Python编程与计算机基础问答详解

1、计算机中二级存储器的功能是什么?a) 执行程序的所有计算和逻辑操作 b) 通过互联网检索网页 c) 长期存储信息,即使经历断电 d) 从用户处获取输入

C

2、什么是程序?

程序是一组指定计算的指令。

3、编译器和解释器的区别是什么?

解释器与编译器的区别

解释器逐行读取程序员编写的程序源代码,解析源代码并即时解释指令。例如 Python 解释器 ,在交互式运行 Python 时,可输入一行 Python 代码,解释器立即处理并等待输入下一行。

编译器则需要将整个程序放在文件中,运行一个过程将高级源代码翻译成机器语言,然后将生成的机器语言放入文件以便后续执行。

可执行文件的后缀差异

  • Windows 系统中 :可执行的机器语言程序通常有 .exe .dll 后缀。
  • Linux 和 Macintosh 系统中 :没有唯一标识文件为可执行文件的后缀。

4、以下哪一项包含“机器代码”?a) Python解释器 b) 键盘 c) Python源文件 d) 文字处理文档

A

5、代码“>>> primt ‘Hello world!’”出现 “SyntaxError: invalid syntax” 错误,问题出在哪里?

代码中存在拼写错误, primt 应改为 print ;并且在 Python 中, print 函数调用需要使用括号,正确的写法是 print('Hello world!')

6、在执行完以下 Python 代码行后,像“x”这样的变量会存储在计算机的哪个位置?x = 123 a) 中央处理器 b) 主内存 c) 辅助内存 d) 输入设备 e) 输出设备

b

7、以下程序会输出什么:x = 43; x = x + 1; print(x) a) 43 b) 44 c) x + 1 d) 由于x = x + 1在数学上不可能,所以会报错

b

8、用人类能力的例子解释以下各项:(1)中央处理器,(2)主存储器,(3)辅助存储器,(4)输入设备,(5)输出设备。

(1) 中央处理器 :相当于人类的大脑,负责思考、决策和处理信息,不断思考下一步行动。

(2) 主存储器 :类似于人类的短期记忆,能快速存储和提供大脑当前需要处理的信息,但信息会随时间或注意力转移而消失。

(3) 辅助存储器 :好比人类的长期记忆,能持久保存信息,即使经过很长时间或在没有持续关注的情况下,信息依然存在。

(4) 输入设备 :类似人类的感官,如眼睛(视觉)、耳朵(听觉)、鼻子(嗅觉)、嘴巴(味觉)、皮肤(触觉),用于接收外界信息。

(5) 输出设备 :如同人类的发声器官、四肢等,通过说话、手势、动作等方式将内部的想法或信息表达给外界。

9、如何修复Python代码中的‘语法错误’?

语法错误说明

语法错误意味着你违反了Python的“语法”规则。Python会尽力指出它感到困惑的行和字符,但有时需要修复的错误实际上在Python指出困惑之处的程序前面。

因此,Python在语法错误中指示的行和字符可能只是你调查的起点。

10、编写一个程序,使用 input 函数提示用户输入他们的名字,然后向他们表示欢迎。

以下是实现该功能的 Python 代码:

name = input('请输入你的名字:')
print('欢迎你,' + name + '!')

11、编写一个程序,提示用户输入工作小时数和每小时的费率,以计算总工资。

以下是实现该功能的 Python 代码:

# 提示用户输入工作小时数
hours = float(input('Enter Hours: '))

# 提示用户输入每小时的费率
rate = float(input('Enter Rate: '))

# 计算总工资
pay = hours * rate

# 输出总工资
print('Pay:', pay)

12、假设我们执行以下赋值语句:width = 17;height = 12.0。对于以下每个表达式,写出表达式的值和表达式值的类型。1. width//2;2. widt

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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