计算机应用一季考试题库,计算机应用考试题库

某历史博物馆计划建立一个多媒体编排和展示系统,利用计算机技术将文物资料数字化,提供电子查询和阅览服务。系统需管理大量多媒体数据,如文献、手迹、图画和实物的数字版本,同时考虑向观众展示文物的内部构造和使用原理,可能采用3D模型或虚拟现实技术。开发流程包括需求分析、系统设计、数据采集与处理、软件开发、系统测试和部署。在设计初期需确定各种媒体的参数,如尺寸、位置、播放方式等。多媒体资源的集成和拼接可通过多媒体框架或API实现。

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试题四(共 18 分)

阅读下列说明,回答问题 1 至问题 5,将解答填入答题纸的对应栏内。

【说明】

某历史博物馆准备建立一个馆藏文物多媒体编排和展示系统。博物馆中收藏有各个

历史时期的珍贵文物,包括文献、手迹、图画、实物等。博物馆希望利用计算机多媒体

技术,将有关资料数字化,建立电子博物馆终端,实现对馆内文物的查询和阅览。

【问题 1】 (2 分)

多数文物具有严格的保护规定,观众不能触摸实物,如果需要向观众讲解某些文物的内部构造设计和使用原理,请问最好采用何种多媒体表现方式?

【问题 2】 (5 分)

(1) 该系统涉及众多的多媒体数据和资料,需要选用合理的技术进行组织和管理,例如,可采用扩充关系型数据库进行管理,请再列举三种多媒体数据的管理方式。

(2) 如果选用扩充关系型数据库的管理方式,请说明实现方法。

【问题 3】 (5 分)

请简述设计实现这样的多媒体应用系统的开发流程。

【问题 4】 (2 分)

各个历史阶段的陈列项都有尺寸大小、详细放置位置、缩放比例等要求,音频及视频也有其播放方式、时间、频率等设置,请问确定这些参数应在开发流程的哪个阶段完成?

【问题 5】 (4 分)

请列举两种对各种多媒体资源进行数据集成和媒体拼接整合工作常用的开发方法。

SQL Prompt是Red Gate Software公司开发的一款强大的SQL代码编辑和优化工具,主要面向数据库开发者和管理员。版本11.0.1.16766是一个更新版本,它提供了更高效、更便捷的SQL编写环境,旨在提升SQL代码的可读性、效率和一致性。这个安装包包含了所有必要的组件,用于在用户的计算机上安装SQL Prompt工具。 SQL Prompt的核心功能包括自动完成、智能提示、格式化和重构。自动完成功能能够帮助用户快速输入SQL语句,减少键入错误;智能提示则基于上下文提供可能的选项,加快编写速度;格式化功能允许用户按照自定义或预设的编码规范对SQL代码进行美化,提升代码的可读性;而重构工具则可以帮助用户优化代码结构,消除潜在问题。 在描述中提到的“代码格式化规则来源于网络”,指的是用户可以通过下载网络上的json文件来扩展或定制SQL Prompt的代码格式化规则。这些json文件包含了特定的格式设置,如缩进风格、空格使用、注释位置等。将这些文件复制到指定的目录(例如:C:\Users\用户名\AppData\Local\Red Gate\SQL Prompt 10\Styles)后,SQL Prompt会读取这些规则并应用到代码格式化过程中,使得用户可以根据个人偏好或团队规范调整代码样式。 以下几点请注意: 1. 经实测,此版本支持最新的Sql Server 2022版的SSMS21 2. 此安装包中不包括keygen,请自行解决
引言 非线性函数极值寻优是工程优化和科学计算中的核心问题,传统方法在处理高维、多峰或不可导函数时往往效果不佳。神经网络与遗传算法的结合为解决这类复杂优化问题提供了新思路。本文将从计算机专业角度,详细分析神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的原理、实现方法及优化策略。 混合算法原理与架构 遗传算法(GA)与神经网络(NN)的混合架构充分发挥了两者的优势:神经网络提供强大的非线性拟合能力,遗传算法则提供全局搜索能力。该混合系统的工作流程可分为三个关键阶段: 神经网络建模阶段:构建BP神经网络结构(如2-5-1),通过训练数据学习目标函数的输入输出关系。激活函数通常选择Sigmoid或ReLU,损失函数采用均方误差(MSE)。 遗传算法优化阶段:将神经网络参数编码为染色体(实数编码),以网络预测精度作为适应度函数fitness = 1/(1+MSE)。通过选择、交叉(概率0.4-0.9)和变异(概率0.01-0.2)操作进化种群。 协同优化阶段:遗传算法优化后的参数初始化神经网络,再进行BP微调,形成"全局搜索+局部优化"的双重机制。 关键技术实现 神经网络建模 采用MATLAB的Neural Network Toolbox实现,关键步骤包括: net = feedforwardnet([5]); % 单隐藏层5神经元 net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法 net = train(net, input, target); % 网络训练 遗传算法优化 适应度函数设计与参数编码是核心: function fitness = ga_fitness(x) = sim(net, x'); % 神经网络预测 fitness = 1/(1+mse(y-target)); end 种群规模建议50-
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