NOIP2004-2017初赛试题合集，精选整理，希望对大家有用

简介： 玩家点击某个押注物品则在该物品上下注。点击开始则游戏开始，如果没有下注则不能开始游戏。 游戏中的物品有八中，分别为：苹果、西瓜、柠檬、橙子、铃铛、77、双星、BAR。 在放行游戏区左右方为押注区，每种物品下方有加减号按钮，每次点 击加号增加一个筹码注金，反之减号就减少一个筹码注金 开始： 开始键 奖励：GOOD LUCK 由于这个时低配版的，我就没有按照原版的写进去，就是中了GOOD LUCK直接获得15分。 出于好耍，本人想起了小时候玩过的水果机，js也学了一会儿了，就想用它写一个简单的水果机玩玩，废话不多说，直接上代码，只有js有注释，html和css就没有注释了。 这是样式图

【复旦大学896大气科学综合专业课笔记】涵盖了动力气象和天气学原理，尤其对中国天气有深入探讨。这份笔记是为准备复旦大学考研的学生精心编写的，旨在帮助他们理解和掌握大气科学的核心概念、理论与应用。手写笔记的形式使得内容更为直观和易于理解，同时体现出学习者在整理知识时的深度思考。 动力气象是大气科学的一个重要分支，主要研究地球大气中的动力过程，包括风、气压系统、大气环流以及各种天气现象的动力学机制。这部分笔记可能会涉及以下知识点： 1. **大气动力学基础**：介绍大气运动的基本原理，如科里奥利力、地转偏向力等对大气运动的影响。 2. **大气环流模式**：包括全球尺度的三圈环流模型、季风系统和西风带的形成与演变。 3. **涡旋理论**：台风、气旋和反气旋的形成、发展和移动规律。 4. **波动力学**：罗斯贝波、重力波和惯性波在大气中的传播及其对天气系统的影响。 天气学原理部分则侧重于实际天气现象的分析和预报，可能包含： 1. **大气热力学**：讲解大气温度、湿度、露点、降水等基本气象要素的变化规律。 2. **天气系统的形成与发展**：如锋面理论，冷暖锋的特征、相互作用及对天气的影响。 3. **云和降水过程**：包括云的分类、成云机制、降水的物理过程，以及冰雹、雷暴等极端天气现象的形成条件。 4. **气象观测与分析方法**：学习如何解读气象图，如等压线图、卫星云图、雷达图等，以识别和预测天气系统。 针对中国天气的独特性，笔记可能还会涉及： 1. **中国气候特征**：不同地区的气候类型，如季风气候、高原气候等。 2. **中国特殊天气现象**：如梅雨、沙尘暴、雾霾等在中国特定季节和地区出现的天气现象。 3. **中国气象灾害预警**：如何识别和应对洪水、干旱、台风等常见气象灾害。 4. **中国气象预报技术**：国内的气象预报模型和技术发展，以及预报准确性的评估。 这份笔记不仅是复习资料，也是实践操作的指南，可以帮助考生构建全面的大气科学知识框架，提高解题和分析问题的能力。通过深入学习这些知识点，考生将具备扎实的理论基础和实际应用能力，以应对复旦大学896大气科学综合科目的考试挑战。

oracle 12c 原厂培训教材 ：（"D78846GC10 oracle 12c administration workshop sg_vol1_2013.pdf" "D78846GC20 oracle 12c administration workshop ag_vol1-2_2014.pdf" "D78846GC20 oracle 12c administration workshop sg_vol2_2014.pdf" "D78846GC20_ppt.zip" "D78850GC20_oracle 12c backup&recovery ag_vol1_2015.pdf" "D78850GC20_oracle 12c backup&recovery sg_vol1_2015.pdf" "D78850GC20_oracle 12c backup&recovery sg_vol2_2015.pdf" "D78850GC20_ppt.zip" "D80190GC10 12c sql worshop1 sg_1_2013.pdf" "D80190GC10 12c sql worshop1 sg_2_2013.pdf"）

强化学习是机器学习的一个重要分支，它关注于如何基于环境反馈来做出决策，从而达到某种长期最优目标。强化学习的关键点在于学习如何在不确定的环境中，通过与环境的交互过程，发现一系列的行动规则，即策略，使代理人在特定的任务中得到最大的累积奖励。强化学习算法通常可以分为基于模型的和无模型的方法。基于模型的方法，如动态规划，通过构建环境模型（包括状态转移概率和奖励函数）来预测未来的状态并做出决策。而无模型的方法，如Q-learning和SARSA，不需要构建环境模型，而是直接从交互中学习最优策略，通常通过试错的方式来优化策略。 时间差分(TD)学习是一种结合蒙特卡洛方法和动态规划优点的强化学习算法。它在每次更新时都结合了即时奖励和估计值来更新当前状态的值，可以在线学习，无需等待回合的结束。在时间差分学习中，值更新规则是用来更新状态值函数或动作值函数的，例如Q学习中会使用到Q值的更新公式。 在马尔可夫决策过程中，贝尔曼方程是强化学习中非常重要的概念。它提供了一种计算状态值或动作值的递归方法。贝尔曼最优方程是贝尔曼方程的一种特殊情况，它用于找到最优状态值函数或最优动作值函数。贝尔曼最优方程会考虑所有可能行动中的最大值，从而得到最佳的状态值。 值迭代和策略迭代是解决马尔可夫决策过程中的两种主要方法。值迭代是通过不断地评估和更新状态值函数来逼近最优策略，其收敛条件通常是指状态值函数的更新量小于某个阈值。策略迭代则包括策略评估和策略改进两个步骤，其中策略评估是通过迭代计算每个状态的值来更新策略，而策略改进是根据当前的值函数生成一个更好的策略。在策略迭代中，策略评估的过程会影响值函数的收敛性，因为只有准确评估策略后才能进行有效的策略改进。 在强化学习的具体应用中，SARSA和Q-learning是两种常用的无模型方法。SARSA是on-policy的学习算法，意味着它在学习当前执行策略的同时，也考虑后续行动的策略。而Q-learning是off-policy的学习算法，它不直接考虑当前的行动策略，而是关注在最优策略下，状态转移后的动作价值。在相同的更新参数下，SARSA依赖于当前策略，而Q-learning则关注最大可能的未来价值。 在进行强化学习的学习和应用时，需要熟练掌握上述算法原理及其应用，这样才能在面对不同的问题和环境时，选择合适的方法，并成功地训练出能完成指定任务的智能体。强化学习作为人工智能领域的一个重要方向，不仅在理论研究上有着深远的影响，而且在实际应用中，如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域都有着广泛的应用前景。

"原胞自动机与晶粒长大模拟：二维三维Python源代码详解，Numba加速，高效运行，新手入门必备",原胞自动机，晶粒长大二维三维都可以，python源代码，已使用numba加速，运行速度很快。 新手入门必备。 可控制晶粒初始个数，盒子大小，与生长速度。 ,原胞自动机; 晶粒长大; 二维三维; Python源代码; Numba加速; 运行速度快; 控制参数。,原胞自动机晶粒长大模拟软件——二维三维通用Python源代码，高效运行、支持控制生长参数 在计算机科学和数学领域中，原胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一种离散模型，由一系列在时间和空间上分布的单元组成，单元的状态依照某种确定性的规则随时间演化。这种模型的代表性例子是“生命游戏”，其能够模拟出复杂的动态系统行为。原胞自动机在材料科学、生态学、化学和物理学等领域有着广泛的应用，特别是在晶粒长大模拟方面，它能够提供一种直观且具有一般性的模拟方法。 晶粒长大的模拟对于理解材料在不同条件下的微观结构演变至关重要。晶粒的形状、大小及其分布对材料的力学性能、磁性能等具有决定性的影响。通过模拟晶粒的生长过程，研究者可以在无需进行复杂实验的情况下探索材料的性质。原胞自动机的引入为这种模拟提供了一种有效的工具，尤其是在对二维和三维晶粒系统的研究中，能够展现更加接近真实世界的现象。 Python作为一门广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，因其简洁明了的语法和强大的库支持，成为实现原胞自动机模拟的首选语言之一。Python的库如Numba是一个开源的即时编译器，它可以将Python代码编译为机器码，从而加速数值计算，使原胞自动机的运行更加高效。 本文所涉及的源代码提供了二维和三维的晶粒生长模拟。用户可以根据需要设定晶粒的初始个数、盒子的大小以及生长速度等参数。通过修改这些参数，可以模拟在不同条件下的晶粒生长过程，观察晶粒结构随时间的变化。这种方法在材料科学领域尤其有价值，因为实际材料的晶粒结构往往受到加工条件的影响。 文章的文件列表中包含了相关的文档和图片资源。文档部分提供了详细的源代码说明，包括如何引入必要的库、初始化参数、以及模拟运行的过程。同时，也提供了HTML格式的文章，这可能是一个详细的教程或者使用说明，帮助用户理解整个模拟的过程以及如何使用源代码。图片资源则可能是用来展示模拟结果的示例图形，辅助说明晶粒长大的状态变化。 压缩包中的文件名还表明，源代码的设计考虑了二维和三维模型的通用性，即该代码可以在两种不同的模拟环境下运行，为研究者提供更广泛的适用范围。文件名中包含“实现”、“引言”、“模型”、“二维三维”等关键词，反映了源代码的结构和核心内容，以及其在不同维度上的应用。 整体而言，本压缩包中的内容对于那些希望使用Python进行晶粒生长模拟，并且希望利用Numba库优化代码性能的新手来说，是一个非常有价值的资源。通过这些详细的源代码和相关文档，用户可以快速入门并进行自己的模拟实验，从而深入理解原胞自动机在材料科学中的应用。

2025-山东大学软件学院-软件测试技术-期末复习要点原文件和一些历年资源

在复习山东大学软件学院2025年软件测试技术课程时，需要掌握多个方面的要点，以确保对软件测试的全面理解。软件测试的目的在于确保产品质量、控制成本、确认软件可靠性，以及提升企业的国际竞争力。软件测试的基本理念包括了对软件按预期设想运行的信心建立、对程序或系统特性的评价，以及验证软件是否满足用户需求。软件测试的导向可以是功能验证、破坏性检测、质量评估和缺陷预防。 软件测试的过程涉及两个核心活动：验证和有效性确认。验证是检查软件是否正确实现了系统功能和特性，而有效性确认是确保软件满足用户的真正需求。软件测试与软件质量保证（SQA）之间的关系密切，SQA通过计划性的评审和审计活动来确保软件合乎标准，而测试为SQA提供关键数据支持质量评价。 在软件测试的基本概念中，软件缺陷的定义包括产品开发和维护过程中的错误、毛病等，以及系统功能的失效或不满足。修复软件缺陷的代价随着软件开发和测试阶段的深入而显著增加。软件测试的结束标准通常包括用例全部测试、覆盖率达到标准、缺陷率达到标准以及其他指标的达成。 软件测试的分类包括多种类型，如压力测试（负载测试）、回归测试、静态测试和动态测试等。压力测试用于检查系统在不同负载条件下的运行情况，回归测试确保新的代码变化不会影响原有功能的正常使用。静态测试是对源代码进行分析，而动态测试是通过程序运行来发现错误并验证系统行为。 软件测试工作的范畴则包括组织与管理，如制定测试策略和计划、确认测试方法与规范、控制进度、管理资源；以及实施工作，如编制测试文档、搭建测试环境、开发测试脚本、与开发团队协作实现各阶段测试。 在复习和准备期末考试时，应重点理解上述提到的概念、活动、方法和工作范畴，并且要把这些知识点融入到实际的软件测试案例和问题中去，以提高解决问题的能力和对软件测试流程的深刻理解。此外，应该注意复习和掌握课程中提到的图表、数据和案例，以便在考试中更准确地应用理论知识。

在强化学习领域，期末考试的题目通常覆盖了该领域的重要概念和方法。根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下知识点： 知识点一：折扣因子（Discount Factor） 在网格世界中，折扣因子γ用于决定未来奖励的当前价值。γ的取值范围在0到1之间。一个折扣因子γ=0.9意味着未来的奖励比当前奖励的价值要低。 知识点二：状态转移和奖励（State Transitions and Rewards） 在强化学习中，状态转移是指当采取特定动作时，智能体从一个状态转移到另一个状态的概率。奖励则是在状态转移过程中得到的即时反馈。例如，在网格世界中，从状态s1向右转移至状态s2时，奖励为1。 知识点三：贝尔曼方程（Bellman Equation） 贝尔曼方程用于描述强化学习中的最优策略和最优价值函数。它是递归的，并且可以用来更新状态价值函数。对于给定的网格世界，各个状态的贝尔曼方程可以用来计算每个状态的期望累积奖励。 知识点四：蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods） 蒙特卡洛方法是一种在强化学习中使用随机采样来估计状态值或动作值的算法。由于它依赖完整的回报轨迹，因此属于离线算法，即需等待回合结束才能更新状态值。 知识点五：时间差分方法（Temporal Difference, TD） 时间差分方法是一种结合动态规划和蒙特卡洛方法优点的算法。TD方法使用估计的状态值进行逐步更新，属于在线算法，即可以实时学习和更新状态值，无需等待整个回合结束。 知识点六：SARSA算法和Q-learning算法 SARSA算法是on-policy方法，即学习和更新过程都基于当前所用策略。它使用当前策略选择的下一个行动的Q值进行更新。而Q-learning算法是off-policy方法，学习和更新过程可以独立于当前所用策略，它使用下一个状态所有可能行动的最大Q值进行更新。 知识点七：值迭代（Value Iteration）与策略迭代（Policy Iteration） 值迭代是通过迭代更新状态价值函数来逼近最优价值函数，每一步都更新为最大动作价值。策略迭代则包括策略评估和策略改进两个主要步骤，通过评估和改进策略来实现最优决策。 知识点八：马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP） MDP是强化学习的基础概念，包括状态集合、动作集合、转移概率、奖励函数和折扣因子。MDP用来描述智能体在环境中进行决策的随机过程。 知识点九：状态-行动值函数（Action-Value Function） 状态-行动值函数表示给定状态和动作下，未来期望奖励的评估。Q函数可以用来选择最佳行动并学习策略。 知识点十：学习率（Learning Rate） 学习率α是控制学习过程中参数更新程度的一个超参数。在强化学习中，学习率决定了新信息覆盖旧信息的快慢。 以上知识点涉及了强化学习的诸多核心概念和算法，这些知识对于理解强化学习的工作原理和实现有效的学习策略至关重要。

《draw.io的云原生(CNCF)图形包解析》 在IT领域，尤其是在云计算的探索与实践中，云原生（Cloud Native）已经成为一个至关重要的概念。CNCF（Cloud Native Computing Foundation），即云原生计算基金会，是推动这一领域发展的重要组织。draw.io作为一个强大的在线图形绘制工具，为用户提供了丰富的图形资源，而“draw.io的云原生(CNCF)的图形包”则专门针对CNCF相关项目和产品，提供了丰富的可视化元素，帮助用户更好地理解和展示云原生生态系统。 这个图形包包含了五个XML文件，分别是： 1. **CNCF Member Products-Projects.xml**：此文件涵盖了CNCF成员公司的产品和项目。CNCF的会员公司包括许多知名科技企业，它们的项目通常代表着云原生领域的创新和技术趋势。使用这个文件，用户可以绘制出这些公司的产品关系图，清晰地展示不同项目之间的关联和依赖。 2. **Non-CNCF Member Products-Projects.xml**：非CNCF成员的产品和项目集合。尽管这些项目可能没有正式加入CNCF，但它们同样可能在云原生领域有所贡献，与CNCF的项目存在合作或竞争关系。通过此文件，用户可以全面了解整个行业的生态格局。 3. **CNCF Sandbox Projects.xml**：CNCF沙箱项目列表。CNCF沙箱是新项目进入CNCF的第一步，这里汇集了各种新兴技术和创新尝试。这个文件为用户提供了追踪这些潜力项目的途径，以便及时掌握行业动态。 4. **CNCF Incubating Projects.xml**：正在孵化中的CNCF项目。这些项目已经通过了初步审查，正在接受CNCF的支持和指导，向更成熟阶段迈进。通过此文件，用户可以洞察哪些技术或解决方案正在快速发展，并可能对行业产生重大影响。 5. **CNCF Graduated Projects.xml**：已毕业的CNCF项目。这些项目已经经过长时间的孵化和验证，被认为是云原生领域的成熟解决方案。用户可以借助这个文件来构建或分析已广泛采用的技术栈。 通过draw.io的云原生图形包，IT从业者、教育工作者、分析师甚至普通爱好者都能轻松地制作出专业且生动的图表，无论是用于演示、教学还是个人研究，都能极大地提升信息的可视化效果。在处理复杂的云原生概念和关系时，这些图形元素能够帮助我们直观地理解并传达信息，推动知识的传播和应用。 这个图形包是理解、探讨和展示云原生领域不可或缺的工具，它结合了CNCF的项目分类，为用户提供了方便快捷的图形化表达方式，使得云原生生态的剖析和呈现变得更加简单易懂。通过draw.io的便捷操作，我们可以将这些XML文件导入，轻松构建出属于自己的云原生世界地图。