内容概要：本文档包含了涵盖业务场景理解、SQL应用技巧、统计学理论及运用、机器学习模型构建及分析等方面共计101条数据分析领域的常见面试试题，并提供了详细的答案。这些问题不仅考察应聘者的SQL能力和基本的统计数据工具操作能力，还包括了他们能否有效进行业务分析，并从中获得有价值的洞察力。同时深入探讨了SQL的基础知识和技术应用层面的进阶内容，让读者能够更好地理解和学习SQL语言及其功能，在大数据环境中处理复杂的数据分析任务。 适用人群：适用于正在准备数据分析职位面试的专业人士，也适用于初学者及具有一定SQL基础的操作员。 使用场景及目标：① 对应聘者进行数据科学岗位的技术考核和评估；② 数据分析新手了解和练习SQL语言和数据分析的最佳实战指南。

在现代农业生产过程中，植物病虫害的识别和监控是保障农作物健康生长的重要环节。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的植物病虫害识别系统应运而生，该系统通过使用先进的图像处理技术和机器学习算法，能够高效、准确地识别出植物上存在的病虫害问题，对农业生产的信息化、智能化水平的提升起到了推动作用。 在文档“基于深度学习的植物病虫害识别系统设计与实现”中，首先提出了设计背景和目标。设计背景部分指出了实时监测植物病虫害的必要性和重要性，同时强调了系统简易性与拓展性的设计要求。设计目标明确地分为实时监测、简易性与拓展性两大方面，其中实时监测要求系统能够快速准确地识别病虫害，而简易性与拓展性则要求系统结构简便，易于扩展和集成。 文档的主体部分详细介绍了设计内容，包括交互界面设计、数据库设计、图片视频检测设计以及后端处理设计。交互界面设计要求简洁易用，能够快速响应用户操作；数据库设计要确保数据的完整性和安全性；图片视频检测设计需要基于深度学习技术，通过图像识别技术对植物病虫害进行检测；后端处理设计主要涉及算法的选择和训练，以及处理结果的反馈等。 在设计思路与设计方案部分，文档详细地进行了需求分析。需求分析涉及经济可行性、技术可行性、系统功能分析和功能模块需求分析。经济可行性评估了系统的开发与应用成本，技术可行性探讨了深度学习技术在农业领域的应用前景，系统功能分析梳理了系统应具备的核心功能，而功能模块需求分析则细化到每个模块的具体要求。 设计思路部分首先阐述了数据集的获取和构建过程，数据集的质量直接决定了识别系统的准确度，因此需要通过大量拍摄和采集真实病虫害图片，并结合专家知识进行标注。接着，文档描述了所采用的深度学习模型，通常会选取卷积神经网络（CNN）作为主要技术框架，因其在图像识别领域具有突出表现。 在系统实现方面，文档介绍了如何将设计思路转化为具体实施方案。这涉及到选择合适的编程语言和框架，例如Python和TensorFlow，以及如何在Web平台上部署和测试系统。系统设计要求支持在线更新模型和算法，以便适应新的病虫害种类。 文档讨论了系统测试和评估过程。这一步骤包括对每个功能模块的单独测试，以及对整个系统的集成测试，确保系统在实际应用中的稳定性和可靠性。测试过程中，收集反馈并不断优化系统性能，以达到最佳识别效果。 系统实现后，能够有效地帮助农民和技术人员快速识别植物上的病虫害，及时采取相应的防治措施。此外，由于系统具备良好的简易性和拓展性，用户可以根据实际需求添加新的病虫害信息，更新识别数据库，持续提升系统的识别能力和覆盖范围。 基于深度学习的植物病虫害识别系统是智能农业领域的重要创新，通过高效的数据处理和精确的图像识别技术，为农业生产的可持续发展和粮食安全提供了强有力的技术支撑。

道路交通基础设施韧性提升：理论与实践 道路交通基础设施是社会经济发展的重要支柱，对于人民福祉和国家经济社会发展具有深远影响。在面对极端天气和自然灾害时，交通基础设施的韧性显得尤为重要。韧性交通基础设施不仅关乎资产自身的抗灾能力，还涉及到整个交通网络的可靠性和用户在灾害中的安全与便捷。 李辉教授，同济大学交通运输工程学院的教授和博士生导师，专注于交通基础设施的可持续性和韧性研究。他的工作涵盖了从学术研究到实际应用的多个层面，包括博士后研究和指导研究生进行相关课题探索。李辉教授所在的同济团队——同济可持续交通研究中心（CST），致力于推动交通基础设施韧性提升的理论与实践。 在气候变化的背景下，交通基础设施面临着更大的灾害风险。例如，全球公路和铁路系统中有相当一部分暴露在洪水等灾害风险下，而交通基础设施的破坏会导致巨大的经济损失。国内外的重大灾害事件，如汶川地震、北京特大暴雨、波多黎各飓风等，都突显了交通基础设施在抵御自然灾害方面的脆弱性。交通中断所造成的损失往往远超过设施本身的破坏，因此，构建韧性交通基础设施显得尤为必要。 我国在韧性交通基础设施建设方面的需求日益增长。政府已将“交通网韧性”纳入国家综合立体交通网规划和交通强国建设纲要之中，强调要提升交通系统的应急保障能力和弹性。借鉴发达国家的经验，如美国、日本和英国，我国正在规划和打造能够有效应对极端情况的韧性交通基础设施。 韧性交通基础设施的建设涵盖了三个方面：资产韧性、网络韧性以及用户韧性。资产韧性旨在降低全生命周期成本，提高设施的耐久性和抗灾能力；网络韧性则关注于提供更可靠的交通运输服务，确保在灾害发生时仍能保持基本的运输功能；用户韧性则关注于减少灾害对人民生活和社会经济的总体影响。 在韧性城市建设中，交通系统的韧性是不可或缺的一环。自2008年汶川地震以来，我国对韧性城市的规划和建设逐渐重视，出台了一系列法规和政策来促进交通基础设施的韧性提升。未来，我国将持续致力于构建能够适应气候变化、有效抵御灾害、保障人民安全出行的交通强囯。

深度学习+离线配置环境+pytorch 深度学习是机器学习的一个分支，它可以模拟人类_brain的学习过程，通过多层神经网络来学习和表示数据。PyTorch 是一个基于 Python 的开源机器学习库，提供了动态计算图、自动微分和模块化等特点，使得深度学习模型的开发和实现更加方便。 在深度学习中，离线配置环境是一个非常重要的步骤，因为它可以帮助我们创建一个稳定和高效的深度学习环境。在这个步骤中，我们需要安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 等组件，以便于深度学习模型的训练和测试。 安装显卡驱动是离线配置环境的第一步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的显卡驱动，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以使用 nvidia-smi 命令来查看显卡驱动支持的 CUDA 版本。 安装 CUDA 是离线配置环境的第二步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的 CUDA 版本，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以使用 nvcc -V 命令来查看 CUDA 版本。 安装 cuDNN 是离线配置环境的第三步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的 cuDNN 版本，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以将 cuDNN 文件复制到 CUDA 安装目录中。 添加环境变量配置是离线配置环境的第四步。在这个步骤中，我们需要将 CUDA 和 cuDNN 的安装目录添加到系统环境变量中，以便于深度学习模型的训练和测试。 使用 PyTorch 来创建虚拟环境是离线配置环境的最后一步。在这个步骤中，我们可以使用 virtualenv 来创建虚拟环境，然后使用 pip 来安装 PyTorch 和其他依赖项。这样我们就可以在虚拟环境中训练和测试深度学习模型，而不需要影响系统环境。 离线配置环境的流程可以分为两个部分：第一部分是安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 等组件，第二部分是使用 virtualenv 来创建虚拟环境并安装 PyTorch 和其他依赖项。通过这个流程，我们可以创建一个稳定和高效的深度学习环境，用于训练和测试深度学习模型。 在这个流程中，我们需要注意以下几点： * 安装显卡驱动和 CUDA 时，需要选择与 cuDNN 版本对应的版本。 * 在添加环境变量配置时，需要将 CUDA 和 cuDNN 的安装目录添加到系统环境变量中。 * 在使用 virtualenv 创建虚拟环境时，需要指定 Python 的版本，以确保虚拟环境中的 Python 版本与系统环境中的 Python 版本相同。 离线配置环境是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们创建一个稳定和高效的深度学习环境。通过这个流程，我们可以快速地训练和测试深度学习模型，而不需要影响系统环境。

这个完整工程给出实现基于深度学习的图像超分辨率重建，获取更加清晰的医学图像，适合基于机器学习和深度学习模型分析的学习资料，并有详细程序说明书。

本文介绍了两种基于深度学习的图像超分辨率重建算法：轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和基于生成对抗网络的SRPGAN。LMDFFN通过核心轻量级特征提取块LFEB、通道和空间注意力机制以及深度可分离卷积的应用，显著降低了模型参数量和计算量，同时保持了良好的重建效果。SRPGAN则在生成模型中采用双分支残差块和半实例归一化层，判别模型使用PatchGAN，以提升局部纹理的真实性和细节。实验表明，这两种算法在定量评价和视觉质量上均表现优异，为图像超分辨率重建在资源受限设备上的应用提供了可能。 在当前的计算机视觉领域，图像超分辨率技术是一大研究热点。该技术的核心是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节表现。文章所提到的两种深度学习算法，轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和生成对抗网络SRPGAN，便是该领域研究的前沿成果。 LMDFFN（Lightweight Multi-scale Dilated Feature Fusion Network）是一种轻量级网络结构，它主要由轻量级特征提取块LFEB组成，该特征块通过使用深度可分离卷积等技术有效减少了模型的参数量和计算需求，同时在保持高分辨率重建效果方面也表现出色。轻量级设计让LMDFFN特别适合于资源受限的设备，如移动设备或嵌入式系统，它们对功耗和计算资源都有严格要求。 而SRPGAN（Super-Resolution Progressive Generative Adversarial Networks）则利用了生成对抗网络（GAN）的原理。SRPGAN通过构建一个生成模型，该模型包含了双分支残差块和半实例归一化层，来提升图像的局部纹理和细节效果。其对应的判别模型使用了PatchGAN，这是一种专门针对图像局部区域进行质量评估的判别器，它有助于生成模型在细节上的改进。SRPGAN在图像超分辨率的应用上展现了高水平的图像质量，特别是在提高图像局部真实感和细节丰富度方面。 这两种算法都通过定量评价和视觉质量评估获得了优异的表现，这表明它们不仅在理论上有创新，在实际应用中也具有很强的可行性和优越性。它们的成功展示了解决图像超分辨率问题的新途径，并为该领域的进一步研究和应用开辟了新的可能性。 文章中还提及，这些算法的源码是可运行的，这意味着研究人员和开发者可以使用这些源码来复现实验结果，或是将这些算法应用于自己的项目中。在实践中进一步验证算法的有效性，并对其进行改进和优化。这不仅有助于推动图像超分辨率技术的实际应用，也为学术界和工业界带来更多的研究素材和应用案例。 【深度学习 计算机视觉 图像处理】

### 开关电源EMI设计小结 #### 一、开关电源EMI源解析 开关电源在运行过程中会产生电磁干扰(EMI)，这些干扰主要来源于内部元件的快速切换以及外部环境的影响。 1. **功率开关管**：功率开关管在工作过程中处于高速开关状态，其电压变化率(dv/dt)和电流变化率(di/dt)都非常高，这使得功率开关管成为产生EMI的主要源头之一。由于快速变化的电流和电压，功率开关管不仅能够产生电场耦合干扰，还能产生磁场耦合干扰。 2. **高频变压器**：高频变压器中的漏感会导致电流快速变化(di/dt)，这种变化会产生较强的磁场耦合干扰。因此，高频变压器也是EMI的一个重要来源。 3. **整流二极管**：整流二极管在反向恢复过程中会产生高dv/dt，进而导致强烈的电磁干扰。这一过程通常发生在二极管从正向导通状态转变为反向截止状态时，反向恢复电流的断续会在引线电感和杂散电感中产生较高的电压变化率。 4. **PCB设计**：PCB板的设计质量直接影响到EMI的抑制效果。良好的PCB布局可以有效地减少EMI源之间的耦合，从而降低EMI的产生。 #### 二、EMI传输通道分类及特点 EMI可以通过传导和辐射两种方式传播，具体包括： 1. **传导干扰**： - 容性耦合：通过电容性连接，如寄生电容，将干扰信号从一个电路传到另一个电路。 - 感性耦合：通过互感效应将干扰信号从一个电路传递到另一个电路。 - 电阻耦合：主要包括： - 公共电源内阻产生的电阻传导耦合。 - 公共地线阻抗产生的电阻传导耦合。 - 公共线路阻抗产生的电阻传导耦合。 2. **辐射干扰**： - 在开关电源中，元器件和导线可以视为天线，产生电磁波。根据电偶极子和磁偶极子理论，二极管、电容、功率开关管可以被视为电偶极子；电感线圈则被视为磁偶极子。 - 当存在屏蔽体时，需要考虑屏蔽体的缝隙和孔洞对电磁波的泄露影响。 #### 三、EMI抑制的九大措施 针对开关电源EMI的产生机理，可以采取以下九项措施来有效抑制EMI： 1. **减小dv/dt和di/dt**：通过优化开关管的驱动电路或者使用软开关技术来降低电压和电流变化率，从而减少EMI的产生。 2. **压敏电阻的应用**：利用压敏电阻来吸收瞬态过电压，保护电路免受浪涌电压的损害。 3. **阻尼网络抑制过冲**：在电路中加入RC阻尼网络来抑制电压和电流的过冲现象。 4. **采用软恢复特性的二极管**：选用具有较慢反向恢复时间的二极管，减少反向恢复过程中产生的EMI。 5. **有源功率因数校正**：通过采用有源功率因数校正(APFC)技术来改善电源效率，减少谐波失真。 6. **电源线滤波器的设计**：合理设计电源线滤波器来过滤掉高频干扰。 7. **合理的接地处理**：良好的接地设计可以有效减少EMI的传播。 8. **有效的屏蔽措施**：通过使用屏蔽材料和技术来隔离干扰源。 9. **合理的PCB设计**：优化PCB布局，如正确布置电源和地线、合理布线等，以减少EMI。 #### 四、高频变压器漏感控制 1. **选择合适磁芯**：选择合适的磁芯材料，降低变压器的漏感。 2. **减小绕组间的绝缘层**：使用更薄的绝缘材料，如“黄金薄膜”，既能保证足够的绝缘性能，又能降低漏感。 3. **增加绕组间的耦合度**：通过优化绕组结构来提高耦合度，从而降低漏感。 #### 五、高频变压器的屏蔽 为了防止高频变压器的漏磁对周边电路造成干扰，可以采用屏蔽带来屏蔽高频变压器的漏磁场。屏蔽带通常由铜箔制成，并进行接地处理。此外，还可以通过使用环氧树脂或玻璃珠胶合剂来固定磁芯，减少高频变压器在工作过程中产生的噪音。 通过对以上知识点的学习，我们可以了解到开关电源EMI设计的关键要素及其解决方案，这对于提高开关电源的性能和可靠性具有重要意义。

内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。

Maxwell电机，Maxwell电磁仿真分析与振动分析 1、Maxwell仿真建模基础 2、Maxwell电磁分析仿真理论与分析计算 3、Maxwell电磁模型导入workbench中计算模态及频响 4、电磁力耦合到结构场谐响应分析等 收到电机设计及电磁分析的，也可进行相关内容的沟通和交流；可交流电机设计电磁学理论基础知识以及电磁仿真多案例 Maxwell电机是基于Maxwell电磁理论设计的电机模型，其涉及到的Maxwell电磁仿真分析与振动分析是电机设计中的重要环节。Maxwell电磁仿真分析主要包含几个方面：首先是Maxwell仿真建模基础，这是进行电磁仿真分析的前提和基础，涉及到电机模型的构建，以及模型的参数化定义，确保仿真能够准确反映物理世界中的电磁特性。其次是Maxwell电磁分析仿真理论与分析计算，这部分深入探讨了如何根据Maxwell方程组进行仿真分析，以及如何进行相关的分析计算，以预测电机在实际运行中可能出现的电磁现象和特性。最后是Maxwell电磁模型导入workbench中计算模态及频响，这是将电磁仿真模型导入到通用仿真软件中进行更为复杂的机械振动分析，以及电机对不同频率信号的响应情况。 除了电磁分析，振动分析也是电机设计中不可缺少的一部分。振动分析主要是考察电机在运行过程中产生的振动，以及振动对电机性能的影响。通过振动分析可以识别和分析电机运行中可能出现的不正常振动，找到振动的来源，并通过设计优化减少或消除不良振动，从而提高电机的稳定性和可靠性。 此外，在电磁仿真分析与振动分析的过程中，还涉及到将电磁力耦合到结构场中的谐响应分析。这类分析旨在研究电磁力对电机结构产生的动态响应，即在电机工作频率范围内结构对力的响应情况。通过此类分析，工程师可以预测电机在受到动态电磁力作用时的响应特性，确保电机设计能够满足耐久性与性能要求。 电机设计和电磁分析是一个复杂的工程问题，需要结合电机学理论和仿真计算工具。Maxwell仿真软件是电机设计和电磁分析中常用的工具之一，它能够帮助工程师快速构建电机模型，进行电磁场分析，预测电机的性能指标。通过使用Maxwell仿真软件，可以实现从电机设计的初步概念到详细设计的全过程仿真验证，提高了设计的效率和准确性。 在电机电磁仿真分析与振动分析技术方面，还涉及到了多种案例的研究，每个案例都可能涉及到不同的电机类型、不同的工作环境、不同的性能要求。通过对这些案例的深入研究，工程师能够积累宝贵的经验，提升对电机设计和电磁仿真分析的理解，为未来的设计工作打下坚实的基础。 电机电磁仿真分析与振动分析的内容广泛，不仅包括理论知识的学习，还包括实践技能的掌握。工程师在进行电磁仿真分析时，需要熟悉仿真软件的使用，理解电磁场理论，掌握电机设计的基本原则和方法。同时，还需要关注电磁振动分析的最新进展，应用现代分析技术，如有限元分析（FEA），来解决复杂的工程问题。 电机电磁仿真分析与振动分析不仅是电机设计的核心环节，也是提高电机性能、降低开发成本、缩短研发周期的重要手段。通过这种分析手段，可以在电机制造之前预测和解决可能出现的问题，为制造出性能优良、可靠稳定的电机产品提供保障。 电机电磁仿真分析与振动分析是电机设计领域的重要组成部分，它涉及到电磁学、材料学、力学和计算机科学等多个学科的知识和技术。通过对电机进行仿真分析和振动分析，可以更深入地了解电机的运行状态，为电机的设计和优化提供理论依据和技术支持。电机设计者应当充分利用现代仿真分析工具，结合理论分析和实验验证，不断优化电机的设计，提高电机的整体性能。

深度学习在人工智能领域占据着核心地位，特别是在计算机视觉任务中，如人脸识别、图像分类和对象检测等。MegaAge-asian人脸年龄数据集是专为训练和评估深度学习模型而设计的一个大型数据集，尤其适合研究人脸识别中的年龄估计问题。 这个数据集由40,000张亚洲人的脸部图像组成，涵盖了从0岁到70岁的广泛年龄范围。这意味着模型在处理此数据集时，不仅需要识别面部特征，还要准确判断个体的年龄，增加了任务的复杂性。数据集中的图像大部分来源于两个知名的人脸数据集——MegaFace和YFCC，这两个数据集都包含大量多源、多样性的面部图像，从而保证了MegaAge-asian数据集的多样性和广泛性。 在进行年龄分类时，深度学习模型通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础架构。CNN能够自动学习和提取图像的层次特征，从低级边缘和纹理到高级的面部结构和表情。对于年龄预测，模型可能会在最后一层使用全局平均池化或全连接层，将高层特征映射到年龄标签。 训练一个有效的年龄分类模型需要遵循以下步骤： 1. 数据预处理：对图像进行归一化，调整大小，以及可能的光照、姿态校正，以减少非面部因素的影响。 2. 数据增强：通过随机旋转、裁剪、缩放等方式增加数据集的多样性，防止过拟合。 3. 模型选择：选取合适的CNN结构，如VGG、ResNet、Inception或预训练的FaceNet模型，根据任务需求进行微调。 4. 训练策略：设置损失函数（如交叉熵），优化器（如Adam或SGD），并确定学习率等超参数。 5. 评估与验证：使用交叉验证或保留一部分数据作为验证集，评估模型性能，如准确率、精度、召回率和F1分数。 6. 泛化能力测试：在未见过的数据上测试模型，以检验其在现实世界中的表现。 除了年龄估计，MegaAge-asian数据集还可以用于其他相关研究，如人脸识别、表情识别甚至性别分类。它为研究人员提供了丰富的资源，推动了深度学习在人脸识别领域的进步，并有助于开发更加智能、精准的AI应用。在这个过程中，深度学习模型的训练和优化是关键，数据的质量和量则是提升模型性能的基础。因此，像MegaAge-asian这样的大规模、多样化数据集对于推动人工智能的发展具有重要意义。