计算机应用基础2016高起专,2016年秋季《计算机应用基础(高起专)》期末考核

这篇内容涉及了计算机基础知识的考核,包括冯·诺依曼体系结构、操作系统类型、软件系统的作用、Windows操作、Word和Excel功能、PowerPoint的编辑以及文件型病毒的知识。同时提供了判断题、计算题和简答题,涵盖了从计算机组成到具体应用软件的操作等多个方面。

期末作业考核

《计算机应用基础》

满分100 分

一、判断对错(每小题 1 分,共10 分)

(√ )1.冯.诺依曼提出的计算机体系结构奠定了现代计算机的结构理论基础。

(×)2.DOS 操作系统是一个单用户多任务操作系统。

(√ )3.没有装配软件系统的计算机不能做任何工作,没有实际的使用价值。

(×)4.Windows中的记事本和写字板都不能插入图片。

(×)5.Windows 回收站中的文件不占有硬盘空间。

(√ )6.在Word 中可以实现文字环绕图片的效果。

(×)7.在Excel 中,选取连续单元格必须用ALT 键配合。

(×)8.在PowerPoint 中,只有备注视图和母版视图状态可以对母版进行编辑和修改。

(√ )9.用户可以对某张幻灯片的背景进行设置而不影响其它幻灯片。

(√ )10.文件型病毒传染的对象主要是.COM 和.EXE 类型的文件。

二、计算题(每小题8 分,共16 分)

1.设汉字点阵为32×32,那么100 个汉字的字形码信息需占用多少字节?解:32×32÷8×100=12800

2.将二进制数100101 转换对应的十进制数和对应的十六进制数。

解:100101 = 37D = 25H

三、简答题(每小题8 分,共40 分)

1.计算机由哪五部分组成?请解释各部分的功能,并画出它们的工作原理图。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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