C/C++ 软件开发笔试试题大厂面试真题库 本试题涵盖了 C/C++ 编程语言的基本概念、数据结构、算法、面向对象编程、计算机操作系统、计算机网络等多方面的知识点。 1.1 变量的作用域和生命周期 变量的作用域（Scope）是指变量可以被访问的范围。变量的生命周期（Lifetime）是指变量从被创建到被销毁的过程。在 C/C++ 中，变量可以在不同的函数中使用相同的名字，但是它们的作用域和生命周期是不同的。 1.2 指针的使用 指针是 C/C++ 中的一种数据类型，它存储了内存地址。指针可以用来间接访问内存中的数据。在本题中，选项 A、B、C、D 都是正确的语句，但是选项 A 中的语句 "*q=0;" 是错误的，因为它将指针 q 重置为 NULL，而不是将 q 的内容设置为 0。 1.3 整数溢出 在 C/C++ 中，整数类型的变量有一个固定的存储范围，如果超过这个范围将导致溢出。在本题中，输出结果为 300,44，因为 unsigned char 类型的变量 a 和 b 的和超过了 unsigned char 的存储范围，导致溢出。 1.4 结构体类型变量的定义 结构体类型变量是 C/C++ 中的一种数据类型，它可以存储多个不同类型的数据。在本题中，选项 A、B、C 都是正确的定义，但是选项 D 是错误的，因为 #define 不能用来定义结构体类型变量。 1.5 类和对象 在 C++ 中，类是对象的蓝图，对象是类的实例。在本题中，选项 A 是正确的，但是选项 B、C、D 都是错误的。类的成员变量描述对象的属性，成员函数描述对象的行为。构造函数和析构函数是特殊的成员函数，可以重载。 1.6 运算符重载 在 C++ 中，可以重载运算符，使得对象可以使用运算符。在本题中，选项 C 和 D 都是正确的，因为它们都是正确的运算符重载声明。 1.7 PE 文件 PE 文件是 Portable Executable 文件，它是一种可执行文件格式。在本题中，选项 A、B、C 都是 PE 文件，但是选项 D 不是 PE 文件，因为 DOC 是一个文档文件格式。 1.8 抽象类 抽象类是一种特殊的类，它不能被实例化。抽象类可以声明抽象函数，抽象函数是没有实现的函数。在本题中，选项 A 是错误的，因为可以声明指向抽象类对象的指针或引用。 1.9 C++ 继承 在 C++ 中，派生类可以访问基类的成员，但是私有成员除外。在本题中，选项 D 是正确的，因为派生类可以访问基类的公有成员和保护成员。 1.10 排序算法 排序算法是将数据排列成有序序列的算法。在本题中，选项 B 是正确的，因为插入排序算法最省时间。 1.11 单链表 单链表是一种数据结构，它由多个结点组成。在本题中，选项 A 是正确的，因为它将指针 p 指向的结点插入到表头中。 1.12 递归函数 递归函数是一种函数，它可以调用自己。在本题中，选项 A 是正确的，因为 F(0)=0 是递归函数的递归出口。 1.13 操作系统 操作系统是计算机系统的核心，它管理计算机的资源。在本题中，选项 D 是正确的，因为每个进程拥有自己的地址空间、全局变量、打开的文件、挂起的警报、信号以及信号处理。 1.14 死锁 死锁是一种系统错误，它发生在多个进程同时等待资源时。在本题中，选项 C 是正确的，因为它描述了死锁的场景。 1.15 文件系统 文件系统是操作系统的一部分，它管理计算机的文件。在本题中，选项 C 是正确的，因为操作系统会在文件系统中分配空间，并为新文件创建一个条目。 1.16 TCP/IP 协议 TCP/IP 协议是一种网络协议，它使计算机可以相互通信。在本题中，选项 A 是错误的，因为 TCP/IP 协议不属于应用层。 1.17 MFC 消息映射 MFC 是 Microsoft Foundation Classes 的缩写，它是一种 C++ 库。消息映射是 MFC 中的一种机制，它将消息与对象相关联。在本题中，选项 C 是正确的，因为消息映射是通过宏来建立的。 1.18 图像存储 图像是一种数据类型，它可以存储图像信息。在本题中，选项 A 是正确的，因为存储一幅大小为 1024*1024，256 灰度级的图像需要 4M 字节。

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基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

人工智能产品经理：AI时代PM修炼手册 本书旨在帮助读者成为合格的产品经理，掌握时代的产品研发和管理技能。在时代，人工智能技术的发展和应用对产品经理的要求也发生了深刻的变化。产品经理需要掌握人工智能技术的最新发展，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等方面，并了解在各行各业的应用情况。 为此，本书对人工智能产品经理的角色与价值进行了深入的讨论。人工智能产品经理的核心价值在于将技术与业务需求结合，以实现企业的战略目标。他们需要运用人工智能和机器学习等技术，挖掘数据中的隐藏价值，并为业务部门提供强有力的支持。 在本书中，我们还对人工智能基础知识进行了详细的介绍。人工智能的基本概念包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，这些技术可以应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通等。同时，我们还对人工智能技术的应用场景和实现方法进行了深入的分析。 此外，本书还对人工智能产品经理的技能和知识结构进行了详细的讨论。产品经理需要掌握跨领域知识和专业技能，以推动技术在企业中的发展和应用。通过不断优化和改进产品，产品经理可提高企业的生产力和竞争力，为企业的可持续发展做出重要贡献。 本书的目标是帮助读者了解产品的研发流程、掌握技术的应用场景和实现方法，提高产品经理的核心竞争力。通过本书的阅读和学习，读者将全面了解产品经理需要掌握的技能和知识，提高自己在时代的核心竞争力，更好地适应市场需求和发展趋势。

摘要中的智能抄表系统是一种利用微机技术、数字通讯技术和计量技术集成的高效能系统，旨在简化能耗计量、数据采集和处理的过程。该系统减轻了公用事业和物业管理部门的负担，消除了人工抄表的需求，同时也提高了收费效率，减少了与客户的纠纷。通过RS-485通讯协议，构建了一个包括底层电表、中层数据集中和上层人机界面管理的智能远程抄表系统。系统核心采用单片机，具备硬件简单、功能强大、可移植性好、易于安装和维护、环境适应性强以及成本低廉等优点。 在内容部分，文章提到了基于GPRS网络的电表远程自动抄表系统，这是一种利用GPRS（General Packet Radio Service）技术的无线传输解决方案。GPRS技术的基本概念被简要介绍，同时详细描述了如何将其应用到电表远程抄表中。实际应用表明，这种系统取得了良好的效果。此外，论文还探讨了两种类型的抄表系统：居民用户抄表系统和大集团用户抄表系统，分别针对不同规模的用户群体设计。 关键词包括GPRS（用于无线数据传输）、DTU（Data Transfer Unit，数据传输单元，通常用于GPRS通信中）、Internet（互联网，用于连接数据中心主站和远程抄表设备），以及电表。 从章节结构来看，文章可能涵盖了以下内容： 1. **系统组成**：详细描述了系统的各个组成部分，如数据中心主站，以及它们如何协同工作。 2. **产品功能**：阐述了系统的具体功能，如实时监控、数据存储、异常报警等。 3. **抄表方法**：解释了对不同类型用户（居民和集团用户）实施抄表的具体策略和技术。 4. **系统功能**：进一步详述系统的各项功能，可能包括远程读取、数据分析、故障检测等功能。 5. **技术指标**：列出了系统的性能指标，如通信速度、数据精度、系统稳定性等。 6. **变电站抄表系统**：可能探讨了在变电站层面的应用，包括与电网管理的集成和电力数据的收集。 尽管论文已经进行了大量的研究设计，但由于时间和资源的限制，还有一些问题需要后续研究解决，例如系统的实际运行优化、硬件和软件的升级，以及更完善的抄表系统方案的探索。随着技术的不断发展，可以期待更加先进的抄表系统将在未来出现。

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Linux日志管理详解 Linux日志管理是指对Linux系统中各种日志文件的管理和分析，以便更好地了解系统的运行状态、检测和解决问题。该过程包括日志文件的查看、分析和管理，旨在提高系统的安全性和可靠性。 日志连接时间管理 Linux系统中有多种日志文件，记录了系统的各种操作和事件。其中，/var/log/wtmp和/var/run/utmp两个文件记录了用户的登录和登出信息。这些文件不能直接查看，需要使用特殊的命令来查看，例如w、who、finger、id、last和lastlog等命令。 例如，使用w命令可以查看当前用户的登录信息： [root@xhot ~]# w 01:01:02 up 2:36, 4 users, load average: 0.15, 0.03, 0.01 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT root ttyl - 22:56 1:20m 0.16s 0.16s -bash root pts/O 218.192.87.4 22:26 2:05m 0.18s 0.18s -bash root pts/1 218.192.87.4 23:41 0.00s 0.41s 0.00s w root pts/3 218.192.87.4 23:18 1:38m 0.03s 0.03s -bash 使用ac命令可以查看每个用户的连接时间： [root@xhot ~]# ac -p u51 1.23 u55 0.04 root 95.21 进程监控日志 进程监控日志可以查看系统中正在运行的进程，并记录每个进程的执行时间和资源使用情况。例如，使用accton命令可以开启进程统计日志监控： [root@xhot ~]# accton /var/account/pacct 然后，使用lastcomm命令可以查看进程统计日志情况： [root@xhot ~]# lastcomm accton S root pts/1 0.00 secs Thu Oct 7 01:20 accton root pts/1 0.00 secs Thu Oct 7 01:20 ac root pts/1 0.00 secs Thu Oct 7 01:14 ... 系统和服务日志 系统日志服务是由一个名为syslog的服务管理的，该服务负责记录Linux操作系统的各种事件和错误信息。例如，/var/log/messages文件记录了Linux操作系统常见的系统和服务错误信息;/var/log/secure文件记录了Linux系统平安日志，记录用户和工作组变坏情况、用户登陆认证情况;/var/log/btmp文件记录了Linux登陆失败信息。 Linux日志管理是一个复杂的过程，需要对各种日志文件进行查看、分析和管理，以便更好地了解系统的运行状态、检测和解决问题。

现在在企业信息化办公中，用的最多就是微软的Office办公组合，Word、EXCEL、PPT等常用软件。这些软件虽然先进，但是也有其弊端，就是这些软件是产品，产品必然是要符合大部分的人的需要。而在这种信息化大潮当中，各样各业的企业如果想提高自己的工作效率，必然需要符合自己需要的软件公办工具。所以符合本公司自己流程的软件如雨后春笋般层出不穷，百家鸣放各行各业都有相应的专业软件。提高自己的工作效率，降低人力成本，是大势所趋。 基于python的手写数字识别系统的目的就是在于建立属于自己的一套手写识别系统，在日常的工作中，手写识别是一件非常重要的事情，比如说企业或事业单位当中。需要电子版的手签章，那么我们就可以在保存电子版手签章的同时，同样将手签的姓名或者是数字识别出来，保存到数据库当中，实现手签章与数据。对应一致性，这样可以很大程度地进行数据的校验。 关键词：手写数字识别系统；信息技术；python

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。这个文档是 PyTorch 的中文版本，对于那些希望在中国使用 PyTorch 或者中文阅读习惯的学习者来说非常有价值。以下是一些主要的知识点： 1. **torch 包**：PyTorch 的核心是 `torch` 包，它包含了张量数据结构（Tensor）以及基于这些张量的数学运算。这些运算包括基本的加减乘除、矩阵运算、指数和对数等。此外，`torch` 还提供了与张量相关的各种工具，如序列化和 CUDA 支持，使得在 NVIDIA GPU 上进行高效计算成为可能。 2. **张量检查**：`torch.is_tensor()` 和 `torch.is_storage()` 函数分别用于检查一个对象是否为 PyTorch 的张量或存储对象。这对于确定变量类型和进行类型检查非常有用。 3. **张量元素计数**：`torch.numel()` 函数返回张量中元素的数量，无论张量的维度如何，这有助于了解张量的规模。 4. **打印选项设置**：`torch.set_printoptions()` 可以调整打印张量时的精度、阈值、边缘项数和行宽等参数，使输出更适合阅读。这些选项与 Numpy 的打印选项类似。 5. **创建操作**： - `torch.eye(n, m=None, out=None)` 创建一个二维张量，其对角线元素为 1，其余为 0，类似于单位矩阵。 - `torch.from_numpy(ndarray)` 用于将 Numpy 数组转换为 PyTorch 的张量。转换后的张量与原始 Numpy 数组共享内存，因此修改一个会影响另一个。 - `torch.linspace(start, end, steps=100, out=None)` 生成一个一维张量，包含在给定区间内等间距的点。可以用来创建线性变化的序列。 6. **张量与 Numpy 交互**：PyTorch 和 Numpy 之间的兼容性是其强大功能之一。通过 `torch.from_numpy()`，你可以轻松地在两个库之间转换数据，这对于数据分析和模型训练都非常方便。 7. **CUDA 支持**：PyTorch 提供了 CUDA 实现，允许在支持 CUDA 的 GPU 上进行计算，这极大地加速了计算密集型任务，如神经网络的前向传播和反向传播。 8. **其他操作**：PyTorch 还提供了许多其他张量操作，如索引、切片、形状变换、归一化、随机数生成等，这些都是构建和训练深度学习模型的基础。 这个中文文档是学习和使用 PyTorch 的宝贵资源，它允许用户快速查找和理解相关函数，提高开发效率。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都有很高的参考价值。

一、主要法律依据及相关规范标准 1、《网络安全法》 2、《电子商务法》 3、《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》 4、《电信和互联网用户个人信息保护规定》 5、《数据安全管理办法（征求意见稿）》 6、《移动智能终端应用软件预置和分发管理暂行规定》 7、《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》 8、《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273—2020） 9、《网络安全实践指南——移动互联网应用基本业务功能必要信息规范》 10、《网络安全标准实践指南——移动互联网应用程序（App）收集使用个人信息自评估指南（征求意见稿）》 11、《信息安全技术移动互联网应用程序（App）收集个人信息基本规范-（征求意见稿）》 12、《互联网个人信息安全保护指南》 13、其他相关法律法规 二、合规自查清单 目录 一、主要法律依据及相关规范标准 - 1 - 二、合规自查清单 - 2 - 自查项1：个人信息保护政策文本 - 3 - 自查项2：各项业务功能及所收集个人信息类型 - 3 - 自查项3：个人信息处理规则及用户权益保障 - 4 - 自查项4：是否设置不合理条款 - 6