2023年China Skill技能大赛-网络系统管理样题十套（A、B模块） 在信息技术领域，China Skill技能大赛是一项备受瞩目的专业赛事，旨在检验和提升参赛者的技能水平，特别是网络系统管理方面的能力。2023年的比赛提供了十套样题，分为A模块和B模块，这表明比赛可能涵盖了广泛的主题，以全面评估参赛者在网络规划、配置、故障排除和安全管理等多个方面的技能。 包含2023年China Skill技能大赛——网络系统管理样题十套（A、B模块） 这些样题是参赛者准备比赛的重要参考资料，它们不仅为参赛者提供了一个了解比赛格式和难度的机会，还帮助他们了解可能遇到的技术挑战。A模块和B模块的区分可能意味着不同难度级别或者不同侧重点，例如A模块可能更注重基础理论和实践操作，而B模块可能包含更复杂的问题解决和策略规划。 ChinaSkills技能大赛 ChinaSkills技能大赛是中国最高级别的职业技能竞赛，它涵盖了各个行业的专业技术，网络系统管理是其中的一个关键领域。通过这样的比赛，参赛者不仅可以展示自己的专业技能，还可以与业界同行交流学习，提升个人职业生涯的发展。 【压缩包子文件的文件名称列表】GZ073 网络系统管理赛项赛题 这个文件名“GZ073”可能代表了比赛的一个特定编号或类别，而“网络系统管理赛项”直接对应了比赛的主题，说明这个压缩包内包含了网络系统管理的题目。赛题通常会包括理论题和实操题，理论题可能涉及网络协议、拓扑结构、安全策略等内容，而实操题可能要求选手在模拟环境中配置路由器、交换机，处理网络故障，或者设计网络安全方案。 2023年China Skill技能大赛的网络系统管理部分要求参赛者具备扎实的网络基础知识，如TCP/IP协议栈、路由与交换原理、网络安全等。同时，他们还需要有优秀的实践操作技能，能够快速有效地解决各种网络问题。通过参与这样的大赛，选手们不仅能够提升自己的技术水平，还有可能获得行业认可，为未来的职业发展铺平道路。对于想要在IT领域深入研究的学者或从业者来说，研究这些样题无疑是一个极好的学习资源。

河南省高等职业教育技能大赛是该省针对高等教育层次的职业技术教育体系中，学生技能水平的最高展示平台。软件测试技术与应用作为其中的一个赛项，主要考查参赛者在软件测试领域的专业知识和实际操作能力。竞赛的目的是为了提高软件测试技术的教学质量，促进软件测试技术人才的培养，同时也是对河南省高等职业教育在软件测试方面教学成果的一次大检阅。 官方样题作为竞赛的重要组成部分，为参赛者提供了模拟赛题的参考。这五套样题被设计得与实际竞赛题目难度、风格保持一致，以此帮助参赛学生在实际比赛中能有更好的表现。样题通常包含了理论知识题和实际操作题两大部分。理论知识题可能涉及软件测试的基本概念、软件测试的类型、测试用例设计方法等。实际操作题则要求参赛者根据给定的测试场景和测试目标，编写测试用例，分析测试结果，甚至进行缺陷报告的撰写。 这些样题不仅是对学生能力的检验，也是对参赛学校教学质量的一次考验。为了准备这些样题，学生需要在日常学习中打下扎实的软件测试基础知识，并在老师的指导下进行大量的实践操作。学生还需要学会如何利用现代软件测试工具，理解软件测试在软件开发生命周期中的位置和作用，掌握自动化测试的基本方法。 通过对这些样题的研究和练习，参赛学生能够对软件测试技术与应用有更深刻的理解，同时也可以从中体会到软件测试在实际工作中的重要性和实际应用价值。竞赛的成功举办将有力推动河南省高等职业教育软件测试课程的教学改革，提高学生的就业竞争力和创新能力。 比赛的组织和评分标准都力求公平、公正、公开。参赛者需要在规定的时间内完成所有题目，而评分标准将严格按照题目要求进行，确保每位参赛者都能得到公正的评价。这些样题不仅是知识与技能的展示，更是河南省高等职业教育软件测试教育水平的一次大检验。

### 知识点解析 #### 一、考试概述与规则 - **考试时间**：时长为60分钟，考生需在限定时间内完成所有题目。 - **考试模块**：包括两个部分，即“网络设备安装与调试”和“C语言程序设计”，各占115分，总计230分。 - **考试形式**：在线进行，通过登录专门的考试系统完成答题，最终成绩以系统记录为准。 - **注意事项**：特别强调考生应养成良好的数据保存习惯，以避免因未及时保存而导致数据丢失。 #### 二、技术平台要求 - **硬件平台**： - **台式计算机**：要求CPU至少为Intel酷睿i5级别或以上，内存容量不少于8GB，硬盘空间不小于500GB，显存不低于1GB。 - **软件平台**： - **操作系统**：Windows 10中文版。 - **应用软件**：Dev-C++ 5.10、华为eNSP模拟器1.3.00（V100R003C00）、Microsoft Office 2016、搜狗输入法以及PDF阅读器（如福昕阅读器）。 #### 三、网络设备安装与调试模块 ##### 单选题知识点解析 1. **IP地址分类**： - IP地址192.168.100.101属于C类地址。根据IP地址的分类规则，A类地址的首段范围为1-126；B类地址的首段范围为128-191；C类地址的首段范围为192-223；而D类地址通常用于多播（Multicast）目的，范围为224-239。因此，此题答案为C类。 2. **子网掩码与地址范围**： - 对于IP地址192.168.0.100和子网掩码/24，该主机所在的网络地址为192.168.0.0，子网掩码255.255.255.0表示前24位为网络位，后8位为主机位。因此，该网络的可用地址范围是从192.168.0.1到192.168.0.254。答案为D选项。 3. **静态路由配置**： - 配置静态路由的基本格式为`ip route-static 目标网络 地址 掩码 下一跳地址 或 接口`。选项C中的命令`ip route-static 1.1.1.1 255.255.255.255 GigabitEthernet 0/0/0`正确配置了指向特定IP地址1.1.1.1的静态路由，下一跳通过接口GigabitEthernet 0/0/0实现。因此，答案为C选项。 4. **查看当前配置**： - `display current-configuration`命令用于显示当前设备的运行配置。答案为A选项。 5. **子网划分**： - 将网络192.168.0.0/24划分为8个子网，意味着需要借用3位主机位作为子网位（因为2^3 = 8）。因此，新的子网掩码应该是255.255.255.224。答案为C选项。 ##### 简答题知识点解析 1. **网络设备说明**： - 介绍了使用的网络设备类型及其在eNSP模拟器中的具体实现方式，包括路由器、交换机、终端和服务器等。 2. **网络设备调试要求**： - 配置VLAN、设置设备接口及VLAN的IP地址、实现VLAN间通信、配置动态路由协议以及配置ACL/DHCP/NAT/STP/端口安全等功能，这些操作是网络技术领域的重要知识点，对于学生掌握实际网络部署具有重要意义。 3. **结果提交说明**： - 要求考生将指定命令的输出结果以文本形式粘贴至答题框中，不允许使用截图。 通过上述分析，可以看出本次技能测试旨在考核学生在网络技术领域的基础知识和实践能力，特别是对网络设备安装、调试及常见网络服务配置的理解和操作能力。对于计算机专业的学生而言，这是一次全面检验自己所学知识的好机会。

采用高效气相色谱仪(HPGC)配置顶空进样器测定阿莫西林的残余溶媒。根据ICH中的指导原则及EP、USP附录中对残余溶媒的具体要求,以及生产阿莫西林中所用的各种溶媒的性质,确立了一种检测阿莫西林中残余溶媒的方法。

阿里开放平台SDK运行样例源代码是针对开发者在使用阿里巴巴开放平台API时遇到问题的一个解决方案。这个SDK提供了详细的示例，帮助开发者理解如何正确地调用API并获取访问口令，尤其是在官方文档更新滞后的情况下。以下是一些重要的知识点： 1. **阿里巴巴开放平台**：阿里巴巴开放平台（Alibaba Open Platform, AOP）是阿里巴巴集团提供的一系列接口和服务，允许开发者通过API集成阿里巴巴的各项业务功能，如电商、支付、物流等，为自己的应用或网站添加相关服务。 2. **SDK（Software Development Kit）**：SDK是软件开发工具包，包含一组库、API、工具和文档，帮助开发者更容易地构建与特定平台或技术兼容的应用。在本例中，阿里开放平台的SDK包含了调用其API所需的所有必要组件。 3. **API（Application Programming Interface）**：API是一组预定义的函数、协议和工具，用于构建软件应用程序。开发者可以通过调用API来实现特定的功能，例如获取数据、执行交易等。 4. **访问口令（Access Token）**：在API调用中，访问口令是用于验证客户端身份和权限的凭证。获取并正确使用访问口令是确保API请求安全的关键步骤。 5. **API调用流程**：使用阿里开放平台SDK，开发者通常需要完成以下步骤： - 注册应用并获取AppKey和AppSecret。 - 通过AppKey和AppSecret获取临时授权码（Authorization Code）。 - 使用临时授权码换取访问口令（Access Token）和刷新口令（Refresh Token）。 - 使用访问口令进行API调用。 - 当访问口令过期时，使用刷新口令更新访问口令。 6. **示例代码分析**：压缩包中的`AliSDK`文件很可能包含了不同语言版本（如Java、Python、JavaScript等）的SDK示例代码，用于演示如何获取和使用访问口令。开发者可以参考这些代码理解整个流程，并将其应用到自己的项目中。 7. **文档更新问题**：描述中提到的后台更改但网站说明未更新，提示开发者在遇到问题时，除了查阅官方文档，还应关注官方公告、开发者社区和更新日志，确保使用的是最新的API调用方式。 8. **调试和错误处理**：在使用SDK过程中，开发者需要学会调试代码，识别并解决可能出现的错误，如HTTP错误代码、权限错误等。SDK通常会提供异常处理机制，帮助开发者捕获和处理这些问题。 通过深入研究和理解这些知识点，开发者能够更有效地利用阿里开放平台SDK构建自己的应用，提高开发效率并确保安全性。在实际操作中，开发者应当不断学习和适应平台的变化，确保应用的正常运行。

利用麻雀算法对机械臂进行五次B样条轨迹规划的方法及其Matlab实现。首先阐述了麻雀算法的核心思想，即通过模拟麻雀群体的行为寻找最优解，重点在于初始化种群时的时间参数设置。接着讲解了五次B样条参数化的具体实现方法，强调了时间缩放系数对轨迹执行时间的影响。然后讨论了适应度函数的设计，指出需要综合考虑总时间和动力学约束的违反情况，并给出了具体的惩罚机制。此外，还提到了更换不同型号机械臂（如从UR5到ABB IRB 120）时需要注意修改DH参数和关节限制。最后展示了优化前后的性能对比，表明新方法不仅缩短了动作时间，还提高了运动的平稳性。 适合人群：对机器人学、自动化控制以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望提高机械臂工作效率的研究项目或工业应用，旨在通过改进轨迹规划算法使机械臂的动作更加高效和平滑。 其他说明：文中提供了完整的Matlab代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时提醒读者注意，在追求时间最优的同时也要兼顾能量消耗等因素，合理调整适应度函数的权重。

CarMaker与Simulink联合仿真的一个很简单的样例，部分数据在模块里可以直接观测到，也可以修改车辆接受的数据，教程地址：https://blog.csdn.net/qq_37400312/article/details/121321743

### 大数据样题解析与知识点概述 #### 一、数据抓取与处理 ##### 1.1 网络爬虫与数据筛选 - **背景介绍**：本任务要求从2GB大小的日志文件`spider.log`中筛选出有效的电影市场数据，并将这些数据以指定格式保存至`ans0201.csv`文件中。 - **关键技能**： - **网络爬虫基础**：了解如何使用Python进行网页抓取。 - **正则表达式**：用于从文本中提取特定模式的信息。 - **数据处理**：使用Pandas库处理数据，包括数据读取、清洗和转换。 - **实现步骤**： 1. **数据读取**：使用Python内置的文件操作功能打开并读取`spider.log`文件。 2. **数据筛选**：根据题目要求筛选出包含有效电影市场的数据行。 3. **数据清洗**：使用Pandas库进行数据清洗，如去除无效行、处理缺失值等。 4. **数据保存**：将清洗后的数据按照指定格式保存至CSV文件。 ##### 1.2 数据统计与可视化 - **任务要求**：从已抓取的数据中统计电影的评分信息，并将其统计结果保存至`ans0202.txt`文件中。 - **关键技能**： - **网页抓取**：使用Python的requests库获取网页内容。 - **BeautifulSoup**：解析HTML页面，提取所需数据。 - **数据分析与统计**：使用Pandas进行数据分析及统计计算。 - **数据输出**：将统计结果以指定格式输出至文件。 - **实现步骤**： 1. **网页抓取**：使用requests库获取网页内容。 2. **数据解析**：使用BeautifulSoup库解析网页结构，提取评分信息。 3. **数据统计**：计算评分的平均值、最大值和最小值等统计指标。 4. **结果输出**：将计算结果按照题目要求的格式保存至`ans0202.txt`文件中。 #### 二、数据清洗与分析 ##### 2.1 数据清洗与计算 - **任务描述**：对电影票房信息数据进行清洗和整理，并完成数据计算、分析。 - **关键技能**： - **数据预处理**：使用Pandas进行数据清洗，如删除重复记录、填充缺失值等。 - **数据聚合**：基于电影名称、上映地点等字段进行数据分组和聚合计算。 - **数据分析**：计算特定电影的上映天数和日平均票房。 - **数据可视化**：使用Matplotlib库绘制数据图表。 - **实现步骤**： 1. **数据读取**：使用Pandas读取`film_log3.csv`文件。 2. **数据清洗**：对数据进行预处理，包括删除重复记录、填充缺失值等。 3. **数据计算**：根据题目要求计算特定电影的上映天数和日平均票房。 4. **结果输出**：将计算结果按照指定格式保存至`ans0301.dat`文件中。 ##### 2.2 数据可视化与比较 - **任务描述**：利用Bar函数输出三部电影的周平均票房，并比较它们的票房总收入。 - **关键技能**： - **数据聚合**：根据题目要求对数据进行分组和聚合计算。 - **数据可视化**：使用Matplotlib库绘制柱状图。 - **数据比较**：比较不同电影的票房总收入。 - **实现步骤**： 1. **数据读取与清洗**：使用Pandas读取并清洗`film_log3.csv`文件。 2. **数据计算**：计算三部电影的周平均票房。 3. **数据可视化**：使用Matplotlib绘制柱状图，展示各电影的周平均票房。 4. **结果输出**：将票房总收入按从高到低排序后保存至`ans0302.dat`文件中。 ##### 2.3 时间序列分析与可视化 - **任务描述**：绘制三部电影各自周票房收入的变化趋势。 - **关键技能**： - **时间序列分析**：基于时间轴的数据分析方法。 - **数据可视化**：使用Matplotlib绘制折线图。 - **实现步骤**： 1. **数据读取与清洗**：使用Pandas读取并清洗`film_log3.csv`文件。 2. **时间序列分析**：计算各电影的周票房收入。 3. **数据可视化**：使用Matplotlib绘制折线图，展示票房收入随时间的变化趋势。 4. **结果输出**：将特定周的票房收入保存至`ans0303.dat`文件中。 这些任务不仅考验了参赛者对于Python编程的基本功底，还要求他们具备一定的数据处理和分析能力，尤其是使用Pandas和Matplotlib等库来进行高效的数据处理和可视化的能力。通过完成这些任务，参赛者能够系统地学习到大数据处理的核心技能和技术栈。

线性、logistic、cox限制性立方样条图使用的数据

内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。