网络安全管理员（三级）理论部分试题

Step7 V5.5 SP4 共3个部分，第2部分

在准备2023年软考信息系统项目管理师考试的过程中，了解并掌握关键的图表工具以及如何撰写高质量的分析文章是至关重要的。这篇总结将详细阐述这些知识点，以帮助考生们更好地备考。 让我们关注“高级建议必须会的图表.docx”这部分内容。在信息系统项目管理中，图表是展示数据、分析问题和规划解决方案的重要工具。以下是一些常见的图表类型及其应用： 1. **甘特图**：用于项目进度管理，显示任务的开始和结束时间，以及各个任务之间的依赖关系。通过甘特图，项目经理可以直观地跟踪项目进度，调整资源分配。 2. **WBS（工作分解结构）图**：将项目任务分解为可管理的小块，帮助团队明确工作范围，分配责任。WBS图是项目规划的基础，有助于提高执行效率。 3. **鱼骨图（因果图）**：用于问题分析，通过描绘出可能导致问题的各种因素，帮助找出根本原因。 4. **帕累托图**：显示项目中问题或缺陷的主要原因，通常用于质量管理和持续改进。帕累托原则指出，多数问题可能源自少数关键因素。 5. **流程图**：描述业务或系统操作的过程，有助于识别流程中的瓶颈和改进机会。 6. **网络图（如CPM和PERT）**：用于计算项目关键路径，确定哪些任务对项目期限有最大影响，以便优化资源分配。 了解这些图表工具的使用后，我们转向“作文.docx”，它强调了写作能力在信息系统项目管理师考试中的重要性。一篇好的分析文章应具备以下要素： 1. **清晰的结构**：文章需有引言、主体和结论，确保观点逻辑连贯。 2. **精准的术语**：使用专业术语来描述项目管理过程，体现对理论知识的掌握。 3. **案例分析**：结合实际项目经验或案例，分析问题，提出解决方案，增强论述的说服力。 4. **决策和风险评估**：讨论在项目中可能遇到的风险，以及如何进行决策和风险管理。 5. **沟通与团队协作**：强调项目管理中的沟通技巧，以及如何协调团队成员，达成共识。 6. **符合标准与最佳实践**：引用ISO/IEC 17021等国际标准，展示对项目管理最佳实践的理解。 7. **反思与改进**：分析项目实施后的教训，提出改进措施，体现持续学习和提升的态度。 通过深入理解和熟练运用这些图表工具及写作技巧，考生将在2023年的软考信息系统项目管理师考试中占据优势，提高通过率。记住，理论知识与实践经验的结合是成功的关键。在复习过程中，不断练习，巩固知识，才能在实际考试中游刃有余。

### ISO 16750-4 2023 道路车辆 电气电子设备的环境条件和试验 第4部分：气候负荷 #### 概述 ISO 16750-4 2023 标准是国际标准化组织（ISO）发布的一个关于道路车辆电气电子设备在特定气候条件下的环境要求与测试方法的标准。该标准旨在为汽车制造商及其供应商提供一套统一的测试流程和评估准则，确保车载电气电子设备能够在各种气候条件下正常工作。 #### 标准范围 本标准规定了道路车辆电气电子设备在不同气候条件下的环境适应性要求以及相应的测试方法。它涵盖了车辆运行过程中可能遇到的各种气候条件，包括但不限于高温、低温、湿度变化等，并对这些条件下的设备性能提出了具体要求。 #### 规范性引用文件 为了确保标准的一致性和有效性，ISO 16750-4 2023 引用了多个其他标准文档作为其规范性的基础。这些文件提供了必要的背景信息和技术细节，对于理解和实施本标准至关重要。 #### 术语和定义 标准中包含了特定的专业术语及其定义，以便于相关人员准确理解并遵循各项条款。例如，“电气电子设备”是指安装在道路车辆上用于控制、监测或辅助驾驶等功能的所有电气及电子组件。 #### 运行温度范围 ISO 16750-4 2023 对电气电子设备在不同气候条件下的运行温度范围进行了详细规定。这一部分主要关注设备在极端温度条件下（如极热或极冷）的工作性能，以及如何通过适当的测试来验证这些性能指标。 ### 详细知识点分析 #### 1. 标准的目标与适用范围 ISO 16750-4 2023 主要针对道路车辆中的电气电子设备，包括但不限于电机控制器、电驱动总成等关键部件。该标准适用于所有类型的汽车，无论是传统燃油车还是新能源电动汽车。 #### 2. 气候条件分类 根据不同的气候特征，标准将气候条件分为几个类别： - **高温环境**：模拟车辆在炎热夏季或沙漠地区的使用情况。 - **低温环境**：考虑冬季严寒条件下的设备表现。 - **温湿度循环**：模拟四季变化或昼夜温差大的环境特点。 - **湿热环境**：评估在高湿度条件下的设备性能。 #### 3. 测试方法概述 为了验证电气电子设备在各种气候条件下的可靠性，ISO 16750-4 2023 提供了一系列详细的测试方法： - **温度测试**：模拟极端温度条件下的设备响应，包括耐热性和耐寒性测试。 - **湿度测试**：评估设备在高湿度条件下的耐久性和功能稳定性。 - **温度循环测试**：模拟快速温度变化对设备的影响，以确保其能够在快速变换的环境中稳定运行。 - **盐雾测试**：适用于评估设备在海洋性气候或腐蚀环境下长期工作的能力。 #### 4. 特定应用领域 该标准特别强调了电机控制器和电驱动总成等关键部件的要求。这些部件通常位于车辆动力系统的核心位置，对整个系统的性能有着决定性的影响。因此，确保它们能够在各种极端气候条件下保持可靠性和性能至关重要。 #### 5. 实施建议 为了帮助制造商更好地理解和应用该标准，ISO 16750-4 2023 提供了一些实用的建议： - **材料选择**：推荐使用耐高温、耐低温的材料，以提高设备的整体性能。 - **设计改进**：鼓励采用创新的设计方案来减少设备受到外部环境因素的影响。 - **质量控制**：强调加强生产过程中的质量控制措施，确保每一台出厂设备都符合规定的标准。 #### 结论 ISO 16750-4 2023 是一个全面而细致的指南，旨在确保道路车辆中的电气电子设备能够在各种气候条件下可靠地运行。通过对标准的深入研究和有效实施，制造商可以显著提高产品的质量和市场竞争力。此外，该标准还为未来的技术发展指明了方向，促进了汽车行业整体技术水平的进步。

花了2周提取了天龙八部的通信部分代码。并用qt5.7 新建了2个工程，一个服务器和一个客户端。 亲测通信一天没毛病。并改造了类名和文件名（原版的命名实在让人看着晕）。在liunx系统上装上一个qt5.7，直接打开2个工程就可以。不依赖其他库，纯网络通信的代码。

数论进阶 本节内容主要介绍了数论的基础知识和进阶内容，涵盖了欧拉函数、欧拉公式、费马小定理、费马大定理、托勒密定理等重要概念。 一、欧拉函数 欧拉函数是数论中一个重要的概念，它定义为φ(n) = n ∏(1 - 1/p)，其中p是小于或等于n的所有素数。欧拉函数的性质包括： * φ(n)是n的倍数的个数 * φ(n)是欧拉函数的多项式 * φ(n)可以用于计算素数的个数 在本节内容中，我们提供了多个关于欧拉函数的视频链接，包括欧拉函数的定义、性质和应用等。 二、欧拉公式 欧拉公式是数论中一个重要的公式，它定义为a^φ(n) ≡ 1 (mod n)，其中a和n是coprime的整数。欧拉公式的性质包括： * 欧拉公式可以用于计算模幂的值 * 欧拉公式可以用于证明费马小定理 * 欧拉公式可以用于证明费马大定理 在本节内容中，我们提供了多个关于欧拉公式的视频链接，包括欧拉公式的定义、性质和应用等。 三、费马小定理 费马小定理是数论中一个重要的定理，它定义为a^(p-1) ≡ 1 (mod p)，其中a和p是coprime的整数，p是素数。费马小定理的性质包括： * 费马小定理可以用于计算模幂的值 * 费马小定理可以用于证明欧拉公式 * 费马小定理可以用于证明费马大定理 在本节内容中，我们提供了多个关于费马小定理的视频链接，包括费马小定理的定义、性质和应用等。 四、费马大定理 费马大定理是数论中一个重要的定理，它定义为a^n + b^n = c^n没有整数解，其中a、b、c、n是整数，n>2。费马大定理的性质包括： * 费马大定理可以用于证明欧拉公式 * 费马大定理可以用于证明费马小定理 * 费马大定理可以用于证明托勒密定理 在本节内容中，我们提供了多个关于费马大定理的视频链接，包括费马大定理的定义、性质和应用等。 五、托勒密定理 托勒密定理是数论中一个重要的定理，它定义为(a-b)^n ≡ (-1)^n (mod c)，其中a、b、c、n是整数。托勒密定理的性质包括： * 托勒密定理可以用于证明欧拉公式 * 托勒密定理可以用于证明费马小定理 * 托勒密定理可以用于证明费马大定理 在本节内容中，我们提供了多个关于托勒密定理的视频链接，包括托勒密定理的定义、性质和应用等。 本节内容为读者提供了数论的基础知识和进阶内容，包括欧拉函数、欧拉公式、费马小定理、费马大定理、托勒密定理等重要概念。通过学习这些内容，读者可以更好地理解数论的基本概念和应用。

fuint会员营销系统是一款实体店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot+ Mysql，包含优惠券、预存卡、集次卡（计次）、储值卡、电子券，会员积分体系，支付收款等营销功能。源码完整，包含前台微信小程序、h5、后端api、后台管理三部分。本系统适用各类实体店铺，如汽车4S店、花店、甜品店、餐饮等，也适用于线上的电商系统。本系统可当做收银系统使用，打通收银系统和会员营销系统的壁垒。

这是一个基于Spring Boot、Shiro、JWT（JSON Web Token）和Vue.js的后台管理系统前端源码项目，适合用于毕业设计或学习Java开发的源码参考。在这个项目中，开发者结合了现代Web开发的多种技术，构建了一个功能完善的权限管理平台。 1. **Spring Boot**：Spring Boot是Spring框架的一个扩展，它简化了Java应用的初始搭建以及开发过程。它集成了大量常用的第三方库配置，如JPA、WebSocket、MVC等，使得开发者可以快速地创建一个独立运行的Spring应用。 2. **Shiro**：Apache Shiro是一个强大的安全管理框架，用于实现身份验证、授权、会话管理和加密等功能。在这个项目中，Shiro被用来处理用户登录、权限控制、会话管理等安全相关的任务。 3. **JWT**：JWT是一种轻量级的身份认证和授权机制，通常用于API的身份验证。它通过一个包含用户信息的令牌来验证用户身份，而不是传统的Cookie和Session。JWT在前后端之间传输，减少了服务器的负担，提高了系统的可伸缩性。 4. **Vue.js**：Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架，用于构建用户界面。它的特点是易学易用，同时提供了组件化开发、虚拟DOM、响应式数据绑定等功能，使开发者能高效地构建复杂的前端应用。 5. **Redis**：Redis是一个高性能的键值数据库，常用于缓存和消息队列。在这个项目中，Redis可能被用来存储Session信息，提升系统的响应速度，或者作为消息中间件，处理异步任务。 6. **源码结构**：虽然文件名"23dhjig"无法提供具体的源码细节，但通常一个完整的Spring Boot + Vue.js项目会包含以下部分： - `pom.xml`：Maven的配置文件，定义了项目依赖。 - `src/main/java`：Java代码目录，包括Spring Boot的启动类、Shiro的配置、业务逻辑等。 - `src/main/resources`：资源文件，如配置文件、静态资源等。 - `src/main/webapp/`：前端Vue.js项目的源码，包括Vue组件、路由、样式文件等。 - `README.md`：项目说明文档。 7. **开发流程**：开发这个项目时，首先会设置Spring Boot环境，然后集成Shiro进行权限控制，接着引入JWT生成和验证令牌。前端部分则会利用Vue.js构建用户界面，并与后端接口通信。Redis的集成一般在处理高并发或性能优化时进行。 8. **学习与实践**：对于学生或初学者，这个项目提供了一个全面的学习路径，涵盖了Java后端开发、Web前端开发、安全控制和缓存技术等多个方面。通过阅读源码和实践，可以加深对这些技术的理解和应用。 总结来说，这个项目是一个综合性的实战案例，展示了如何使用Spring Boot、Shiro、JWT、Vue.js和Redis等技术构建一个完整的后台管理系统。对于希望提升Java Web开发技能的开发者来说，这是一个非常有价值的参考资料。

Matlab Simulink：两级式光伏并网系统（光伏板+boost变器+LCL逆变器+电网) 组成部分及功能： 1.主电路：由光伏板+boost变器+LCL逆变器+电网组成，电网电压相电压有效值220 V，频率 50 Hz 2.控制模块，光伏的MPPT采用扰动增量法+PI控制的模式（标准光强下最大功率10 kW），LCL逆变器采用电压电流双闭环解耦控制，直流母线电压控制在700 V 3.锁相环及坐标变，从abc坐标轴到dq坐标轴 4.调制模块，采用SVPWM 5.观测模块，示波器观测，同时将数据输出到工作空间以便于画图。 版本为Matlab2020b，仿真波形良好，由于部分模块低版本没有，因此只能用20b或以上版本

标题中的“一个轻量化，Sora部分模型代码开源”揭示了这个项目的核心——Sora模型的部分源代码已经公开，旨在提供一个轻量级的解决方案。Sora可能是一个专注于效率和性能的深度学习模型，它的开源使得研究者和开发者能够更好地理解和利用这种技术。 描述中的“Sora采用了扩散型变换器（diffusion transformer）架构”提到了Sora模型所采用的独特算法。扩散型变换器是一种基于深度学习的架构，其工作原理是通过逐步消除或“扩散”随机噪声来恢复或生成数据。这种方法在图像生成、语音合成等领域表现出色，因为它可以捕捉到数据的复杂结构和细节，同时保持计算效率。相比于传统的自注意力机制，扩散型变换器可能在处理大规模数据时更为高效，且能处理序列的长期依赖性。 “深度学习”和“AI”这两个标签进一步强调了Sora模型的背景。深度学习是人工智能的一个子领域，它通过多层神经网络对大量数据进行学习，以实现模式识别和决策制定。Sora模型利用深度学习的能力，特别是通过扩散型变换器，来解决特定的AI问题，可能是图像生成、自然语言处理、音频处理等。 在“sora-master”这个压缩文件名中，我们可以推断这是Sora项目的主分支或主要版本，通常包含模型的源代码、训练脚本、数据集处理工具以及可能的预训练模型权重。对于希望了解Sora模型工作原理或希望在自己的项目中应用Sora的人来说，这是一个宝贵的资源。 综合以上信息，我们可以总结出以下知识点： 1. Sora是一个轻量级的深度学习模型，采用了扩散型变换器架构。 2. 扩散型变换器是一种处理随机噪声的方法，适用于复杂数据结构的恢复和生成。 3. Sora模型可能被用于图像生成、语音合成或其它与序列数据处理相关的AI任务。 4. 开源的Sora模型代码提供了研究和开发的基础，用户可以对其进行修改和优化以适应自己的需求。 5. “sora-master”压缩文件包含Sora模型的主要代码和资源，有助于用户理解和使用Sora模型。