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吉林大学计算机与软件人工智能学院期末考题分享

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简介:
本页面提供吉林大学计算机与软件人工智能学院的期末考试题目分享资源,涵盖多门课程,旨在帮助学生更好地复习和备考。 这篇资料主要涵盖了吉林大学计算机科学与技术学院、软件工程以及人工智能专业的考研相关知识,对于备考的学生来说具有很高的参考价值。 压缩包中的文件列表包括了历年的期末试题,这通常包含了教授们在教学过程中重点强调的知识点,同时也是考试可能考察的内容。这些资源可以帮助考生更好地理解并掌握关键考点。 计算机科学是所有IT领域的基石,它涵盖了数据结构、算法、操作系统、计算机网络和数据库等核心课程。其中,数据结构包括数组、链表、树、图以及堆栈与队列;而算法则涉及排序(如冒泡法、选择法)及查找技术(顺序搜索和二分搜索)。此外,还有操作系统的进程管理、内存分配机制等内容。 软件工程涵盖了从需求分析到维护的整个开发过程。考生需要掌握敏捷开发模型等方法论,并熟悉使用UML进行设计;同时也要了解版本控制系统如Git以及如何确保软件质量和测试流程的有效性。 人工智能是当前最热门的研究领域,涵盖机器学习(监督、无监督和强化)、神经网络(前馈、卷积及循环)等内容。此外还包括深度学习模型(CNN、RNN等),自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV),以及机器人技术(Robotics)等方面的知识。 考生不仅需要掌握上述理论知识,更要在实践中灵活运用它们。通过大量练习题目来巩固所学内容,并学会如何在考试中解答复杂问题。分析历年试题的趋势和关注常见考点有助于提高解题速度及准确性。 该压缩包提供的资料是全面复习并准备吉林大学计算机科学、软件工程以及人工智能学院考研的理想资源,建议考生充分利用这些材料深入理解各个领域的基础知识,从而提升解决问题的能力,在即将到来的考试中取得优异成绩。

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    本页面提供吉林大学计算机与软件人工智能学院的期末考试题目分享资源,涵盖多门课程,旨在帮助学生更好地复习和备考。 这篇资料主要涵盖了吉林大学计算机科学与技术学院、软件工程以及人工智能专业的考研相关知识,对于备考的学生来说具有很高的参考价值。 压缩包中的文件列表包括了历年的期末试题,这通常包含了教授们在教学过程中重点强调的知识点,同时也是考试可能考察的内容。这些资源可以帮助考生更好地理解并掌握关键考点。 计算机科学是所有IT领域的基石,它涵盖了数据结构、算法、操作系统、计算机网络和数据库等核心课程。其中,数据结构包括数组、链表、树、图以及堆栈与队列;而算法则涉及排序(如冒泡法、选择法)及查找技术(顺序搜索和二分搜索)。此外,还有操作系统的进程管理、内存分配机制等内容。 软件工程涵盖了从需求分析到维护的整个开发过程。考生需要掌握敏捷开发模型等方法论,并熟悉使用UML进行设计;同时也要了解版本控制系统如Git以及如何确保软件质量和测试流程的有效性。 人工智能是当前最热门的研究领域,涵盖机器学习(监督、无监督和强化)、神经网络(前馈、卷积及循环)等内容。此外还包括深度学习模型(CNN、RNN等),自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV),以及机器人技术(Robotics)等方面的知识。 考生不仅需要掌握上述理论知识,更要在实践中灵活运用它们。通过大量练习题目来巩固所学内容,并学会如何在考试中解答复杂问题。分析历年试题的趋势和关注常见考点有助于提高解题速度及准确性。 该压缩包提供的资料是全面复习并准备吉林大学计算机科学、软件工程以及人工智能学院考研的理想资源,建议考生充分利用这些材料深入理解各个领域的基础知识,从而提升解决问题的能力,在即将到来的考试中取得优异成绩。
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    本系列分享专注于吉林大学计算机与软件学院的人工智能专业考研经验,涵盖复习策略、参考书目推荐及备考建议等内容。 这份PPT分享涵盖了吉林大学计算机科学与技术、软件工程以及人工智能专业的考研资料的核心知识点。 1. **吉林大学考研**:作为全国知名的高等学府,吉大在计算机领域享有较高声誉,其相关学院是学生们深造的重要选择。考试通常包括初试(笔试)和复试(面试),内容涵盖专业基础理论与实践技能。 2. **计算机科学与技术**:这门学科研究的是计算机系统及计算过程的原理和技术。学习重点包括但不限于计算机组成、操作系统、网络架构、数据结构以及算法设计等,考研中考生需对这些基础知识有深入理解,并能解决实际问题。 3. **数据结构**:作为基础课程之一,它探讨了如何高效地组织和处理数据的方法与技术。常见的主题涉及数组、链表、栈队列、树图等多种类型的数据存储方式及其操作技巧,在考试中会考察复杂度分析及排序查找等算法的应用能力。 4. **软件工程**:这一领域关注的是从需求到维护的整个软件开发流程管理,包括但不限于模型选择(如瀑布或敏捷)、质量保证措施以及项目协调等内容。考研时可能会涉及相关理论与实践操作知识。 5. **人工智能**:涵盖机器学习、深度学习等多个前沿技术方向,是当前研究热点之一。考试题目可能围绕神经网络结构设计、决策树构建方法和支持向量机等算法进行考察,并且还会涉及到AI伦理及社会影响的理解和评价。 压缩包内的PPT文件包含了吉林大学计算机软件与人工智能考研的详细讲解内容,包括历年重点难点以及常考知识点解析。考生可以通过这些资料来复习巩固知识体系、把握考试趋势并提高应试技巧;同时还有实际案例分析和练习题以帮助提升解决问题的能力。建议下载后仔细阅读,并结合其他教材进行系统化的学习准备。
  • 2015年春试安排
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    此文档为吉林大学计算机学院于2015年春学期发布的期末考试时间表和相关安排,旨在帮助学生了解考试的具体信息并做好准备。 吉林大学计算机学院2015年春季期末考试安排如下:考试日期已确定。
  • C++历年
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    本资料汇集了吉林大学计算机学院多年来的C++课程考试题目,旨在帮助学生了解考试趋势和重点,提升编程技能与解题能力。 吉林大学计算机学院历年C++考试题,请大家在考试前务必熟悉!
  • 网络协议析复习
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    本课程为吉林大学软件学院期末复习专题,专注于计算机网络协议分析,涵盖OSI模型、TCP/IP协议等内容,帮助学生深入理解数据通信原理与实践。 吉林大学软件学院网络协议分析的期末考题参考了课上PPT以及个人总结的内容,具有较高的参考价值。
  • 网络历年的
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    本资料汇编了吉林大学多年来的计算机网络课程期末考试题目,旨在帮助学生了解考试趋势和重点,有效进行考前复习。 吉林大学计算机网络历年期末试题WORD文档。
  • 程》复习新重点背诵
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    本资料为吉林大学软件学院《软件工程》课程期末复习的重要知识点汇总,旨在帮助学生高效备考,涵盖考试核心内容与最新考点。 自己整理的复习背诵笔记(根据老师说的重点,摘录自PPT)。从21级开始,吉林大学软件学院的《软件工程》课程考试内容发生变化,不再像之前那样使用题库进行考核。
  • 2020年1月山东视觉.docx
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    这份文档包含了2020年1月山东大学计算机学院人工智能班级在计算机视觉课程中的期末考试题目,涵盖了该领域的重要知识点与实践应用。 ### 计算机视觉期末考试知识点解析 #### 一、代码题目 1. **直方图统计** - **知识点**:直方图用于描述图像中灰度值的分布情况,常被应用于预处理阶段以增强对比度。 - **实现**: 统计每个灰度值在图像中的出现频率,并绘制出相应的直方图。通过操作如直方图均衡化来提升图像清晰度。 2. **透视矩阵变换** - **知识点**:利用透视变换模拟不同视角下的效果,比如将平面图像转换为倾斜或俯视的视觉体验。 - **实现**: 使用特定的透视变换矩阵对图像坐标进行调整。此技术常见于拼接和校正等应用中。 3. **背景相减** - **知识点**:通过比较当前帧与先前建立好的背景模型来识别运动物体,是一种常用的视频分析方法。 - **公式**: 新背景模型C = alpha * 当前帧F + (1-alpha) * 旧背景B 其中alpha为更新权重系数。 - **应用场景**:包括但不限于监控系统和动作检测。 4. **Sobel算子的滤波** - **知识点**:一种广泛使用的边缘检测工具,通过计算图像梯度来突出边界特征。 - **实现**: 使用Sobel模板对每个像素点进行水平及垂直方向上的卷积运算。结合所得梯度大小和角度确定具体边界的定位。 #### 二、理论题目 1. **计算机视觉的主要任务及其与数字图像处理的区别和联系** - **主要任务**:包括目标识别,场景理解以及运动分析等。 - **区别**: 数字图像处理注重于改善或压缩原始的图象数据;而计算机视觉则侧重于从这些数据中提取有意义的信息来实现对现实世界的认知。 - **联系**:两者都需要依赖基础的技术如滤波和分割。 2. **尺度不变性及其实现原理** - **知识点**:算法在处理不同尺寸的对象时保持一致的性能称为尺度不变性。 - **实现**: 利用多级金字塔结构,或是采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)或SURF(Speeded-Up Robust Features)等技术。 3. **RANSAC算法的应用及具体步骤** - **应用场景**:适用于包含大量异常值的数据集。 - **步骤**: 随机选取一组数据作为初始样本,用这些样本来估计模型参数。然后计算所有点到该模型的距离,并根据阈值确定内点集合。重复上述过程多次以选择最佳的模型。 4. **全景拍摄中相机仅绕中心旋转的原因** - **原因**:限制镜头畸变对图像质量的影响,从而提高拼接效果的质量。 5. **直方图的优点和缺点及其在特定场景中的应用** - **优点**:直观且易于理解和实施。 - **缺点**:可能会丢失一些细节信息。 - **应用场景**:如目标跟踪、交互式分割中用于快速匹配或调整区域边界等场合。 6. **基元检测与霍夫变换的局限性及优化方法** - **局限性**:对噪声敏感,可能无法准确识别复杂环境中的直线。 - **优化方法**:增加更多的约束条件或者使用累积投票机制来改善性能。 #### 三、综合题目 1. **线性滤波器描述及其核求解** - **线性滤波器**:一种通过卷积操作处理信号的方法,常用于图像的平滑或锐化。 - **滤波核求解**:给定原始图象I和经过滤后的结果I,可以利用最小二乘法等数学方法来确定3×3大小的线性滤波器。 2. **透视变换矩阵求解** - **最少点对需求**:需要至少四组对应点以唯一地定义一个透视变换。 - **最优矩阵求解**:当有足够多的数据时,可以通过最小化重投影误差来获得最佳透视变化矩阵。