2025年全国计算机技术与软件专业技术资格考试历年试题(1).pdf

本文详细介绍了如何利用Visio工具绘制YOLOv8和YOLOv11的网络结构图，适用于论文中展示自定义修改的模块。文章首先强调了YOLO系列算法在目标检测领域的重要性及其不断优化的网络结构，随后逐步指导读者如何根据yaml文件解析网络层，包括backbone、neck和head部分的绘制方法。特别提供了修改模块（如添加CBAM注意力机制或替换GhostConv）时的调整技巧，并附上公众号获取Visio源文件和无水印图的途径。无论是初学者还是有经验的研究者，都能通过本文掌握高效绘制专业网络结构图的技能。

FP60(Forest Pest60)是一个包含60种常见林业害虫的高质量图像数据集，总共有7253张图像，大小从93×140到6016×4106不等。数据集根据中国江苏省林业有害生物分布情况筛选，涵盖15个科的60种害虫，并通过互联网收集并手动筛选高质量图像。数据集已预处理为YOLO格式，并进一步划分为FP40（40种）和FP15（15种）子集。文章详细介绍了数据集的图像分类和目标检测文件结构，包括训练集、验证集和测试集的划分方式。此外，还提供了数据处理代码，如数据划分、XML格式转YOLO格式以及标注框检查工具。数据集已上传至百度云，供目标检测和图像分类任务使用。 FP60林业害虫数据集是一项重要的林业研究资源，它由7253张高质量的林业害虫图片组成，涵盖了中国江苏省地区发现的60种不同科的常见害虫。该数据集的图像尺寸差异较大，从较小的93×140像素到较大的6016×4106像素。数据集的收集过程是通过互联网进行的，并经过人工筛选，确保了图像的质量和代表性。FP60林业害虫数据集被预处理成适用于YOLO目标检测算法的格式，并且为了适应不同的研究和开发需要，数据集被进一步细分为FP40和FP15两个子集。FP40子集包含了40种害虫的图像数据，而FP15子集则包含了另外15种。数据集中的图像被清晰地划分成训练集、验证集和测试集，以满足机器学习和深度学习研究中对数据划分的需求。为了便于使用，数据集还包含了详细的图像分类和目标检测文件结构描述，以及相关处理代码。这些代码工具包括数据划分脚本、用于将标注信息从XML格式转换为YOLO格式的工具以及用于检查标注框的工具，它们共同构成了一个完整的软件包，有助于研究人员和开发人员快速开始他们的工作。此外，FP60林业害虫数据集已被上传至百度云平台，为全球的研究者和开发者提供了便利的获取途径，极大地促进了目标检测和图像分类在林业害虫识别领域的应用和发展。 由于FP60林业害虫数据集的开放性和实用性，它在林业保护、森林病虫害防治以及相关的生态研究领域有着广泛的应用前景。研究人员可以通过该数据集进行害虫识别、行为分析和生态研究，开发出自动化、高效率的林业害虫监测系统。开发者可以利用这个数据集训练和验证他们的机器学习模型和算法，推动林业领域的人工智能应用技术的发展。此外，该数据集还可以作为教育和培训材料，为学生和研究人员提供实践操作的机会，帮助他们更好地理解图像处理和机器学习的理论知识与实践技能。通过使用该数据集，研究者和开发者可以共同推动林业科技的进步，提高森林资源的可持续管理能力。

HTML eBay Listing Designer（HeLD）是一款专为eBay卖家设计的开源工具，旨在简化和个性化在eBay平台上的商品清单。作为一个命令行程序，HeLD通过交互式的方式引导用户回答一系列问题，根据用户的需求定制HTML模板，从而创建出具有专业视觉效果的拍卖或固定价格列表。这种设计方法不仅可以提升商品的吸引力，还可能增加销售转化率，因为良好的展示往往能吸引更多的潜在买家。 在开源软件领域，HeLD体现了社区驱动开发的优势。开源意味着源代码对所有人开放，用户可以自由地查看、修改和分发代码。开发者可以基于这个项目进行二次开发，添加新的功能或优化现有流程，以适应不断变化的电商市场和用户需求。此外，开源也鼓励透明度和协作，使得全球的开发者能够共同参与并改进软件，提高其质量和稳定性。 在HeLD的预发布版本“pre-Alpha2”中，我们可以期待一些初步的功能和改进。通常，预alpha版本是软件开发的早期阶段，可能包含不完整或未经过充分测试的功能。开发者在这个阶段通常会寻找早期采用者和贡献者，以便收集反馈，测试软件的可行性和性能，从而为后续的alpha和beta版本打下基础。 使用HeLD时，用户可能会接触到以下关键知识点： 1. HTML基础知识：HeLD生成的清单设计基于HTML，因此了解基本的HTML标签和结构对于自定义设计很有帮助。例如，如何使用``标签插入图片，`

`到`

`设置标题，以及`

`标签创建段落。 2. CSS样式：虽然HeLD可能提供内置的样式，但熟悉CSS能让用户更精确地控制商品列表的外观，如颜色、字体、布局等。 3. 命令行界面：HeLD是命令行程序，用户需要熟悉基本的命令行操作，如导航目录、运行程序和输入参数。 4. 数据结构与模板：用户可能需要理解如何使用变量和数据结构来动态填充模板，例如商品标题、描述、价格和图片链接。 5. 版本控制：作为开源项目，HeLD可能使用Git进行版本控制，用户可以学习如何获取、更新和贡献代码。 6. eBay API：尽管HeLD可能已经处理了与eBay API的集成，但了解API的工作原理可以帮助用户更好地理解和扩展工具的功能，比如自动同步库存或获取拍卖状态。 通过掌握这些知识点，用户不仅能充分利用HeLD创建专业且吸引人的eBay商品列表，还能进一步参与到开源社区中，为项目的改进和发展做出贡献。同时，这样的工具也鼓励用户深入学习编程和Web设计，提升其技术能力。

"foamworks3.0+汉化"是一个专为泡沫切割设计的专业软件，适用于公制单位，能够帮助用户轻松地切割泡沫字形、航模机翼以及机身等复杂形状。这款软件是泡沫加工领域的利器，尤其对于DIY爱好者和模型制作人员来说，它提供了高效、精确的解决方案。 在泡沫切割软件的领域，foamworks3.0以其易用性和高精度著称。它集成了多种切割技术，包括直线切割、曲线切割和复杂图形切割，确保用户可以按照设计需求进行自由创作。软件内置的CAD（计算机辅助设计）功能允许用户绘制或导入设计图，以便在泡沫上准确地进行预览和切割。此外，该软件可能还支持多层切割设置，方便处理多层次的泡沫项目。 "fw30m汉化文件"是foamworks3.0针对中文用户特别准备的本地化版本，解决了原版软件的语言障碍，使得中文用户可以更直观地理解和操作各项功能。汉化通常包括对菜单、按钮、提示信息等全部界面元素的翻译，以适应中国用户的语言习惯。使用汉化版可以提高工作效率，减少因语言理解问题导致的错误。 "fw30m"很可能是foamworks3.0主程序的文件名，或者是一个包含该软件的安装包。这个文件是整个软件的核心部分，包含了运行foamworks3.0所需的所有组件和库。用户需要先安装这个文件，才能在电脑上运行并使用foamworks3.0进行泡沫切割设计和控制。 在使用foamworks3.0时，用户可以预设切割路径，模拟切割过程，检查是否满足设计要求。软件可能还具备优化切割路径的功能，以节省材料和提高切割效率。同时，切割参数的调整，如切割速度、深度和工具类型，也是软件的重要特性，以适应不同泡沫材质和厚度的需求。 对于航模爱好者，foamworks3.0可以精确制作机翼和机身的泡沫模板，然后将模板应用于实际制作中。通过这种方式，可以保证模型的结构精度，提升飞行性能。此外，软件可能还支持导出切割路径到CNC（计算机数控）设备，实现自动化切割，进一步提高生产效率。 foamworks3.0+汉化是一个强大的泡沫切割工具，它不仅简化了泡沫切割的过程，还提高了切割精度，尤其适合于需要精细制作的泡沫项目。通过汉化文件，中文用户可以无障碍地利用这款软件，充分发挥其在泡沫工艺和模型制作中的潜力。

本文以哈密瓜品质检测为例，详细介绍了基于Python的近红外光谱数据预处理与特征筛选方法。文章首先阐述了近红外光谱技术在果蔬无损检测中的重要性，并指出原始光谱常受基线漂移、散射效应和噪声干扰等问题影响。随后，文章系统介绍了多种预处理算法，包括趋势校正（DT）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、卷积平滑（SG）和一阶导数（FD）等，并提供了相应的Python实现代码。在特征筛选部分，重点讲解了竞争自适应重加权（CARS）、无信息变量消除（UVE）和协同区间偏最小二乘（SiPLS）等算法的原理和应用。最后，文章总结了这些方法在提升模型预测精度和鲁棒性方面的作用，并指出其可推广至其他果蔬品质检测任务。 在农产品检测领域，近红外光谱技术因其能够无损检测品质特性而被广泛应用。该技术通过分析光谱数据可预测农产品的品质，如哈密瓜的糖度、成熟度等。由于近红外光谱数据极易受到设备环境和样品本身状况的影响，因此在进行数据分析之前，通常需要进行预处理以消除这些干扰因素。预处理方法包括但不限于趋势校正、标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑和一阶导数等，它们各自适用于不同的应用场景和问题。 趋势校正主要解决基线漂移问题，通过消除光谱曲线中的非化学信息波动，使光谱数据回归到正确的基线水平。标准正态变换旨在消除光谱数据的尺度效应，使其符合标准正态分布，进而提高后续分析的准确性。多元散射校正处理的是样品内部由于物理性质不同导致的散射问题，而卷积平滑则通过数学滤波平滑光谱数据，去除随机噪声。一阶导数通过求导数的方式增强光谱数据的细节，便于识别和分析光谱特征。 光谱预处理之后，需要进行特征选择以提取有助于模型训练和预测的有效信息。常用的特征选择方法有竞争自适应重加权、无信息变量消除和协同区间偏最小二乘等。竞争自适应重加权方法利用自适应算法对光谱变量进行重加权，以筛选出重要变量。无信息变量消除则是一种基于统计的筛选方法，旨在移除对模型建立无贡献的变量。协同区间偏最小二乘通过构建多个特征子集，再通过偏最小二乘回归模型找到最优化的光谱特征组合。 这些技术在提升模型的预测精度和鲁棒性方面发挥着重要作用。通过应用这些预处理和特征选择方法，可以显著提高光谱数据分析的准确性，进而使模型能够更准确地预测果蔬品质。此外，这些技术方法也具有较好的通用性，能够适用于多种果蔬品质的检测任务，对于推动农产品检测技术的现代化具有重要的现实意义。 文章通过哈密瓜品质检测的实际案例，详细说明了如何利用Python代码实现上述的预处理和特征选择步骤，为相关领域研究人员提供了实践案例和技术支持。代码的公开分享，为其他研究者提供了便捷的工具，有助于推动技术的进一步应用和发展。

本文介绍了同盾v2 2025版blackbox的wasm加解密技术及逆向协议算法生成方法，内容仅供学习交流，所有敏感信息均已脱敏处理。作者强调严禁将技术用于商业或非法用途，并声明对由此产生的后果不承担责任。文章还提供了作者联系方式以便交流。 在现代软件开发领域中，wasm技术因其在Web应用程序中的高效执行能力而备受关注。wasm，即WebAssembly，是一种能够在网页浏览器中运行的二进制指令格式，它让高级语言编写的代码在网页上以接近本地代码的速度执行。本文详细探讨了同盾v2 2025版blackbox的wasm加解密技术以及逆向协议算法的生成方法。 文章深入解析了blackbox的加解密机制，这部分内容涉及到密码学在软件保护中的应用。密码学是信息安全的核心技术之一，通过加密算法，可以确保数据传输和存储的安全，有效防止数据泄露和篡改。在本文中，作者通过逆向工程的手段，详细解读了blackbox所采用的加密算法，包括加密过程中的各种运算和密钥管理策略。 接着，作者着重介绍了逆向工程的方法论。逆向工程通常指的是分析一个程序，从已有的软件代码中推断其结构、功能和工作原理的过程。在本文中，逆向工程被应用于理解blackbox的逆向协议算法。作者提供了一系列逆向分析的工具和方法，包括使用调试器跟踪程序执行流程、分析内存中的数据结构以及复现算法的逻辑流程。 文章还涉及到一个重要方面，即如何安全地处理逆向工程过程中可能获得的敏感信息。作者明确指出，文章内容仅供学习和交流使用，并且所有敏感信息都已经被脱敏处理，以确保不会造成潜在的风险。这种负责任的态度是非常值得提倡的，特别是在当前信息安全日益重要的背景下。 此外，作者还提供了联系方式，便于其他开发者在阅读文章后进行交流和讨论。这种开放共享的精神，有助于促进技术的交流与进步，推动整个开发者社区的发展。 文章内容的深度和广度都很高，涵盖了wasm技术、密码学、逆向工程等多个领域。对于有兴趣深入学习这些领域知识的读者来说，本文无疑是一份宝贵的资料。需要注意的是，虽然作者鼓励学习和交流，但同时也明确禁止将本篇文章中的技术用于商业或非法用途，这是每位技术爱好者和从业者都应遵守的道德准则。 作者还展示了如何通过代码进行逆向协议算法的生成。这是一种将理论知识应用到实际问题解决中的过程，要求作者不仅要有扎实的理论基础，还要有丰富的实践经验。通过这种实践，作者能够展示出逆向分析不仅仅是破坏性的活动，更是一种创造性的智力劳动，能够在保证安全的前提下对现有软件进行改进。 本文是一篇技术性极强的指南，对于那些在网络安全、逆向工程以及wasm应用开发领域中的专业人士和爱好者来说，具有很高的参考价值。通过学习本文内容，读者可以加深对wasm技术的理解，掌握逆向工程的基本技能，并能在实际工作中更好地保护软件的安全性。

标定板拼接脚本

本文介绍了如何通过CAPL脚本实现PicoScope的自动化调用，并对采集到的波形结果进行计算分析，以满足自动化测试需求。文章以CAN/LIN总线的斜率测试为例，详细说明了测试流程和代码实现，包括连接Scope、触发Scope、波形定位、测量过渡时间等步骤。通过自动化测试，可以提高测试效率，特别是在显隐性电平、斜率、占空比等物理层测试中。文章还提供了LIN报文的基本代码实现过程，并强调了测量结果的选择和误差处理的重要性。 在自动化测试领域，使用CAPL脚本调用PicoScope设备是一种常见且有效的测试手段，尤其适用于需要高度定制化测试的场景。本文详细探讨了如何通过CAPL脚本实现对PicoScope的自动化控制，以及如何对采集到的波形数据进行后续的计算和分析。文章以汽车行业常用的CAN和LIN总线协议为例，特别关注了在斜率测试中的应用，阐述了整个测试流程，包括建立与PicoScope的连接、触发测试、波形数据的定位、过渡时间的测量等关键步骤。 斜率测试是检测物理层信号质量的一个重要手段，它通常用于评估信号波形的上升沿和下降沿斜率是否符合标准，以确保通信的可靠性和稳定性。通过CAPL脚本自动化这一过程，可以大幅提高测试效率和准确性，避免了人工操作可能引入的错误和偏差。文章中所描述的测试流程和代码实现，为工程师提供了一套完整的解决方案，使得他们能够快速搭建起针对特定需求的测试环境。 此外，文章还提到了LIN报文的基本代码实现过程。LIN作为成本效益较高的网络通信协议，在许多应用场景中替代了CAN总线，尤其是在汽车内部的非关键网络系统中。了解如何通过CAPL脚本处理LIN报文，对于汽车电子工程师来说是必须掌握的技能。 在自动化的测试过程中，对于测量结果的选择和误差处理同样至关重要。文章强调了在数据分析时应当注意的问题，如选择合适的测量参数、考虑测试设备的精度和稳定度、以及如何处理和补偿测量误差，都是保证测试结果可靠性的关键。通过这些细节的处理，可以在最终分析波形数据时，确保得出准确和可信的结论。 文章最后提到了自动化测试在显隐性电平、斜率、占空比等物理层测试中的优势。这些测试项目在车载网络系统的功能验证和故障诊断中占有重要地位，自动化测试可以极大提高效率，减少人工测试的时间和成本，同时提升测试的一致性和可重复性。 本文详细介绍了CAPL脚本与PicoScope结合进行自动化测试的全过程，涵盖了从基本连接、触发、波形分析到结果处理等多个环节，为自动化测试提供了完整的方法论和实用案例。通过实践这些方法，工程师不仅能够提高测试效率，还能够确保测试结果的准确性，对于研发和生产过程中质量保证具有重要的实践价值。

本文详细介绍了DeepSeek与dify结合构建本地知识库的高级应用，包括智能体和工作流的灵活搭建。dify的智能体和工作流功能使得即使没有编程能力的人也能快速搭建自动化流程。文章重点讲解了dify面板功能、工作流节点、Agent应用以及知识库的创建与管理。此外，还探讨了如何通过分段优化文档处理、召回测试验证效果以及工具扩展LLM能力。最后，文章提供了工作流应用的实战场景梳理和创建步骤，帮助读者从零开始构建复杂任务流程。 DeepSeek和dify技术的结合，为构建本地知识库带来了革命性的变革。它们通过智能体和工作流的创新应用，提供了智能化的解决方案，使得自动化流程的搭建变得前所未有的便捷。尤其对于不具备编程技能的用户，这一组合技术提供了易于操作的界面，让他们能够快速上手并实现复杂的自动化任务。 在技术细节上，dify面板的功能尤为突出，它不仅简化了工作流程的管理，还提供了清晰的节点操作指导，使得用户可以轻易创建和调整工作流。每一个工作流节点都是一块构建复杂流程的基石，用户可以通过节点的组合，实现自动化任务的多样性。同时，Agent应用的引入，进一步加强了智能体在自动化流程中的作用，提高了整体的智能化水平。 知识库的创建和管理在本地知识库构建中占据着核心地位。文章详细论述了如何进行有效的知识库构建，包括知识的分类、存储和检索机制等。此外，还特别强调了知识库的动态优化，即如何通过分段优化文档处理来提升知识库的性能和效率。 召回测试验证效果是构建本地知识库不可或缺的一环。通过这一环节，可以检验知识库的准确性和效率，确保知识库在实际应用中的可靠性。而工具扩展LLM（Large Language Model）能力的部分，则涉及如何利用现有的语言模型增强知识库的功能，使得知识库不仅仅是一个静态的存储工具，而是一个能够进行智能互动和有效沟通的动态平台。 实战场景的梳理和创建步骤是整个文章的亮点，它为用户提供了从零开始构建复杂任务流程的清晰路线图。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，这些实战步骤都能提供宝贵的参考和指导，帮助他们更高效地构建和管理本地知识库。 另外，文章还涉及了如何通过代码包（源码）的形式分发和使用DeepSeek与dify的集成技术，使得用户可以轻松获取这些技术，并在自己的项目中应用。代码包的提供，大大降低了技术应用的门槛，让更多人有机会体验和利用这些先进的自动化构建技术。 DeepSeek与dify的结合，为本地知识库的构建带来了新的可能性。它们通过智能化的工具和流程，不仅简化了自动化任务的搭建，还提高了知识库的性能和效率。而源码的提供，则为这一技术的普及和应用开辟了更广阔的前景。