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试题题库内容比较齐全
建筑工程、经济金融、会计金融,职业资格,技能技能,安全生产、公务员、学历考试,都有,历年真题,错题和重点试题也都有,关键还有详细解析;
练习模式比较多
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在线考试、刷题、学习的软件推荐使用考试云在线考试系统,支持在线快速组卷,批量导题,系统智能阅卷并得出数据分析报表,在线考试系统凭借其低成本、组卷快、高效统计数据等特点,也得到了越来越多人的认可,下面是系统的主要功能。
一,在线考试
1,试题库组建,支持单选、多选、填空题、判断题、问答题、不定项选择、听力题、组合题等题型;同时,拥有强大的试题管理功能,可以无限层级创建管理试题分类,支持批量导题,支持可视化新增试题,支持Word、Excel、Txt模板批量导入试题。
2,多种组卷类型可选,固定试卷:试卷中的每一个题目都需要手工的选择,随机试卷:从题库中根据题型、分类来进行随机的抽题,设置抽取的数量。 抽题试卷:在试题库中,手动选择固定的试题范围,从题库中抽取指定数量的试题,然后系统进行随机的组卷。
3,支持模拟考场环境的参数设置,如考试时间、答题时长、参考次数、试卷模式、成绩显示等。
4、有多种防作弊的措施,如人脸识别验证、摄像头监考、乱试题顺序、禁止考试中途切屏、禁止考生复制、粘贴等。
二,刷题练习
1,章节练习,把试题按章节分类,可根据课程章节或知识点自定义子章节,然后将试题添加到每个子章节中。
2,模拟练习,模拟练习: 模拟考试的场景来做练习,支持固定试卷、抽题试卷和随机试卷三种试卷模式。
三,培训学习
1,三种考生授权参加培训的方式,免登录学习,免登录加口令学习,安排学习。
2,支持多种格式的课件,让培训课程的内容丰富多彩。
3,员工在学习培训的同时,考试云还会准确的记录员工的学习进度并进行统计分析,高效的实时监控培训进展和效果。
投机的做法,就是给对方HR投简历,成功率万分之一;
大胆的做法,直接去深圳腾讯公司来个毛遂自荐,成功率千分之一;
高危的做法,黑他家网站,但不要造成损失,然后主动告诉他们漏洞在哪。嗯,这个一看你技术,二看那边容忍度,成功率百分之五十,剩下百分之五十送牢房;
利益的做法,写款好游戏去谈合作,谈着谈着把自己谈成员工,成功率百分之七十;
最牛逼的做法,调研目前年轻人想法,然后写款聊天社交软件,以竞争对手的高逼格姿态进入,成功率百分之九十五;
赌玄学的做法,查查各远房亲戚里有木有腾讯高管,或是政府高官,这个挺考验整个家族投胎技术,不过成功率百分之九十九。
三个办法,从简到南难
一,找个屋子,上面写上“腾讯”然后你进屋。
二、到深圳鹅企,早上上班时,你跟他们员工一起走进去,拍个照片后被保安清出来。
三、自己办个公司,起个名叫腾讯。
根据跟人情况选择上面的方法。
您好,我是电商小灵。
认真看了您写的内容,您希望得到内推,在这里发帖是肯定没用的,个人倒是有几个建议给您。
1,互联网圈里的代码和产品岗位,一般都有内推群或者公众号之类的,自己去找一下,一般有岗位会在里面看到。
2,多看一下腾讯的外包岗位,先做着腾讯的活儿,再找机会进去,外包机会多一些。
3,我个人也去腾讯面试过,在我看来,腾讯目前对于人才的需求很明显,要么是校招进去培养,社招的门槛要求会很高,可能只要专家。所以不建议唯“腾讯”论,市面上也有很多优秀的互联网公司值得去,既然经历不丰厚,而且没啥机会,为啥不多丰富下经验呢。
最后,加油吧!相信自己,一定可以的!
我是做基因测序和抗体基因设计的,我的工作与生物信息学、机器学习、深度学习和强化学习有关系。谈谈我的体会:
1、如果仅仅是做一名基因测序数据分析工程师,对学历的要求不高,大专以上水平,掌握Linux和Python,会脚本编程,学会使用几种软件,就足够应付一般工作了。就生物信息学分析来说,前些年是Perl主导,现在逐渐被Python取代,如果另外有R 语言基础就更好了。
2、如果要自己开发设计算法和开发生物信息学软件,要懂C这样的底层语言,C和C++的功能强大 ,也很灵活,但要精通不是1-2年能做到的。
3、要做人工智能,离不开机器学习、深度学习和强化学习。这些领域对高等数学、线性代数和概率统计等学科要求比较高,没有这些大学数学基础,可能连调整参数都搞不明白,这都是人工智能入门的基本功。
因此,在打算入门人工智能之前,一定要将理工科本科的数学学好。
学习人工智能需要多长时间,对应不同的基础和学习能力是不一样的,一般来说达到入门的程度比较容易。学习人工智能和学历及学习专业有一定关系,但不是绝对的。
人工智能被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是计算机科学的一个分支,它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
一、学习人工智能需要具备的知识和能力
全面学习人工智能的知识比较多,涉及的面比较广,需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。
1、高等数学知识 :数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等;
2、编程语言:编程语言比较多如; C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等;
3、机器学习:机器学习包括:回归算法、决策树、随机森林和提升算法;数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科,“机器学习”对“经验”的依赖性很强。
二、如何学习人工智能
做为想进入人工智能行业不要被上面提到的知识所下倒,对应深入进行人工智能的研究必须具备比较好的上面知识,甚至更多的深层次知识。对于一般人只要再某一个方向进行深入研究就可以。所需要的知识有的只需要了解,有的需要深入学习。
1、选择几本入门书
数学方面的书籍选择理工科用书就可以,编程语言和算法方面可以先选择入门级书籍,如《21天学通Python》、《算法与程序设计基础教程》、《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》,机器人方面可以选择 《机器人技术手册》。入门以后再针对自己研究的方向选择高级版本书深入学习。
2、人工智能学习的学习重点是对系统的掌握,特别在编程和算法中深入学习和利用基本语言形式和计算机运算法则。
计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合,成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类: 算术运算:加减乘除等运算;逻辑运算:或、且、非等运算;关系运算:大于、小于、等于、不等于等运算;数据传输:输入、输出、赋值等运算 。
3、结合实际工作需求或想应聘的工作岗位进行具体训练。
也可以参加一期短期培训班,系统学习人工智能理论和针对某一个岗位的训练。
要想学习人工智能相关的技能,首先,我们得知道什么是人工智能。
人工智能(artificial intelligence):从英文词源上其实更好精确的理解。artificial:人造的东西,intelligence:这其实是一个心理学术语,译做智能虽然没错,但未免略微将这个词的范畴广义化了一点,根据wiki的解释:capacity of logic,understanding,self-awareness,learning,emotional knowledge,reasoning,planning,creativity and problem solving。
根据这个解释,显然是将理性和感性分离了,所以人工智能在最初的定义上,就不包括“感受痛苦”的能力,“拥有欲望”的能力(我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。
人工智能是且仅是一个思考工具,他和人类的区别是很明显的
1.人工智能不以存在和延续自身为目的,他们不会有怕死,只是想活下去,想要得到快乐和幸福,想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说,他们没有需求
2.人工智能没有自由意志,至少在cpu/gpu结构下没有,至多拥有一个热噪音随机生成器。至于未来引入qpu(量子处理器)甚至更先进的硬件后会不会有,此时无法断言,毕竟,更根本的问题在于我们无法知道人类是否真的有自由意志,如果有,自由意志的来源是什么
3.人工智能极大可能是一个群体智慧,没有个体的概念。古典科幻中的“x个机器人”对话的情况很可能是不存在的,按照目前的技术方向,智能很可能在云上,机器人只是终端。当然,不排除未来的云计算是全网p2p的情况,那么每个终端就会有独立的想法。
再谈谈人工智能是用来做什么。
让我们把目光拉回到第一次工业革命,之所以称之为“工业革命”是因为,那一场通过蒸汽机产生动力进而极大提高生产力的技术发展过程对人类生存生活物资的极大丰富起到了天翻地覆的作用。
好,现在让我们把目光推进到第二次工业革命。在这一次革命中,电力让人们的生活条件也发生了深刻变化:黑夜不再漆黑,远距离通信成为可能,人类可以大批量快速转移(火车)...
可见,所有技术革新都是为了提高生产力、提高物资的生产效率,进而改善人们的生活水平。人工智能也不过是我们正在进行的第三次科技革命中的一个技术,它的作用也只是在人们生产、生活中进一步提高效率,而已。
总结下来:所谓人工智能,指的并不是某项单一技术,在概念级别上理解,人工智能相当于机械化。它包含两类:
实际上所谓人工智能算法,也就是像人一样,拥有学习能力、拥有分析能力的算法,本质上的区别在于:其运算目的是人设定的,算力和人不在一个级别。
人们为了开发这样一些算法研究出了一些技术,例如:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。
上述算法的学习确实需要一定的知识储备:数学能力、逻辑思维能力、软件工程能力等等,但就某一项编程语言来说,往往几个月就可以掌握。
2.为了实现算法而开发的相关的硬件设施
与此相关的非常多,高端的有芯片、超算、机器人等等,低端的也有配套的简单的机械结构,因此这一块,对于学历水平不是太高的人士也可以从硬件入手。
写在最后,人工智能包含许多技术,学习这些技术有难有易,有的需要数十年积累,有的则数月即可上手,但要深入这一领域发展,不断学习是必要的。
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