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  • C++二级考试重点

    2019-03-24 11:19:53
    C++二级考试重点,需要二级考试的同学可以看看,讲的十分清楚。
  • 二级考试

    2010-06-25 18:16:48
    <root>  <!— 缓存区可以存储的金额 -->  <account>10000</account >  <!— 生产者存入的金额 --&...— 消费者提取的金额 -

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           <!— 消费者提取的金额 -->

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  • Python二级考试试题

    2018-11-12 16:14:07
    python二级考试试题,
  • C语言二级考试资料全面
  • XX年计算机二级考试C语言考试要求和考试内容 考试要求和考试内容是考试的两个关键要素同学们知道二级C语言考试的考试要求和考试内容吗?下面是为大家的二级C语言考试要求和考试内容欢迎阅读 基本要求 1.熟悉VisualC++...
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  • 计算机二级考试电子材料(包含考试大纲,真题和教程)
  • NetBeans 2007考试版本 Java全国等级计算机二级考试 NetBeans 2007考试版本 Java全国等级计算机二级考试
  • 二级考试资料

    2015-10-30 15:22:38
    二级考试资料准备测试使用并且希望上传陈宫
  • python二级考试试题.pdf

    2021-01-08 15:26:39
    python二级考试试题
  • 计算机二级考试是全国计算机等级考试(National Computer Rank Examination,简称NCRE)四个等级中的一个等级,由教育部考试中心主办,考核计算机基础知识和使用一种高级计算机语言编写程序以及上机调试的基本技能。...
  • python计算机二级考试绝密资料,往年考试题库大全,过二级的内部资源。
  • Java二级考试

    2014-12-19 23:42:59
    java二级考试复习题,包括基础知识和一些编程
  • 重磅:教育部考试中心已经公布,在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目,将于2018年9月全国计算机等级考试中首次亮相。这将促进Python在大学生中的普及。教育部也正式将人工智能、物联网、大数据处理正式...

    重磅:教育部考试中心已经公布,在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目,将于2018年9月全国计算机等级考试中首次亮相。这将促进Python在大学生中的普及。

    教育部也正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入高中新课标,这就意味着中学生也要开始学习编程了!

    全国计算机等级考试二级

    Python 语言程序设计考试大纲

    (2018 年版)

    基本要求掌握Python语言的基本语法规则;

    掌握不少于2个基本的Python标准库;

    掌握不少于2个Python第三方库,掌握获取并安装第三方库的方法;

    能够阅读和分析Python程序;

    熟练使用IDLE开发环境,能够将脚本程序转变为可执行程序;

    了解Python计算生态在以下方面(不限于)的主要第三方库名称:网络爬虫、数据分析、数

    据可视化、机器学习、Web 开发等。考试内容 一、Python语言的基本语法元素程序的基本语法元素:程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值 语句、引用;

    基本输入输出函数:input()、eval()、print();

    源程序的书写风格;

    Python语言的特点。二、基本数据类型数字类型:整数类型、浮点数类型和复数类型;

    数字类型的运算:数值运算操作符、数值运算函数;

    字符串类型及格式化:索引、切片、基本的format()格式化方法;

    字符串类型的操作:字符串操作符、处理函数和处理方法;

    类型判断和类型间转换。三、程序控制结构程序的三种控制结构;

    程序的分支结构:单分支结构、二分支结构、多分支结构;

    程序的循环结构:遍历循环、无限循环、break和continue循环控制。

    程序的异常处理:try-except。四、函数和代码复用函数的定义和使用;

    函数的参数传递:可选参数传递、参数名称传递、函数的返回值;

    变量的作用域:局部变量和全局变量。五、组合数据类型组合数据类型的基本概念;

    列表类型:定义、索引、切片;

    列表类型的操作:列表的操作函数、列表的操作方法;

    字典类型:定义、索引;

    字典类型的操作:字典的操作函数、字典的操作方法。六、文件和数据格式化文件的使用:文件打开、读写和关闭;

    数据组织的维度:一维数据和二维数据;

    一维数据的处理:表示、存储和处理;

    二维数据的处理:表示、存储和处理;

    采用CSV格式对一二维数据文件的读写。七、Python计算生态标准库:turtle库(必选)、random库(必选) 、time库(可选);

    基本的Python内置函数;

    第三方库的获取和安装;

    脚本程序转变为可执行程序的第三方库:PyInstaller库(必选);

    第三方库:jieba库(必选)、wordcloud 库(可选);

    更广泛的Python计算生态,只要求了解第三方库的名称,不限于以下领域:网络爬虫、数

    据分析、文本处理、数据可视化、用户图形界面、机器学习、Web 开发、游戏开发等。考试方式

    上机考试,考试时长 120 分钟,满分 100 分。

    题型及分值

    单项选择题40分(含公共基础知识部分10分)。

    操作题60分(包括基本编程题和综合编程题)。

    考试环境

    Windows7操作系统,建议 Python 3.4.2 至 Python 3.5.3版本,IDLE开发环境。

    看来还是实操占据百分比重比较大。(Python今年第一年考试说不定是机会呢?)

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    张阳阳

    清华大学博士。5 年 Python开发经验。研究方向:人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握 Python 在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟,精通各种 AI 算法和编程:回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。

    杨海宏

    浙江大学计算机专业博士、《Python 与数据挖掘》作者。讲授数据挖掘课程3年教学经验。研究方向:大数据、知识图谱、自然语言处理。熟练使用 Python,擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室,研究花卉图像识别,成果应用于百度App。

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    - 课程目录 -

    【课程一】Python零基础入门与科学计算

    第一篇 Python基础入门

    1 Python的安装

    2 Python的语法

    3 内置数据结构

    4 文件操作

    5 文件目录操作

    6【复习】课程作业讲解

    7 函数的定义和调用

    8 面向对象编程(1)

    9 面向对象编程(2)

    10【复习】课程作业讲解

    11 具有Python风格地编程

    12 常用技术介绍

    13【复习】课程作业讲解

    第二篇 科学计算与绘图

    1 数值矩阵型数据交给NumPy

    2 NumPy 进阶操作

    3 【课后作业讲解与答疑】

    4 Matplotlib 绘图

    5 【课后作业讲解与答疑】

    6 Pandas 基本操作

    7 Pandas 进阶操作

    8 【课后作业讲解与答疑】

    【课程二】Python机器学习与数据挖掘实践

    1 最强大脑之“分形之美”

    1.1 数学分形简介

    1.2 模型建立与求解

    1.3 Python 程序讲解

    1.4 模型的评价与拓展

    1.5 模型的变型与思考

    2 助攻微信“跳一跳”游戏

    2.1 微信“跳一跳”简介

    2.2 模型建立与求解

    2.3 Python 程序讲解

    2.4 模型的评价与拓展

    2.5 模型的变型与思考

    3 模型的建立

    3.1 sklearn转换器

    3.2 聚类模型

    3.3 分类模型

    3.6 回归模型

    3.5 相关模型

    3.6 降维模型

    3.7 课后作业

    4 回归分析(Regression Analysis)

    4.1 线性回归和非线性回归

    4.2 实训:基于回归分析预测房价及变化趋势

    4.3 Python程序讲解和注意事项

    4.4 课后作业

    4.5 课后测试

    5 逻辑回归(Logistic Regression)

    5.1 Logistic回归原理介绍

    5.2 实训:基于逻辑回归预测泰坦尼克号乘客的存活率

    5.3 Python程序讲解和注意事项

    5.4 课后作业

    5.5 课后测试

    6 课程复习与课后作业讲解

    6.1 第1~5节课后作业讲解

    6.2 阶段复习

    6.3 阶段考试

    7 决策树(Decision Tree)

    7.1 决策树原理介绍

    7.2 实训:基于决策树算法对男女性别进行分类

    7.3 Python程序讲解和注意事项

    7.4 课后作业

    7.5 课后测试

    8 课程复习与课后作业讲解

    8.1 第7节课后作业讲解

    8.2 阶段复习

    8.3 阶段考试

    9 人工神经网络(Artificial Neural Network)

    9.1 人工神经网络原理介绍

    9.2 实训:基于BP人工神经网络对MNIST数据集进行识别和预测

    9.3 Python程序讲解和注意事项

    9.4 课后作业

    9.5 课后测试

    10 课程复习与课后作业讲解

    10.1 第9节课后作业讲解

    10.2 阶段复习

    10.3 阶段考试

    11 k近邻分类(k Nearest Neighbor)

    11.1 k近邻分类原理介绍

    11.2 实训:基于k近邻分类对小麦种子进行分类

    11.3 Python程序讲解和注意事项

    11.4 课后作业

    11.5 课后测试

    12 期中考试及点评讲解

    12.1 课程期中考试

    12.2 考后点评讲解

    12.3 模型建立与求解

    12.4 模型的评价与拓展

    12.5 试题的变型与思考

    13 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)

    13.1 朴素贝叶斯分类原理介绍

    13.2 实训:基于朴素贝叶斯分类对文本进行扫黄分析

    13.3 Python程序讲解和注意事项

    13.4 课后作业

    13.5 课后测试

    14 课程复习与课后作业讲解

    14.1 第10~13节课后作业讲解

    14.2 阶段复习

    14.3 阶段考试

    15 聚类分析(Cluster Analysis)

    15.1 朴素贝叶斯分类原理介绍

    15.2 实训:基于聚类分析对鸢尾花(iris)数据集分类

    15.3 Python程序讲解和注意事项

    15.4 课后作业

    15.5 课后测试

    16 课程复习与课后作业讲解

    16.1 第15节课后作业讲解

    16.2 阶段复习

    16.3 阶段考试

    17 支持向量机(Support Vector Machine)

    17.1 支持向量机原理介绍

    17.2 实训:基于支持向量机对MNIST数据集分类及参数的调优

    17.3 Python程序讲解和注意事项

    17.4 课后作业

    17.5 课后测试

    18 课程复习与课后作业讲解

    18.1 第17节课后作业讲解

    18.2 阶段复习

    18.3 阶段考试

    19 机器学习概论

    19.1 机器学习概述

    19.2 机器学习的常见算法

    19.3 机器学习的编程语言

    19.4 机器学习的应用

    20 数据挖掘概论

    20.1 数据挖掘概述

    20.2 数据质量探索与数据特征分析

    20.3 数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约

    20.4 模型评估与选择

    21 数据预处理

    21.1 获取数据

    21.2 合并数据

    21.3 清洗数据

    21.4 标准化数据

    21.5 转换数据

    22 期末考试及点评讲解

    22.1 课程期末考试

    22.2 考后点评讲解

    22.3 模型建立与求解

    22.4 模型的评价与拓展

    22.5 试题的变型与思考

    【课程三】Python深度学习与数据挖掘实战

    1 最强大脑之“数独迷宫”与“七阶立方”

    1.1 “数独迷宫”与“七阶立方”简介

    1.2 模型建立与求解

    1.3 Python 程序讲解

    1.4 模型的评价与拓展

    1.5 模型的变型与思考

    1.6 课后作业

    1.7 课后测验

    2 深度学习的主流框架Tensorflow

    2.1 Tensorflow简介

    2.2 Tensorflow的安装

    2.3 Tensorflow的基本使用

    2.4 Tensorflow的例子与资料

    2.5 课后作业

    2.6 课后测验

    3 深度学习的主流框架PyTorch

    3.1 PyTorch简介

    3.2 线性模型

    3.3 梯度下降

    3.4 Pytorch程序讲解和注意事项

    3.5 课后作业

    3.6 课后测验

    4 主流框架PyTorch基础

    4.1 BP反馈

    4.2 线性回归

    4.3 逻辑回归

    4.4 Pytorch程序讲解和注意事项

    4.5 课后作业

    4.6 课后测验

    5 主流框架PyTorch进阶

    5.1 宽度与深度

    5.2 数据的导入

    5.3 Softmax分类器

    5.4 Pytorch程序讲解和注意事项

    5.5 课后作业

    5.6 课后测验

    6 前馈神经网络(Feed Forward Network)

    6.1 前馈神经网络算法

    6.2 实训:对MNIST数据集进行识别

    6.3 Pytorch程序讲解和注意事项

    6.4 课后作业

    6.5 课后测验

    7 卷积神经网络(Convolution Neural Network)

    7.1 卷积神经网络算法

    7.2 实训:对MNIST数据集进行识别

    7.3 Pytorch程序讲解和注意事项

    7.4 课后作业

    7.5 课后测验

    8 习题课与阶段考试

    8.1 第1~7节作业讲解

    8.2 作业的拓展与变型

    8.3 阶段考试

    9 深度残差网络(Deep Residual Network)

    9.1 深度残差网络算法

    9.2 实训:对CIFAR-10数据集进行识别

    9.3 Pytorch程序讲解和注意事项

    9.4 课后作业

    9.5 课后测验

    10 循环神经网络(Recurrent Neural Network)

    10.1 循环神经网络算法

    10.2 实训:对MNIST数据集进行识别

    10.3 Pytorch程序讲解和注意事项

    10.4 课后作业

    10.5 课后测验

    11 图片验证码识别 (光学字符识别)

    11.1 背景介绍

    11.2 验证码的识别

    11.3 程序讲解和注意事项

    11.4 课后作业

    11.5 课后测验

    12 改进:基于 Tensorflow 和卷积神经网络 CNN 识别验证码

    12.1 TensorFlow 介绍

    12.2 验证码的识别

    12.3 程序讲解和注意事项

    12.4 课后作业

    12.5 课后测验

    13 文本数据情感分析

    13.1 背景介绍

    13.2 文本数据情感分析

    13.3 TensorFlow 中搭建 RNN 框架

    13.4 课后作业

    13.5 课后测验

    14 改进:基于 Tensorflow 和循环神经网络 RNN 文本分析

    14.1 文本数据情感分析简介

    14.2 循环神经网络 RNN

    14.3 程序讲解和注意事项

    14.4 课后作业

    14.5 课后测验

    15 阶段复习之Tensorflow的基本操作

    15.1 阶段复习

    15.2 阶段考试

    16 基于关联规则(Apriori)分析对超市购物的商品关系

    16.1 关联规则(Apriori)

    16.2 实训一:关联规则分析超市的商品关系

    16.3 实训二:关联规则分析毒蘑菇的相似特征

    16.4 程序讲解和注意事项

    16.5 课后作业

    16.6 课后测验

    17 阶段复习之Tensorflow的进阶操作

    17.1 阶段复习

    17.2 阶段考试

    18 基于用户和物品的协同过滤算法进行智能推荐

    18.1 协同过滤算法简介

    18.2 协同过滤算法的核心

    18.3 协同过滤算法的应用方式

    18.4 基于用户的协同过滤算法实现

    18.5 基于物品的协同过滤算法实现

    18.6 课后作业

    18.7 课后测验

    19 阶段复习之Tensorflow的高级操作

    19.1 阶段复习

    19.2 阶段考试

    20 期末考试

    20.1 期末复习

    20.2 期末考试

    20.3 题目讲解

    - 课程时间 -

    【课程1】Python零基础入门(20学时)

    【课程2】Python机器学习与数据挖掘实践(20学时)

    【课程3】Python深度学习与数据挖掘实战(20学时)

    - 上课形式 -

    1、全程录播课,定时发布,主讲老师和助教同步答疑;

    2、课程配套作业题和作业讲解课;

    3、课程配专属答疑群,全程陪同,随时解答疑惑。

    - 限量优惠 & 福利 -

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  • 很多同学正在备考2018全国计算机二级考试,那么考试内容有哪些?科目分值是如何设置的呢?下面和小编一起来看看吧。2018年计算机二级考试内容及科目设置计算机二级考试科目 :C语言程序设计、VB语言程序设计、Java语言...

    很多同学正在备考2018全国计算机二级考试,那么考试内容有哪些?科目分值是如何设置的呢?下面和小编一起来看看吧。

    2018年计算机二级考试内容及科目设置

    计算机二级考试科目 :C语言程序设计、VB语言程序设计、Java语言程序设计、Access数据库程序设计、C++语言程序设计、MySQL数据库程序设计、Web程序设计、MS Office高级应用、新增“Python 语言程序设计”(2018年9月首次开考);

    计算机二级考试级别 :程序设计、办公软件高级应用级。考核内容包括计算机语言与基础程序设计能力,要求参试者掌握一门计算机语言,可选类别有高级语言程序设计类、数据库程序设计类、Web程序设计类等;二级还包括办公软件高级应用能力,要求参试者具有计算机应用知识及 MS Office 办公软件的高级应用能力,能够在实际办公环境中开展具体应用。

    计算机二级考试形式 :完全采取上机考试形式。各科上机考试时间均为 120 分钟, 满分 100 分。

    计算机二级考核内容:

    二级定位为程序员,考核内容包括公共基础知识和程序设计。所有科目对基础知识作统一要求,使用统一的公共基础知识考试大纲和教程。二级公共基础知识在各科考试选择题中体现。程序设计部分,主要考查考生对程序设计语言使用和编程调试等基本能力,在选择题和操作题中加以体现。

    参考往年题型及分值比例

    MS Office 高级应用

    (1)单项选择题,20 分(含公共基础知识部分 10 分);

    (2)文字处理题(Word),30 分;

    (3)电子表格题(Excel),30 分;

    (4)演示文稿题(PowerPoint),20 分。

    考试环境:Microsoft office 2010。

    C语言程序设计

    (1)单项选择题,40 题,40 分(含公共基础知识部分 10 分);

    (2)程序填空题,3 小空,18 分;

    (3)程序改错题,2 个错误,18 分;

    (4)程序设计题,24 分。

    其它科目

    (1)单项选择题,40 题,40 分(含公共基础知识部分 10 分);

    (2)基本操作题,18 分;

    (3)简单应用题,24 分;

    (4)综合应用/操作题,18 分。

    上机考试环境及使用的软件

    NCRE 二级上机考试环境为 Windows 7 简体中文版。

    获证条件 :总分不低于 60 分。

    NCRE 二级合格证书样本

    NCRE 二级合格证书样本

    展开全文
  • java二级考试操作题

    2018-02-04 14:58:30
    java二级考试的操作题,有很大几率出现原题,对考java二级的同学很有帮助
  • python二级考试试题2.doc
  • python二级考试试题1.doc
  • python二级考试选择题.rar
  • python二级考试操作题.rar
  • office 计算机二级考试视频,里面有 Word,Excel ,PPT 等考点精讲,有题库,还有每年的真题讲解,欢迎下载!
  • 全国计算机等级考试二级考试大纲 基本要求,考试内容,上机环境

    全国计算机等级考试二级考试大纲

    实战篇

    基本要求

    1. 熟悉Visual C++2010集成开发环境。
    2. 掌握结构化程序设计的方法,具有良好的程序设计风格。
    3. 掌握程序设计中简单的数据结构和算法并能阅读简单的程序。
    4. 在Visual C++2010集成环境下,能够编写简单的C程序,并具有基本的纠错和调试程序的能力。

    考试内容
    一、C语言程序的结构

    1. 程序的构成,main函数和其他函数。
    2. 头文件,数据说明,函数的开始和结束标志以及程序中的注释。
    3. 源程序的书写格式。
    4. C语言的风格。

    二、数据类型及其运算

    1. C的数据类型(基本类型,构造类型,指针类型,无值类型)及其定义方法。
    2. C运算符的种类、运算优先级和结合性。
    3. 不同类型数据间的转换与运算。
    4. C表达式类型(赋值表达式,算术表达式,关系表达式,逻辑表达式,条件表达式,逗号表达式)和求值规则。二级各科考试的公共基础知识大纲及样题见高等教育出版社出版的《全国计算机等级考试二级教程——公共基础知识(2013年版)》的附录部分。

    三、基本语句

    1. 表达式语句,空语句,复合语句。
    2. 输入输出函数的调用,正确输入数据并正确设计输出格式。

    四、选择结构程序设计

    1. 用if 语句实现选择结构。
    2. 用switch语句实现多分支选择结构。
    3. 选择结构的嵌套。

    五、循环结构程序设计

    1. for循环结构。
    2. while和do-while循环结构。
    3. continue语句和break语句。
    4. 循环的嵌套。

    六、数组的定义和引用

    1. 一维数组和二维数组的定义、初始化和数组元素的引用。
    2. 字符串与字符数组。

    七、函数

    1. 库函数的正确调用。
    2. 函数的定义方法。
    3. 函数的类型和返回值。
    4. 形式参数与实在参数,参数值的传递。
    5. 函数的正确调用,嵌套调用,递归调用。
    6. 局部变量和全局变量。
    7. 变量的存储类别(自动,静态,寄存器,外部),变量的作用域和生存期。

    八、编译预处理

    1. 宏定义和调用(不带参数的宏,带参数的宏)。
    2. “文件包含冶处理。

    九、指针

    1. 地址与指针变量的概念,地址运算符与间址运算符。
    2. 一维、二维数组和字符串的地址以及指向变量、数组、字符串、函数、结构体的指针变量的定义。通过指针引用以上各类型数据。
    3. 用指针作函数参数。
    4. 返回地址值的函数。
    5. 指针数组,指向指针的指针。

    十、结构体与共同体

    1. 用typedef 说明一个新类型。
    2. 结构体和共用体类型数据的定义和成员的引用。
    3. 通过结构体构成链表,单向链表的建立,结点数据的输出、删除与插入。

    十一、位运算

    1. 位运算符的含义和使用。
    2. 简单的位运算。

    十二、文件操作
    只要求缓冲文件系统(即高级磁盘I/ O系统),对非标准缓冲文件系统(即低级磁盘I/O系统)不要求。

    1. 文件类型指针(FILE类型指针)。
    2. 文件的打开与关闭(fopen,fclose)。
    3. 文件的读写(fputc,fgetc,fputs,fgets,fread,fwrite,fprintf,fscanf 函数的应用),文件的定位(rewind,fseek函数的应用)。

    ## 考试方式
    上机考试,考试时长120分钟,满分100分。
    1.题型及分值
    单项选择题40分(含公共基础知识部分10分)。
    操作题60分(包括程序填空题、程序修改题及程序设计题)。.
    2.考试环境
    操作系统:中文版Windows 7。
    开发环境:Microsoft Visual C++ 2010学习版。

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  • 2019-C语言二级考试题库

    万次阅读 多人点赞 2019-02-24 01:29:02
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    2016-03-15 17:50:11
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    2019-07-03 15:46:14
    python二级考试非常好用的一个网站可以在线测试答题,以及历年的模拟题。本人亲测,考前一周刷题,良好通过。

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