煤矿的开采挖掘中喷浆机器人的使用十分普遍,利用CAN总线技术实现对机器人的控制有着深远的研究价值。分析CAN总线的技术要点,介绍CAN总线的使用设备器件,加强对CAN技术的了解。并通过实例利用CAN总线技术设计喷浆机器人,帮助提升对于该技术的认识,给煤矿自动化研究提供参考。 【基于CAN总线的分布式计算机控制系统的设计与实现】 在现代工业自动化领域，特别是煤矿开采中，喷浆机器人的使用越来越普遍。为了实现高效精准的控制，CAN（Controller Area Network）总线技术因其卓越的性能而备受青睐。CAN总线作为一种现场总线，具有网络结构灵活、操作性强、抗干扰能力高、数据传输速度快且可靠度高等特点，特别适合在恶劣环境中应用，如煤矿的地下作业。 1. CAN总线技术的主要特点： - 网络式总线结构允许多个主站和大量从站构成复杂网络，实现信息的高效交换。 - 引入智能总线仲裁，确保关键信息优先传递，提高系统响应速度。 - 数据传输方式多样，支持一对一、一对多、多对一等多种模式。 - 错误检测机制强大，每个数据帧包含8字节，并通过CRC校验确保数据正确性，有效防止错误传播。 - 结构简洁，易于扩展，通常只需两根导线，可根据实际需求进行定制和扩展。 2. CAN总线技术的主要设备器件： - CAN独立控制器，如81C100和Intel2736，用于纯粹的CAN通信任务。 - 带CAN的微型控制器，如P7X329和PCA82C200，PCA82C200尤为常见，它具备物理层功能、优先级访问、动态速度调整和高效错误处理等功能。 - 接口芯片如828C250，具有长距离传输能力、高抗干扰性和宽温工作范围，近距离传输时可简化连接。 3. 设计实例——喷浆机器人控制： - 系统总结构设计：喷浆机器人包括大臂小臂的伸缩、腰部旋转、手腕转动和姿态调整等功能，采用分布式控制技术。在CAN总线设计中，可以设置9个节点，通过双绞线进行短距离传输，降低成本。 - 控制策略：各个动作节点通过CAN总线互相通信，根据指令执行相应的动作，实现精确的喷浆作业。 总结来说，CAN总线技术在喷浆机器人的分布式计算机控制系统中扮演了关键角色，提供了稳定、高效的通信平台，有利于提升煤矿自动化水平，降低人工操作风险，提高生产效率。深入理解和掌握CAN总线技术，对于推动煤矿自动化研究具有重要意义。

【山东大学计算机技术复试题】涉及的知识点广泛且深入，主要涵盖了计算机科学和技术的多个核心领域。这包括但不限于操作系统、数据结构与算法、计算机网络、数据库管理、编程语言原理、软件工程以及计算机体系结构等。 1. **操作系统**：这部分可能会考察进程管理，如进程的创建、同步和通信；内存管理，比如虚拟内存、分页和分段；还有调度算法，如FCFS、SJF、多级反馈队列等。同时，操作系统的安全性、并发控制和文件系统也可能成为考察的重点。 2. **数据结构与算法**：这部分内容是计算机技术的基础，可能会包含链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树、B+树）、图、哈希表等数据结构的理解与应用，以及排序算法（快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等）和查找算法（二分查找、哈希查找）的设计与分析。 3. **计算机网络**：网络协议如TCP/IP五层模型，TCP和UDP的区别，HTTP、FTP等应用层协议，IP地址、子网掩码、路由选择等网络基础知识，以及网络安全和网络编程相关知识都可能被涵盖。 4. **数据库管理**：SQL语言的基本操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句；数据库设计的基本概念，如ER模型，第三范式；事务处理、并发控制和数据库恢复机制也是重点。 5. **编程语言原理**：会涉及到语法特性、类型系统、内存管理、编译原理等方面，特别是对于C/C++、Java、Python等主流编程语言的理解和应用。 6. **软件工程**：软件生命周期，包括需求分析、设计、编码、测试和维护阶段；敏捷开发方法，如Scrum或Kanban；软件质量保证和软件项目管理也是重要考点。 7. **计算机体系结构**：计算机组成原理，如CPU结构、指令系统、存储层次结构；计算机的输入/输出系统，中断处理；以及计算机性能评估指标，如 MIPS、MFLOPS等。 以上知识点不仅要求理论理解，还可能结合实际问题进行分析和解答。考生在复习时，除了掌握基础理论外，还需要通过实践来提升解决问题的能力，以应对可能的实际操作题目。

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

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，随着深度学习技术的发展，NLP领域取得了显著的进步。深度学习，特别是神经网络的应用，已成为推动NLP技术革新和落地应用的关键因素。 神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，它通过大量的数据进行训练，从而能够自动提取特征并进行模式识别。在NLP中，深度神经网络被用来处理各种语言任务，包括语言模型构建、机器翻译、文本分类、情感分析、语音识别和文本生成等。 神经网络在NLP中的应用，可以概括为以下几个方面： 1. 词嵌入（Word Embedding）：通过训练深度学习模型，将词汇转换为连续的向量空间中的点，从而使语义上相似的词汇在向量空间中也相近。著名的词嵌入模型有Word2Vec和GloVe。 2. 循环神经网络（RNN）：RNN及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面表现出色，非常适合处理文本数据。它们在语言模型、序列标注、文本生成等任务中得到了广泛应用。 3. 卷积神经网络（CNN）：虽然最初是为了图像处理设计的，但CNN也被证明在文本分类和信息抽取任务中非常有效。通过模拟视觉感知机制，CNN能够捕捉文本中的局部特征。 4. 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制使得模型能够在一个序列的不同部分分配不同的权重，这在机器翻译、文本摘要等任务中表现出了显著的优势。 5. Transformer模型：基于注意力机制，Transformer模型完全摒弃了传统的循环结构，采用自注意力（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），在序列到序列的任务中取得了突破性的效果。BERT、GPT等基于Transformer的预训练语言模型已经在NLP领域引起了巨大的变革。 配套源码中可能包含的资源可以分为几个主要部分： 1. 实现各种NLP任务的代码：包括但不限于文本分类、情感分析、命名实体识别等。 2. 预训练模型的加载和使用：提供加载预训练模型的代码，便于开发者在具体任务中进行微调。 3. 数据处理和预处理工具：数据是深度学习模型训练的基础，配套源码应该包含数据清洗、向量化、批处理等功能。 4. 训练脚本和模型评估工具：提供训练神经网络模型的脚本以及评估模型性能的指标计算方法。 5. 可视化工具：可能包含的可视化工具能够帮助开发者观察模型训练过程中的性能变化，以及分析模型的预测结果。 自然语言处理的原理、方法与应用的研究和实践，通过这些深度学习技术的应用，已经渗透到我们的日常生活中，如智能助手、自动翻译、聊天机器人等。随着技术的不断演进，自然语言处理将继续拓展其应用边界，深入影响人类的生活方式和工作模式。

《微型计算机技术》是计算机科学领域的一门基础课程，由孙德文编著的修订版教材，涵盖了微处理器、计算机组成原理、指令系统、存储系统、输入/输出系统以及总线技术等多个核心主题。这份课后答案对于学习者来说是一份宝贵的参考资料，它可以帮助读者深入理解和掌握教材中的理论知识，并通过解答习题来巩固技能。 我们要理解微型计算机技术的基础概念。微型计算机，顾名思义，是指体积小、可个人使用的计算机，其核心是微处理器。微处理器是计算机的大脑，执行所有的计算和逻辑操作。在孙德文的教材中，可能会详细讲解微处理器的结构，包括运算器、控制器和寄存器等部分。 接着，我们会学习计算机的组成原理，包括CPU、内存（RAM和ROM）、主板、输入设备、输出设备等组件的工作原理。其中，CPU与内存之间的交互是计算机运行的基础，而I/O系统则负责计算机与外部世界的通信。 指令系统是微型计算机技术的另一重要部分，它定义了计算机能理解和执行的一系列基本命令。这些指令包括数据处理指令、控制流指令、输入/输出指令等，理解指令集有助于我们理解计算机如何执行程序。 存储系统涉及主存储器（内存）和辅助存储器（硬盘、固态驱动器等）。内存用于暂时存储正在运行的程序和数据，而辅助存储器则用于长期存储信息。了解它们的工作机制对于优化程序性能至关重要。 输入/输出（I/O）系统是计算机与外部设备交换数据的桥梁。典型的I/O设备包括键盘、鼠标、显示器、打印机等。理解中断、DMA（直接存储器访问）等I/O控制方式，可以提高数据传输效率。 总线技术则是连接计算机各个组件的通信通道，包括数据总线、地址总线和控制总线。理解总线的带宽、总线仲裁等概念，有助于我们分析和设计计算机系统。 在《微型计算机技术》的课后答案中，每个章节的习题解答通常会围绕这些主题展开，涵盖理论分析、计算题和应用题等多种类型，帮助学生将理论知识转化为实践能力。通过这些解答，学习者可以检查自己的理解程度，发现并解决学习中的盲点，从而全面提升对微型计算机技术的理解和应用水平。

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武汉大学计算机技术专业的复试机试真题是考研过程中的重要环节，对于备考的学生来说，这些真题不仅是检验自身编程技能的工具，更是了解考试风格、难度和重点的关键资源。下面，我们将深入探讨这些真题中可能涉及的知识点，并提供一些备考策略。 一、基础编程语言 14-18年的机试真题很可能会涵盖C++、Java或Python等主流编程语言。考生需要熟练掌握语法特性，包括但不限于变量声明、控制流（如循环和条件语句）、函数的使用和定义、数组和数据结构的操作等。对于C++，还需了解指针和引用的概念；对于Python，要熟悉其面向对象特性。 二、数据结构与算法 数据结构和算法是机试的核心内容，包括链表、栈、队列、树（如二叉树、AVL树、红黑树等）、图等。此外，排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序等）和查找算法（如二分查找、哈希查找等）也是常见考点。考生需要理解每种数据结构和算法的工作原理，并能熟练编写代码实现。 三、计算机网络 网络知识在某些题目中可能会有所体现，如TCP/IP协议栈、HTTP/HTTPS协议、DNS解析、网络安全等。考生需要了解网络通信的基本原理，如分层模型，以及各层的主要功能。 四、操作系统 操作系统的基础知识，如进程和线程的管理、内存管理、文件系统、I/O操作等，可能会出现在机试中。考生需要理解操作系统如何协调资源分配，以及如何实现并发执行。 五、数据库 简单的SQL查询语句（如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）可能会出现在题目中，考生应熟悉基本的SQL语法和数据库操作。 六、软件工程与设计模式 虽然这部分内容在机试中可能不是主要考察点，但理解软件工程的基本概念和常用设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式等）有助于提高代码质量和可维护性。 七、准备策略 1. 熟悉历年真题：反复练习历年机试真题，了解题型和难度，同时分析解题思路。 2. 动手实践：编程能力的提升离不开大量的编程练习，通过解决实际问题来巩固理论知识。 3. 参考资料：利用教材、在线教程和专业论坛补充学习，及时解决困惑。 4. 时间管理：在模拟练习中注意时间控制，提高解题效率。 5. 交流讨论：与同学或导师交流解题方法，互相学习，共同进步。 通过以上知识点的学习和针对性的训练，考生可以更好地应对武汉大学计算机技术专业的复试机试，提高上岸的可能性。希望每一位备考的同学都能充分准备，顺利通过考试。

IT通史-计算机技术发展与计算机企业商战风云 李彦

计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（以下简称计算机软件考试）是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试（简称软件考试）的完善与发展。

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