在中国科学技术大学的计算机考研复试中，学生们需要全面准备面试和笔试两个部分。由于初试的高分并不能直接决定复试的成败，因此复试对于最终能否被录取起着至关重要的作用。 考生需要准备个人陈述（README.md），这部分内容需要详细介绍个人的学术背景、科研经历、实习经历以及为何选择中国科学技术大学的计算机专业。个人陈述需要突出自己的优势和特长，以及对应届生来说，为何选择这个专业作为自己的研究生方向。 接着，why-ustc.md 文件中应该包含对中国科学技术大学的计算机专业的了解和认识。这部分内容应包括学校的历史、计算机专业的特色、优势学科、师资力量、科研条件和未来的发展方向等。这不仅展示了学生对学校的热情和敬仰，还能够体现出考生对目标专业深入的了解和长远的规划。 面试经验则是一个非常宝贵的文件，它通常记录了前辈们在面试过程中的经历和心得。例如面试时的提问类型、面试官的态度、时间分配、压力下如何应对等。这些经验对后来者在准备面试时非常有帮助，能够帮助考生减少焦虑感，更加自信地面对面试。 笔试历年真题是另一个重要的文件，它包含了过去几年中国科学技术大学计算机专业考研复试的笔试题目。通过分析这些真题，考生可以了解考试的题型、难度和出题规律，有针对性地进行复习和练习。通过对历年的真题进行深入研究，考生可以有效地提高自己的解题速度和准确性，确保在真正的考试中能够发挥出最佳水平。 机试历年真题是考生必须重视的部分，尤其是对于那些打算报考计算机专业研究生的学生。机试主要考察学生的编程能力，通过解决实际问题来体现其逻辑思维和编程技巧。因此，考生需要通过历年的机试真题来熟悉考试的环境、题型和难度，进行针对性的编程练习，提高自己在短时间内解决问题的能力。 以上文件的内容相互补充，共同构成了中国科学技术大学计算机考研复试的全面准备资料。考生需要结合这些文件进行系统的学习和准备，不断加强自身的理论知识和实践能力，以便在复试中展现出色的表现。

：“中科大计算机机试题”涉及到的编程知识点涵盖了数据结构、算法、程序设计基础等多个方面。这些题目是为中国科学技术大学计算机专业复试准备的，旨在测试考生在C语言编程方面的掌握程度和问题解决能力。 ：“中国科学技术大学计算机复试机试题，C语言代码”说明了试题的主要编程语言是C语言，这是计算机科学中一种基础且重要的编程语言，它以简洁高效著称，广泛用于系统编程、嵌入式开发以及各种算法实现。 ：“复试题”表明这些是考试题目，通常会包含对基本概念的理解、逻辑推理和实际编程能力的综合考察。 【文件名称列表】中的各项任务，具体知识点如下： 1. **矩阵转置**：这个任务涉及到二维数组的操作和矩阵运算，考生需要理解矩阵的行与列互换的过程，实现一个函数来完成转置操作。 2. **m进制转换n进制**：此题考察数字系统和进制转换，需要掌握不同进制间的转换算法，如基数转换，从m进制到n进制的计算。 3. **进制转换**：这是进制转换的通用版本，可能包括从任意进制到任意进制的转换，需要对位运算有深入理解。 4. **建立二叉排序树**：二叉排序树是一种特殊的二叉树，每个节点的左子树只包含小于当前节点的元素，右子树包含大于当前节点的元素。这需要对二叉树的插入操作有清晰的理解。 5. **最大组合数**：可能涉及到动态规划或回溯法，寻找某种条件下的最优组合，如求解最大子序列和、最长公共子序列等问题。 6. **矩阵转置后相加**：结合了矩阵转置和基本的矩阵加法，需要熟悉矩阵运算的规则。 7. **矩阵相乘后输出**：这是线性代数的基础操作，涉及矩阵乘法的定义和算法实现，矩阵乘法不是普通的元素相乘，而是按行和列对应元素相乘再求和。 8. **连通矩阵**：可能是图论中的连通分量问题，需要理解图的表示和遍历算法，如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。 9. **闰年**：这是一个日期处理问题，需要知道闰年的判断标准，即能被4整除但不能被100整除，或者能被400整除。 10. **模式匹配**：可能涉及到字符串处理和KMP算法、Boyer-Moore算法等，用于在一个文本串中查找指定模式串的出现位置。 以上各点都是计算机科学的基础知识，对于参加中国科学技术大学计算机专业复试的学生来说，熟练掌握并能够灵活运用这些知识至关重要。

随着我国高等教育的普及，越来越多的大学生选择了考研继续深造。其中，计算机专业由于其广阔的应用前景和快速的技术更新，成为了热门考研专业之一。计算机408考研，主要指的是计算机专业的研究生入学考试中，专业课部分的代码为408的一系列科目，通常包括数据结构、计算机网络、操作系统和计算机组成原理等。为了帮助计算机专业考研学生更好地进行系统复习，市面上涌现出了大量相关学习资料和课程笔记。 在这份名为“计算机408考研学习资料与课程笔记完整合集”的压缩包中，包含了丰富的学习资源，旨在帮助考生全面掌握考研所需的知识点和解题技巧。合集中的内容非常全面，涵盖了王道考研的PPT课件、思维导图、个人学习笔记以及重点知识的整理和复习备考指南。 PPT课件作为辅导资料的重要组成部分，其内容通常是由专业教师或资深考研辅导专家根据历年考试真题和考试大纲精心设计制作的。这些课件不仅能够帮助考生快速理解复杂的理论知识，还能够通过图示、表格等直观的方式，提高学习效率。例如，在数据结构这一科目的PPT课件中，考生可以找到对链表、树、图等数据结构的清晰讲解，以及算法分析和设计的关键点。 思维导图是另一种有效的学习工具，它通过图形化的方式帮助学生梳理和记忆复杂的知识体系。在计算机网络、操作系统等科目的学习中，思维导图可以帮助考生理清层次关系，把握核心概念，从而更好地应对考试。 个人学习笔记和重点知识整理是考生在长时间复习过程中积累下来的宝贵资料。这些笔记往往包含了考生个人的疑难问题、易错点以及对知识点的独特见解。通过这些个人化的学习资料，考生可以有针对性地进行查漏补缺，提高复习的精确性和实效性。 复习备考指南则为考生提供了学习计划、复习方法和应试技巧等指导性建议。这些建议往往来源于经验丰富的考研辅导老师或成功上岸的学长学姐们，是帮助考生科学规划复习进程、高效备考的实用工具。 此外，合集还可能包含附赠资源，如模拟试题、历年真题及答案解析、名师讲座视频等，为考生提供实战演练和参考。 对于计算机专业考研学生而言，这份合集不仅是备考资料的集合，更是通往理想院校的一把钥匙。它能够帮助考生建立起扎实的理论基础，提升解决实际问题的能力，为考研之路扫清障碍。 然而，需要注意的是，在使用这些资源时，考生应结合自身的学习特点和实际情况，有选择性地吸收和应用，切勿盲目依赖。同时，要注意合理安排时间，保持持续而高效的学习状态，才能在考研中脱颖而出。 总结而言，计算机408考研学习资料与课程笔记完整合集是一套针对性强、内容丰富、系统全面的学习资源。它不仅包含了基础知识点的讲解，还有实用的学习工具和备考策略，能够极大地提升考生的复习效率和应试能力，是计算机专业考研学生复习备考的得力助手。

本文详细介绍了一种基于YOLOv8、YOLOv5和YOLOv11的野生菌菇检测识别系统，该系统利用PyQt5设计了两种简约的UI界面，支持多种功能如单张图片识别、文件夹遍历识别、视频文件识别、摄像头实时识别、结果文件导出以及目标切换查看。系统通过深度学习技术，结合卷积神经网络和注意力机制，实现了对野生菌菇的高精度检测和分类。文章还详细介绍了系统环境配置、数据集结构、算法模型（包括YOLOv8和YOLOv11的核心特性和改进）、模型训练和评估步骤，以及训练结果的分析。该系统为野生菌菇的快速准确识别提供了技术支持，对食品安全和生态保护具有重要意义。 野生菌菇检测系统项目源码的详细介绍表明，该系统是一个综合性的技术应用项目，它以深度学习技术为基础，主要针对野生菌菇的检测和分类任务进行了深入开发。项目的核心是采用了YOLO系列的卷积神经网络模型，其中特别提到了YOLOv8、YOLOv5和YOLOv11这三种模型的具体应用。 系统使用了PyQt5框架，设计了两个用户友好的界面，分别对应不同的操作模式和功能。第一种界面能够处理单张图片的识别任务，第二种界面则适用于批量处理，支持文件夹遍历识别和视频文件的连续识别。此外，系统还包括了对摄像头捕获的实时影像进行实时识别的功能，极大的提高了使用灵活性。 在核心功能上，系统依赖于先进的深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），这种算法在图像识别和分类领域有着广泛的应用。为了进一步提升识别性能，系统还融入了注意力机制，这能够使模型更加聚焦于图像中关键信息的提取，提高了检测的准确性。 系统还涵盖了模型训练和评估的全过程。文章详细介绍了如何配置系统运行环境，构建和组织数据集，以及如何训练和优化模型。对于YOLOv8和YOLOv11模型，文章特别强调了它们的核心特性以及在项目中的改进点。 训练完成后的模型评估步骤也是不可或缺的一部分，这一步骤对于保证模型在实际应用中的性能至关重要。评估内容包括但不限于模型的准确性、召回率、F1分数等指标，以确保模型对野生菌菇的识别结果既准确又全面。 野生菌菇检测系统所展现的技术支持，对于食品安全和生态保护具有极其重要的意义。在食品安全方面，快速准确的检测野生菌菇能够帮助防止食用有毒菌菇导致的食物中毒事件。在生态保护方面，有效的分类和监测野生菌菇生长状况，有助于保护生物多样性，维持生态平衡。 YOLO系列模型作为目标检测技术的代表，一直以来在速度和准确性方面都表现卓越。在野生菌菇检测领域，它们的运用进一步证明了其在处理复杂图像识别任务中的强大能力。而这种结合了计算机视觉技术的系统，不仅提升了识别效率，还为科研人员和普通用户提供了实用、高效的工具。 YOLO模型的进化，比如YOLOv8和YOLOv11的出现，不断推动着目标检测技术的进步。这些模型的核心特性，如高精度的检测能力，快速的处理速度，使得它们在野生菌菇检测系统中表现得尤为出色。模型的改进点，如网络结构的调整、特征提取方式的优化等，使得系统对于野生菌菇的识别更加精准，为野生菌菇的分类和研究提供了有力的数据支持。 YOLOv8和YOLOv11的引入，也展示了深度学习在计算机视觉领域应用的广泛前景。深度学习的网络模型，尤其是卷积神经网络，能够从大量的图像数据中自动提取特征，并通过训练学习到如何识别和分类不同种类的野生菌菇。注意力机制的引入，则进一步强化了模型对于特定特征的识别能力，使得检测更加高效和准确。 野生菌菇检测系统项目源码的发布，不仅为相关领域提供了一个强大的工具，也展示了深度学习和计算机视觉技术在实际应用中的巨大潜力和应用价值。通过持续的技术创新和模型优化，未来在野生菌菇检测乃至其他目标检测任务中，我们有望看到更加智能化、自动化的解决方案，为科研工作和日常生活带来更多的便利。

摘 要 随着世界经济信息化、全球化的到来和互联网的飞速发展，推动了各行业的改革。若想达到安全，快捷的目的，就需要拥有信息化的组织和管理模式，建立一套合理、动态的、交互友好的、高效的超市货品信息管理系统。当前的信息管理存在工作效率低，工作繁杂等问题，基于信息化的超市货品信息管理目前还没有完善的系统机制。 在此基础上，结合现有超市货品信息管理体系的特点，运用新技术，构建了以 springboot为基础的超市货品信息管理信息化管理体系。首先，以需求为依据，根据需求分析结果进行了系统的设计，并将其划分为管理员和用户二种角色和多个主要模块：用户、商品分类、商品信息、销售汇总、系统和订单等。使用目前市场主流的技术springboot框架进行项目构建，基于B/S架构模式，使用Java开发语言和MySQL数据库对系统进行高内聚低耦合的设计，最终完成了超市货品信息管理系统的实现。 基于springboot框架的超市货品信息管理系统为当前传统管理模式提供了一个高效、便捷、信息化的解决方案，这为后期超市货品信息管理系统的优化提供了新的方向。 关键词：超市货品信息管理系统；springboot框架；JAVA语言

安全评估标准的发展过程 安全评估的框架 橘皮书(TCSEC) 信息技术安全评估标准(ITSEC) 联邦标准（US Federal Criteria） 共同标准（Common Criteria） 信息保障技术框架(IATF) 计算机信息系统安全保护等级划分准则

全球宠物市场正经历快速增长，特别是在智能宠物喂食器领域，市场价值预计将从2023年的21.1亿美元增长到2033年的62.9亿美元。这一增长部分得益于宠物主人日益增长的对宠物健康关注度、技术进步、宠物饲养量的增加以及对便捷护理的需求。智能宠物喂食器技术通过不断进步的传感器、连接选项和移动应用程序，提高了智能宠物喂食器的功能和易用性。 STM32单片机凭借其强大的处理能力和丰富的外设接口，成为开发智能宠物喂食系统的核心硬件。这种系统能够定时定量地为宠物提供食物，帮助宠物维持健康的饮食习惯。随着智能家居的普及，智能宠物喂食系统能够与其他智能家居设备无缝集成，形成全面的宠物护理生态系统。 智能宠物喂食系统的研究目的包括确保宠物健康饮食习惯的维持、集成到智能家居系统中、收集进食数据以便进行数据分析并提供喂养建议、确保系统的安全性和环保设计。系统的关键技术包括PCB设计、I2C通信协议、ADC采集、以及多种传感器和模块的应用。 系统分析和测试方面，主从架构被采用，其中STM32作为主控制器负责数据采集、处理和显示。系统硬件开发平台包括STM32微控制器和开发板，软件工具则包括Keil uVision、STM32CubeIDE等。调试工具如ST-LINK/V2用于程序烧录和调试。技术可行性分析和系统安全性分析均显示，系统能够稳定运行，且在功能和性能测试中验证了其正确执行预定任务的能力。 在结论与学习收获方面，开发者通过项目深入了解了STM32微控制器的架构和编程，提高了在硬件设计与软件管理方面的技能。此外，系统的设计和测试过程还涉及了对温湿度传感器、电源管理等硬件组件的功能测试，以及控制逻辑、数据处理、用户界面、通信协议等软件组件的功能测试。 系统开发过程展示了从项目概述、关键技术介绍、系统分析测试到结论学习收获的完整过程，体现了STM32微控制器在嵌入式系统中的应用，并展现了智能宠物喂食系统集成到智能家居生态系统中的潜力和实践。

《OpenCV计算机编程攻略》第三版的图片集资源，是一个非常宝贵的辅助学习材料，它包含了与教程内容紧密相关的各类图像，对于初学者来说是深入理解OpenCV和计算机视觉概念的重要工具。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、模式识别和机器学习等领域。 本压缩包“images.zip”中包含的图片，旨在配合教程，以视觉方式展示各种算法的工作原理和应用实例。这些图片可能包括： 1. **基础图像处理**：如滤波器的效果展示（高斯滤波、中值滤波等）、边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian等）的前后对比，以及色彩空间转换（如RGB到HSV）的示例。 2. **特征检测与匹配**：可能包含SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法的图像，以及使用BFMatcher、FLANN等方法进行特征匹配的结果。 3. **物体检测与识别**：HOG（Histogram of Oriented Gradients）用于行人检测，Haar级联分类器用于人脸识别，以及物体检测的其他方法如YOLO、SSD等的示例。 4. **图像分割**：包括阈值分割、区域生长、水平集、GrabCut等技术的视觉呈现。 5. **图像变换**：如仿射变换、透视变换、旋转、缩放等操作的实例。 6. **深度学习模型的输入输出**：CNN（卷积神经网络）模型训练过程中的数据增强图像，以及模型预测结果的可视化。 7. **计算机视觉理论**：例如光流、立体视觉、结构光等复杂概念的示意图。 8. **机器学习应用**：决策树、随机森林、支持向量机等在图像分类问题上的应用案例。 通过这些图片，学习者能直观地看到每一步操作对原始图像的影响，加深对OpenCV函数和计算机视觉算法的理解。对于初学者来说，这比纯文字描述更容易消化吸收，能够提高学习效率，激发探索兴趣。同时，这些图片也可以作为个人项目或实验的参考，帮助开发者验证自己的代码是否正确执行了预期操作。 “images.zip”不仅是一个图片集合，更是一套丰富的学习资源，它为OpenCV的学习者提供了直观的视觉支持，使抽象的理论知识变得生动易懂。如果你正在学习OpenCV或计算机视觉，这个压缩包无疑是你宝贵的参考资料。

《软件工程3》是东北大学信息学院计算机专业研究生复试阶段的重要课程，主要涵盖了软件开发过程中的关键环节，包括需求分析、设计概念以及测试等。这些课件由xiaoyur347同学分享，并在CSDN平台上供更多人学习。 1. 需求分析： 需求分析是软件工程的第一步，它决定了软件的功能和性能。3 Requirements - 20051026.pdf 和 4.2 Requirements - Conventional Methods - 20041115.pdf 文件可能详细介绍了传统的需求获取和分析方法。这通常涉及到与用户的交流，了解他们的需求，并转化为明确的软件规格。其中，4.3 Requirements - Use Case Methods - 20041121.pdf 及其补充材料4.3 Requirements - Use Case Methods - Supplement - 20041121.pdf 强调了用例方法，这是一种常用的需求描述技术，通过描述系统如何响应不同的用户行为来描绘系统的功能需求。 2. 设计概念： 5.1 Design Concepts - 20041122.pdf 可能涵盖了软件设计的基础原则和概念，包括模块化、抽象、封装和继承等面向对象的设计原则。此外，可能会讨论如何从需求分析结果出发，生成高质量的软件架构和设计方案，以确保软件的可维护性、可扩展性和效率。 3. 测试： 6 Testing - 20041122.pdf 文件则聚焦于软件测试，这是验证和确认软件质量的重要步骤。它可能涵盖了测试策略、测试用例设计、单元测试、集成测试以及系统测试等不同层面的内容，强调了在整个软件生命周期中进行持续测试的重要性。 这些课件对准备东北大学计算机专业考研复试的学生来说，是深入理解和掌握软件工程流程的关键资源。通过学习这些材料，学生可以增强自己在软件开发过程中的实践能力和理论基础，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。

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