应用拓展很明显这个方法可以照搬不动放到QA问题匹配中
AI提升软件可扩展性
AI提升软件可扩展性随着人工智能（AI）的发展和应用越来越广泛，提升软件的可扩展性变得尤为重要。
本文将介绍AI如何提高软件的可扩展性，并探讨AI 在软件开发中的应用。
一、AI在软件可扩展性中的作用AI技术可以通过智能化的方式帮助软件系统自动进行优化和扩展，提高软件的性能和可扩展性。
具体而言，AI可以在以下方面发挥作用：1. 自动化测试：传统的软件开发过程中，测试可能是最耗时和复杂的环节之一。
AI可以通过自动化测试技术，快速、准确地进行软件测试，大大缩短了测试周期，提高了软件的可扩展性。
2. 数据驱动开发：AI可以通过数据驱动的方式，通过分析和挖掘大量的数据，从中发现软件性能瓶颈，并提供解决方案。
这种数据驱动的开发方式可以帮助开发人员更快地找到并解决软件的可扩展性问题。
3. 自动化优化：通过AI的智能算法，软件可以自动地对自身进行优化，从而提高软件的响应速度、稳定性和可扩展性。
AI可以通过学习软件系统的运行状态和使用情况，自动调整软件的参数和配置，以满足不同应用场景的需求。
二、AI在软件开发中的应用AI在软件开发中有着广泛的应用，可以帮助开发人员提高软件的可扩展性。
以下是几个主要的应用场景：1. 代码自动生成：AI可以通过学习和分析大量的代码，自动生成新的代码片段，从而加速软件开发过程。
这种方式可以降低开发人员的负担，提高软件的可扩展性。
2. 自动化调优：AI可以通过学习软件的运行状态和性能指标，自动优化软件的参数配置，提升软件的性能和可扩展性。
例如，AI可以自动化调整数据库的缓存大小、并发连接数等参数，以适应不同的负载情况。
3. 异常检测和解决方案：AI可以通过学习软件系统的运行状态，实时检测异常情况，并提供相应的解决方案。
这样可以帮助开发人员快速定位和解决软件的可扩展性问题，提高软件的稳定性。
三、AI提升软件可扩展性的挑战与解决方案尽管AI在提升软件可扩展性方面有很大的潜力，但也面临着一些挑战。
2022年职业考证-软考-网络管理员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷(带答案)试题号：91
2022年职业考证-软考-网络管理员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷（带答案）一.综合题(共15题)1.单选题可以使用上（）实现远程协助。
问题1选项A.TTLB.TelnetC.TomcatD.TFTP【答案】B【解析】A：生命周期，当数据包经过路由器转发时，数据包的TTL-1，当TTL为0时，路由器将不再转发，直接丢弃改数据包。
B：远程登录协议，通常用于远程主机的访问控制。
C：Web应用服务器。
D：简单文件传输协议，可提供开销不大的文件传输服务。
故本题选择B选项。
2.单选题高并发是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求，是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。
与高并发相关的常用指标不包括（）。
问题1选项A.响应时间B.吞吐量C.并发用户数D.注册用户总数【答案】D【解析】高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
响应时间：系统对请求做出响应的时间。
例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
QPS：每秒响应请求数。
在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。
例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
而注册用户总数再多，如果同时使用的并发用户数不多，也不会造成高并发。
3.单选题下述软件中不属于电子邮箱客户端的是（）。
问题1选项A.OutlookB.FoxmailC.WebmailD.闪电邮【答案】C【解析】电子邮件客户端通常指使用IMAP/POP3/SMTP等协议收发电子邮件的软件。
2021知到答案 移动应用案例教学 最新智慧树满分章节测试答案
第一章单元测试1、判断题：打包过程需要一段时间，项目越大，时间越短。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】2、判断题：Android程序打包完成并不生成证书等文件。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】3、判断题：Linux内核层为Android设备的各种硬件提供了底层的驱动，如显示驱动、音频驱动等。
（）选项：A:错B:对答案: 【对】4、判断题：Android运行时库主要提供了一些核心类库。
（）选项：A:对B:错答案: 【对】5、判断题：adb shell命令是关闭adb服务。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】6、判断题：3G技术是最初的模拟，仅限语言的蜂窝电话标准。
（）选项：A:错B:对答案: 【错】7、判断题：Android系统实际上是IBM公司开发的。
（）选项：A:错B:对答案: 【错】8、判断题：创建程序时，填写的Package Name表示项目名称（）选项：A:错B:对答案: 【错】9、单选题：Android开发环境中Dalvik虚拟器调试监控服务称为什么？（）选项：A:DDMSB:DMSC:FDDD:CMD答案: 【DDMS】10、单选题：Android 工程中存放各种程序资源的目录是【】。
（）选项：A:srcB:resC:genD:bin答案: 【res】第二章单元测试1、判断题：帧布局在界面上是一帧一帧显示的，通常可以用于图层设计。
（）选项：A:错B:对答案: 【对】2、判断题：layout_alignRight是指把当前控件显示在另外一个控件的右侧。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】3、判断题：layout_toRightOf是指把当前控件的右边框与另外一个控件的右边框对齐。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】4、判断题：相对布局中的控件都是按照相对位置摆放的。
（）选项：A:错B:对答案: 【对】5、判断题：样式中的＜item＞标签是用来声明属性值的。
（）选项：A:错B:对答案: 【错】6、判断题：Android中的网格布局使用TableLayout控件表示。
软件性能优化的6个常见挑战与解决方案
挑战1：响应时间过长在软件开发过程中，响应时间是用户体验的关键指标之一。
然而，许多软件在实际应用中面临着响应时间过长的问题。
这可能导致用户不耐烦，甚至放弃使用软件。
那么，面对这一挑战，我们应该如何解决呢？首先，我们需要通过性能测试来找出导致响应时间过长的具体原因。
这包括前端代码、后端逻辑、数据库性能等方面的问题。
通过精确的性能测试，我们可以定位问题所在，然后有针对性地解决它们。
其次，我们可以采用一些优化策略来改善响应时间。
例如，使用缓存技术可以减少对数据库的访问次数，进而提高响应速度。
此外，优化前端代码、减少网络请求、采用异步加载等方法也可以有效地缩短响应时间。
挑战2：内存占用过高随着软件规模的不断扩大，内存占用问题越来越突出。
当软件占用过多的内存资源时，会导致系统运行缓慢甚至崩溃。
为了解决这个挑战，我们可以采取以下方案。
首先，我们可以通过内存分析工具来查找内存泄漏问题。
内存分析工具可以帮助我们找出那些被意外保留的对象，从而释放这些内存空间。
此外，及时关闭不再使用的资源，也是降低内存占用的一种有效方法。
其次，我们可以优化数据结构和算法，减少内存的使用。
选择合适的数据结构，可以在保证功能的前提下降低内存占用。
此外，合理设计算法，减少不必要的内存操作，也是减少内存占用的有效手段。
挑战3：并发性能问题在多用户同时使用的场景下，软件的并发性能往往成为一个突出的问题。
并发性能问题包括竞争条件、锁竞争、资源争用等方面的挑战。
如何应对这一挑战呢？首先，我们可以采用合适的并发控制机制来解决竞争条件和锁竞争问题。
例如，使用线程安全的数据结构、合理设计锁的粒度等方法可以降低并发冲突的概率。
其次，我们可以利用异步编程模型来提高并发性能。
通过将部分任务转化为异步执行，可以避免因为等待其他任务而造成的性能瓶颈。
挑战4：数据库性能瓶颈数据库在软件系统中扮演着重要的角色，然而数据库性能瓶颈常常成为限制软件整体性能的关键问题。
如何解决拓展现实技术遇到的兼容性问题
如何解决拓展现实技术遇到的兼容性问题拓展现实（AR）技术是一种能够将现实世界与电子信息进行融合的先进技术，其应用领域涉及教育、娱乐、医疗等众多行业。
然而，拓展现实技术在实际应用中经常遭遇兼容性问题，这一问题严重限制了其发展。
为了促进拓展现实技术的进一步普及和应用，我们需要解决这些兼容性问题。
首先，兼容性问题的主要原因是各种拓展现实应用和硬件之间的不匹配。
拓展现实技术使用的硬件设备包括智能手机、眼镜、头盔等，而各个厂家的硬件设备在配置和系统方面存在差异，导致了应用程序的兼容性问题。
为了解决这一问题，厂商可以采取以下措施：1. 制定统一的开放标准：各个厂商应共同制定统一的开放标准，规定硬件设备的接口和兼容性要求，以确保各种拓展现实应用在不同硬件设备上正常运行。
这将有助于减少应用开发者所需适配的工作量，提高开发效率。
2. 提供软件开发工具包：厂商可以提供统一的软件开发工具包（SDK），以帮助开发者更好地适配不同的硬件设备。
SDK可以提供统一的应用接口和开发文档，简化开发流程，并提供调试和优化工具。
3. 加强测试和认证：厂商应加强对硬件设备的测试和认证工作，确保其在兼容性方面达到相应标准。
同时，厂商可以建立相应的认证机构，对第三方开发的应用进行认证，以提高应用在各种硬件设备上的兼容性和稳定性。
除了硬件方面的兼容性问题，拓展现实技术还面临着软件应用和平台之间的兼容性挑战。
不同的操作系统和应用程序之间存在不兼容的情况，影响了用户的体验和应用的广泛推广。
针对这一问题，我们可以采取以下解决措施：1. 开发跨平台应用程序：开发者可以优先选择开发跨平台的应用程序，以确保在不同的操作系统上都可以正常运行。
例如，基于Web技术开发的应用程序可以在多个平台上运行。
2. 提供兼容性适配工具：对于已经存在的应用程序，开发者可以提供兼容性适配工具，使其能够在不同的平台上运行。
这需要对应用程序做出一些调整和优化，以适应不同的操作系统和平台特点。
如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题
如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题拓展现实（Augmented Reality，简称AR）应用程序已成为如今科技领域的热点之一。
通过将虚拟信息与现实场景相结合，AR技术使用户能够与虚拟世界进行互动，呈现出超越现实的体验。
然而，拓展现实应用程序的稳定性问题一直是开发者们所面临的挑战之一。
在本文中，将探讨如何解决拓展现实应用程序的稳定性问题，以提升用户体验。
首先，优化算法和资源管理是提高AR应用程序稳定性的关键。
拓展现实应用程序通常依赖于大量的数据处理和计算，并且需要在实时的情况下进行。
因此，优化算法的性能和资源使用效率是确保应用程序稳定运行的基础。
开发者们可以通过减少计算复杂度、改善内存管理和优化网络请求等方式来提高算法的执行效率。
此外，合理分配计算资源和内存资源，以减少应用程序因资源不足而导致的崩溃和卡顿现象，也是提高稳定性的有效方法。
其次，严格的测试和Bug修复是解决拓展现实应用程序稳定性问题的重要手段。
在应用程序开发的早期阶段，开发者们应该建立完整的测试流程和测试用例，以尽早发现和修复潜在的问题。
持续集成和自动化测试工具的使用可以帮助开发者更及时地发现和追踪应用程序中的Bug，并加速修复过程。
此外，开发者还应鼓励用户参与测试反馈，通过用户反馈的问题和建议来改进应用程序的稳定性。
定期发布错误修复和性能优化的更新也是保持拓展现实应用程序稳定性的关键步骤。
第三，优化和改进用户界面交互设计有助于提高拓展现实应用程序的稳定性。
用户界面与用户交互直接关系到用户体验的舒适度和流畅度。
过于复杂或冗长的交互流程可能使用户感到困惑和疲惫，从而降低应用程序的稳定性。
因此，开发者们应注重简洁、直观的用户界面设计，确保用户可以轻松适应和操作。
合理的反馈机制和指导性提示也能够减少用户的误操作和迷惑，进而提高应用程序的稳定性。
此外，强化网络通信和数据缓存机制也是解决拓展现实应用程序稳定性问题的关键环节。
AR应用程序通常需要从服务器端获取大量的虚拟信息，并实时与用户的真实环境进行融合。
移动应用开发技术的常见问题解决方法
移动应用开发技术的常见问题解决方法近年来，随着智能手机的普及，移动应用开发行业蓬勃发展。
越来越多的人涌入这个行业，但同时也面临着一些挑战和问题。
在本文中，我们将讨论一些常见的移动应用开发技术问题，并提供解决方法。
一、兼容性问题移动设备的多样性导致了移动应用在不同设备上的兼容性问题。
不同的操作系统、屏幕分辨率和硬件配置都可能导致应用在某些设备上无法正常运行。
为解决这个问题，开发者可以采取以下策略：1.测试：在开发过程中，进行频繁的设备测试是非常重要的。
不同的设备和操作系统版本都应该进行测试，以确保应用在各种设备上能够正常运行。
2.自适应布局：采用自适应布局可以使应用在不同屏幕分辨率上具有良好的显示效果。
开发者可以使用响应式设计或流式布局来适应不同屏幕尺寸。
3.平台适配：针对不同的操作系统和硬件配置，开发者可以采用平台适配的方法。
通过使用操作系统提供的API和特性，可以确保应用在各个平台上的性能和功能都能够得到最佳的支持。
二、安全性问题移动应用的安全性一直是开发者关注的焦点。
用户的个人信息和隐私需要得到充分的保护。
要解决这个问题，以下措施是必不可少的：1.数据加密：开发者应该采用数据加密的方式，保护用户的个人信息和敏感数据。
使用强大的加密算法，确保数据在传输和存储过程中得到充分的保护。
2.权限管理：为了保护用户的隐私，开发者应该限制应用对设备的权限。
只获取必要的权限，并在使用完毕后及时释放，以避免滥用用户的权限。
3.反病毒软件：在应用发布之前，开发者应该对应用进行反病毒软件检测，确保应用没有恶意代码。
三、性能问题移动应用的性能直接影响着用户体验。
应用的响应速度和稳定性是用户最关心的问题之一。
以下是一些解决性能问题的方法：1.优化代码：开发者应该优化应用的代码，减少不必要的计算和资源占用。
使用高效的算法和数据结构，可以优化应用的性能。
2.内存管理：开发者应该注意内存的使用，以避免内存泄漏和内存溢出的问题。
2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题14(答案解析)
2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题（答案解析）全文为Word可编辑，若为PDF皆为盗版，请谨慎购买！第壹卷一.综合考点题库(共50题)1.软件重用可以分为垂直式重用和水平式重用，（）是一种典型的水平式重用。
A.医学词汇表B.标准函数库C.电子商务标准D.网银支付接口正确答案：B本题解析：软件重用分垂直式重用与水平式重用，垂直式重用是指局限于某一垂直领域的重用，如只在电力系统中用到的构件；而水平式重用是指通用领域的重用，如标准函数库，任何软件都能用，所以是水平式重用。
2.某宇航公司长期从事宇航装备的研制工作，嵌入式系统的可靠性分析与设计已成为该公司产品研制中的核心工作，随着宇航装备的综合化技术发展，嵌入式软件规模发生了巨大变化，代码规模已从原来的几十万扩展到上百万，从而带来了由于软件失效而引起系统可靠性降低的隐患。
公司领导非常重视软件可靠性工作，决定抽调王工程师等5人组建可靠性研究团队，专门研究提高本公司宇航装备的系统可靠性和软件可靠性问题，并要求在三个月内，给出本公司在系统和软件设计方面如何考虑可靠性设计的方法和规范。
可靠性研究团队很快拿出了系统及硬件的可靠性提高方案，但对于软件可靠性问题始终没有研究出一种普遍认同的方法。
问题内容：【问题1】（共9分）请用200字以内文字说明系统可靠性的定义及包含的4个子特性，并简要指出提高系统可靠性一般采用哪些技术？【问题2】（共8分）王工带领的可靠性研究团队之所以没能快速取得软件可靠性问题的技术突破，其核心原因是他们没有搞懂高可靠性软件应具备的特点。
软件可靠性一般致力于系统性地减少和消除对软件程序性能有不利影响的系统故障。
除非被修改，否则软件系统不会随着时间的推移而发生退化。
请根据你对软件可靠性的理解，给出表3-1所列出的硬件可靠性特征对应的软件可靠性特征之间的差异或相似之处，将答案写在答题纸上。
【问题3】（共8分）王工带领的可靠性研究团队在分析了大量相关资料基础上，提出软件的质量和可靠性必须在开发过程构建到软件中，也就是说，为了提高软件的可靠性，必须在需求分析、设计阶段开展软件可靠性筹划和设计。
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28
大纲
• • 深度学习简介 基础问题：语言表示问题
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
语言模型
翻译模型 网络结构 ACL2014 Best Paper：Fast and Robust Neural Network Joint Models for Statistical Machine Translation
正例：
负例：
38
从自由文本中挖掘结构化知识
词法级特征
整体结构
39
从自由文本中挖掘结构化知识
句子级特征抽取：卷积网络
40
机器翻译（通用模型）
Decoder 语义向量 Encoder
最常见的通用模型：Encoder-Decoder Model
41
机器翻译（Encoder-Decoder具体例子）
8
One-Hot 表示
• One Hot表示在传统NLP中很常用
Similarity(dog,cat)=0
9
Word Embedding
• 词向量：单词的分布向量表示（Distributional Representation）
Similarity(dog,cat)>Similarity(dog,the) Similarity(“the dog smiles.”,“one cat cries.”）
– 效果：和主流分词算法效果接近
• CRF/Maxent+二元特征
– 类似思路同样可以套用到POS/NER/Parser等场景 – 这是利用Word Embedding解决NLP问题最直观的NLP应用思路 – 考虑探索下非标准三层神经网络结构的复杂模型
35
深度学习用于知识挖掘
• 两大类问题
– 现有知识库的新知识推理
24
RAE(Recursive AutoEncoders)
• 推导短语及句子级别的Word Embedding表示
25
Neural Tensor Networks
• 表达多个实体之间的关系 /两个单词之间某种 操作
26
Neural Tensor Networks
27
卷积网络（ Convolutional Deep Neural Network ）
•
方法二：单词词向量加权求和
– Huang’s Work – 权重：类似于IDF
• 方法三：RNN
21
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法四：Matrix-Vector NN
22
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法五：卷积神经网络
23
大纲
• • 深度学习简介 基础问题：语言表示问题
• 词向量表征了单词使用上下文中的句法语义特征
– One-Hot的字面匹配到DR的语义匹配
10
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单词：苹果
11
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单词：长颈鹿
12
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单字：张
13
无监督训练获得单词的WE-word2vec
19
不同粒度语言单元的表示-字符/单字
字符上下文向量
英文：捕获构词法 中文：捕获字搭配 英文拓展：字符N-Gram 中文拓展：单字N-Gram？
20
不同粒度语言单元的表示-短语/句子/文档
• 方法一：单词词向量取和（Summrization）
– 很多情况都做此种简化处理 – 过于简单,但是仔细思考有一定道理
– – – – – – – 语言模型 中文分词 思考
2
深度学习（表示学习）
3
深度学习（表示学习）
4
Layer-Wise Pre-Training
5
Denoising Autoencoder
6
自然语言交互的时代
7
大纲
• • 深度学习简介 基础问题：语言表示问题
• 探讨与思考
29
语言模型
30
语言模型
Bilinear-LM
31
语言模型
RNNLM
32
深度学习用于中文分词-思路1
33
深度学习用于中文分词-思路2
34
深度学习用于中文分词
• 两者思路基本相同
– 基于字的Word Embedding+三层神经网络+BEMS标记序列分类
– 思路2引入全局的Viterbi解码（分类后处理）
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
• 探讨与思考
深度学习在自然语言处理的应用
张俊林
畅捷通股份有限公司
2014.10.3
1
大纲
• • 深度学习简介 基础问题：语言表示问题
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– Word Embedding – 不同粒度语言单元的表示 • 字符/单字/单词/短语/句子/文档
• •
值得重点关注的模型
– RAE/Tensor Network/卷积网络
NLP的应用
– – – – – – – 语言模型 中文分词 知识挖掘 情感计算 机器翻译 Paraphrase IR
• 探讨与思考
• CYC,WordNet,FreeNet…… • 目前的文献做法大思路基本一致
– – – 已知实体用Word Embedding表示 实体关系用Tensor Network建模 后向传播+SGD训练
– 从自由文本中挖掘结构化知识
36
现有知识库的新知识推理
37
现有知识库的新知识推理
最小化目标函数：
单字：雯
14
无监督训练获得单词的WE-word2vec
单字：葱
15
Word2vec
CBOW：
16
word2vec
Skip-Gram:
17
word2vec
CBOW+ Hierarchical Softmax
18
word2vec
最大化：
st：
正例
负例
CBOW+Negative Sampling