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10月自学考试《计算机应用基础》模拟试题

2017年10月自学考试《计算机应用基础》模拟试题

一、单项选择题(本大题共40小题,每小题1分,共40分)在 每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的,请将正 确选项前的字母填在题后的括号内。

一个完整的微型计算机系统包括()

主机箱、键盘、显示器和打卬机B.系统软件和应用软件

C.计算机主机及外部设备D.硬件系统和软件系统

既可用作输入设备又可用作输出设备的是()

鼠标器B.磁盘

C.键盘D.显示器

文件型计算机病毒主要传染()

*. D0C文件和*. TXT文件B. *. GIF文件和*. TIF文件

C. *. COM文件和*. EXE文件D. *. BAT文件和*. BAK文件

十进制数123转换成二进制数是()

1111U1B. 111U10C. 11U011D. 1111001

IBM “深蓝”计算机内的国际象棋竞赛程序所代表的计算机应 用领域是()

科学计算B.人工智能C.数据处理D.过程控制

二进制数110101中右起第5位数字是“1”,它的“权”值是

A. 26B. 25C. 24D. 21

计算机的电源切断之后,存储内容全部消失的存储器是()

A.软磁盘B.只读存储器C.硬盘D.随机存储器

一个汉字字符的内码占用2个字节。这两个字节的二进制代码 的最高位分别是()

A. 1 和 IB. 1 和 0C. 0 和 1D. 0 和 0

使用“平均无故障时间(MTBF)”来表示计算机系统性能指标中 的()

A.寄存器B.存储容量C.可靠性D.性能/价格比

中央处理单元(CPU)的两个主要组成部分是运算器和0

A.寄存器B.主存储器C.控制器D.辅助存储器

主存储器的两个主要性能指标是存储容量和0

A.存取速度B.体积C.重量D.材料

将3. 5英寸软盘的写保护小孔露出之后,访问软盘时()

A.可以读出也可以写入B.可以读出但不可以写入

C.不可以读出但可以写入D.不可以读出也不可以写入

Windows是一种微机上使用的0

C. 24位操作系统D. 32位操作系统

在Windows中,启动应用程序的正确方法是()

A.用鼠标左键双击该应用程序图标B.将应用程序窗口最小化成 图标

C.将该应用程序窗口还原D.将鼠标指向该应用程序图标

在Windows中,对话框是一种特殊的窗口,它()

A.既不能移动,也不能改变大小B.仅可以改变大小,不能移动

C.既能移动,也能改变大小D.仅可以移动,不能改变大小

在Windows中,有些菜单的选项右端有一个实心三角(),则 表示该菜单项()

A.己被选中B.将弹出一个对话框

C.还有下一级菜单D.当前不能选取执行

在下列的DOS命令中,属于外部命令的是()

A. TYEPB. PATHC. XCOPYD. ERASE

在Windows中,要将整个桌面的内容放入剪贴板,应按()

A. PrintScreen (PrtScr)键 B. Ctrl+PrintScreen (PrtScr)键

C. Alt+PrintScreen (PrScr)键 D. Ctrl+C 键

在Windows的“资源管理器”窗口中,若要一次选定多个连 续的文件或文件夹,正确的操作是()

单击“编辑”菜单的“全部选定”命令

单击第一个文件,然后按住Shift键单击最后一个文件

单击第一个文件,然后按住Ctrl键单击最后一个文件

按住Ct"键,单击首尾文件

在Windows中,“回收站”是()

A.软件盘上的一块区域B.硬盘上的一块区域

C.内存中的一块区域D.光盘中的一块区域

在Windows中,提供了多种实用工具程序,如:记事本、写 字板等。下列有关记事本和写字板的叙述中正确的是()

A.在记事本中可以同时打开多个文档而在写字板中不可以同时打 开多个文档

在写字板中可以同时打开多个文档而在记事本中不可以同时打 开多个文档

在写字板和记事本中均可以同时打开多个文档

在写字板和记事本中均不可以同时打开多个文档

在Windows中连续进行了多次剪切操作后,“剪贴板”中存 放的是()

A.空白B.最后一次剪切的内容

C.第一次剪切的内容D.所有剪切过的内容

对J'- Word中的一个表格()

只能拆分成左、右两个部分

只能拆分成上、下两个部分

可以拆分成上、下、左、右四个部分

不能拆分

Word中,在“设置图片格式”对话框的“大小”选项卡里, 下列叙述不正确的是()

A. “尺寸和旋转”区的“高度”和“宽度”用厘米数表示

B?“缩放”区的“高度”和“宽度”用百分比数表示

“原始尺寸”区的“重新设置”按钮,可以恢复图片原来尺寸

选中“锁定纵横比”后,可以任意调整图片的高度和宽度,不 受原始比例限制

Word中,为了显示文档的相应内容,使用联机版式视图。联 机版式视图左侧

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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