一、计算机专业综合知识

  1. 结合社会实际需要,你认为利用计算机现有技术可以有哪些创新和创意

  2. 介绍一下自己的职业规划或人生规划,以及目前已经具备的基础

  3. 介绍一下自己的业余爱好或自己最骄傲的一件事

  4. 请简述快速排序的基本思想,使用如下例子进行说明:输入为int型整组A[6]={1,5,9,3,6,2},输出为从小到大排序的序列{1,2,3,5,6,9}

    快速排序的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小,然后在按此方法对两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数组有序。

  5. 操作系统中,(A)什么是进程?可从操作系统调度、置换(swap)的关系:及进程所包含的区域进行解答。(B)进程间要如何做通信,请简述任意一种方式

    进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位。
    进程之间通信有三种方法:
    (1)共享存储,进程之间存在一块可直接访问的共享空间,通过对这块共享空间进行读写操作来实现通信
    (2)消息传递
    (3)管道通信:用一个共享文件来连接一个读进程和一个写进程之间的通信,通过对文件的读写操作来实现进程通信,必须提供互斥、同步和确定对方的存在

  6. 用任何的语言,例如C,C++,Java,Python登,完成下面的程序,请尽量保证能编译通过,正整数的因数分解:输入正整数X,输出X的所有质因子,从小到大排序,输出的质因子的乘积必定要等于X。例如,X=12时,输出是2,2,3.例如,X=18,输出为2,3,3.

    #include<stdio.h>
    int main() {
    int n;
    int i;
    printf("请输入待分解的数:\n");
    scanf("%d", &n);
    printf("%d =", n);
    while(n != 1) {
    for(i = 2; i <= n; i++) {
    if(n % i == 0) {
    n = n / i;
    printf(" %d ", i);
    if(n != 1) {
    printf("*");
    } else {
    printf("\n");
    }
    break;
    }
    }
    }
    return 0;
    }

二、专业英语翻译

Big data can be described by the following characteristics:

大数据可以通过以下特征来描述:

Volume - The quantity of data that is generated is very important in this context. It is the size of the data which determines the value and potential of the data under consideration and whether it can actually be considered as Big Data or not. The name ‘Big Data’ itself contains a term which is related to size.

大量-在这种情况下,生成的数据量非常重要。数据的大小决定了所考虑的数据的价值和潜力,以及它是否真正可以视为大数据。 “大数据”名称本身包含一个与大小有关的术语。

Variety - The next aspect of Big Data is its variety. This means that the category to which Big Data belongs to is also a very essential fact that needs to be known by the data analysts. It help the people, who are closely analyzing the data and are associated with it, to effectively use the data to their advantage and thus upholding the importance of the Big Data.

多样性-大数据的下一个方面是多样性。这意味着大数据所属的类别也是一个非常重要的事实,数据分析师需要知道这一事实。它可以帮助正在密切分析数据并与之相关联的人们有效地利用数据,从而发挥其优势,从而维护大数据的重要性。

Velocity - The term ‘velocity’ in the context refers to the speed of generation of data or how fast the data is generated and processed to meet the demands and the challenges which lie ahead in the path of growth and development.

高速-在上下文中,“高速”一词是指数据生成的速度或数据的生成和处理速度,以满足增长和发展道路上的需求和挑战。

Variability - This is a factor which can be a problem for those who analyses the data. It refers to the inconsistency which can be shown by the data at times, thus hampering the process fo being able to handle and manage the data effectively.

可变性-对于那些分析数据的人来说,这可能是个问题。它指的是有时可以由数据显示的不一致,从而妨碍了能够有效处理和管理数据的过程。

Varacity - The quality of data being captured can very greatly. Accuracy of analysis depends on the varacity of the source data.

真实性-捕获的数据质量可以非常高。分析的准确性取决于源数据的真实性。

Complexity - Data management can become a very complex process, especially when large volumes of data come from multiple sources. These data need to be linked, connected and correlated in order to be able to grasp the information that is supposed to be conveyed by these data.

复杂性-数据管理可能会变得非常复杂,尤其是当大量数据来自多个来源时。这些数据需要链接,连接和关联,以便能够掌握应该由这些数据传达的信息。