管理信息系统复习题（二）一、单选题（每小题2分，共20分）1、管理信息系统是一种（  B          ）A、自然系统  B、人工系统  C、信息处理系统  D、抽象系统2、用户通过终端设备向系统提出服务请求，系统完成服务后通过终端即时回答用户，这样的信息处理系统属于（  C ...

《信息系统分析与设计》试题库4一、填空题1.信息系统分析与设计的三要素是： ①系统的观点、 ②数学的方法、 ③计算机的应用 。2. 信息是经过 ①加工_后的数据，它对接收者的行为能产生影响，它对接收者的_②决策_具有价值。3. 计算机的网络的功能有 ①数据通信、 ②资源共享、 ③负荷均衡和分布处理。4. 管理信息一般分为三级：①战略级、 ②策略级、 ③执行级 。5. 信息系统分析与设计的概念...

指数函数和对数函数重点、难点：重点：指数函数和对数函数的概念、图象和性质。难点：指数函数和对数函数的相互关系及性质的应用，以及逻辑划分思想讨论函数    y    a x ，y    loga  x 在a1及 0  a  1两种不同情况。1、指数函数：yx对数函数运算法则公式且a叫指数函数。定义：函数aa01...

企业规模分类标准企业规模是指企业的经营业务规模以及职工人数的大小。企业规模的分类标准多种多样，不同国家和地区对企业规模的划分方式也有所不同。以下是一些常见的企业规模分类标准。一、按职工人数划分根据职工人数的多少，可以将企业分为以下几个级别：1.小微企业：职工人数少于50人，是最小型的企业形式。小微企业通常由个人独资或亲属共同经营，经营规模较小。2.中小企业（SME）：职工人数在50人至500人之间...

java中常用的设计模式有哪些C#框架是什么？MVC是什么？⼯⼚模式是什么？设计模式是什么？三层架构是什C# 框架是什么？MVC是什么？⼯⼚模式是什么？设计模式是什么？三层架构是什么？如果要学我该从何学起？？？C# 框架看这⾥MVC是三个单词的缩写，分别为：模型(Model)，视图(View)和控制Controller)。的⽬的就是实现Web系统的职能分⼯。 Model层实现系统中的，通常可以⽤J...

数据库系统概论综合复习资料《数据库系统概论》综合复习资料第⼀章复习题⼀、选择1、数据库三级模式体系结构的划分有利于保持数据库的（）A、数据独⽴性B、数据安全性C、结构规范化D、操作可⾏性----A2、数据库技术的奠基⼈之⼀E.F.Codd从1970年起发表过多篇论⽂，主要论述的是（）A、层次数据模型B、⽹状数据模型C、关系数据模型D、⾯向对象数据模型---C3、关系数据模型（）A、只能表⽰实体间的...

一.高价值重点场景1.重点场景为了精细化提升网络质量，根据集团指示，对覆盖场景进行划分为高铁、高速、高校、高架、地铁、美食、美景、居民区、医院、交通枢纽。2.高价值重点场景重点场景数量较多，对重点场景划分不同的优先级进行分级优化。交通枢纽根据发送旅客人数划分，高校根据学校属性（重点本科、本科、重点大专）划分，美景根据景区级别划分，居民区根据楼宇数量划分，医院根据医院级别（三甲、三乙）划分，高铁、高...

“⼀学就会，⼀做就废”——微服务的架构模式：⼀个服务⼀个数据库模式（中）今天这篇⽂章我想谈谈：⼀个服务⼀个数据库这种最基本的模式落地，⼤体的做法是怎么样的。⼀、搞微服务，可能是个政治问题我第⼀次接触微服务的时候，真的是迫不得已。公司有⼀套⼤型系统，这套⼤型系统当时是负责公司的主要盈利业务，⾮常⾮常重要。但是，正因为重要，所以它就成为了产品、业务团队的重点服务对象。这些⼈天天想着把这套系统的业务做出...

dddjava例⼦_⼀个微服务+DDD（领域驱动设计）的代码结构⽰例前有幸拜读过诸多⼤神关于DDD的实现落地等⽂章，学习较多，受益匪浅，在此推荐 :下⾯参考了DDD官⽅的结构，总结了前辈们的相关经验，再根据⾃⾝对微服务和DDD学习和理解，做了⼀个⽤SpringCloud搭建的最基本的结构例⼦。个⼈才疏学浅，如有雷同或是不当之处，望各位⼤佬见谅和帮忙指正。⾸先引经据典 , 参考官⽅架构草图，DDD总...

高性能计算和网格技术实验报告实验题目OpenMP和MPI编程姓名学号专业计算机系统结构thread技术指导教师助教所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期一、实验目的本实验的目的是通过练习掌握 OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。1、熟悉 OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用；2、掌握并行程序编写的基本步骤；3、了解并行程序调试和调优的技巧。二、实验要求1、独立完成实验内容；2、...

图书分类本分类法为7级划分，基本划分为5级，作为常识处理。各中央书院、各综合分馆、专业馆、学科资料室均可运用本分类级别律划分图书。第一级，以宇宙属性为标准分为人文类图书和自然类图书。代码大全书籍第二级，以图书基本学科属性为标准划分。人文类基本学科：A哲学、B宗教、C伦理、D逻辑、E美学、F心理、G语言、H文学、I艺术、J政治、K经济、L军事、M法律、N教育、O体育、P传媒、Q资讯、R管理、S商贸、...

大一ip地址计算器知识点在计算机网络领域中，IP地址计算器是一个重要的工具，用于帮助人们进行IP地址的计算和管理。在大一学习计算机网络时，了解IP地址计算器的相关知识点对于理解和应用IP地址是很有帮助的。一、IP地址的概念IP地址（Internet Protocol Address）是互联网协议中用于唯一标识设备（如计算机、服务器、路由器等）的一串数字。它划分为IPv4和IPv6两个版本，其中IP...

最简单的⽅法⼆进制与16进制的转换⼆进制与⼗六进制的互相转换⼆进制转换成⼗六进制⾸先，我们要看以下16位数进制的表⽰⽅法1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E接下来我们就可以进⾏进制的转换了，下⾯我给出了⼆进制的数，我们将它转换为⼗六进制，例如：0101101二进制与十六进制之间的转换我们将这个数按4个⼀组来划分，变成 0010 1101（这⾥本来是010 1101前⾯不够4位我们...

二进制数、八进制数、十六进制数对应表把二进制数转换为八进制数、十六进制数的方法：从低位起（即右边起）每3位划分为一个区间;利用对应表将它转换为八进制数；当位数不够时用0来补充例如:二进制数10 10 0 10 10 10 0 1八进制数  2    4从低位起（即右边起）每4位划分为一个区间；利用对应表将它转换为十六进制数；当位数不够时用0来补充例如：二进制数101...

第4章 自测练习题参考答案1．有一棵树如题图4-1所示，求出树的叶子结点、非终端结点、各结点的度、树的度和树深。C解： （1）叶子结点：E、F、G、H、K、J（2）非终端结点：A、B、C、D、I（3）各结点的度：度为3的结点：A、C                度为2的结点：D度为1的结点：B、I度为0的结点：E、F...

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数⽬录⼀、决策树决策树是分类算法，属于有监督学习。决策树的⽣成过程就是if-else的过程。决策树的⽣成有两个要点：1、节点特征的选择2、节点分裂值的选择。⼆、区别1、ID3与C4.5采⽤信息熵作为选择准则的基础（ID3采⽤信息增益率，C4.5采⽤信息增益率），CART选择基尼指数作为选择准则的基础（分类树采⽤基尼指数，回归树采...

mysql拆分库⽅法_数据库拆分的⼏种⽅式数据库做拆分的⼏种⽅式：1．按功能划分(垂直切分)将不同功能相关的表放到不同的数据库中，这样做的好处是⾮常直观。但当某⼀部分的功能其数据量或性能要求超出了可控的范围，就需要继续对其进⾏深⼊的再切分。2．按表中某⼀字段值的范围划分(⽔平切分)当伴随着某⼀个表的数据量越来越⼤，以⾄于不能承受的时候，就需要对它进⾏进⼀步的切分。⼀种选择是根据key 的范围来做切...

项目5 电子支付与结算项目习题一、单选题1.不属于电子信用卡类的电子支付工具是（D）。A.借记卡 B.电话卡 C.智能卡 D.电子划款2.SET协议是一个在互联网上实现安全电子交易的协议标准，下面的叙述不正确的是（D）。A.SET通过使用数字签名来确定数据是否被篡改，以保证数据的一致性和完整性，并有益于完成交易防止抵赖B.规定了交易各方进行交易结算时的具体流程和安全控制策略C.SET通过使用公共密...

分页系统原理一、引言分页系统是指将一个大型的数据集合分成若干个小的部分，每个部分称为一页，以便于用户查看和操作。在计算机领域中，分页系统被广泛应用于数据库、操作系统、网站等方面。本文将详细介绍分页系统的原理及其实现方法。二、分页系统的原理1. 数据集合的划分在使用分页系统时，首先需要将一个大型的数据集合按照一定规则进行划分。常用的规则有按照时间、按照关键字等方式进行划分。例如，在网站上展示新闻列表...

ps将⼀张图⽚分割成九宫格形式如何⽤ps将⼀张图⽚分割成九宫格形式？制作⽅法很简单，利⽤切⽚跟移动⼯具即可，具体请看下⽅讲解：⽅法/步骤⾸先⽤Photoshop打开素材，然后点击⼯具栏“裁剪⼯具”下三⾓，在弹出的选项中选择“切⽚⼯具”，如下图：选择“切⽚⼯具”后，⿏标从左上⾓拖动到右下⾓选择整张图⽚，然后右击，在弹出的选项中选择“划分切⽚”，如下图在弹出的界⾯中，分别勾选⽔平划分为和垂直划分为，数...

PS怎么快速把图⽚均匀的切成⼏⼩块⼉因为写⽂档，要截图，很长的那种于是去了下PS的切图功能，这个功能简单的要死，但⽹上的还是会踩坑，特意记录⼀下步骤如下：⾸先，打开⼀张图⽚其次，选择切⽚⼯具在⾯板上，右键，点击划分切⽚ps切图尺寸变小会出现⼀个弹窗可以⽔平划分，也可以垂直划分，看你兴趣了划分完成之后，点击⽂件---导出---存储为web所⽤格式选择⽬标⽂件夹，保存即可！就是这么简单~~~...

ps切图尺寸变小photoshop怎样进行切图我们使用PS经常会做切图工作，那么大家知道photoshop怎样进行切图吗?下面是店铺整理的photoshop怎样进行切图的方法，希望能给大家解答。photoshop进行切图的方法1、 打开要分割的图片，点工具栏的切片工具，选择切片选择工具——划分切片(这里我们假定将一张远途平均分为12张小图)2、 将划分切片的水平划分为4，垂直划分为3，点好后出现1...

ansys分析出现问题(2009-07-20 09:34:16) 转载标签： 杂谈NO.0001ESYS is not valid for line element.原因：是因为我使用LATT的时候，把“--”的那个不小心填成了“1”。经过ANSYS的命令手册里说那是没有用的项目，但是根据我的理解，这些所谓的没有用的项目实际上都是ANSYS在为后续的版本留接口。对于LATT，实际上那个项目可能就是...

隐形眼镜类型决策树五、结语import pickle决策树分类器就像带有终⽌块的流程图，终⽌块就代表分类结果。对于待处理数据，我们⾸先需要测量集合中数据的不⼀致性，即熵；然后再根据每个属性对数据集进⾏划分并计算划分后的数据集的熵，得到使得数据集信息增益最⼤的划分属性；根据步骤⼆得到决策树字典；最后使⽤matlibplot 的注解功能，将决策树字典转换为容易理解的树形图。...

cifar10数据集的下载和使⽤基本信息CIFAR-10 是⼀个包含60000张图⽚的数据集。其中每张照⽚为32*32的彩⾊照⽚，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围 0 ~ 255。import pickle所有照⽚分属10个不同的类别，分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 's...

决策树案例：是否打⽹球决策树的划分依据之⼀是信息增益的⼤⼩对于下⾯这个例⼦，使⽤ID3算法，ID3：使⽤信息增益g(D,A)进⾏特征选择⼀个特征的信息增益(或信息增益率，或基尼系数)越⼤，表明特征对样本的熵的减少能⼒更强，这个特征使得数据由不确定性到确定性的能⼒越强下⾯就以⼀个经典的打⽹球的例⼦来说明如何构建决策树。我们今天是否去打⽹球（play）主要由天⽓（outlook）、温度（tempera...

基于tensorflow的bilstm_crf的命名实体识别（数据集是msra命名实体识别数据集）github地址：1、熟悉数据msra数据集总共有三个⽂件：：部分数据当/o 希望⼯程/o 救助/o 的/o 百万/o ⼉童/o 成长/o 起来/o ，/o 科教/o 兴/o 国/o 蔚然成风/o 时/o ，/o 今天/o 有/o 收藏/o 价值/o 的/o 书/o 你/o 没/o...

Python-森林（随机森林、超随机树和旋转森林）当输⼊数据中存在⾮线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，⽽基于树的算法则不受数据中⾮线性关系的影响，基于树的⽅法最⼤的⼀个困扰时为了避免过拟合⽽对树进⾏剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，⼤型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或⾼⽅差（极度不拟合）。不过如果我们⽣成⼤量的树，最终的预测值采⽤集成所有树产⽣的输出的平均值，就可以避免⽅差的问...

Python中的随机种⼦——random_staterandom_state是⼀个随机种⼦，是在任意带有随机性的类或函数⾥作为参数来控制随机模式。当random_state取某⼀个值时，也就确定了⼀种规则。random_state可以⽤于很多函数，我⽐较熟悉的是⽤于以下三个地⽅：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林random python1、划分训练集和测试集的类train_...

Python随机森林模型RandomForestClassifier参数说明A. max_features：随机森林允许单个决策树使⽤特征的最⼤数量。 Python为最⼤特征数提供了多个可选项。 下⾯是其中的⼏个：Auto/None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利⽤他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。sqrt ：此选项是每颗⼦树可以利⽤总特征数的平⽅根个。 例如，如果变量（特征）的总数...