NCT等级测试-Python编程一级真题测试卷1图文 一、选择题 1．以下Python表达式中，哪项的值与其它三项不同（ ） A．len（"my name is james".split（）） B．int（4.99） C．sum（[1，2，1，1]） D．max（[1，2，3，4]） 2．已知字符串a="python"，则a[1]的值为（ ） A．"p" B．"py" C．"Py" D．"y" 3．Python的关系运算符中，用来表示不等于的符号是（ ） A．= = B．！= C．>= D．<= 4．下面Python代码运行后，a、b的值为( ) a=23 b=int(a/10) a=(a-b*10)*10 b=a+b print(a,b) A．23 2 B．30 20 C．30 32 D．3 2 5．韦沐沐同学利用Python软件编制程序。初始时，他使用流程图描述算法，在设计输入 、输出数据时使用的图例是（ ） A． B． C． D． 6．在用Python编程对数据进行分析的时候，代码pandas.DataFrame.sum（ ）执行的操作是 A．返回所有列的和 B．返回所有行的和 【Python编程基础知识点】 1. Python表达式的值比较： - `len("my name is james".split())` 计算字符串切片后的列表元素个数，即单词数量，其值为5。 - `int(4.99)` 将浮点数转换为整数，会向下取整，其值为4。 - `sum([1, 2, 1, 1])` 计算列表中所有数字的和，其值为5。 - `max([1, 2, 3, 4])` 返回列表中的最大值，其值为4。 2. 字符串索引： - 对于字符串`a="python"`，`a[1]`表示获取字符串的第二个字符，其值为"y"。 3. 关系运算符： - Python中表示不等于的符号是`!=`。 4. Python代码分析： ```python a=23 b=int(a/10) a=(a-b*10)*10 b=a+b print(a,b) ``` 这段代码将23转换成十进制形式，`a`变为3，`b`变为2，最后打印出`a`和`b`的值，选项D正确。 5. 流程图符号： - 在设计输入、输出数据时，通常使用流线型图例表示数据流动，选项A符合这个描述。 6. Pandas数据分析： - `pandas.DataFrame.sum()` 是Pandas库中用于返回DataFrame所有列或行的和的函数，具体取决于是否指定了轴向。 7. Python合法标识符： - Python的合法标识符不能以数字开头，因此选项B错误。 8. Python多分支选择结构： - Python中实现多分支选择结构最常用的方法是`if-elif-else`结构。 9. 字符串拼接： - `print(a[1]+a[3])` 将字符串的第二个字符和第四个字符拼接，其值为"yt"。 10. Python转义字符： - `\`反斜杠用于转义特殊字符，`\r`表示回车，`\n`表示换行，`\t`表示制表符，`\\"`表示双引号，选项D描述错误。 11. Python变量命名规则： - 变量名不能以数字开头，也不能是保留字，所以选项A、B、C都不正确，选项D（dist）是合法的变量名。 12. Python循环： - 题目要求找到100以内所有能被3整除的正整数，可以使用`for i in range(3, 101, 3):`这样的循环结构。 13. Python循环输出： - `for i in range(1, 5):`循环中，`i`的值在每次迭代后都会增加1，而`s`的值会累加，最后输出时，`i`的值为5，`s`的值为10。 14. Python程序执行： - `print(1**2+2**2+3**2)`的结果是14，所以选项B正确。 15. Python逻辑判断： - `print(66!=66)`会输出`False`，因为66不等于66的逻辑判断结果是False。 16. Python一元二次方程： - 一元二次方程的判别式为`b**2 - 4*a*c`，根据题目，需要填入这个表达式。 - 当判别式大于等于0时，输出实数根，所以第二空应填入`sqrt(d)`。 - 第三空应填入`(-b-math.sqrt(d))/(2*a)`，表示输出方程的另一个实数根。 - 当判别式小于0时，输出"方程无实数根"，所以最后一空应填入`print("方程无实数根")`。 17. Python代码实现： - 为了找出1到n之间同时是3和5的倍数的数，可以使用`range(3, n+1, 15)`，因为3和5的最小公倍数是15。 18. 随机数解决百钱白鸡问题： - 使用`random`模块生成随机数，通过循环尝试不同的组合来解决这个问题，通常会涉及到整数的加减乘除运算。 以上是针对NCT一级Python编程真题测试卷涉及的知识点的详细解析。这些知识点涵盖了Python的基础语法、数据类型、控制结构、字符串操作、Pandas库的使用以及算法设计等重要内容。对于学习Python编程的初学者，掌握这些基本概念和操作至关重要。

在当今快速发展的科技时代，编程教育已经成为了理工科教育中的重要一环，而Python作为一门广泛使用的编程语言，也成为了初学者入门的理想选择。NCT等级测试则是对学习者Python编程能力的一种评估手段。资料NCT等级测试-Python编程一级真题测试卷1是针对具有一定基础的Python学习者，它能有效检验学习者在初级阶段对Python基础知识的掌握程度，以及解决实际编程问题的能力。 这份测试卷覆盖了Python编程的基础知识点，包含了数据类型、变量的使用、基本的控制结构，如条件判断和循环、函数的定义和调用、以及一些基本的内置函数和模块的使用。此外，测试题型可能还会涉及简单的算法逻辑题、错误调试题以及代码阅读理解题，以此来考察学习者对Python编程语言的综合应用能力。 通过这样的测试，学习者可以了解自己在Python编程学习过程中的不足之处，从而有针对性地进行复习和提高。对于教育机构和培训机构来说，这样的测试卷也可用于评估教学效果，改进教学方法。而对于编程初学者而言，参加等级测试是检验学习效果、提升自我编程能力的重要途径，同时也能为今后的深入学习和编程工作积累经验。 随着人工智能、数据分析、网络爬虫等领域的快速发展，Python语言的应用越来越广泛，掌握Python的编程技能对于提升个人竞争力有着重要意义。因此，不管是对个人学习者还是专业培训机构而言，NCT等级测试-Python编程一级真题测试卷1都具有非常重要的参考价值。通过解决这些测试题，不仅可以提高编程技巧，还能加深对Python编程逻辑的理解，为未来解决更复杂编程问题打下坚实的基础。 这份测试卷的出现，对于Python教育者来说，能够作为考核学生学习成果的有效工具。对于学生而言，它不仅是一个自我检验的平台，也是学习上的一个激励和指导。在准备这份测试的过程中，学生需要复习和巩固之前所学的编程知识，从而能够在测试中展现出真实水平，同时也能发现学习中的短板，为未来的学习方向提供指引。对于编程初学者来说，这是一个难得的自我提升的机会，通过正式的测试来检验自己的编程水平，无疑能够为日后的编程学习之路指明方向。 通过这份测试卷，我们可以看出Python编程教育的重视程度，以及对学习者能力水平的期望。对于编程初学者来说，掌握好基础是构建高级编程技能的基石，因此这份一级真题测试卷是每位Python学习者在学习之路上的一个重要里程碑。通过不断地练习和测试，学习者可以更清晰地认识自己，从而在Python编程的道路上不断前进，最终达到更高的水平。

知识点： 一、基础语法理解 1. Python列表和其特点，包括列表的创建和索引访问。 2. Python的标识符规则，包括大小写敏感性和关键字的使用。 3. Python数据类型及其转换，如整数、浮点数和字符串之间的转换。 4. Python运算符的使用，包括逻辑运算符、比较运算符和算术运算符。 5. Python输入输出函数的区别，主要使用input()和print()函数。 二、程序控制结构 1. Python中的条件语句if...elif...else的使用方法和条件分支的测试。 2. Python中的循环控制结构，如while循环的使用和流程控制。 3. Python函数的定义和调用，理解函数的基本概念和作用。 三、问题解决思维 1. 理解算法在问题解决中的核心作用。 2. 掌握编程语言解决问题的基本思路和方法。 3. 利用Python解决实际问题，如天气数据的处理和图形绘制。 四、Python高级特性 1. Python的异常处理机制。 2. Python中的模块导入和使用。 3. Python中数据的集合类型，如元组和字典的使用。 五、Python应用 1. Python在数据分析和科学计算中的应用。 2. Python在自动化测试和网络爬虫开发中的应用。 3. Python在机器学习和人工智能领域的应用。 六、编程实践 1. 对Python代码进行测试，确保程序的正确性。 2. 编写Python程序以解决特定问题，如绘制气温图和模拟圆周率计算。 3. 掌握使用图形库绘制复杂图形的方法。 七、Python知识拓展 1. Python在不同领域的专业应用，如Web开发和游戏开发。 2. Python编程思想和编程范式的理解。 3. Python语言的持续学习和进阶。

单相功率分析仪【2024全国大学生电子设计竞赛B题、TI杯】 制作一个对AC220V单相交流电分析的仪器，实现对电流、电压、有功功率、功率因数、电流谐波系数（THD）、电流基波及其2~10次谐波分量的有效值等参数进行检测 使用电压，电流互感器模块，然后通过MCU(MSP0L1306)的ADC采集，但是模块转换后的电压值大小对于低功耗MCU采集很有挑战，Ti板子资源很有限，并且需要对前级模块进行处理，改电阻，否则无法测量题目所给的要求，除此之外还有许多因数需要考虑，之间的计算也很复杂，浪费了我们差不多两天时间，放弃了这个方案 使用ATT7022E计量芯片（不属于MCU，满足题目要求），多功能高精度三相电能专用计量芯片，适用于三相三线和三相四线应用，能够测量各相以及合相的有功功率、无功功率、视在功率、有功能量及无功能量，同时还能测量各相电流、电压有效值、功率因数、相角、频率、基波有功功率、基波有功电能、基波电流等参数，此芯片提供一个SPI接口，方便与外部MCU之间进行计量及校表参数的传递。 硬件部分只需要设计出单相检测的电路，搭建好前级处理后给MCU即可，还有一个要求使用电池供电，我采用18650电池，然后使用一个3.7V升5V的充放电模块，可实现持续的稳定输出，最初我们采用的充电宝USB输出，但绝大多数充电宝都会因为功耗太低而自动断电，所以如果使用充电宝的话可能测着测着就熄了 软件部分则需要写好程序通过SPI与计量芯片通信，发送要测量参数的指令，然后接受计量芯片返回来的值并储存在变量中，然后调用变量将其显示即可

内容概要：本文聚焦于城市化进程中的交通拥堵问题，特别是拥有知名景区的小镇，提出了基于遗传算法的交通流量管控与评价的研究。文章详细探讨了如何通过数据挖掘、K-means聚类算法和遗传优化算法，结合车辆行驶行为特征，对小镇景区路网的信号灯进行优化配置，估算临时停车位需求，并评价临时管控措施的效果。具体而言，文章通过四个主要问题展开讨论：1）利用K-means聚类算法对车流量进行时段划分并估计各相位车流量；2）使用遗传算法优化信号灯配置，以提高车辆通过率；3）分析五一黄金周期间巡游车辆特征，估算临时停车位需求；4）通过路段平均通过时长评价临时管控措施的效果，结果显示管控后车流量平均速度显著提高，重度拥堵时长减少了25.7%。 适合人群：从事交通工程、城市规划、数据科学等相关领域的研究人员和技术人员，尤其是关注智能交通系统的专业人士。 使用场景及目标：1）帮助城市管理者制定有效的交通管控策略，尤其是在旅游景区等高流量区域；2）提供一种基于遗传算法的信号灯优化配置方法，以提高道路通行效率；3）为临时停车位的需求预测提供科学依据，确保游客出行顺畅；4）评估临时交通管控措施的效果，为未来政策制定提供参考。 其他说明：本文不仅提供了详细的算法实现步骤，还展示了具体的实验结果和数据分析，证明了所提出方法的有效性和实用性。文中提到的模型和算法具有较高的推广价值，可以在类似的城市交通管理和优化项目中广泛应用。此外，文章指出了现有模型的一些局限性，如K-means算法的参数敏感性和遗传算法的收敛速度问题，并提出了相应的改进建议。

ACM（国际大学生程序设计竞赛，International Collegiate Programming Contest）是一项全球性的计算机编程竞赛，旨在提升大学生的算法设计、逻辑推理和问题解决能力。这个压缩包文件“ACM题集_ACM训练题集_超多ACM题集汇总_解题源码”显然是一个集合，包含了大量ACM竞赛相关的题目和已经解决的源代码，对于学习和准备ACM比赛的学员来说是宝贵的资源。 在ACM竞赛中，参赛队伍需要解决一系列算法问题，这些问题涵盖了数据结构、图论、动态规划、排序算法、搜索算法、数学逻辑等多个领域。以下是一些ACM竞赛中常见的知识点： 1. **基础算法**：包括排序（快速排序、归并排序、堆排序等）、查找（二分查找、哈希查找等）以及递归和迭代等基本技巧。 2. **数据结构**：链表、数组、栈、队列、堆、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、图（邻接矩阵、邻接表等）以及跳跃表等。 3. **图论**：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）等。 4. **动态规划**：状态转移方程、记忆化搜索、自底向上和自顶向下求解，如背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等。 5. **字符串处理**：KMP算法、后缀数组、后缀自动机、Manacher's Algorithm等。 6. **数学**：组合数学、数论（模运算、最大公约数、最小公倍数、欧几里得算法等）、排列组合、概率计算等。 7. **贪心算法**：解决问题时，每一步都选择当前最优解，如活动安排问题、霍夫曼编码等。 8. **回溯法**：用于寻找所有可能的解，如八皇后问题、N皇后问题等。 9. **分支限界法**：在搜索过程中限制搜索空间，如旅行商问题。 10. **位操作**：在某些问题中，位操作能提高效率，如快速幂运算、求最大公约数和最小公倍数等。 压缩包中的解题源码是参赛者或教练团队的经验结晶，通过阅读和分析这些代码，学习者可以理解不同问题的解决方案，学习高效编程技巧和算法实现，这对提高编程能力和竞赛水平至关重要。此外，对于每个问题，了解其所属的知识点、解题思路以及优化策略，都是深入理解ACM竞赛题目的关键。 ACM题集是一个综合性的学习资源，涵盖了计算机科学的基础与高级概念，是提升编程思维和技能的宝贵资料。通过深入学习和实践，不仅可以为参加ACM竞赛做好准备，也能为未来从事软件开发或其他相关领域的职业打下坚实基础。

标题中的“2023年fpga解调H题-Code.zip”暗示了这是一个关于FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）技术的应用，特别是涉及到信号解调的问题。H题可能是指某项竞赛或挑战中的题目编号，而“国二选手”则可能指的是国家级别的第二阶段比赛的参赛者。这个压缩包文件很可能是参赛者或团队编写的源代码，用于解决特定的FPGA解调问题。 FPGA是一种集成电路，它的逻辑功能可以通过用户自定义进行配置。在通信领域，FPGA常被用来实现高速、高性能的信号处理任务，如数字信号解调。解调是将携带信息的已调信号恢复成原始信息的过程，它是通信系统中的重要环节。 解调方法有很多种，例如模拟解调（如幅度键控AM、频率键控FM、相位键控PM）和数字解调（如QPSK、QAM、BPSK等）。在FPGA中实现这些解调算法，通常涉及以下步骤： 1. **信号预处理**：包括信号放大、滤波（低通、带通滤波器），以去除噪声和不必要的频率成分，使信号适合后续处理。 2. **采样与量化**：通过ADC（模拟-数字转换器）将模拟信号转换为数字信号，然后根据奈奎斯特定理进行合适的采样率选择，避免信息损失。 3. **同步**：实现载波恢复，确保解调器与发送端的信号同步，包括位同步和载波同步。 4. **解调算法实现**：根据具体的调制方式，如QPSK解调器会比较相邻符号的相位差来恢复数据。 5. **判决与错误检测**：对解调后的数据进行判决，将其转换为二进制比特流，并可能使用CRC校验、奇偶校验等错误检测机制来确认数据的正确性。 6. **数据处理**：将解调出的比特流进行进一步处理，如解码、重组，形成原始的数字信息。 在“H题-Code”这个压缩包中，我们可能会找到实现上述步骤的C语言、Verilog或VHDL代码。这些代码可能包含模块化的结构，每个模块对应一个特定的处理步骤，比如滤波器、采样器、同步电路、解调器等。参赛者可能使用了不同的设计技巧和优化策略来提高解调性能和资源利用率。 学习和分析这样的代码有助于理解FPGA在通信系统中的应用，以及如何实现高效的数字信号处理算法。此外，也可以从中学习到如何利用FPGA的并行处理能力来加速计算，提高系统的实时性和效率。对于想要提升FPGA设计技能或者参与类似竞赛的人来说，这是一个宝贵的资源。

"软件设计师英文真题译文及答案" 软件设计师英文真题译文及答案是软件设计师考试中的一部分，涵盖了面向对象分析（Object-oriented Analysis）、 Rational Unified Process（统一过程）等知识点。 面向对象分析（Object-oriented Analysis）是一种半形式化描述技术，用于对象导向型的软件设计。它包括三个步骤： 1. 用例建模（Use-Case Modeling）：确定如何由产品得到各项计算结果，并以用例图和相关场景的方式展现出来。 2. 类建模（Class Modeling）：决定了类及其属性，然后确定类之间的关系和交互。 3. 动态建模（Dynamic Modeling）：决定了类或每个子类的行为，并以状态图的形式进行表示。 其中，用例建模是面向对象分析的第一步，它决定了如何由产品得到各项计算结果，并以用例图和相关场景的方式展现出来。类建模是面向对象分析的第二步，它决定了类及其属性，然后确定类之间的关系和交互。动态建模是面向对象分析的第三步，它决定了类或每个子类的行为，并以状态图的形式进行表示。 而Rational Unified Process（RUP）是一种软件工程过程，它捕获了现代软件开发中的许多最佳实践。RUP可以在两个维度上描述：时间维度和内容维度。在时间维度上，软件生命周期被分解成多个周期，每个周期被分解成四个连续的阶段，最后以一个明确定义的结果结束。 在RUP中，.time dimension是指软件生命周期被分解成多个周期，而content dimension是指每个周期被分解成四个连续的阶段。这些阶段包括业务建模、需求定义、分析和设计、实施和测试等。 因此，软件设计师英文真题译文及答案涵盖了面向对象分析和Rational Unified Process等知识点，这些知识点是软件设计师考试的重要组成部分。

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

华数杯 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源，毕业设计等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的初学者或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。