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互联网技术基础考题

cysgjjcysgjj时间2024-10-25 08:37:59分类互联网技术浏览28
导读:工业互联网考试有哪些考题?给考试题自动打知识点, 需要用到哪些技术和算法?工业互联网考试有哪些考题?″工业互联网”(Industaial Internet ——开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,属于泛互联网的目录分类,它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。如果说考试范围应该从三个方面学习。①工业与互……...
  1. 工业互联网考试有哪些考题?
  2. 给考试题自动打知识点, 需要用到哪些技术和算法?

工业互联网考试哪些考题?

″工业互联网”(Industaial Internet)——开放、全球化的网络,将人、数据机器连接起来,属于泛互联网的目录分类,它是全球工业系统高级计算分析传感技术及互联网的高度融合如果说考试范围应该从三个方面学习。①工业与互联网结合的概念入手学习;②机械工业出版社书籍;③工业互联网:体系与技术。未来的″数字机械工程师″也许是最吃香的人才。《中国制造2025》中国版的“工业4.0”规划制造业是国民经济主体,是立国之本,兴国之嚣,强国之基。我国需要更多的优秀人才,通过互联网技术应用,转化为科技生产力,也就是智能型工业与互联网数字工程技术人才。使人脑与机器的互动融合。

这个问题我也是答不好,一般的习惯人们会翻看以前的考试题来从中获得灵感。这也有点和搞对象差不多,每个姑娘的要求标准都不一样。关建也是要看是谁出的题。俗语说三句话不离本行。出题的人很关建。也要看他的喜怒哀乐。是喜欢一本正经出题,还是喜欢搞怪捉弄人,各种因素都有。一般来讲出题人会出他熟悉的题,不熟悉的他不会出。但是你遇到他出的题也是他没有弄懂的题,他就想通过考试来解决他想要的结果,你也得受着,是否缷磨杀驴也只有天知道,这样的的例子以前听说过。我只能谈感悟,不能提供帮助,谢谢。

回答一下,工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。工业互联网网考试有哪些考题分类呢?主要有单选题,多选题,不定项选择题,判断题,填空题,简答题,论述题,连线题等等吧!

互联网技术基础考题
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工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。楼主问的工业互联网考试的考题,我们正常认定它为专业技术考试。一般都有工业互联网+XXXX考试,可能是制造业,可能是行动计划等等,它一般分为专业科和公共科目

楼主如果想知道了解今年的试题,可以去书店买相关的考试指导用书,可以网上查找前几年的考试试题。小编在这列举几题共同学习。

1、2014年至今年我国开始进入(互联网+时代

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2、互联网商业化开始于(1995年)

3、2015年3月5日,(***)在***工作报告中首次将“互联网+行动***作提升为国家战略

4、第二次工业革命的发生,源于(电力)

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5、互联网+行动***的核心是(生态)***。

6、(***)在2015年***工作报告中对互联网+行动***的战略目标做了明确阐述:”推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业开拓国际市场。“

7、工业4.0(Industrie4.0)是([_a***_])***《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一,已经成为了国家战略。

8、第三次工业革命的发生,源于(信息技术)

给考试题自动打知识点, 需要用到哪些技术和算法

虽然没有做过考试题分类,但从描述看起来像是个文本主题多分类的问题。我提供一下的一些思路,效果因为也没有尝试过,所以我也不确定是否好。

首先第一步,分类之前肯定是需要提取特征的,也就是把你的考试题向量化向量化有以下几种方法

1. 自己设置特征,比如设置中英文字数,数字的字数,自己设置一些名词,名词出现的频率等,这些特征你自己设置,最后可以转换成向量

2. 词袋模型,用TF*IDF表示,具体可以搜一下什么是TF*IDF

3. word embedding模型,该模型结合了语义信息,比如用word2vec这种可以表示每个单词的语义向量,整个文档的语义可以每个单词加起来,或者直接用doc2vec,python的gensim有api,可以直接实现,但是推荐了解下原理

上面3个方法,都能把一道题转换成一段向量,这样就相当于向量的多标签分类问题了。

分类方法:

1. 可以当成0/1分类问题,即***设有5个分类ABCDE,你分别训练5个模型,判断该向量是否属于这个分类。这种2分类的方法有很多,效果比较好的,可以直接丢进去的有随机森林,逻辑回归,svm

2. 设置一个阈值,直接搞。***设考试题A的向量表示是X, 对应的标签是分类B和C(有ABCDE5类),那最终的结果向量就是0 1 1 0 0 ,把向量丢到神经网络里,最后连个softmax,输出每个分类的概率,比如是0.1 0.6 0.8 0.4 0.3, 超过0.5的你就认识是该分类,来训练。

3. 比较推荐用RNN(lstm/gru都可以)训练,RNN对这种类型的效果一般都还可以,而且可以适应不同长度的输入,不用固定成多少维的向量。方法是用word2vec,把考试题的每个单词向量化了,然后丢到RNN里面(如果题目很长,考虑加入attention机制,cell选择lstm或者GRU),输出的结果接一个sigmoid,就是方法1中的0/1分类问题,如果接个softmax,就是方法2中的设置阈值

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