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广工工程训练试题.zip

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简介:
《广工工程训练试题》包含了广东工业大学历年的工程训练相关考试题目及解析,旨在帮助学生更好地掌握实践技能和理论知识,适用于课程复习与自我测试。 《广工工程训练试卷》是一份包含多份试卷的压缩包文件,主要供广东工业大学(简称“广工”)的学生在进行工程训练学习与考核使用。这些试卷涵盖了从1到9的不同编号,虽然缺少了第4号试卷,但整体上仍构成了一个较为完整的训练体系。通过这些试卷,我们可以深入探讨工程训练中的核心知识点。 工程训练是工程技术教育的重要组成部分,旨在提高学生的实践能力和创新能力。在这些试卷中,我们预计会发现以下几个关键领域: 1. **基础理论知识**:包括力学、电工电子技术和机械设计基础等领域的基本概念、原理和计算。 2. **工程制图**:涉及投影法的应用以及装配图和零件图的绘制与解读,并要求熟练使用AutoCAD等绘图软件。 3. **实验操作**:强调动手能力,试卷可能包含实验步骤说明、安全规定及结果分析等内容,如电子电路搭建或机械部件加工。 4. **项目管理与质量控制**:涉及工程项目的计划制定、成本估算以及质量管理原则等方面的内容。 5. **创新与设计**:鼓励学生运用所学知识解决实际问题,并提出创新解决方案或优化现有设计的题目。 6. **安全知识**:涵盖电气安全、机械操作安全和化学品处理等领域的规则,确保训练过程中的安全性。 7. **专业软件应用**:要求掌握如ANSYS、MATLAB等现代工程中常用的工具的基本操作及应用。 通过对这些试卷的学习与练习,学生不仅能巩固课堂理论知识,还能提升实际操作技能,并为将来从事工程技术工作奠定坚实基础。同时,这样的训练有助于培养学生的团队协作精神和问题解决能力,以满足当前工程技术人才的需求。

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  • 广.zip
    优质
    《广工工程训练试题》包含了广东工业大学历年的工程训练相关考试题目及解析,旨在帮助学生更好地掌握实践技能和理论知识,适用于课程复习与自我测试。 《广工工程训练试卷》是一份包含多份试卷的压缩包文件,主要供广东工业大学(简称“广工”)的学生在进行工程训练学习与考核使用。这些试卷涵盖了从1到9的不同编号,虽然缺少了第4号试卷,但整体上仍构成了一个较为完整的训练体系。通过这些试卷,我们可以深入探讨工程训练中的核心知识点。 工程训练是工程技术教育的重要组成部分,旨在提高学生的实践能力和创新能力。在这些试卷中,我们预计会发现以下几个关键领域: 1. **基础理论知识**:包括力学、电工电子技术和机械设计基础等领域的基本概念、原理和计算。 2. **工程制图**:涉及投影法的应用以及装配图和零件图的绘制与解读,并要求熟练使用AutoCAD等绘图软件。 3. **实验操作**:强调动手能力,试卷可能包含实验步骤说明、安全规定及结果分析等内容,如电子电路搭建或机械部件加工。 4. **项目管理与质量控制**:涉及工程项目的计划制定、成本估算以及质量管理原则等方面的内容。 5. **创新与设计**:鼓励学生运用所学知识解决实际问题,并提出创新解决方案或优化现有设计的题目。 6. **安全知识**:涵盖电气安全、机械操作安全和化学品处理等领域的规则,确保训练过程中的安全性。 7. **专业软件应用**:要求掌握如ANSYS、MATLAB等现代工程中常用的工具的基本操作及应用。 通过对这些试卷的学习与练习,学生不仅能巩固课堂理论知识,还能提升实际操作技能,并为将来从事工程技术工作奠定坚实基础。同时,这样的训练有助于培养学生的团队协作精神和问题解决能力,以满足当前工程技术人才的需求。
  • OpenCV具.zip
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    本压缩包包含用于OpenCV机器视觉库的训练资源和开发工具,适用于图像处理、特征检测与识别等领域项目的学习与实践。 《OpenCV训练器详解及其应用》 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,在图像处理和计算机视觉领域广泛应用。它支持多种编程语言,包括C++、Python和Java等。在“opencv训练器.zip”压缩包中提供了一个优化过的训练工具,特别适合不熟悉命令行操作或希望简化流程的开发者使用。 该压缩包中的批处理文件(.bat)用于Windows系统自动化执行一系列命令,从而让用户无需手动输入复杂的指令来启动OpenCV模型的训练过程。只需将所需的模板图片放入指定目录,并预先调整好尺寸,就可以通过点击批处理文件直接开始训练。这大大降低了使用的复杂度。 使用该工具可以创建Haar特征级联分类器,这是一种用于面部检测、物体识别等任务的技术方法。在这个3.4.0版本的训练器中,用户能够利用提供的工具来定制化地训练自己的模型以识别特定对象。具体步骤如下: 1. 准备数据:收集正样本(包含目标对象)和负样本(不包含目标对象)图片,并根据规定尺寸对这些图片进行裁剪或缩放。 2. 创建XML配置文件:定义训练参数,如特征类型、阶段数量及弱分类器的数量等。 3. 运行训练:通过批处理文件运行`opencv_traincascade`工具并提供所需路径信息和配置文件。 4. 测试与应用:完成训练后得到的级联分类器模型(以.xml格式保存)可以集成到OpenCV项目中,用于实时检测目标对象。 需要注意的是,整个训练过程可能需要大量计算资源和时间。此外,适当的参数调整对于提高模型性能至关重要,这要求根据具体需求对数据进行多次尝试与优化。 这个“opencv训练器.zip”压缩包提供了一个易于使用的界面,使得OpenCV模型的训练变得更加容易。不论是初学者还是有经验的开发者都能从中获益,并快速构建自己的目标检测系统。结合OpenCV强大的图像处理功能,在实际应用中可以实现诸如智能监控、自动驾驶和人脸识别等多种创新项目。
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    本题集专为评估和培训AI训练师设计,涵盖了人机交互、自然语言处理及机器学习等领域的知识与技能测试,旨在提升从业人员的专业水平。 这是在进行Y小蜜认证考试时整理的常考知识点汇总,大部分题目都涵盖其中,背熟这些内容可以帮助顺利通过考试并取得高分(如93分)。无需参考PPT或视频资料,直接记忆即可。
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    《广工概率论试题》是一份针对广东工业大学学生编写的概率论课程考试题目集,包含多种类型的练习题,旨在帮助学生深入理解概率论的基本概念和应用技巧。 广工往年概率论试卷包含考试重点及答案,有助于同学们更好地掌握知识点。
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  • 功能测
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    本资料集包含了全面的功能测试练习题,旨在帮助软件测试人员提升其对软件应用功能的理解和测试技能。 1. 录制Flight程序登录的脚本。 2. 脚本要求: (1)使用Systemutil.Run打开程序。 (2)创建三个Action,分别命名为01_Login、02_New Order和03_Logout,在每个Action中录制对应的Login、New Order和Logout操作。 (3)保存Action:将02_New Order的本地对象库保存为NewOrder.tsr文件。 (4)删除Action 02_New Order的本地对象库。 (5)关联Action与对象库:使02_New Order使用共享的对象库,且该共享对象库路径设置为相对路径,并用已保存的新订单操作记录文件NewOrder.tsr进行配置。 (6)在脚本中加入自定义检查点,用于验证Price*Ticket的价格是否等于Total。如果满足条件则通过Reporter.ReportEvent报告成功;否则报告失败。 (7)点击“关闭”按钮结束当前流程的操作。 (8)完成录制操作后停止记录。
  • 广数据挖掘考要点及历年.zip
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    该资料包含了广东工业大学数据挖掘课程的重点内容和历年的考试题目,旨在帮助学生更好地理解和掌握数据挖掘的关键知识点。 广工数据挖掘课程包含以下内容:1、2012年至2016年的历年期末考试试卷;2、考试重点整理文档;3、教材习题及参考答案(《数据挖掘原理与实践》)。