"上海班《计算机网络》模考试题及答案-网桥与路由器功能解析"

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《计算机网络》模考试题及答案-上海班1 题目一:网桥和路由器的区别 答案:1.网桥是二层的设备,而路由器是三层的设备 2.网桥只能连接两个相同的网络,而路由器可以连接不同网络 3.网桥不隔离广播,而路由器可以隔离广播 2017 年 12 月 22 日 上海班《计算机网络》模考试题参考答案 一、单项选择题(本大题共 20 小题,每小题 1 分,共 20 分) 1.T1 载波的帧长度为(C) A.191 位 B.192 位 C.193 位 D.194 位 2.基带传输中的曼彻斯特编码采用的是(C) A.群同步 B.外同步 C.自同步 D.内同步 3.采用 4 相的移相键控法(PSK),若信号速率为 600 波特,可获得的数据传输率为(B) A.600bps B.1200bps C.1800bps D.2400bps 4.对语音信号进行脉码调制(PCM),其采样频率应(D) A.≥2000 次/s B.≥4000 次/s C.≤8000 次/s D.≥8000 次/s 5.采用异步传输方式,若数据位为 7 位,1 位校验位,1 位停止位,则其通信效率为(B) A.30% B.70% C.80% D.20% 6.采用海明码纠正一位; 以上是上海班《计算机网络》模考试题及答案的部分内容。《计算机网络》模考试题覆盖了计算机网络技术的各个方面,包括数据传输、信号编码、网络设备等内容。其中,针对网桥和路由器的不同功能和特点进行了详细的描述和解析,以及关于计算机网络的单项选择题。 在现代信息技术高速发展的今天,计算机网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的重要组成部分。而对于计算机网络相关知识的掌握和理解,不仅可以帮助人们更好地应对日常工作和生活中遇到的网络问题,还能为提高工作效率、个人技能水平和创新能力,以及为未来职业发展打下坚实的基础。 通过参与《计算机网络》模考试题,学习者不仅能够检验自己对于网络知识的掌握程度,还能通过解题过程中的思考和总结,有针对性地加强和巩固自己的知识体系,为今后的学习和工作打下牢固的基础。同时,《计算机网络》模考试题还能够帮助学习者找出自己在网络知识学习中的疑难点和薄弱环节,有助于更有针对性地进行有针对性的学习和提高,达到更好的学习效果。 总之,《计算机网络》模考试题及答案的详细内容和解析,可以为学习者提供广泛全面的网络知识背景和综合考察,帮助学习者更好地应对现代信息技术发展的挑战,提高自己的学术水平和创新能力,为未来的发展做好准备。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R