软考中级习题与解答——第十二章_数据流图（5）

最新推荐文章于 2025-12-02 20:56:24 发布
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#数据分析

例题5

1、题目预览

2、问题 1：使用说明中的词语，给出图 12 - 10 所示的外部实体 E1 - E4 的名称。

  • E1：主讲老师
  • E2：考试委员会
  • E3：选课学生
  • E4：教务处

3、问题 2：使用说明中的词语，给出图 12 - 11 所示的数据存储 D1 - D5 的名称。

  • D1：学生信息文件
  • D2：课程单元信息文件
  • D3：课程信息文件
  • D4：
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弗林分类法根据指令流和数据流体系结构指令流数据流描述典型例子SISD单单单处理器体系结构。一次执行一条指令，处理一个数据流。传统的单核CPUSIMD单多单指令多数据。一条指令同时作用于多个数据流。向量处理器、GPUMISD多单多指令单数据。多个指令同时处理同一个数据流。非常罕见，主要用于容错系统MIMD多多多指令多数据。多个处理器同时执行不同的指令，处理不同的数据流。多计算机系统、多核CPU、集群这道题考察的是计算机总线与扩展接口的知识点。
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表示法优点缺点核心目的原码 (Sign-Magnitude)表示直观，与人类习惯一致加减运算复杂：需要判断符号位，逻辑电路设计复杂。0的表示不唯一（+0和-0）。无反码 (Ones' Complement)解决了原码加减运算的部分问题加减运算仍需循环进位。0的表示也不唯一。无补码 (Two's Complement)1. 加减运算统一：可以用一套加法电路处理所有有符号数的加减法。2. 0的表示唯一。3. 表示范围比原码多一个数。表示不直观简化运算器设计抓住核心。
各种和数据分析相关python库的介绍
天地沧海
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Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。DataFrame是pandas的一个对象，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。
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Pandas 是一个强大的 Python 数据分析和处理库，广泛用于数据清洗、探索、操作和分析。它建立在 NumPy 之上，提供了高效、灵活且易于使用的数据结构，特别适合处理结构化（表格型）数据。
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AI正在彻底改变我们分析数据的方式，将其从一门描述历史的艺术转变为一门预测未来、驱动决策的科学。对于任何组织而言，拥抱AI驱动的数据分析不再是可选项，而是在数据时代保持竞争力的必然选择。
人工智能之数据分析 Pandas：第二章 Series
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12-02 758
Pandas 的Series是其最基础、最核心的一维数据结构，是学习 Pandas 的起点。本文从定义、特点、创建方式、常用操作、注意事项等方面进行系统而详细的介绍。Series是一个带标签索引的一维数组values（值）：实际存储的数据，底层为 NumPy 数组（ndarray），支持整数、浮点、字符串、布尔值等任意类型，也可包含缺失值NaN。index（索引）：与每个值一一对应的标签，默认为从 0 开始的整数，但可自定义为字符串、日期等可哈希类型。Series = 字典 + 数组。
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