转:全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(最新考试安排)

《计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试暂行规定》(国人部发〔2003〕39号) 《计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试暂行规定》(国人部发〔2003〕39号)-红章扫描件,计算机软件专业在初级、中级、高级职称均采用“以考代评”的方式 立即下载
导读:
  
   北京市人事考试中心
  京人考函[2007]39号
   关于北京地区2008年度计算机技术与软件 专业技术资格(水平)考试有关问题的通知
  各有关单位:
  根据北京市人事局、北京市信息化工作办公室《关于转发人事部、信息产业部<关于印发 <计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试暂行规定>和<计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试实施办法>的通知>的通知》(京人发〔2003〕138号)和全国计算机软件考试办公室《关于印发<2008年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试工作计划>的通知》(软考办函〔2007〕23号)文件精神,结合北京地区实际情况,现将2008年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试有关问题通知如下:
   一、报考要求
  凡遵守中华人民共和国宪法和各项法律,恪守职业道德,具有一定计算机技术应用能力的人员,均可根据本人情况,报名参加相应专业类别、级别的考试。
  台湾居民报名参加计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,须提交《台湾居民来往大陆通行证》。
   二、考试级别和资格名称
  北京地区2008年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试共设高、中、初三个级别,分为上、下半年两次举行。
  上半年高级资格考试有系统分析师;中级资格考试有软件评测师、软件设计师、网络工程师、信息系统监理师、数据库系统工程师、信息系统管理工程师;初级资格考试有程序员、网络管理员、信息处理技术员。
  下半年高级资格考试有信息系统项目管理师、系统分析师;中级资格考试有软件设计师、网络工程师、多媒体应用设计师、嵌入式系统设计师、电子商务设计师、信息系统监理师;初级资格考试有程序员、网络管理员、电子商务技术员、信息处理技术员。
   三、考试科目及时间安排
  各级别资格名称具体考试科目及考试时间见附件。
   四、报名时间安排
  上半年考试报名时间:2008年2月25日至3月26日
  下半年考试报名时间:2008年7月21日至8月20日
   五、报名及打印准考证办法
  (一)考试采取全程网上报名的方式,报考人员需持有招商银行、中国工商银行或中国建设银行的网上支付卡。
  (二)操作程序如下:
  1、报考人员须于规定时间内登录北京市人事考试网(网址:www.bjpta.gov.cn,下同),填写提交《计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试申报表》(以下简称《申报表》);
  2、按照规定上传本人近期二寸(34mm×45mm)免冠照片一张;
  3、通过招商银行、中国工商银行或中国建设银行的网上支付卡直接缴纳报考费用。
  (三)凡已成功办理报名和缴费手续的报考人员须于规定时间内登录北京市人事考试网下载打印准考证。
  上半年考试打印准考证时间:2008年5月20日至5月23日。
  下半年考试打印准考证时间:2008年11月4日至11月7日。
   六、其他
  (一)参加计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试成绩合格者,由北京市人事局颁发人事部统一印制,人事部、信息产业部共同用印的《中华人民共和国计算机专业技术资格(水平)证书》。
  (二)考试大纲和教材出版信息,请登录信息产业部电子教育与考试中心网站www.ceiaec.org/资格考试/教材目录。
  (三)考试咨询电话:63959161、63959162、1605700。
  附件:2008年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试时间安排表
  二○○七年十一月二十八日
  附件:
   2008年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试时间安排表
   上半年考试日期:2008年5月24日
  级别 资格名称 考试时间 考试科目
  高级 系统分析师 上午9:00—11:30 综合知识
  下午 1:30—3:00 案例分析
  3:20—5:20 论文
  中级 软件评测师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  软件设计师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  网络工程师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  信息系统监理师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  数据库系统工程师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  信息系统管理工程师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  初级 程序员 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  网络管理员 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  信息处理技术员 上午9:00—11:30 基础知识
  分二批机考:
  5月24日14:00—16:30
  5月25日 9:00—11:30
  应用技术
   下半年考试日期:2008年11月8日
  级别 资格名称 考试时间 考试科目
  高级 信息系统项目管理师 上午9:00—11:30 综合知识
  下午 1:30—3:00 案例分析
  3:20—5:20 论文
  系统分析师 上午9:00—11:30 综合知识
  下午 1:30—3:00 案例分析
  3:20—5:20 论文
  中级 软件设计师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  网络工程师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  多媒体应用设计师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  嵌入式系统设计师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  电子商务设计师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  信息系统监理师 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  初级 程序员 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  网络管理员 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  电子商务技术员 上午9:00—11:30 基础知识
  下午2:00—4:30 应用技术
  信息处理技术员 上午9:00—11:30 基础知识
  分二批机考:
  11月8日14:00—16:30
  11月9日 9:00—11:30
  应用技术

本文转自
http://www.bjpta.gov.cn/ksjs_z_z1.asp?exam_id=19


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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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软考(计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试)

软考全称为计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,简称软考。以考代评,可获得考试科目对应的等级职称。软考是国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试。考试合格者将颁发由人社部和工信部用印的计算机技术与软件专业技术资格(水平)证书。该证书在全国范围内有效,并且与一些国家互认。计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试简介该介绍为中国计算机技术职业资格网于2015年10月28日发布的考试介绍,保留至今未做更改。

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2022年上半年计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试陕西考区报名须知

--------------------大家心心念念的陕西地区软考来啦,为充实自己再干上一仗吧---------------------全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试https://bm.ruankao.org.cn/index/main 各位考生: 根据人力资源社会保障部办公厅《关于2022年度专业技术人员职业资格考试工作计划及有关事项的通知》(人社厅发【2022】3号)、全国计算机专业技术资格考试办公室《关于2022年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试工作安排及有关事项的通知》

Yifancoder的博客 1567

全国计算机技术与软件专业资格(水平)考试报考指南

1、什么是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试?    计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(以下简称计算机软件资格考试),是国家人事部和信息产业部对全国计算机与软件专业技术人员进行的职业资格和专业技术资格认定(见国人部发[2003]39号文件)。参加这种考试并取得相应级别的资格证书,是各用人单位聘用计算机技术与软件专业工程师系列职务的前提。计算机软件资格考试,与会计、经济师、税务师、律

左岸人的博客 1495

关于北京地区2009年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试有关问题的通知

北京市人事考试中心 京人考函[2009]5号 关于北京地区2009年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试有关问题的通知 各有关单位:  各有关单位:  根据北京市人事局、北京市信息化工作 办公室《关于转发人事部、信息产业部<关于印发 和的通知> 的通知》(京人发〔2003〕138号)和全国计算机软件考试办公室《关于印发<2009年度计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试工作

RealPresence and Media Collaboration 专栏 884
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