大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000，拦截关键词10000+大模型安全评估测试题+拦截词， 生成内容测试题4000+、应拒答1000、非拒答1000

一．选择题 1. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是数据预处理的任务 A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、数据流挖掘 2. 以下属于关联分析的是 A. CPU性能分析 B. 购物篮分析 C. 自动判断鸢尾花类别 D. 股票趋势建模 3. 下面哪个不属于数据的属性类型 A. 标称 B. 序数 C. 区间 D. 相异 4. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 频繁子图挖掘 5. 以下关于决策树的说法哪项是错误的： A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B. 子树可能在决策树中重复多次 C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感（错误的） D. 寻找最佳决策树是NP完全问题 6. 决策树中不包含以下哪种节点 A. 根结点（root node） B. 内部结点(internal node) C. 外部结点(external node) D. 叶结点(leaf node) 7. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是 A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对 ### 数据挖掘期末题知识点解析 #### 一、选择题知识点解析 **1. 数据预处理的任务** - **知识点**: 数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一，它涉及多种技术来清洗、转换和规范化原始数据，使其更适合进一步的分析。 - **详细解析**: 数据预处理主要包括以下几个方面： - **数据集成**: 将来自多个源的数据合并到一起，这通常涉及到解决数据冲突的问题。 - **数据变换**: 对数据进行转换，如标准化、归一化等，以便于后续的分析处理。 - **维度规约**: 减少数据集的维度，即减少属性数量，这可以通过选择重要的属性或构建新属性来实现。 - **数值规约**: 减少数据的体积，同时尽可能保持其完整性，例如通过采样、离散化等方式。 **2. 关联分析** - **知识点**: 关联分析是一种发现数据集中变量之间关系的数据挖掘技术。 - **详细解析**: 在给定的选择中，“购物篮分析”是典型的关联分析应用案例。购物篮分析主要用于市场篮子分析，比如找出哪些商品经常一起被购买。 - **CPU性能分析**: 不属于关联分析，它是性能监控的一种。 - **自动判断鸢尾花类别**: 属于分类任务，而不是关联分析。 - **股票趋势建模**: 属于时间序列分析或预测建模，不是关联分析。 **3. 数据的属性类型** - **知识点**: 数据属性类型主要分为标称、序数、区间和比率四种。 - **详细解析**: “相异”不属于数据的属性类型。正确的数据属性类型包括： - **标称**: 无序且不可量化，如颜色、性别等。 - **序数**: 有序但间隔不一定相等，如等级、评分等。 - **区间**: 有序且间隔相等，但没有绝对零点，如温度。 - **比率**: 有序且有绝对零点，如身高、重量等。 **4. 频繁子图挖掘** - **知识点**: 频繁子图挖掘是从图数据集中发现出现频率较高的子图的过程。 - **详细解析**: 频繁子图挖掘是一种特殊的子结构挖掘方法，主要用于生物信息学等领域中的蛋白质结构分析等。 **5. 决策树** - **知识点**: 决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。 - **详细解析**: - **冗余属性**: 实际上，冗余属性可能会影响决策树的准确率，尤其是当这些属性被用于分割时。 - **子树重复**: 在决策树中，相同的子树确实可以重复出现。 - **噪声敏感性**: 决策树算法对于噪声数据相对较为鲁棒，并非非常敏感。 - **寻找最佳决策树**: 确实是一个NP完全问题，意味着随着数据规模的增长，找到最优解的时间复杂度会呈指数增长。 **6. 决策树中的节点类型** - **知识点**: 决策树的基本组成部分包括根节点、内部节点和叶节点。 - **详细解析**: “外部节点”不属于决策树中的节点类型。 - **根节点**: 树的顶部节点，代表整个数据集。 - **内部节点**: 表示特征测试。 - **叶节点**: 树的末端节点，表示类别预测结果。 **7. K均值与DBSCAN的比较** - **知识点**: K均值是一种基于原型的聚类算法，而DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。 - **详细解析**: - **K均值与DBSCAN的区别**: K均值倾向于将数据点聚类成紧凑的圆形或椭圆形状的簇，而DBSCAN可以处理任意形状的簇。 - **噪声处理**: K均值并不直接处理噪声数据，而是将其分配给最近的簇；DBSCAN则可以明确标识出噪声数据点。 #### 二、填空题知识点解析 **1. 有损数据压缩方法** - **知识点**: 数据压缩技术旨在减少存储和传输数据所需的资源。 - **详细解析**: 两种流行的有损数据压缩方法是小波变换和主成分分析(PCA)。 - **小波变换**: 一种信号处理技术，适用于图像和音频数据压缩。 - **主成分分析**: 一种降维技术，常用于图像压缩等领域。 **2. 决策树的特点** - **知识点**: 决策树具有较好的健壮性，能够处理不完整和含噪声的数据。 - **详细解析**: 决策树算法能够处理不完整的数据，并且对噪声数据有一定的容忍能力。 **3. 数理统计方法** - **知识点**: 参数估计和假设检验是统计学中的基本方法。 - **详细解析**: 参数估计用于根据样本数据推断总体参数，而假设检验则用于验证某个假设是否成立。 **4. 模糊数学的起源** - **知识点**: 模糊数学是一门研究模糊概念和模糊逻辑的学科。 - **详细解析**: 模糊数学由扎德(Zadeh)等人于1965年提出，主要应用于控制论、人工智能等领域。 **5. 协同过滤算法** - **知识点**: 协同过滤是推荐系统中最常用的技术之一。 - **详细解析**: 协同过滤分为基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。 - **基于记忆的协同过滤**: 依赖用户历史行为数据，如评分记录等。 - **基于模型的协同过滤**: 使用机器学习模型来预测用户的喜好。 **6. 维归约技术** - **知识点**: 维归约是减少数据集维度的一种方法。 - **详细解析**: 主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)都是常用的线性代数技术，用于数据降维。 **7. 分类模型误差** - **知识点**: 分类模型的误差可以分为训练误差和泛化误差。 - **详细解析**: 训练误差指的是模型在训练数据上的误差，而泛化误差则是模型在未见过的新数据上的表现。 **8. 先验原理的应用** - **知识点**: 先验原理是频繁项集挖掘中的一个重要概念。 - **详细解析**: 先验原理指出，如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也是频繁的。这一原理有助于减少频繁项集产生时需要考虑的候选集数量。 **9. 预测建模任务** - **知识点**: 数据挖掘中的预测建模任务主要包括分类和回归。 - **详细解析**: 分类任务是预测数据点属于哪个类别，而回归任务则是预测连续值的结果。 **10. 聚类分析定义** - **知识点**: 聚类分析是一种探索性数据分析技术。 - **详细解析**: 聚类分析旨在将相似的数据点分组在一起形成簇或类，这些簇内的数据点比簇间的更加相似。 #### 三、简答题知识点解析 **1. 属性子集选择** - **知识点**: 属性子集选择是在数据预处理阶段通过删除不相关或冗余的属性来减少数据集的维度。 - **详细解析**: - **目的**: 提高模型的解释性和效率，减少计算成本。 - **方法**: 包括过滤(Filter)、包裹(Wrapping)和嵌入(Embedding)等方法。 - **过滤**: 评估属性的重要性而不考虑特定的机器学习算法。 - **包裹**: 通过特定的学习算法评估属性子集的好坏。 - **嵌入**: 在构建预测模型的过程中直接评估特征的重要性。 以上知识点涵盖了数据挖掘领域中的核心概念和技术，有助于理解数据挖掘的基本原理和实践应用。

"软件测试期末复习题" 软件测试是一门复杂的学科，它涉及到软件开发的各个方面，从需求分析到测试和维护。为了构建测试人员和开发人员更良好的沟通，需要具备良好的沟通技巧和团队协作精神。 要做一个合格的软件测试工程师，需要具备以下素质： 1. 具有良好的沟通技巧和团队协作精神。 2. 具有软件测试的基本知识和技能，如软件测试的目标、测试过程模型、黑盒测试和白盒测试等。 3. 具有良好的分析和解决问题的能力。 4. 具有良好的学习和适应能力。 软件测试的目标是尽可能多的发现软件中的错误和缺陷，并对软件质量进行度量和评估以提高软件质量。软件测试的过程模型包括V模型、W模型和H模型等。黑盒测试是从用户角度出发进行测试，白盒测试是从程序设计者的角度进行测试。 软件测试的对象可以是单个程序，也可以是模块集成过程中的多个临时版本和最终软件。软件测试的唯一依据是软件的需求规格说明书（SPEC）。典型的黑盒测试方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表法、正交试验法、场景发、功能图法等。 软件质量包括6个维度：功能性、可靠性、可用性、效率、可维护性、可移植性。根据ISO9126质量模型，可以构造软件的静态质量度量模型，通过量化的数据评估被测程序的质量。 逻辑覆盖法包括语句覆盖法、判定覆盖法、条件覆盖法、判定—条件覆盖法、条件组合覆盖法、修正条件判定覆盖法等。单元测试是对软件基本组成单元的测试，可以看作是编码工作的一部分，一般应该由编程人员完成。 集成测试的用例在概要设计阶段完成。集成测试一般由专门的测试小组完成。集成测试花费的时间远远要超过单元测试。集成测试的策略包括自底向上的集成方式。 确认测试和系统测试一般不由软件开发人员执行，而应由软件企业中独立的测试部门和第三方测试机构完成。确认测试一般以功能测试为主，而在系统测试中一般以性能测试为主，如压力测试、负载测试、强度测试、容量测试等。 验收测试是以用户为主进行的测试，软件开发人员、SQA、人员、也应该参与。自动化测试的认识误区包括自动化测试应完全取代人工测试、测试用例可完全由测试工具自动完成、测试工具可以在任何场合使用、自动化后测试效应立刻提高、自动化测试顺利引入后就一劳永逸等。 主要的测试管理工具包括HP Mercury公司的TestDirector、IBM Rational公司的TestManager等。功能测试工具包括HP Mercury公司的WinRunner和QuickTestPro、IBM Rational公司的Robot等。性能测试工具包括HP Mercury公司的LoadRunner等。白盒测试工具包括XUnit系列开源框架等。 CMM模型按由低到高的顺序包括初始级、可重复级、已定义级、已管理级、优化级等。CMMI模型按由低到高的顺序包括初始级、、已管理级、已定义等。

1、在CPU内外常设置多级高速缓存（Cache），其主要目的是（1）。 A.扩大主存的存储容量 B.提高CPU访问主存数据或指令的效率 C.扩大存储系统的容量 D.提高CPU访问外存储器的速度 参考答案【B】 2、计算机运行过程中，进行中断处理时需保存现场，其目的是（2）。 A.防止丢失中断处理程序的数据 B.防止对其他程序的数据造成破坏 C.能正确返回到被中断的程序继续执行 D.能为中断处理程序提供所需的数据 参考答案【C】 3、内存按字节编址，地址从AOOOOH到CFFFFH，共有（3）字节。若用存储容量为64K×8bit的存储器芯片构成该内存空间，至少需要（）片。 A.80K B.96K C.160K D.192K 参考答案【D】

两张其中测试，不包括文件读取，其他的知识点都有；一张期末测试，包括所有知识点

3D3S使用过程中的问题的疑问详解，对有志于3D3S提高者来说大有脾益

软件介绍: 使用iiiLook心意答高清图文扫描管理、iiiLook Projection心意答高清实物展示安装说明：1.先安装AdobeAIRInstaller.exe，如提示已安装更新的版本，请卸载adobe air再安装此环境。2.iiiLook.exe和iiiLook Projection.exeiiilook v2.0.0.1心意答高清实物展示白板快捷键：Page Up--放大，Page Down--缩小Ctrl L --锁定屏幕/解锁屏幕Ctrl N --新建一页Ctrl D --普通笔，Ctrl E --橡皮擦ESC键为取消，Ctrl S --选择工具

Online-Exam-System:采用SpringBoot构建的在线考试系统，包括老师端和学生端。老师端有上传译文，老师出试卷功能；学生端有在线评分以及考试功能，并且学生答完题后可以实时看到自己的成绩（评分都是系统自己评的）

1、AIGC是什么? AIGC即 Al Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 2、AIGC有哪些应用价值? AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1)AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2)AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

ASP服装销售系统设计(论文+答辩PPT+源代码+翻译+开题报告+任务书+实习报告)