项和库文件,例如GPU版本会包含CUDA相关的库,而CPU版本则没有这些。 然后,我考虑是否可以在同一个环境中同时安装两个版本。根据经验,Python的包管理通常不允许同一个包的不同版本共存,因为包名称相同(如torch)会导致冲突。用户提供的引用中提到,如果强行安装不同版本的torch,可能会覆盖现有安装,导致不可预期的问题[^4][^5]。例如,如果先安装CPU版本,再安装GPU版本,后者会覆盖前者,反之亦然。 此外,用户可能需要同时使用两种环境的情况,比如在没有GPU的机器上运行CPU代码,而在有GPU的机器上运行加速代码。这时,使用虚拟环境(如conda或venv)分别创建独立的环境可能更合适。每个环境可以安装对应的PyTorch版本,避免冲突[^1][^3]。 还有一个考虑点是PyTorch的设计是否支持同时加载两个版本的库。通常,在运行时,PyTorch会检测可用的CUDA设备,并自动使用GPU版本。如果安装了GPU版本,即使代码中没有显式调用CUDA函数,PyTorch也会优先使用GPU资源。因此,同时安装两个版本不仅技术上不可行,也没有实际必要,因为GPU版本已经包含CPU功能。 最后,我需要总结这些信息,给出清晰的回答,并建议用户使用虚拟环境来管理不同版本的PyTorch,确保项目的兼容性和稳定性。</think>PyTorch无法在同一个Python环境中同时安装CPU和GPU版本。以下是具体分析及解决方案: ### 一、版本冲突机制 PyTorch的CPU和GPU版本通过包名`torch`进行统一管理。安装时会根据后缀(如`cuXXX`表示CUDA版本)决定具体类型: - CPU版本:例如`torch-1.10.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl` - GPU版本:例如`torch-1.10.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl` 由于包名相同,后安装的版本会直接覆盖前一个版本[^4]。例如: ```bash # 先安装CPU版本 pip install torch==1.10.0 # 再安装GPU版本会导致覆盖 pip install torch==1.10.0+cu113 ``` ### 二、推荐解决方案 使用虚拟环境隔离不同需求: 1. **Conda环境管理**(推荐): ```bash # 创建GPU环境 conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 创建CPU环境 conda create -n pytorch_cpu python=3.8 conda activate pytorch_cpu pip install torch torchvision ``` 通过`conda activate`切换环境即可[^3] 2. **Docker容器方案**: ```dockerfile # GPU容器 FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-runtime # CPU容器 FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cpu ``` ### 三、版本兼容性验证 安装后可通过以下代码检测当前环境版本: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出如1.10.0+cpu或1.10.0+cu113 print(torch.cuda.is_available()) # GPU版本返回True ``` ### 四、特殊需求处理 若需在GPU版本中使用CPU模式,可直接通过代码指定设备: ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor = torch.randn(3,3).to(device) ```
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