云南省计算机一级b操作题,计算机一级B操作题

本文档详细描述了如何使用RTF文件进行页面布局、插入图片、艺术字、设置段落格式、修改文字样式以及创建分栏和文本框。同时,还介绍了Excel中的操作,如设置单元格格式、计算增长率、格式化表格以及生成柱形图。这些步骤对于提升文档和电子表格的专业呈现至关重要。

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1.调入考生文件夹中的ED5.RTF文件,参考样张(附后)按下列要求进行操作。

(1) 将页面设置为:上、下页边距为2厘米,左、右页边距为3厘米,装订线位于左侧,装订线0.5厘米,每页40行,每行40字符;

(2) 参考样张,在适当位置插入图片Pic5.jpg,图片大小缩放设置为80%,环绕方式为四周型;

(3) 参考样张,在适当位置插入艺术字“丹麦象征”,要求采用第三行第一列式样,艺术字字体为隶书、40号,环绕方式为四周型;

(4) 设置正文第二段首字下沉2行,其余段落首行缩进2字符;

(5) 将正文中所有的“小美人鱼”设置为红色、加粗;

(6) 将正文倒数第二段分为偏左两栏,加分隔线;

(7) 参考样张,在第二页右上角插入文本框,将file.txt文件中的内容添加到该文本框中,设置其字体为华文新魏;

(8) 设置文本框边框为红色2磅方点,填充淡蓝色,环绕方式为四周型,并适当调整其大小;

(9) 保存文档“ED5.RTF”。

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2.打开考生文件夹中的EX.XLS文件,按下列要求进行操作(除题目要求外,不得增加、删除、移动工作表中内容)。

(1) 在“就业”工作表 A1 单元格中,输入标题“就业人员总数”,设置其字体为隶书、加粗、20 号字,并设置其在 A 至 C 列范围跨列居中;

(2) 在“就业”工作表中 C4 单元格中,输入“增长率”,在 C6 到 C17 中用公式分别计算历年就业人数增长率(增长率 = (当年人数-上年人数)/上年人数);

(3) 在“就业”工作表中,设置表格区域 C6:C17为百分比格式,1位小数位;

(4) 在“就业”工作表中,设置表格区域 A4:C17 内框线为最细单线,外框线为蓝色最粗线;

(5) 在“就业”工作表中,根据A4:B17区域数据,生成一张簇状柱形图嵌入当前工作表中,要求数据系列产生在列,图表标题为“历年就业人数”,无图例;

### CNN卷积核的空间不变性 卷积神经网络(CNN)中的卷积操作具备空间不变性的特性,这意味着无论特征出现在输入数据的哪个位置,只要该模式存在,模型都能识别出来[^1]。具体来说,在卷积过程中使用的滤波器(即卷积核)在整个图像上滑动并执行相同的操作,这使得同一组权重能够检测到不同位置上的相似图案或边缘。 这种机制允许CNN自动学习如何捕捉平移不变性——即使目标物体在图片的不同区域移动,仍然能被正确分类。例如,如果一张照片里有一只猫位于画面左侧还是右侧并不影响最终判断其为“猫”。因此,通过共享权值的方式实现了高效而强大的表示能力。 ### 卷积核的冗余性及其影响 关于卷积核中存在的潜在冗余现象,研究表明并非所有的通道都对特定任务有用;某些过滤器可能携带重复的信息或者贡献较小。当多个卷积核捕获几乎相同的视觉模式时就会形成所谓的“冗余”。 一方面,过多不必要的参数不仅增加了计算成本还可能导致过拟合问题的发生。另一方面,适当减少这些无意义连接有助于简化架构设计、加速训练过程以及提高泛化性能。为了应对这种情况,研究者们提出了诸如剪枝(pruning)[^2]等技术来消除不重要的连接从而构建更紧凑有效的模型。 ```python import torch.nn as nn class PrunedCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(PrunedCNN, self).__init__() # 假设这里已经应用了一些方法去除了部分冗余卷积核 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) return x ```
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