中南林业科技大学计算机基础题库,中南林业科技大学课程考试试卷试题A卷

这篇内容涉及了操作系统的基本概念,如系统软件的作用,作业控制块的意义,以及在分时操作系统中常用的调度算法。同时,详细阐述了内存管理的各个方面,包括死锁条件、虚拟存储的原理、地址映射方式以及不同的内存分配策略。还讨论了文件系统的重要性,旨在理解操作系统如何管理和优化资源使用。

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A 卷 第 1 页 共 6 页 中南林业科技大学课程考试试卷

一、选择题(每题1分,共20分)

1、计算机操作系统是一种(B )。

A .应用软件

B .系统软件

C .工具软件

D .字表处理软件

2、(C )是作业存在的惟一标志。

A .作业名

B .进程控制块

C .作业控制块

D .程序名

3、在分时操作系统中,进程调度经常用采( C )算法。

A .先来先服务

B .最高优先权

C .时间片轮转

D .随机

4、在( C )的情况下,系统出现死锁。

A .计算机系统发生了重大故障

B .有多个封锁的进程同时存在

C .若干进程因竞争资源而无休止地相互互等待他方释放已占有的资源

D .资源数大大小于进程数或进程同时申请的资源数大大超过资源总数

5、为了对紧急进程或重要进程进行调度,调度算法应采用(B )。

A .先来先服务法

B .优先级法

C .短作业优先法

D .时间片轮转法

6、采用轮转法调度是为了(A )。

A .多个终端都能得到系统的及时响应

B .先来先服务

C .优先级高的进程得到及时调度

D .需CPU 最短的进程先做

7、段页式管理中,地址映象表是(C )

A .每个作业或进程一张段表,一张页表

B .每个作业或进程的每个段一张段表,一张页表

C .每个作业或进程一张段表,每个段一张页表

D .每个作业一张页表,每个段一张段表

8、设基址寄存器内容为1000,在采用动态重定位的系统中,当执行指令“LOAD A,2000”时,操作数的实际地址是( C )。

A .1000

B .2000

C .3000

D .4000

9、系统“抖动”现象的发生是由(D )引起的。

A .转换算法选择不当

B .交换的信息理过大

C .内存容量不足

D .请求页管理方案

10、在固定分区分配中,每个分区的大小是(C )。

A .相同

B .随作业长度变化

C .可以不同但预先固定

D .可以不同但根据作业长度固定

11、虚拟存储管理系统的基础是程序的( A )理论。

A .局部性

B .全局性

C .动态性

D .虚拟性

12、处理器有32位地址,则它的虚拟地址空间为( B )字节。

A .2G

B B .4GB

C .100KB

D .640KB

13、虚拟存储技术与( A )不能配合使用。

A .分区管理

B .动态分页管理

C .段式管理

D .段页式管理

14、文件系统的主要目的是(A )。

A .实现对文件的按名存取

B .实现虚拟存储

学院 专业班级 装订线(答题不得超过此线)

DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
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