一，接线蜂鸣器有两个引脚，上面标有 “+” 的为正极，或者引脚长的一端为正极正极接数字引脚，负极接GND​二，代码​void setup(){}void loop(){​pinMode(8,OUTPUT)；​tone(8,500);// 8 号 引脚输出频率为500HZ，用来控制音调}我们的代码还是简单的要命！没错，从简单开始！上传成功后，蜂鸣器就发声了。三，谱曲进行了第二步以后，你...

1. 现实需求客户有了新的需求，这时我们直接新增策略即可，改很少的代码。基本符合我们面向对象原则中的开闭原则(对扩展开放，对修改关系)，实现了高内聚低耦合。2. 策略模式定义策略模式，又叫算法簇模式，就是定义了不同的算法族，并且之间可以互相替换，此模式让算法的变化独立于使用算法的客户。3. 设计原则设计原则是把一个类中经常改变或者将来可能改变的部分提取出来，作为一个接口然后在类中包 含这 个对..

实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.2将订单信息保存在数据库中.3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.5web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会

实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.2将订单信息保存在数据库中.3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.5web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会

图机器学习中的链接预测任务是预测图中节点间潜在连接的基础问题，传统方法主要依赖图神经网络（GNN）进行局部邻域信息聚合。随着Transformer架构在序列建模中的成功，其自注意力机制被证明能有效建模图数据中的非局部交互。通过动态调整注意力权重，Transformer可以捕捉任意距离的节点关系，克服了GNN的局部性限制。PENCIL架构创新性地将标准Transformer应用于局部采样子图，通过节

预测关联记忆(PAM)是一种创新的机器学习架构，通过模拟人类记忆的时间共现特性实现跨表征边界的智能关联。其核心技术基于JEPA框架改造，采用带残差连接的四层MLP网络结构，结合InfoNCE对比损失函数进行训练。这种架构在RAG系统和具身智能领域展现出独特价值，能够有效解决传统相似度检索方法无法捕获跨边界关联的痛点。实验数据显示，PAM在跨房间关联任务中Top-1准确率高达97%，显著优于余弦相似

大模型推理的性能瓶颈往往不在算力而在数据搬运，存储墙与内存带宽成为芯片设计的核心挑战。当计算单元频繁等待数据时，系统能耗与时延显著上升，传统架构难以满足长上下文、多智能体等高访存负载的需求。存内计算（Processing-In-Memory，PIM）通过将计算逻辑嵌入存储阵列，在数据源头完成处理，从而缩短数据移动路径、降低访存开销。围绕近内存计算、数字存内计算与模拟存内计算三条技术路线，PIM在K

图机器学习中的链接预测任务是预测图中节点间潜在连接的基础问题，传统方法主要依赖图神经网络（GNN）进行局部邻域信息聚合。随着Transformer架构在序列建模中的成功，其自注意力机制被证明能有效建模图数据中的非局部交互。通过动态调整注意力权重，Transformer可以捕捉任意距离的节点关系，克服了GNN的局部性限制。PENCIL架构创新性地将标准Transformer应用于局部采样子图，通过节

预测关联记忆(PAM)是一种创新的机器学习架构，通过模拟人类记忆的时间共现特性实现跨表征边界的智能关联。其核心技术基于JEPA框架改造，采用带残差连接的四层MLP网络结构，结合InfoNCE对比损失函数进行训练。这种架构在RAG系统和具身智能领域展现出独特价值，能够有效解决传统相似度检索方法无法捕获跨边界关联的痛点。实验数据显示，PAM在跨房间关联任务中Top-1准确率高达97%，显著优于余弦相似

D．不一定三、简答题(每小题5分，共20分)1．简述面向连接服务与面向非连接服的特点。2．简述子网和超网的作用及其区别。为什么说给每一个物理网络分配一个网络号会使路由表变得太大而使网络性能变坏？3．在连续ARQ协议中，设编号用3bit，而设发送窗口WT=8。试找出一种情况，使得在此情况下协议不能正确工作。并分析，连续ARQ协议是否一定优于停等协议？4．当某个路由器发现一数据报的检验和有差错时，为什