Advertisement

往届卷子题目已解决,并整理成卷子形式。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
华东交通大学的编译原理教材,涵盖了从2013年到2020年的历程,现已包含所有写卷子过程。未完成的卷子副本存储在另一个文件中,可通过指定的账号进行自取,以便进行复习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 编译原答案析.zip
    优质
    本资源包含多套编译原理课程的试卷题目以及详细的往届学生答题范例和解析,适合备考复习使用。 华东交通大学编译原理2013年至2020年的试卷已整理完毕,空白卷子可在该账号的另一个文件中自行取用复习。
  • 重庆工大学《模拟电技术》期末考(部分附答案).pdf
    优质
    这份文档包含了重庆理工大学《模拟电子技术》课程的部分往届期末考试题目及参考答案,适用于学生复习和自我测试。 重庆理工大学《模拟电子技术》历年期末考试试卷(部分含答案)
  • HNU计算机系统期末试
    优质
    本资源包含湖南大学(HNU)往年计算机系统课程的期末试卷,旨在帮助学生复习和准备考试,涵盖历年的考题及部分答案解析。 这些文件名为HNU计算机系统往年期末试卷的压缩包包含了湖南大学计算机系统课程历年的期末考试试卷,分别对应于2022年春季、2017年春季、2019年春季、2021年春季和2020年春季的考试。通过对这些试卷的分析,我们可以深入理解计算机系统这一学科的关键知识点。 计算机系统是计算机科学中的核心课程,它涵盖了硬件和软件的交互,以及数据如何在两者之间流动。主要的知识点包括: 1. **计算机组成原理**:这部分内容涉及CPU(中央处理器)、内存(RAM)及其他输入输出设备的基本结构。了解它们的功能与工作方式,例如运算器、控制器、寄存器及主存储、高速缓存等。 2. **指令集架构**:学习不同类型的数据处理指令和转移控制指令,并掌握如何使用汇编语言编写程序。 3. **数据表示**:涵盖二进制到十进制的转换方法,浮点数的IEEE 754标准以及字符编码如ASCII、Unicode等知识。 4. **存储系统**:了解外部存储设备的工作原理及虚拟内存的概念。 5. **操作系统基础**:包括进程管理(创建、同步和通信)、内存管理和文件系统的概念,例如分页与分段技术以及输入输出操作的缓冲技术。 6. **计算机网络基础知识**:虽然可能不是主要内容的一部分,但课程通常会涵盖OSI模型及TCP/IP协议栈等基本理论知识。 7. **编程语言与编译器原理**:理解高级语言和机器语言之间的差异,并掌握解释器的工作机制。 8. **计算机安全基础**:包括访问控制、加密技术以及网络安全威胁的防御策略等内容的学习。 通过分析这些历年试卷,学生可以预期到可能遇到的考试题型(例如填空题、选择题或简答题),并进行针对性复习。试题可能会要求解释概念、分析问题或者设计解决方案,并且教师往往会结合实际案例来测试学生的应用能力。 对于准备这类考试的学生来说,除了熟悉理论知识外,还应通过编写汇编程序和模拟内存分配等实践练习加以巩固。同时掌握良好的时间管理和答题策略也是提高成绩的关键因素之一。这些期末试卷作为宝贵的复习资源可以帮助学生评估自己的学习进度,并识别出需要加强的部分。
  • proxy_wjx: 问星刷
    优质
    proxy_wjx专注于利用代理技术在问卷星平台进行刷卷操作,旨在帮助用户快速完成或提高问卷调查的数据收集效率。需注意其使用的合法性和道德性。但请注意,此类行为可能违反问卷星的服务条款,并存在一定的法律和道德风险,请谨慎使用。 通过使用Node.js的superagent-proxy设置代理,并构造POST请求发送数据,可以绕过问卷星对同一IP多次访问设置验证码的问题。
  • 在线电系统
    优质
    在线电子试卷生成系统是一款高效便捷的教学辅助工具,支持教师轻松创建、编辑和发布各类考试题目及试卷,满足个性化教学需求。 一.基本功能 本系统提供两门课程的定卷、考试、判卷及查分等功能。 (1)自动生成试卷(即定卷过程) 此功能有三种方式: 1. 由系统完成整个随机生成试卷的过程。 2. 用户决定试卷包含的题型及其数量和分数,然后由系统根据用户需求进行随机生成。 3. 允许用户自主选择题型、试题数目及题目内容,并设定各题目的分值。之后,由系统依据这些信息来制作试卷。 所有三种方式都会以一个唯一的随机编号作为标志保存每份试卷(确保每次考试的试卷号不同)。 (2)考生通过考试子系统参加考试。 考生需使用学号、姓名及所考卷的试卷号登录进行考试。 (3)系统自动判卷,并即时反馈给考生其答题情况,包括错题的具体信息如正确答案和考生的答案等。这使得学生可以清楚地了解自己的得分。同时,成绩会被录入数据库中以备查询使用。 (4)有多种方式来查询考生成绩:一是针对单个学生的分数进行查看;二是对某次考试的整体情况进行检查,可以根据学号排序或总分排名查看,并且还可以筛选出答题正确率在60%以上的考生。这些结果可以打印出来以便进一步分析和使用。
  • 工大计算机组 年试集锦
    优质
    本资料汇集了多届哈尔滨工业大学计算机组成原理科目的往年试题,内容详实丰富,涵盖广泛的知识点和题型,是备考复习的重要参考材料。 看完工大计算机组成原理的往年试卷系列后,考试应该没问题了。
  • 安徽大学年计算机组
    优质
    《安徽大学往年计算机组成原理试卷》汇集了该校历年的考试题目,是学生复习计算机组成原理课程的重要参考资料。包含详尽的试题和部分答案解析,帮助考生全面掌握知识点与解题技巧。 安大往年计算机组成试卷,安大往年计算机组成试卷,安大往年计算机组成试卷,安大往年计算机组成试卷,安大往年计算机组成试卷。
  • 稀疏积网络(SparseConvNet): 应用
    优质
    稀疏卷积网络(SparseConvNet)是一种高效的深度学习架构,专门针对子流形数据设计,能够有效处理高维空间中的复杂几何结构和稀疏性。 子流形稀疏卷积网络是一种利用PyTorch库进行训练的模型。该库引入了空间稀疏性概念,并支持构建计算高效的稀疏VGG、ResNet和DenseNet风格的网络。 通过常规3x3卷积,活跃(非零)站点的数量会迅速增加:然而,在子流形稀疏卷积中,活跃站点集合保持不变。这意味着活跃站点仅与其活动邻居进行交互;而非活动站点则没有计算开销。因此,堆叠多个子流形稀疏卷积可以像构建VGG和ResNet类型的网络那样有效传递信息。 此外,初始阶段不相连的组件不会互相通信,但它们会通过池化或卷积中的步幅操作(即Stride)逐渐合并在一起。另外,在网络中引入ConvolutionWithStride2-SubmanifoldConvolution-DeconvolutionWithStride2路径可以使原先分离的活跃区域重新连接起来。
  • MATLAB:MUSIC波束积代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的MUSIC算法波束形成技术,并采用解卷积方法提高信号源定位精度。适用于雷达、声纳等领域的研究与应用开发。 针对信噪比较低的情况,多重信号分类(MUSIC)算法产生的方位谱背景较高问题,提出了一种解卷积的 MUSIC 方位估计算法(D-MUSIC)。该方法使用类似冲激函数作为 MUSIC 算法输出方位的点散射函数,并基于图像复原原理,利用该点散射函数和 Richardson-Lucy (R-L) 迭代算法对 MUSIC 算法生成的方位谱进行解卷处理。通过这种方法可以得到 D-MUSIC 算法的方位谱,从而降低背景噪声水平。 仿真结果表明,D-MUSIC 方法不仅继承了 MUSIC 算法高分辨率的优点,并且能显著地减少方向图中的背景干扰。通过对南海上试验中获取的水平阵列数据进行处理和分析,比较使用传统 MUSIC 和解卷积 MUSIC 所得到的方向角随时间变化的结果,进一步验证了 D-MUSIC 方法在方位估计方面的优越性能。