1期新一代信息技术导论学习通超星课后章节答案期末考试题库2023年

1期新一代信息技术导论学习通超星课后章节答案期末考试题库2023年Hadoop框架会把这些文件拆分为多少块?

参考答案:

64k------->一个block65MB---->两个文件:64MB是一个block,1MB是一个block127MB--->两个文件:64MB是一个block,63MB是一个block

Map阶段结束后,Hadoop框架会处理:Partitioning,shuffle和sort,在这个阶段都会发生了什么?

参考答案:

MR一共有四个阶段,splitmapshuffreduce在执行完map之后,可以对map的输出结果进行分区,分区:这块分片确定到哪个reduce去计算(汇总)排序:在每个分区中进行排序,默认是按照字典顺序.Group:在排序之后进行分组

Spark工作流程简述

参考答案:

1、构建SparkApplication的运行环境(启动SparkContext),SparkContext向资源管理器(Standalone、Mesos或YARN)注册并申请Executor运行资源;2、资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend,Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上;3、SparkContext构建成DAG图并分解成Stage,再把Taskset发送给TaskScheduler;4、Executor向SparkContext申请Task,TaskScheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor.5、Task在Executor上运行,运行完毕释放所有资源.

人工智能技术在生活中有哪些应用?

参考答案:

人工智能助理,图像处理领域,机器视觉,新闻、电影、音乐、购物推荐,客服服务,AI在游戏的应用,安全防护,AI艺术,新一代的搜索引擎,机器翻译,自动驾驶,机器人.

人工智能的三大学术流派有哪些?

参考答案:

1.符号主义(symbolicism)-数理逻辑,2.联结主义(connectionism)-仿生学,3.行为主义(actionism)-控制论.

人工智能的定义描述包括哪些方面?

参考答案:

人工智能是不可思议的计算机程序,是机器可以完成人们认为机器不能胜任的事;人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序,能够遵照思维里的逻辑规律进行思考;工智能是与人类行为相似的计算机程序,只要计算机程序的功能表现与人类在类似环境下行为相似则可以认为该程序是该领域的人工智能程序;工智能是会学习的计算机程序,这一定义也符合人类认知的特点,人类的智慧离不开不断的学习;人工智能是根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序.

人工智能诞生的标志是什么?

参考答案:

专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统.}

什么是人工神经网络？

参考答案:

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型.这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的.

什么是机器学习?

参考答案:

机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎

什么是遗传算法?

参考答案:

遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法.遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体.染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的.因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群.这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解.

以比特币系统为例解释非对称加密。

参考答案:

比特币用户在注册时,系统会生成一个随机数,通过这个随机数产生一个私钥字符串,这个私钥又可以产生一个叫做公钥的字符串,同时可以产生一个地址.由于使用的算法关系,通过公钥或地址是反算不出私钥的.在实际运用中,私钥可以对一串字符进行加密,而公钥可以把私钥加密后的内容解密.加密和解密所使用的钥匙不同,我们称之为非对称加密,比特币就使用了非对称加密,加密时使用私钥,而解密时使用公钥.

在比特币系统中,矿工们会竞争去将信息打包上传,如何判定信息包以谁为准?

参考答案:

工作量证明(PoW)是比特币中使用的共识算法.它需要所有系统用户参与一场困难的周期性的数学竞赛(比特币中具体为计算指定0数目的哈希(hash)值),这场数学竞赛难以计算但是易于验证.一旦有某个矿工计算出了结果,它将用这个结果和这段时间自己从网络中收集的交易信息一起打包,形成当前区块,并把此区块广播至区块链节点网络.每个节点都可以验证竞赛结果和区块中的交易信息,如果验证成功,节点会添加这个区块进自己的区块链数据库,所有节点完成新区块验证和添加的时间之和应当小于竞赛周期.

大数据流式计算与批量计算的比较

参考答案:

对于先存储后计算,实时性要求不高,但对数据的准确性和全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更为合适;对于无须存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,更适于流式计算

是否可以在Windows上运行Hadoop?

参考答案:

建议不要这么做,RedHatLinux或者是Ubuntu才是Hadoop的非常适合操作系统.在Hadoop安装中,Windows通常不会被使用,因为会出现各种各样的问题.因此,Windows绝对不是Hadoop的推荐系统.

未来物联网的发展趋势?

参考答案:

(1)规模化发展.世界各国对物联网应用的不断推进,比如说美国的智能电网、日本的i-Japan、韩国物联网先导应用工程等等,将会大大地推进物联网的发展,为扩大物联网产业规模起着促进作用.(2)重点应用领域.结合各国国情、优先发展重点行业应用以带动物联网产业.(3)协同化发展.随着产业和标准的不断完善,物联网信息将会实现全球范围内的互联互通,最终形成一个全球化物联网应用体系.(4)智能化发展.实现信息在真实世界和虚拟时间之间的智能化流动.

目前依托的多为中心化的信用体系,其构建本身存在一些局限,请简述。

参考答案:

1)对于中心体过渡依赖,一旦中心体瘫痪,各类交易将难以证明与进行.2)中心化机构通过政府或者集团公司的背书,把所有价值转移的计算都放在一个中心服务器中进行处理,其中一定会涉及人的参与,而人的"有限性"理论和"机会主义"行为往往会使整个系统变得不那么可信.3)中心化的信用体系构建中,由于信息的集中处理需求,必然要求中心体拥有强力的信息收集和处理能力,这引致的结果是高昂的信用成本.

简述大数据技术的特点。

参考答案:

Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB规模.Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据.Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理.Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性.Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用带来巨大的商业价值.

简述大数据流式计算。

参考答案:

流式计算的概念:流式数据是指产生的护具不是批量的传输过来的,而是像一样流过来的,流式数据的处理也是连续处理,而不是批量处理.流式数据的特征:实时性,易失性,突发性,无序性,无限性,准确性

说一下sparkshuffle

参考答案:

Spark的shuffle也是一处理问题的思想:分而治之.shuffle一般称为洗牌,一般会有Shuffle.

请您阐述什么叫机器学习,用在哪些领域?

参考答案:

机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率.机器学习有下面几种定义:(1)机器学习是一门人工智能的科学,