这些题目涵盖了计算机基础的多个知识点，包括计算机硬件组成、输入输出设备、计算机存储单位、操作系统基本操作、Word处理技巧、Excel功能理解、PowerPoint使用、计算机网络概念、数据通信、网络协议、Web访问方法以及Windows操作系统的基本操作。下面将详细解释这些知识点： 1. **冯·诺依曼式计算机**：这是一种广泛采用的计算机结构，由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。B选项正确地描述了这一结构。 2. **输入输出设备**：键盘是输入设备，用于输入数据；打印机和显示屏是输出设备，用于显示结果；硬盘既可以存储数据，也可以读取数据，所以是输入输出设备，C选项正确。 3. **计算机存储单位**：1MB等于1024KB，1KB等于1024B，所以1MB等于1024×1024×8位，A选项正确。 4. **Windows中的剪贴板**：它是内存中的一块区域，用于临时存储数据，可以在不同程序和文档之间传递信息，C选项正确。 5. **Word保存文档**：保存新文档时，"另存为"可以指定新的文件名和位置，而"保存"则直接覆盖当前文档，D选项错误，因为它错误地认为"保存"和"另存为"功能相同。 6. **Word插入功能**：Word可以插入剪贴画、艺术字、组织结构图，但不能直接插入视频，D选项正确。 7. **Excel单元格输入**：在Excel中，一个单元格可以输入最多255个非数字字符，可以强制换行，如果数字过长会自动转为科学记数形式，但不会因为输入过长或极小数而无法表达，所以D选项错误。 8. **自动填充功能**：序列如"A, B, C, ..."可以直接填充，但"第一类、第二类、第三类、…"这样的序列不能，B选项正确。 9. **PowerPoint功能**：幻灯片设计可以改变模板，从而改变背景、标题字体等，B选项正确。 10. **PowerPoint自动放映**：通过"排练计时"可以设置自动播放，A选项正确。 11. **计算机网络功能**：主要包括数据通信、资源共享、提高可靠性及分布式解决，D选项正确。 12. **OSI模型**：这是国际标准化组织制定的开放系统互连参考模型，分为七层，A选项正确。 13. **FTP**：代表文件传输协议，用于在网络上进行文件传输，D选项正确。 14. **Web站点访问**：可以输入IP地址或域名访问网站，D选项正确。 15. **网络传输速率**：lOMb/s表示每秒传输10兆比特，B选项正确。 16. **存储器存取速度**：Cache（高速缓存）最快，主存次之，硬盘最慢，B选项正确。 17. **Windows对话框**：对话框通常可以移动，但不能改变大小，B选项正确。 18. **Windows剪贴板**：它位于内存中，D选项正确。 19. **关闭窗口**：标题栏上的"关闭"按钮、"文件"菜单的"退出"、Alt+F4快捷键都可以关闭窗口，但Alt+ESC用于切换窗口，D选项正确。 20. **打开Word文档**：通常指的是打开已有的Word文件，B选项正确。 以上是根据题目内容整理的计算机基础知识详解，涉及了计算机系统、操作系统、办公软件以及网络通信等多个领域。这些知识对于参加计算机一级考试的大学生来说非常重要，是理解和操作计算机的基础。

2021年美赛C题训练 "2021年美赛C题训练"指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C类问题的训练过程。该竞赛每年举行一次，旨在挑战学生的创新思维、团队协作和实际问题解决能力。2021年的C题可能涉及了数学、计算机科学、统计学等多个领域的交叉应用。 "美赛"即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一项国际性的数学竞赛，参赛者需在限定时间内对给出的实际问题进行建模、求解并撰写报告。 【压缩包子文件的文件名称列表】21C-meisai可能包含以下内容： 1. 题目文档：通常为PDF格式，详细阐述了C题的具体内容、要求和背景信息。学生需要从中理解题目所涉及的现实问题，以及需要解决的关键点。 2. 数据集：可能包括Excel表格或CSV文件，提供用于建模的真实数据。这些数据可能是历史记录、实验结果或其他相关数据，用于支持模型的构建和验证。 3. 参考资料：可能包含相关的研究报告、学术文章、网站链接等，帮助学生深入理解问题背景，找到合适的建模方法。 4. 解答模板：可能有示例解答或报告结构指南，指导学生如何组织和呈现他们的解决方案。 5. 编程代码：例如Python、R或MATLAB文件，展示如何使用编程语言处理数据、实现模型或进行模拟。 6. 工具和软件：可能包括使用到的特定软件的安装包或使用指南，如MATLAB、SPSS、GIS软件等。 在2021年的C题训练中，学生们可能需要掌握以下关键知识点： 1. 数学建模：包括线性规划、非线性优化、微积分、概率统计、图论、动态系统等多个数学分支的应用。 2. 数据分析：涉及数据清洗、数据可视化、统计推断、假设检验等，使用如Python的Pandas和Matplotlib库，或R语言的相关工具。 3. 编程技能：如Python的NumPy、SciPy和Scikit-learn库，用于数值计算和机器学习；或者R语言的ggplot2和tidyverse包，用于数据操作和可视化。 4. 计算机模拟：使用仿真技术来预测系统行为，如MATLAB的Simulink或NetLogo等。 5. 统计学方法：包括回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、聚类分析等，用于发现数据间的关联和模式。 6. 论文写作技巧：如何清晰、有条理地呈现模型、方法、结果和讨论，遵循科学论文的格式规范。 7. 团队协作：良好的沟通、分工与协调能力，以高效完成任务。 通过这个训练，学生们不仅提升了解决实际问题的能力，还锻炼了团队合作、项目管理、时间规划和创新能力。同时，他们将学会如何在有限的时间内，从海量信息中筛选出有价值的数据，运用数学工具解决复杂问题，并以专业的方式表达自己的研究成果。

### 武汉理工大学《软件设计与体系结构》2021年真题解析 #### 一、简答题 1. **软件架构定义** - **概念**：软件架构是指软件系统的高级别结构，包括系统的基本组织、重要的抽象构件以及这些构件之间的关系。它是软件系统的基础框架，用于指导软件开发过程中的设计决策。 - **作用**：软件架构决定了系统的主要性能特征，如可维护性、可扩展性和安全性等。 2. **软件架构风格** - **概念**：软件架构风格描述了特定类型的系统组织方式和交互方式。它定义了一组抽象构件和连接器的集合，这些构件和连接器构成了一类系统的典型结构。 - **例子**：客户-服务器、管道-过滤器、事件驱动等都是常见的软件架构风格。 3. **面向对象设计风格中的组件和连接器** - **组件**：在面向对象设计中，组件通常指的是类或对象。 - **连接器**：连接器可以理解为接口或方法调用，它们使得不同组件之间能够通信和交互。 4. **MVC架构的组成元素** - **模型(Model)**：负责管理应用程序的业务逻辑和数据。 - **视图(View)**：负责展示数据给用户。 - **控制器(Controller)**：处理用户的输入并调用模型和视图完成相应的操作。 5. **软件架构视图** - **概念**：软件架构视图是从不同的角度来观察系统，以便更好地理解和分析系统的特性。常见的视图包括逻辑视图、进程视图、开发视图和物理视图等。 - **目的**：每个视图都关注于软件系统的一个方面，有助于团队成员更好地协作和理解整个系统。 6. **软件的伸缩性** - **定义**：指软件系统能够适应负载增加或减少的能力。 - **重要性**：良好的伸缩性意味着系统可以在不影响性能的情况下应对变化的工作负载需求。 7. **软件伸缩性考虑的四个方面** - **水平伸缩**：通过增加更多的硬件资源来提升系统性能。 - **垂直伸缩**：通过增强单个节点的计算能力来提高系统性能。 - **动态伸缩**：自动调整资源分配以适应负载变化。 - **空间分布**：在多个地理位置部署系统以提高性能。 8. **软件架构设计的层次** - **高层次架构**：关注整体结构和主要组件。 - **中层次架构**：细化到具体的模块及其交互方式。 - **低层次架构**：深入到内部实现细节和技术栈选择。 9. **软件可用性取决于的时间** - **响应时间**：系统对用户请求作出反应所需的时间。 - **恢复时间**：系统在故障发生后恢复正常运行所需的时间。 - **正常运行时间**：系统处于正常工作状态的时间比例。 10. **实现高可用性的策略** - **冗余**：提供备份组件以确保在主组件失效时可以立即切换。 - **容错**：设计能够容忍故障的系统架构。 - **负载均衡**：合理分配请求以避免单点过载。 11. **面向对象设计的五个基本原则** - **单一职责原则(SRP)**：一个类应该只有一个引起它改变的原因。 - **开放封闭原则(OCP)**：软件实体应该是可扩展的而不可修改的。 - **里氏替换原则(LSP)**：子类型必须能够替换其基类型。 - **依赖倒置原则(DIP)**：高层模块不应该依赖于低层模块，二者都应该依赖于抽象。 - **接口隔离原则(ISP)**：客户端不应该被强迫依赖于它不使用的方法。 12. **开闭原则** - **定义**：软件实体应该是可扩展的而不可修改的。 - **实践**：通过继承和多态机制实现新功能的添加，而不是修改现有代码。 13. **依赖倒置原则的内容** - **核心思想**：高层模块不应该依赖于低层模块，二者都应该依赖于抽象。 - **好处**：降低耦合度，提高系统的灵活性。 14. **防止变异模式** - **定义**：一种设计模式，用于保护对象的状态不被意外更改。 - **应用场景**：在需要保证对象状态一致性的情况下使用。 15. **关注点的两种类型** - **横切关注点**：跨越多个组件的功能，如日志记录、事务管理等。 - **核心关注点**：直接与业务逻辑相关的功能。 #### 二、详答题 1. **常见的软件架构设计模式** - **分层架构**：将系统划分为多个层级，每一层只与相邻层交互。 - **微服务架构**：将一个应用程序拆分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的进程中。 - **事件驱动架构**：系统基于事件流进行设计，组件之间通过事件进行通信。 2. **管道过滤器设计模式** - **定义**：该模式是一种数据处理架构模式，其中数据顺序通过一系列处理步骤。 - **示例**：在操作系统命令行中，用户可以通过管道将命令的输出作为另一个命令的输入。 3. **消除循环依赖的设计重构** - **问题描述**：原设计中 Image 类和 Encryption 类之间存在循环依赖。 - **解决方案**：通过引入一个中介类来打破循环依赖，例如可以创建一个 SecurityManager 类，由它持有 Image 和 Encryption 类的实例。 4. **GRASP模式的9个具体模式** - **信息专家**：确定一个类是否应该拥有某个行为或知识。 - **创造者**：确定哪个类应该创建另一个类的实例。 - **纯虚构**：将一个复杂的类分解成多个更简单的类。 - **控制器**：接收来自外部的请求并将其转化为内部的操作。 - **低耦合**：确保类之间的关系尽可能简单。 - **多态**：允许子类型替换其父类型。 - **保护变化**：识别系统中可能发生变化的部分并将其封装起来。 - **间接**：通过引入中间件来减少类之间的直接交互。 - **高内聚**：确保类具有高度的相关性和聚焦性。 5. **企业应用在领域层和数据层的架构模式** - **领域驱动设计(DDD)**：强调围绕业务领域来构建软件系统。 - **数据访问对象(DAO)**：提供了一种访问数据库的方式，隔离了业务逻辑和数据访问层。 - **实体-关联-属性(E-R)**：一种用于描述数据库模型的概念化方式。 #### 三、应用题 1. **观察者模式的UML类图** - **概念**：观察者模式允许一个对象（主题）在状态发生变化时通知所有注册的观察者对象。 - **类图示例**：包括 Subject（主题）、Observer（观察者）两个主要接口，以及 ConcreteSubject（具体主题）、ConcreteObserver（具体观察者）两个具体实现类。 - **伪代码示例**： ```plaintext interface Observer { void update(); } interface Subject { void registerObserver(Observer observer); void removeObserver(Observer observer); void notifyObservers(); } class ConcreteSubject implements Subject { private List observers = new ArrayList<>(); private int state; public void registerObserver(Observer observer) { observers.add(observer); } public void removeObserver(Observer observer) { observers.remove(observer); } public void notifyObservers() { for (Observer observer : observers) { observer.update(); } } public void setState(int state) { this.state = state; notifyObservers(); } } class ConcreteObserver implements Observer { @Override public void update() { // 更新观察者的状态 } } ``` 2. **面向对象设计的排序算法** - **设计思路**：采用策略模式，根据不同条件选择不同的排序算法。 - **伪代码示例**： ```plaintext interface SortStrategy { void sort(File file); } class QuickSort implements SortStrategy { @Override public void sort(File file) { // 实现快速排序 } } class ExternalSort implements SortStrategy { @Override public void sort(File file) { // 实现外部排序 } } class ConcurrentExternalSort implements SortStrategy { @Override public void sort(File file) { // 实现并发外部排序 } } class MapReduceSort implements SortStrategy { @Override public void sort(File file) { // 实现MapReduce排序 } } class FileSorter { private SortStrategy strategy; public void setStrategy(SortStrategy strategy) { this.strategy = strategy; } public void sortFile(File file) { strategy.sort(file); } } public class Main { public static void main(String[] args) { File file = new File("path/to/file"); long fileSize = file.length(); FileSorter sorter = new FileSorter(); if (fileSize < 400 * 1024 * 1024) { sorter.setStrategy(new QuickSort()); } else if (fileSize < 4 * 1024 * 1024 * 1024) { sorter.setStrategy(new ExternalSort()); } else if (fileSize < 16 * 1024 * 1024 * 1024) { sorter.setStrategy(new ConcurrentExternalSort()); } else { sorter.setStrategy(new MapReduceSort()); } sorter.sortFile(file); } } ``` 通过对武汉理工大学《软件设计与体系结构》课程2021年的真题进行解析，我们可以看到这门课程涵盖了软件架构的基本概念、设计模式、面向对象设计原则等多个方面的内容。通过学习这些知识点，学生能够更好地理解和掌握软件设计与体系结构的核心理念，为将来从事软件开发工作打下坚实的基础。

内容概要：本文详细介绍并复现了2021年发表于Nature Communications的文章，利用全介质超表面技术实现了完美矢量涡旋光束和庞加莱球光束的生成。文中解释了完美矢量涡旋光束的特点，即其不受拓扑荷变化影响，保持稳定矢量特性和可控偏振变化。文章重点介绍了两种不同拓扑荷数的超表面模型，展示了不同阶次的完美涡旋光产生，涡旋图案半径基本不变。此外，提供了FDTD模型、设计脚本、Matlab计算代码及复现结果，涵盖从相位和透射率中挑选用于自旋解耦合的八个单元结构的代码，以及计算多种理论结构光场相位分布的脚本。 适合人群：对光学技术尤其是超表面技术和矢量涡旋光束感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于光学加密、光通信、光学操控和光学传感等领域，旨在帮助研究人员理解和掌握全介质超表面技术的具体实现方法和应用场景。 其他说明：本文不仅提供理论背景，还包括详细的实验步骤和代码，便于读者进行复现实验。

《东北大学现代鲁棒控制概论2021年》是一门深入探讨现代控制理论的课程，特别是聚焦于鲁棒控制领域。鲁棒控制是控制理论的一个重要分支，旨在设计控制器，使其在面临不确定性、参数变化或外部扰动时仍能保持系统的稳定性和性能。这门课程可能涵盖了理论基础、设计方法以及实际应用等多个方面。 鲁棒控制的核心概念包括不确定性建模和鲁棒稳定性分析。不确定性可以来源于系统参数的变化、模型简化误差或者未知干扰。在课程中，学生可能学习如何使用不确定性的数学表示，如区间分析、模糊逻辑或概率统计方法。鲁棒稳定性分析则关注控制器如何确保系统在各种可能的不确定情况下仍保持稳定。 线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）是现代鲁棒控制中的一个重要工具。LMI方法提供了一种简洁而强大的方式来处理控制系统的设计问题，特别是在解决多变量系统的优化问题时。参考教材《鲁棒控制－线性矩阵不等式处理方法.pdf》可能详细介绍了LMI的理论基础，包括其几何解释、求解算法和在鲁棒控制器设计中的应用。 课程可能会涵盖以下关键主题： 1. 鲁棒控制的基本概念：不确定性模型、性能指标、稳定性定义。 2. 经典鲁棒控制方法：H无穷控制、μ综合、鲁棒状态反馈和输出反馈控制器设计。 3. LMI方法：LMI的性质、求解技巧及其在控制器设计中的应用。 4. 不确定系统的鲁棒性能分析：通过Lyapunov稳定性理论分析不确定系统的行为。 5. 鲁棒控制器设计实例：如PID控制器的鲁棒化改进、自适应控制与滑模控制的鲁棒化策略。 6. 实际应用：在航空航天、电力系统、机械工程等领域中的鲁棒控制案例研究。 作业01可能涉及了对这些概念的理解和应用，例如要求学生分析特定系统的不确定性、设计鲁棒控制器并验证其性能，或者解决一个使用LMI的控制器优化问题。 《东北大学现代鲁棒控制概论2021年》这门课程旨在让学生掌握鲁棒控制的基本理论和实用技术，为他们解决复杂工程系统中的控制问题打下坚实基础。通过学习，学生将能够理解和应用鲁棒控制理论，设计出能在不确定环境下保持稳定和性能的控制器。

2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛人工智能(网络赛)-本科组赛题所有数据：人脸对应的年龄标签数据；根据房源信息，预测房屋价格。（数据为train.CSV, val.CSV, test.CSV） 房源信息包括：电梯情况|楼层|户型|区域|装修情况|面积|建筑时间|。注：部分信息有缺失。训练集：验证集：测试集=17000：3000：3000

2021年国赛b组练习

在2021年，信息系统集成行业规模分析显示，该行业正处于快速发展阶段。信息系统集成是一个将计算机硬件、系统软件、工具软件及网络通过技术手段转化为用户所需的信息系统的动态过程，目的是实现资源共享、集中管理、提高效率与便捷性。随着信息化浪潮的到来，信息系统集成已经成为企业信息处理和管理效率提升的重要手段。 该行业在中国已有三十多年的发展历史，并且经历了多个发展阶段。市场规模在2014年至2019年期间实现了高速增长，从8416亿元增长到14445亿元，年均复合增长率为14.09%。推动行业增长的因素包括信息技术的快速发展和智能制造的升级转型，而这些技术的应用也推动了行业朝着网络化、体系化、服务化和融合化的方向发展。 2015年，中国停止了信息系统集成及相关服务的资质认定工作，相关政策在2019年正式废止。在此背景下，市场和行业对于企业的真实业绩、经验、信用评价以及技术人员实力等信息的关注度增加。这一转变意味着行业门槛并未降低，而是将更注重企业自身实力。 在行业下游，政府、企事业单位和大型企业的占比提高。教育、物流、金融和医疗等行业是信息系统集成领域的主要下游市场。尽管教育行业是信息系统集成最大的下游市场，但物流和智能化物流领域展现出长远的成长空间。医疗领域也显示出巨大潜力，尽管中国医疗信息化水平较低，系统构建复杂，仍需长期投入。 当前，中国信息系统集成市场规模已超过1.4万亿，行业内部竞争激烈，集中度较低。数千家系统集成厂商，包括跨国巨头与本土集成厂商，在这一市场中同台竞技。由于行业进入门槛相对较高，因此市场竞争日益激烈，优胜劣汰的速度加快。预计未来，具备技术和规模优势的龙头企业将更具竞争力。 回顾整个行业的发展历程，可以看到信息系统集成行业在中国的迅速发展与工业升级转型密不可分，同时也与市场需求的不断提升和技术创新的不断进步相互促进。随着信息技术的不断进步和市场的不断变化，信息系统集成行业在未来发展中仍需紧跟技术发展潮流，不断调整和优化自身服务和产品以适应不断变化的市场需求。

《2021年全国大学生数据统计与分析竞赛优秀论文》是针对全国大学生举办的一场专业竞赛，旨在提升学生的数据分析能力和应用统计学知识解决实际问题的技能。这场竞赛的亮点在于，它为参赛者提供了宝贵的实践平台，让学生们能够将理论知识转化为实际操作，同时也促进了跨学科的合作和交流。 数模竞赛，全称数学建模竞赛，是一种以团队形式进行的学术比赛，通常涉及运用数学方法、计算机技术以及统计学等工具来解决实际问题。在这样的竞赛中，学生们需要通过收集数据、建立模型、进行数据分析，并最终提出解决方案。这次的"21年B题优秀论文"和"21年A题优秀论文"则收录了在这场竞赛中表现出色的团队的成果，它们不仅展示了参赛者的创新思维，也体现了他们在数据统计与分析领域的深厚功底。 论文中可能会涵盖以下知识点： 1. 数据采集：参赛者需要从各种来源获取数据，包括公开数据库、网络爬虫、调查问卷等，这涉及到数据获取的合法性和可靠性。 2. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量，这是数据分析前的重要步骤。 3. 数据预处理：可能包括数据转换（如归一化、标准化）、特征工程（创建新的预测变量）等，以优化模型性能。 4. 统计分析方法：常见的统计分析方法有描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等，参赛者可能根据题目需求选择合适的方法。 5. 数据可视化：通过图表展示数据特性，帮助理解并解释分析结果，如柱状图、折线图、散点图、热力图等。 6. 模型选择与建立：根据问题的性质选择合适的模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 7. 模型评估：利用交叉验证、R^2分数、AUC-ROC曲线等指标来评估模型的性能。 8. 结果解释：将复杂的统计分析结果以清晰易懂的方式呈现，便于非专业读者理解。 9. 实践应用：参赛者需将分析结果应用于实际情境，提出解决问题的策略或建议。 通过学习这些优秀论文，我们可以借鉴他们的研究方法、模型构建过程和问题解决策略，同时也能提升自己的数据分析思维和应用能力。无论是对参赛者还是对其他学习者来说，这些都是宝贵的学习资源，能促进个人在数据统计与分析领域的成长。

《2021年中国城市数字经济指数蓝皮书》是一份深度剖析中国城市在数字经济领域发展状况的重要报告。这份由新华三集团推出的年度研究报告，旨在揭示我国各城市在数字化转型过程中的成就、挑战与发展趋势，为政策制定者、城市管理者以及行业从业者提供宝贵的洞察和策略指导。 数字经济是新时代经济增长的新引擎，它涵盖了电子商务、云计算、大数据、物联网、人工智能等多个关键领域。在中国，随着互联网技术的飞速发展，数字经济已经成为推动经济社会变革的重要力量。《蓝皮书》通过对全国各大城市的深入研究，构建了一套全面的城市数字经济评价体系，包括基础设施、数字治理、数字经济产业、数字生活四个核心维度，以量化的方式评估了各城市在数字经济领域的综合表现。 在基础设施方面，报告可能关注了城市的信息通信网络建设，如宽带覆盖率、5G基站数量、数据中心的布局等，这些是支撑数字经济发展的基础硬件设施。数字治理则涵盖了政府公共服务数字化、数据开放共享、网络安全等方面，反映了城市利用数字化手段提升治理效能的能力。数字经济产业则衡量了城市的创新能力和产业发展水平，包括数字企业数量、产值、研发投入等指标。数字生活部分则关注了市民在教育、医疗、交通等日常生活领域的数字化体验，体现了数字技术对民生改善的贡献。 《蓝皮书》的发布，对于理解中国城市如何通过数字化转型实现经济结构优化、提升竞争力具有重要意义。城市可以根据报告中的分析结果，找到自身在数字化进程中的优势与不足，从而制定更加精准的发展策略。例如，针对基础设施短板的城市可以加大投入，提升网络基础设施；对于数字治理能力较弱的城市，可以加强数据治理机制，提高公共服务效率；在数字经济产业发展上，可以通过引导和支持创新企业，培育新兴产业集群。 这份报告不仅是对过去一年中国城市数字经济发展的总结，更是对未来趋势的前瞻性预测。通过深入研究和比较不同城市的实践，可以为政策制定者提供有价值的参考，推动城市在数字经济时代实现高质量发展。同时，也为学者和业界人士提供了丰富的研究素材，共同探讨和推动中国数字经济的繁荣与进步。