Как проходит продление срока действия аттестации специалиста сварочного производства?
Существуют разные разновидности аттестации (переаттестации) специалистов сварочного производства (ССП). К ним относят первичную, дополнительную, внеочередную, периодическую аттестацию. После его положительного прохождения АЦ (аттестационный центр) выдает удостоверение установленного образка. В нем указываются основные сведения о работе, видах деятельности.
Удостоверение НАКС выдается на разный срок действия в зависимости от квалификационных уровней:
- для специалистов 1 уровня – сроком на год;
- для ССП 2, 3-го уровней – на 1,5 года;
- для СПП 4-го уровня – на 2,5 лет.
Процедуру продления проходят не более как 2 раза. В случае если специалист вовремя не подал заявление и пакет документов, удостоверение считается недействительным. В соответствии с принятым Стандартом «НАКС» АЦ продлить просроченный документ нельзя.
Основные требования к пакету документов
АЦ продлевает срок действия аттестации ССП. Для этого он подает заявку за 15 рабочих дней до завершения срока действия. В ней указывается информация о заявителе, видах деятельности, перечне разработанных пособий и других методических разработок. Заявку обязан подписать руководитель центра спецподготовки. Он подтверждает подготовительную работу специалиста с кандидатами аттестации не меньше 5 раз в год.
К заявке также прилагают дополнительный пакет документов:
- Удостоверение с вкладышами (при повторной аттестации).
- Справка о качестве выполняемых работ в течение 6 месяцев. Она должна быть заверена контролирующей службой, руководителем организации.
- Заверенную руководителем копию трудовой книжки. Она свидетельствует о том, что человек во время действия документа работал на предприятии по специальности.
- Фотографию.
Процедура продления срока действия аттестации
Чтобы вовремя увеличить срок действия аттестации, нужно:- Подготовить весь пакет документов и обратиться в АЦ.
- АЦ принимает решение, оформляет протокол. При положительном решении вносится запись в удостоверение.
Если Ваш срок действия аттестации подходит к концу, компания «Юниконс» быстро и гарантированно поможет получить документы НАКС и пройти обучение. В команде у нас работают только профессионалы, знакомые с тонкостями всех этапов продления аттестации.
Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы – Telegraph
Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы->->->->-> Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы ++++++
➞➞➞ Download Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы ======
Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы
Чтобы включить cookies, воспользуйтесь советами на. Имеется возможность самотестирования, работы над ошибками после прохождения каждого теста и свободного обучения по билетам. Также возможно, что ваш компьютер заражен вирусной программой, использующей его для сбора информации. В вашем браузере отключены файлы cookies. Яндекс не сможет запомнить вас и правильно идентифицировать в дальнейшем. Attach following text in your email: BLOCKED 46. Если у вас возникли проблемы или вы хотите задать вопрос нашей службе поддержки, пожалуйста, воспользуйтесь. Нам очень жаль, но запросы, поступившие с вашего IP-адреса, похожи на автоматические. По этой причине мы вынуждены временно заблокировать доступ к поиску. Возможно, в вашем браузере установлены дополнения, которые могут задавать автоматические запросы к поиску.
Имеется возможность самотестирования, работы над ошибками после прохождения каждого теста и свободного обучения по билетам. В этом случае рекомендуем вам отключить их. Вам необходимо один раз ввести символы в форму, после чего мы запомним вас и сможем отличать от других пользователей, выходящих с данного IP. Возможно, в вашем браузере установлены дополнения, которые могут задавать автоматические запросы к поиску. В письме укажите следующие сведения о блокировке: BLOCKED 46. Если автоматические запросы действительно поступают с вашего компьютера, и вы об этом знаете например, вам по роду деятельности необходимо отправлять Яндексу подобные запросырекомендуем воспользоваться специально разработанным для этих целей сервисом.
В этом случае рекомендуем вам отключить их. В этом случае страница с капчей не будет беспокоить вас довольно долго. Если автоматические запросы действительно поступают с вашего компьютера, и вы об этом знаете например, вам по роду деятельности необходимо отправлять Яндексу подобные запросырекомендуем воспользоваться специально разработанным для этих целей сервисом. Если у вас возникли проблемы или вы хотите задать вопрос нашей службе поддержки, пожалуйста, воспользуйтесь. В письме укажите следующие сведения о блокировке: BLOCKED 46. Также возможно, что ваш компьютер заражен вирусной программой, использующей его для сбора информации. Attach following text in your email: BLOCKED 46. Возможно, в вашем браузере установлены дополнения, которые могут задавать автоматические запросы к поиску. Нам очень жаль, но запросы, поступившие с вашего IP-адреса, похожи на автоматические.
Ответы на биы накс ск 1 уровень мп специальные вопросы
Вам необходимо один раз ввести символы в форму, после чего мы запомним вас и сможем отличать от других пользователей, выходящих с данного IP. В этом случае рекомендуем вам отключить их. В этом случае страница с капчей не будет беспокоить вас довольно долго. Возможно, автоматические запросы принадлежат не вам, а другому пользователю, выходящему в сеть с одного с вами IP-адреса. По этой причине мы вынуждены временно заблокировать доступ к поиску. Если у вас возникли проблемы или вы хотите задать вопрос нашей службе поддержки, пожалуйста, воспользуйтесь.
Нам очень жаль, но запросы, поступившие с вашего IP-адреса, похожи на автоматические. В вашем браузере отключены файлы cookies.
volojab экзаменационные билеты с ответам накс 3 уровень
Ссылка:http://idyxokil. bemosa.ru/6/67/ekzamenatsionnye-bilety-s-otvetam-naks-3-uroven



Детальный просмотр
Центр оценки квалификации (ЦОК-037)Наименование организации:ООО «Уренгой-Сваркон»
Место нахождения:г. Новый Уренгой
Срок действия аттестата соответствия:c 28.03.2018 по 28.03.2021
Адрес организации: 629300,Российская Федерация, Тюменская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, город Новый Уренгой, ул. Крайняя д.26/1
Почтовый адрес организации:29300,Российская Федерация, Тюменская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, город Новый Уренгой, ул. Крайняя д.26/1, а/я 877
Руководитель организации: Седов Валерий Юрьевич
Руководитель ЦОК:Седов Валерий Юрьевич
Телефоны:Технический отдел: (3494) 93-80-55
Бухгалтерия: (3494) 93-80-56
Факс:—
Email:[email protected]
Сайт http://naks-yamal.ru/
Область деятельности (ЦОК-037)
Профессиональные стандарты:
Сварщик
Резчик термической резки металлов
Специалист сварочного производства
Контролер сварочных работ
Специалист по неразрушающему контролю
Специалист по механическим испытаниям сварных соединений и наплавленного металла
Присваиваемые квалификации (уровни):
Профессиональный стандарт «Сварщик»:
Сварщик дуговой сварки плавящимся покрытым электродом (2 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки плавящимся покрытым электродом (3 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки плавящимся покрытым электродом (4 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки самозащитной проволокой (2 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки самозащитной проволокой (3 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки самозащитной проволокой (4 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки плавящимся электродом в защитном газе (2 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки плавящимся электродом в защитном газе (3 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки плавящимся электродом в защитном газе (4 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки неплавящимся электродом в защитном газе (2 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки неплавящимся электродом в защитном газе (3 уровень квалификации)
Сварщик дуговой сварки неплавящимся электродом в защитном газе (4 уровень квалификации)
Сварщик газовой сварки (2 уровень квалификации)
Сварщик газовой сварки (3 уровень квалификации)
Сварщик газовой сварки (4 уровень квалификации)
Сварщик термитной сварки (2 уровень квалификации)
Сварщик термитной сварки (3 уровень квалификации)
Сварщик-бригадир (4 уровень квалификации)
Профессиональный стандарт «Резчик термической резки металлов»:
Резчик ручной кислородной резки (2 уровень квалификации)
Резчик ручной плазменной резки (2 уровень квалификации)
Резчик ручной кислородной резки (3 уровень квалификации)
Резчик ручной плазменной резки (3 уровень квалификации)
Оператор автоматической кислородной резки (3 уровень квалификации)
Оператор автоматической плазменной резки (3 уровень квалификации)
Резчик-оператор автоматической кислородной резки (4 уровень квалификации)
Резчик-оператор автоматической плазменной резки (4 уровень квалификации)
Профессиональный стандарт «Контролер сварочных работ»:
Контролер подготовительных и сборочных работ в сварочном производстве (4 уровень квалификации)
Контролер сварочных работ (4 уровень квалификации)
Контролер технического контроля сварочного производства (5 уровень квалификации)
Контролер технического контроля сварных конструкций (5 уровень квалификации)
Профессиональный стандарт «Специалист сварочного производства»:
Специалист по организации и подготовке производственной деятельности сварочного участка (цеха) (5 уровень квалификации)
Руководитель производственной деятельностью сварочного участка (цеха) и обеспечением ее контроля (5 уровень квалификации)
Специалист по технологической подготовке производственной деятельности сварочного участка (цеха) (5 уровень квалификации)
Специалист по технологическому контролю производственной деятельности сварочного участка (цеха) (5 уровень квалификации)
Профессиональный стандарт «Специалист по неразрушающему контролю»:
Дефектоскопист по визуальному и измерительному контролю (3 уровень квалификации)
Дефектоскопист по ультразвуковому контролю (3 уровень квалификации)
Дефектоскопист по радиационному контролю (3 уровень квалификации)
Дефектоскопист по капиллярному контролю (3 уровень квалификации)
Дефектоскопист по визуальному и измерительному контролю (4 уровень квалификации)
Дефектоскопист по ультразвуковому контролю (4 уровень квалификации)
Дефектоскопист по радиационному контролю (4 уровень квалификации)
Дефектоскопист по капиллярному контролю (4 уровень квалификации)
Специалист по визуальному и измерительному контролю (4 уровень квалификации)
Специалист по ультразвуковому контролю (4 уровень квалификации)
Специалист по радиационному контролю (4 уровень квалификации)
Специалист по капиллярному контролю (4 уровень квалификации)
Ведущий специалист по неразрушающему контролю (5 уровень квалификации)
Руководитель работами по неразрушающему контролю (5 уровень квалификации)
Профессиональный стандарт » Специалист по механическим испытаниям сварных соединений и наплавленного металла»
Лаборант по механическим испытаниям металлических материалов (3 уровень квалификации)
Специалист по механическим испытаниям металлических материалов (4 уровень квалификации)
1 Лопата сокровищ Бездны автоматически пополняется через сколько времени? | 6 часов |
Мерфи и Горгана принадлежат к одной расе? | Да |
Как выяснила Патра, как отбирались члены духовенства в ее обществе? | Торговля и убийство |
Максимальное количество ядер святого дерева других игроков вы можете получить? | 5 |
В начале War Guardian, сколько героев вы можете выбрать для битвы? | 3 |
На каком уровне Королевства Академии открываются высокоуровневые технологии? | 80 ур. |
На каком уровне Академии королевства открывается технология среднего уровня? | 40 ур. |
На каком уровне Crystal Dungeon разблокируется снаряжение Orange? | 120 |
Ослепление может эффективно противостоять какому из методов атаки противника? | Базовая атака |
Строительство крепости увеличит количество очков строительства какого здания? | Цитадель |
Можно ли разведать игрока после того, как он установил Щит мира? | Да |
Можно ли получить Легендарного Героя в Сокровище Бездны? | Да |
Можно ли получить награды в Дуэли Альянсов? | № |
Можно ли повторно использовать героев после победы в битве на том же слое Хрустального шпиля? | № |
Снаряжение командира, сделанное из осколков, может иметь инкрустацию драгоценными камнями? | 8 камней |
Переносятся ли статус «Пробуждение героя» и скины в «Схватку героев»? | Да |
Увеличивается ли время марша в Таинственной стране? | Да |
У студентов есть выходной на Хэллоуин? | Усердно работай в школе! Не стремитесь всегда к отпуску! |
Требует ли сражение в Хрустальной темнице выносливости? | № |
Засчитывается ли трата дополнительных кристаллов души в события, связанные с тратой кристаллов? | № |
Очередь перезарядки Академии полностью останавливается, когда Академия перестраивается? | Да |
При каком из следующих действий учетная запись игрока не будет заморожена? | Нападение на замок другого игрока |
Из какой культуры произошел обычай Хэллоуина? | Кельтская культура |
Святые Алтари разблокированы в Цитадели Альянса Lv…? | Уровень 7 |
Как получить карты ускорения ресурсных технологий? | Купить ресурсы |
Как можно быстрее восстановить поврежденную городскую стену? | Переезд в город |
Через какое время после уничтожения алтаря священного огня вы можете снова разместить его на карте? | 48 часов |
Как долго один союз должен занимать Трон, чтобы гарантировать победу? | 12 часов |
Как долго длится период восстановления после принятия Божественного благословения? | 72 часа |
Как долго авианосец Альянса будет стоять после взлета? | 12 часов |
Насколько низко должны упасть очки городской стены игрока, чтобы иметь шанс украсть сердцевину дерева? | 70 процентов |
Сколько навыков капитана можно активировать в составе? | 1 |
Сколько Низких Древних Душ вам нужно, чтобы развить компонент души в первый раз? | 4 |
Сколько очков действия вы начинаете в Magic Squares? | 36 |
Сколько дней должен ждать перевозчик Alliance между взлетами? | 3 дня |
Сколько очков можно получить каждый раз за прохождение точки возрождения в Magic Squares? | 80 |
Сколько раундов сражений в сезоне Войны Альянсов? | 5 патронов |
Сколько ядер рун нужно улучшить до +6, чтобы развить улучшенное ядро? | 4 |
Сколько раз в день вы можете сбрасывать шансы на испытание Хрустального шпиля? | 2 |
Сколько раз вы можете сменить альянс, прежде чем наступит 24-часовой период восстановления? | 8 |
Со сколькими боссами вам предстоит столкнуться, чтобы пройти Subterra? | 4 |
Сколько типов ловушек можно построить в Башне Магической Защиты? | 4 вида |
Сколько лет существует Хэллоуин? | Более 3000 лет |
Сколько опыта драконьего жреца можно получить за одну молитву эксперта? | 10 баллов |
Как часто выдаются медали продукта Kingdom War Arenas? | 30 минут |
Как часто появляются арены после начала Войны Королевств? | Каждые 12 часов |
Как относиться к игрокам из других стран? | Обращайтесь вежливо.![]() |
Как родился Вортекс? | Малахия выковал его. |
Если у вас уже есть камень магического проникновения, какой из них вы не можете вставить? | 2 самоцвета для ручки |
Если у вас уже есть камень AD/AP, какой из них вы не можете вставить? | Драгоценный камень AP |
В Древних руинах, какое максимальное количество навыков капитана вы можете разблокировать в каждой главе? | 4 |
В Elite Crusade, с каким начальным запасом энергии будут начинать герои? | Около 70% |
Как расставлять героев на этапах Elite Dungeon Death? | Сначала Маг, затем Физический |
С каким максимальным количеством героев вы можете сражаться в Hero Brawl? | 18 |
В Hero Brawl еженедельные награды отправляются в соответствии с чем? | Всего монет потасовки за неделю |
В Prayer, до скольких полос бонусных атрибутов вы можете получить? | 4 бара |
На испытательном полигоне вы не можете получить это: | Алмазы |
В каком из следующих случаев исцеление героя не будет ослаблено (ослаблено)? | Этапы кампании |
Уменьшится ли стоимость восстановления разрушенной гравюры? | Да |
Члены племени Брунгильды получают свою силу или слабость от чего? | Морозные вены |
Когда святое пламя построено, могут ли другие альянсы создать это пламя? | № |
Молчание может эффективно противостоять какому из методов атаки врага? | Навык героя |
Говоря о Helloween, есть группа с таким названием.![]() | Германия |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Так держать |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Много приятных воспоминаний… |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Люблю вас, ребята |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Спасибо всем |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Спасибо, что вы с нами |
Команда разработчиков хотела бы сказать: | 5 лет МР! Мы все еще усердно работаем |
При каких условиях вы можете перемещаться случайным образом? | Когда ваша городская стена горит |
При каком из следующих действий альянс Holy Flame не потеряет своего эффекта? | Перемещение в другое место |
Сколько человек может объединиться в Subterra? | 2 |
Улучшение чего из следующего может увеличить способность наемников к маршу? | Поле Легиона |
Какой уровень Цитадели Альянса должен быть достигнут, чтобы разблокировать Крепости? | 4 |
Какое действие не уменьшит силу ваших войск городской стены? | Ралли монстров Атака |
Основные цвета Хэллоуина? | Черный и оранжевый |
Что вы гарантированно получите за свое первое алмазное желание? | 2-звездочный герой |
Какой бонус получит игрок, активировавший Носителя Альянса? | Походный приказ |
Что можно делать во время Походного этапа Войны Альянсов? | полосы можно поменять местами около |
Что можно получить за Alliance Construction? | Честь Альянса и очки сборки |
Что можно получить из сундуков с сокровищами Subterra? | Тонны фрагментов рун |
Что нельзя получить через Благословение Небесного Города? | Дополнительное золото |
Что открыла Мерлин, что привело ее к изучению новой магии? | Эльфы природы |
Что Патра нашла в тайной комнате фараона? | Запретное заклинание |
Какое влияние оказывает развивающееся снаряжение командира? | Все улучшено |
Какой негативный эффект вызывает кража вашего ядра Holy Tree? | Боевая мощь карты мира падает.![]() |
Как называется вечер накануне Дня всех святых? | Хэллоуин/канун всех святых |
Какая самая популярная игра на Хэллоуин? | Magic Rush: Герои |
Какое наибольшее количество звезд может получить герой? | 7 |
Какой главный символ Хэллоуина? | Джек-фонарь |
Какой уровень должен быть у священника, чтобы разблокировать Master Prayer? | 14 |
Какие потери вы понесете, занимая арену Войны Королевств? | Войска в гарнизоне потеряют | HP.
Какой привилегии нет у старейшин Альянса? | Назначить другого игрока старейшиной |
Какого ранга должен достичь игрок в Hero Brawl, чтобы получить особую рамку аватара? | Топ 3 |
Какие ресурсы используются для совершения транзакций на черном рынке газона? | Ресурсы Академии |
Какую награду можно получить за участие в турнире Beast Soul Tourney? | Все это.![]() |
В какое время (время сервера) производится расчет рейтинга Sky City? | 22:00 Время сервера |
В какое время (время сервера) производится расчет наград Арены? | 21:00 Серверное время |
На чем были впервые вырезаны оригинальные фонари из тыкв? | Репа |
Что вы получите за уничтожение шахты Альянса, занятой противником? | Все ресурсы, собранные противником. |
Какое максимальное количество членов для Альянса 1-го уровня? | 40 |
При каком минимальном уровне качества герой может использовать молитвы? | Фиолетовый |
Когда 5 основных элементов рун совпадают, какое усиление может получить соответствующий атрибут? | 100 процентов |
При повышении уровня героя какой атрибут не будет расти? | Максимальный уровень энергии |
Когда День всех святых? | нояб.![]() |
Будет ли увеличена скорость передвижения при подкреплении союзника? | Да |
Какой предмет нельзя получить при прохождении этапов Древних руин? | Хлеб |
Сколько бонусных капель вы можете выбрать при прочесывании Хрустального шпиля? | 5 |
Где вырос Бедивер? | ул. Дебия |
Откуда взялась маска Ренгоку? | Его мертвый лучший друг |
Какой уровень Хрустального шпиля вам нужен, чтобы получить снаряжение 7-го командира? | 20 |
Рейтинг какого дня отображается в событии Enhance Master? | Вчера |
Какие атрибуты героя перенесены в Hero Showdown? | Уровень звезды |
Какие из следующих Beast Souls не подходят для героев-стрелков? | Феникс |
Какое из следующих действий не отменит ваш Щит мира? | Усиление союзников |
Какое из следующих действий не снижает вероятность атаки? | Сплоченная атака на крупных монстров.![]() |
Какая из следующих позиций экипировки не может усиливать героев-танков? | Сапоги |
Какие из следующих камней душ героев нельзя обменять в магазине арены? | Мира |
Кто из перечисленных героев не стрелок? | Бэггинс |
Какой из перечисленных героев не является саппортом? | Паганини |
Что из перечисленного не является привилегией Мирового Правителя? | Установка союза альянса |
Что из нижеперечисленного не является титулом, который может давать Мировой Правитель? | Министр иностранных дел |
Что из перечисленного не относится к технологиям Альянса? | Крепкое телосложение |
Кто из следующих наемников может уменьшить броню и сопротивление магии наемников противника? | Чума |
Какие из следующих профессий героев могут наносить AoE урон базовыми атаками? | Пушка |
Какие из следующих профессий героев могут воскреснуть на этапах TD Bonus? | Бак |
Какие из перечисленных ниже сокровищ нельзя выкопать в Abyss Treasure? | Выносливость |
Что из перечисленного даст вам Shadow Gold? | Атака фортов монстров |
Что из перечисленного ниже не даст вам Медали Войны Королевств? | Нападение на город игрока |
Что из нижеперечисленного не активирует подарок от Древа Жизни альянса? | Тратить бриллианты |
Какая религия переделала День всех святых/Хэллоуин в его нынешнюю форму? | Католицизм |
От кого Аурай получал указания? | Единорог |
Почему никто не удочерил Ингрид? | Потому что она была слепой |
Почему Горгана хочет идти на войну? | Дискриминация змеелюдей |
Будут ли подкрепления моего союзника сражаться раньше, чем мои войска защиты? | Да |
19 Essential Algorithm Interview Вопросы и ответы
Давайте сначала разработаем подход с оптимальным временем для наихудшего случая. 2). Большое количество задействованных сравнений должно навести на мысль попытаться установить оператор полного порядка, который позволит нам использовать сортировку для решения задачи. Если мы определим оператор сравнения, который помещает все экземпляры числа сразу после всех экземпляров его противоположности, у нас будет ровно пара последовательных противоположных чисел для каждого числа, у которого есть противоположность в массиве.
Пример того, чего мы хотим добиться:
Массив: -7 4 -3 2 2 -8 -2 3 3 7 -2 3 -2
Отсортировано: -2 -2 -2 2 2 -3 3 3 4 -7 7 -8
Мы видим, что после нашего специального метода сортировки у нас есть комбинации [-2, 2], [-3, 3] и [-7, 7], которые встречаются последовательно ровно один раз.Реализация этого сравнения проста и может быть реализована следующим образом.
ФУНКЦИЯ сравнения(a, b)
ЕСЛИ a != b и a != -b
ВОЗВРАТ абс.(а) < абс.(б)
ЕЩЕ
ВОЗВРАТ а < б
Если числа не равны или противоположны, мы сортируем их по абсолютному значению, но если они есть, мы сортируем их по знаку. Наконец, решение, основанное на этом, теперь очень простое:
ФУНКЦИЯ find_numbers_with_opposites(числа)
ответ = список
sorted_numbers = sort_by (числа, сравнить)
ЗА н В [1..sorted_numbers.length()]
ЕСЛИ sorted_numbers[n] > 0 AND sorted_numbers[n - 1] == -sorted_numbers[n]
ответ.push(n)
КОНЕЦ ЕСЛИ
КОНЕЦ ДЛЯ
ВЕРНУТЬ ответ
Эта реализация имеет сложность времени выполнения в наихудшем случае O(N log N), а алгоритм сортировки является узким местом.
Оптимальная средняя временная сложность O(N) может быть достигнута с помощью хеш-таблиц. Мы сопоставляем числа с их абсолютными значениями и проверяем, есть ли их противоположности уже в хеш-таблице.
ФУНКЦИЯ find_numbers_with_opposites(числа)
таблица = HashTable<число, число>
ответ = список
ДЛЯ числа В числах
ЕСЛИ число == 0
ПРОДОЛЖАТЬ
КОНЕЦ ЕСЛИ
ключ = абс (число)
ЕСЛИ ключ не в таблице
таблица [ключ] = число
ИНАЧЕ, ЕСЛИ таблица[ключ] = -число
отвечать.нажать (ключ)
таблица [ключ] = 0
КОНЕЦ ЕСЛИ
КОНЕЦ ДЛЯ
Мы меняем значение в таблице на то, что никогда не будет равно ни одному из чисел в массиве, поэтому мы не возвращаем повторяющиеся результаты из повторяющихся совпадений.
Все операции HashTable имеют среднюю временную сложность O(1), а наша сложность является результатом выполнения операций N раз.
вопросов по главе 3 «Беовульф».Наш современный политический процесс придает большое значение прошлому опыту
. Беовульф глава 3 вопросы. Наш современный политический процесс придает большое значение прошлому опыту. "Сволочь!" Добудь новый материал, приятель. Английский. Король говорит о том, как он благодарен Беовульфу, какой он герой… 8. Группа 4. Беовульф (Викторина с несколькими вариантами ответов) o Источники: Беовульф.























































TSP2E - ваши самые большие вопросы, ответы | от Town Star
Вчера мы сбросили бомбу Town Star, объявив, что ранний доступ #TSP2E начнется на следующей неделе, 5 октября, с ЭТОГО ПОСТА. Вы, должно быть, с нетерпением ждали этого важного объявления, потому что сразу же посыпались вопросы.
Мы планируем опубликовать ресурсы (оба на Support.Gala.Games и веб-сайт Town Star, который скоро будет запущен), который, надеюсь, ответит на все ваши вопросы. Большая часть команды усердно работает над TSP2E и другими захватывающими разработками, но пока вы ждете, вот удобная разбивка наиболее часто задаваемых вопросов (с ответами) за последние 24 часа.
Вы сможете зарабатывать только на размещенных NFT?Да.
Будут ли операторы узлов получать ежедневную раздачу TownCoin? Да, если они выполнят свои требования к узлу на этот день.
Да.
Будут ли скины также приносить TownCoin?№
Что такое ⚡ Gala Power ⚡ ?⚡Gala Power⚡ — это система уровней, пропорциональная количеству ваших NFT, которые будут иметь право на ежедневные награды в TownCoin, основанные на количестве GALA и TownCoin, которыми вы владеете в данный момент. В будущем это число может также включать другие факторы, такие как NFT, возраст аккаунта и рефералы.
Будет ли GALA в вашем сундуке с сокровищами засчитываться в ваш ⚡ Gala Power ⚡ ?Да.
Будет ли выгодно держать TownCoin? Да. Владение TownCoin увеличит вашу ⚡Gala Power⚡ в 2 раза.
Например, если у вас уровень 2, вы можете перейти на уровень 4, удерживая вдвое меньше TownCoin, чем вы могли бы держать GALA.
Вот 2 примера: (обсуждается множество будущих возможностей)
В магазине Gala Games появятся предметы, которые можно приобрести только за TownCoin.В конце концов, здания можно улучшать, тратя TownCoin.
1 квадриллион (1 000 000 000 000 000) (до 8 знаков после запятой)
Где я могу приобрести TownCoin?После первоначального запуска бета-версии токен ERC-20 TownCoin можно заработать , , но еще не купить.
Как часто обновляется ⚡ Gala Power ⚡ ?⚡Gala Power⚡ будет обновляться в режиме реального времени.Для просмотра обновленного значения может потребоваться обновление.
Если я отменю GALA, это немедленно повлияет на мои ⚡ Gala Power ⚡ ? Да, отмена GALA немедленно повлияет на вашу ⚡Gala Power⚡.
Да, но не обязательно во время первого раунда.
Будут ли NFT в вашем сундуке с сокровищами размещаться и зарабатывать?
Да.
Как уровни ⚡ Gala Power ⚡ соотносятся с количеством NFT, имеющих право на вознаграждение?Каждый уровень позволит вам разместить один NFT.Пример: если ваш уровень 20, вы сможете разместить 20 NFT, чтобы заработать TownCoin.
Можно ли будет играть за VOX в Town Star?Да. Ищите пост завтра с дополнительной информацией.
Как определяется редкость NFT? Редкость Town Star NFT будет определяться общим предложением в сети. Редкость
VOX будет определяться их текущей редкостью в соответствии с показателем редкости на https://rarity.tools/collectvox
⚡
Gala Power ⚡ Масштаб (возможны изменения) Уровни 1–20: каждые 5 000 ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на единицу
Уровни 21–35: каждые 10 000 ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень уровень на единицу
Уровни 36–45: каждые 25 000 ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на единицу
Уровни 46–55: каждые 50 000 ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на единицу
Уровни 56–65: каждые 100 000 ⚡Gala Power⚡ ⚡ удерживание увеличивает ваш уровень на единицу
Уровни 66–73: каждый 1M удерживаемой ⚡Gala Power⚡ повышает ваш уровень на единицу
Уровни 74–81: каждые 5M удерживание ⚡Gala Power⚡ повышает ваш уровень на единицу
Уровни 82–86: каждые 10M ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на единицу
Уровни 87–94: каждые 50M ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на one
Уровни 95–100: Каждые 100M ⚡Gala Power⚡ повышают ваш уровень на единицу
На этом самые популярные вопросы за последние 24 часа заканчиваются с ответами. Присоединяйтесь к обсуждению в сообществе Discord, отмечайте нас своими мыслями и реакциями #TSP2E в социальных сетях и присоединяйтесь к нам для грандиозного запуска раннего доступа на следующей неделе!
Топ-45 вопросов и ответов на собеседованиях по искусственному интеллекту (ИИ) в 2022 году
Вопросы на собеседованиях по искусственному интеллекту:С тех пор, как мы поняли, как искусственный интеллект положительно влияет на рынок, почти каждый крупный бизнес находится в поиске специалистов по искусственному интеллекту чтобы помочь им воплотить свое видение в реальность.В этом блоге «Вопросы для интервью с искусственным интеллектом» я собрал наиболее часто задаваемые вопросы интервьюеров. Эти вопросы собираются после консультации с экспертами по обучению сертификации искусственного интеллекта.
Если вы в недавнем прошлом посещали какое-либо интервью по искусственному интеллекту, вставьте эти вопросы интервью в раздел комментариев, и мы ответим на них в ближайшее время. Вы также можете прокомментировать ниже, если у вас есть какие-либо вопросы, с которыми вы можете столкнуться во время интервью с искусственным интеллектом.
В этом блоге, посвященном вопросам для интервью с искусственным интеллектом, я буду обсуждать самые популярные вопросы, связанные с искусственным интеллектом, которые вы задавали на собеседованиях. Итак, для вашего лучшего понимания я разделил этот блог на следующие 3 раздела:
- Вопросы для собеседования на базовый уровень искусственного интеллекта
- Вопросы на собеседование на средний уровень искусственного интеллекта
- Вопросы на собеседование на основе сценария искусственного интеллекта
искусственный интеллект | машины обучения | глубоко обучение | ||
90-х годов | Выросло в 1970-х годах | |||
AI представляет собой симулированный интеллект в машина | МО — это практика, позволяющая машинам принимать решения без программирования | ГО — это процесс использования искусственных нейронных сетей для решения сложных задач | ||
МО — это подмножество ИИ и науки о данных | ГО — это подмножество МО, ИИ и науки о данных | |||
Направлено на создание машин, способных думать как люди | машинное обучение через данные, чтобы они могли решать проблемы | Направлен на создание нейронных сетей, которые автоматически обнаруживают шаблоны для обнаружения признаков |
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. «Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая делает упор на создание интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди». «Способность машины имитировать разумное поведение человека». Поисковая система Google – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – EdurekaЕсли вы откроете браузер Chrome и начнете что-то вводить, Google сразу же предоставит вам рекомендации на выбор. Логика поисковой системы — искусственный интеллект. ИИ использует прогностическую аналитику, НЛП и машинное обучение, чтобы рекомендовать вам релевантные поисковые запросы. Эти рекомендации основаны на данных, которые Google собирает о вас, таких как ваша история поиска, местоположение, возраст и т. д. Таким образом, Google использует ИИ, чтобы предсказать, что вы ищете. Области искусственного интеллекта — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Искусственный интеллект — это метод, который позволяет машинам имитировать поведение человека. Принимая во внимание, что машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Следовательно, машинное обучение — это метод, используемый для реализации искусственного интеллекта. Искусственный интеллект и машинное обучение. Вопросы для собеседования по искусственному интеллекту. Типы машинного обучения — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Q-обучение — это алгоритм обучения с подкреплением, в котором агент пытается изучить оптимальную политику на основе своего прошлого опыта взаимодействия с окружающей средой. Прошлый опыт агента представляет собой последовательность состояний-действий-вознаграждений: Что такое Q-Learning? – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka На приведенной выше диаграмме состояний Агент (a0) находился в состоянии (s0) и выполнял действие (a0), в результате чего получил вознаграждение (r1) и, таким образом, был обновлен до Состояние (s1). Глубокое обучение имитирует работу нашего мозга, т. е. учится на собственном опыте. Он использует концепции нейронных сетей для решения сложных задач. Что такое глубокое обучение? – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka Любая глубокая нейронная сеть будет состоять из трех типов слоев: Биологические нейроны — вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Глубокая нейронная сеть — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Нейронная сеть с прямой связью Сверточная нейронная сеть Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — долговременная память Автоэнкодеры Q11. Что такое байесовские сети? Байесовская сеть — статистическая модель, представляющая набор переменных и их условных зависимостей в виде направленного ациклического графа. При возникновении события байесовские сети можно использовать для прогнозирования вероятности того, что любая из нескольких возможных известных причин была способствующим фактором. Байесовская сеть — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Например, байесовскую сеть можно использовать для изучения взаимосвязи между заболеваниями и симптомами. Учитывая различные симптомы, байесовская сеть идеально подходит для вычисления вероятностей наличия различных заболеваний. В искусственном интеллекте (ИИ) тест Тьюринга — это метод исследования, позволяющий определить, способен ли компьютер мыслить как человек. Тест Тьюринга на основе искусственного интеллекта — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka вел обучение, проекты в реальном времени и сертификацию. Вообще, система обучения подкреплениями (RL) состоит из двух основных компонентов: Учебное пособие - Искусственное интеллектуальное интервью Вопросы - Edureka Чтобы лучше это понять, давайте предположим, что наш агент учится играть в контрстрайк. Процесс RL можно разбить на следующие этапы: Пример Counter-Strike — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka Чтобы узнать больше об обучении с подкреплением, просмотрите это видео, записанное нашими экспертами по машинному обучению. В этом видеоролике «Учебное пособие по обучению с подкреплением» вы подробно узнаете, как обучение с подкреплением используется в реальном мире. Математический подход к отображению решения в обучении с подкреплением называется марковским процессом принятия решений (MDP). Что такое искусственный интеллект? Приведите пример того, где ИИ используется ежедневно.
Q4. Объясните различные области искусственного интеллекта.
Пример: Deep Blue Примером может служить Alpha 2, первый гуманоидный робот ASI.
Q5. Как машинное обучение связано с искусственным интеллектом? Это компьютерная программа, использующая технологии искусственного интеллекта (ИИ) для имитации суждений и поведения человека или организации, обладающих экспертными знаниями и опытом в определенной области.
Это наука о том, как заставить компьютеры действовать, снабжая их данными и позволяя им научиться некоторым трюкам самостоятельно, без явного программирования для этого.
Q9. Объясните, как работает глубокое обучение. На основе нейрона был разработан искусственный нейрон или персептрон.
Q10. Объясните часто используемые искусственные нейронные сети.
если агент перемещается влево или вправо в игре). Первоначально действие является случайным
Учебное пособие по обучению с подкреплением | Пример обучения с подкреплением с использованием Python | Edureka
Следующие параметры используются для достижения решения с использованием MDP:
- Набор действий,
- Набор состояний, S
- Награда, R
- Политика, π
- Значение, V
Процесс принятия решений по Маркову — вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Подводя краткий итог, агент должен выполнить действие (A) для перехода из начального состояния в конечное состояние (S).При этом агент получает вознаграждение (R) за каждое действие, которое он предпринимает. Ряд действий, предпринятых агентом, определяет политику (π), а собранные вознаграждения определяют ценность (V). Основная цель здесь — максимизировать вознаграждение, выбрав оптимальную политику.
Чтобы лучше понять MDP, давайте решим задачу о кратчайшем пути, используя подход MDP:
Задача о кратчайшем пути — Вопросы для собеседования с искусственным интеллектом — Эдурека путь между «А» и «D».Каждое ребро имеет связанный с ним номер, обозначающий стоимость прохождения этого ребра. Теперь задача состоит в том, чтобы пройти из точки «А» в «D» с минимально возможными затратами.
В этой задаче
- Набор состояний обозначается узлами, т.е. {A, B, C, D}
- Действие состоит в переходе от одного узла к другому {A -> B, C -> D}
- Вознаграждение — это стоимость, представленная каждым ребром
- Политика — это путь к месту назначения
Вы начинаете с узла А и маленькими шажками идете к месту назначения.Первоначально вам виден только следующий возможный узел, поэтому вы начинаете случайным образом, а затем учитесь по мере прохождения по сети. Основная цель — выбрать путь с наименьшими затратами.
Так как это очень простая задача, я оставлю ее вам решать. Обязательно упомяните ответ в разделе комментариев.
Агент RL работает на основе теории максимизации вознаграждения.Именно поэтому агент RL должен быть обучен таким образом, чтобы он предпринимал наилучшие действия, чтобы вознаграждение было максимальным.
Коллективное вознаграждение в определенное время за соответствующее действие записывается следующим образом:
Уравнение максимизации вознаграждения — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Приведенное выше уравнение является идеальным представлением вознаграждения. Как правило, при суммировании накопительных вознаграждений все обстоит не так.
Максимальное вознаграждение — Вопросы для собеседования с искусственным интеллектом — Edureka
Позвольте мне объяснить это с помощью небольшой игры. На рисунке вы видите лису, немного мяса и тигра.
- Наш агент RL — лиса, и его конечная цель — съесть как можно больше мяса, прежде чем его съест тигр.
- Так как этот лис умный малый, то он ест то мясо, которое ему ближе, а не мясо, которое близко к тигру, ведь чем ближе он к тигру, тем выше его шансы быть убитым.
- В результате награды рядом с тигром, даже если это большие куски мяса, будут обесценены. Это делается из-за фактора неопределенности, что тигр может убить лису.
Следующее, что нужно понять, это то, как работает дисконтирование вознаграждений?
Для этого мы определяем ставку дисконтирования, называемую гаммой. Значение гаммы находится в диапазоне от 0 до 1. Чем меньше гамма, тем больше скидка и наоборот.
Итак, наше совокупное вознаграждение со скидкой:
Максимизация вознаграждения с помощью уравнения скидки — вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Q4.Что такое компромисс между эксплуатацией и разведкой? Важной концепцией обучения с подкреплением является компромисс между исследованием и эксплуатацией.
Исследование, как следует из названия, заключается в изучении и сборе дополнительной информации об окружающей среде. С другой стороны, эксплуатация заключается в использовании уже известной эксплуатируемой информации для повышения вознаграждения .
Эксплуатация и исследование – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
- Рассмотрим пример с лисой и тигром, где лиса ест только те куски мяса (маленькие), которые находятся рядом с ней, но не ест большие куски мяса. наверху, хотя большие куски мяса принесут ему больше наград.
- Если лиса сосредоточится только на ближайшей награде, она никогда не доберется до больших кусков мяса, это называется эксплуатацией.
- Но если лиса решит немного исследовать, она может найти большую награду, то есть большой кусок мяса. Это разведка.
Параметрическая и непараметрическая модели – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Q6.
Параметры модели и гиперпараметры – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Q7. Что такое гиперпараметры в глубоких нейронных сетях?- Гиперпараметры — это переменные, определяющие структуру сети. Например, такие переменные, как скорость обучения, определяют, как обучается сеть.
- Они используются для определения количества скрытых слоев, которые должны присутствовать в сети.
- Большее количество скрытых единиц может повысить точность сети, тогда как меньшее количество единиц может привести к недостаточной подгонке.
Поиск по сетке
Поиск по сетке обучает сеть для каждой комбинации, используя два набора гиперпараметров, скорость обучения и количество слоев. Затем оценивает модель с помощью методов перекрестной проверки.
Случайный поиск
Он случайным образом выбирает пространство поиска и оценивает наборы из определенного распределения вероятностей.Например, вместо проверки всех 10 000 образцов можно проверить случайно выбранные 100 параметров.
Байесовская оптимизация
Сюда входит точная настройка гиперпараметров за счет включения автоматической настройки модели. Модель, используемая для аппроксимации целевой функции, называется суррогатной моделью (процесс Гаусса). Байесовская оптимизация использует функцию гауссовского процесса (GP) для получения апостериорных функций для прогнозирования на основе априорных функций.
Переоснащение происходит, когда статистическая модель или алгоритм машинного обучения улавливает шум данных.Это приводит к тому, что алгоритм показывает низкое смещение, но высокую дисперсию результата.
Переобучение можно предотвратить с помощью следующих методологий:
Перекрестная проверка: Идея перекрестной проверки заключается в разделении обучающих данных для создания нескольких разделений мини-обучения и тестирования. Затем эти расщепления можно использовать для настройки вашей модели.
Дополнительные обучающие данные: Добавление дополнительных данных в модель машинного обучения может помочь в более качественном анализе и классификации.Однако это не всегда работает.
Удалить функции: Часто набор данных содержит нерелевантные функции или переменные-предикторы, которые не нужны для анализа. Такие особенности только увеличивают сложность модели, что приводит к возможности переобучения данных. Следовательно, такие избыточные переменные должны быть удалены.
Ранняя остановка: Модель машинного обучения обучается итеративно, это позволяет нам проверить, насколько хорошо работает каждая итерация модели. Но после определенного количества итераций производительность модели начинает насыщаться. Дальнейшее обучение приведет к переобучению, поэтому нужно знать, где остановить обучение. Это может быть достигнуто с помощью механизма, называемого ранней остановкой.
Регуляризация: Регуляризация может быть выполнена n способами, метод будет зависеть от типа обучаемого, которого вы внедряете. Например, в деревьях решений выполняется обрезка, в нейронных сетях используется метод отсева, а настройка параметров также может применяться для решения проблем переобучения.
Использование моделей ансамбля: Обучение ансамбля — это метод, который используется для создания нескольких моделей машинного обучения, которые затем объединяются для получения более точных результатов. Это один из лучших способов предотвратить переоснащение. Примером является Random Forest, он использует ансамбль деревьев решений, чтобы делать более точные прогнозы и избегать переобучения.
Dropout — это метод регуляризации, используемый для предотвращения переобучения в нейронной сети.Это метод, при котором во время обучения отбрасываются случайно выбранные нейроны.
Отсев — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Значение отсева сети должно быть выбрано с умом. Слишком низкое значение приведет к минимальному эффекту, а слишком высокое значение приведет к недостаточному обучению сети.
Q11. Какова цель фреймворков глубокого обучения, таких как Keras, TensorFlow и PyTorch?- Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python.Он предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями.
- TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных.
Он используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети.
- PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, основанная на Torch. Он используется для таких приложений, как обработка естественного языка.
Интеллектуальный анализ текста против НЛП — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Q13.Каковы различные компоненты НЛП?2
Компоненты NLP - Вопросы собеседования искусственного интеллекта - Edureka
Понимание натурального языка включает в себя:
- сопоставление ввода в полезные представления
- Анализ различных аспектов языка
Генерация естественного языка включает в себя:
- Планирование текста
- Планирование предложения
- Реализация текста

Алгоритмы стемминга обрезают конец или начало слова, принимая во внимание список общих префиксов и суффиксов, которые можно найти во флективном слове. Это неизбирательное сокращение может быть успешным в некоторых случаях, но не всегда.
Стемминг – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Лемматизация, с другой стороны, учитывает морфологический анализ слов.Для этого необходимо иметь подробные словари, которые алгоритм может просмотреть, чтобы связать форму со своей леммой.
Q15. Расскажите об архитектуре нечеткой логики.Архитектура нечеткой логики — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
- Модуль фаззификации — Входные данные системы подаются в фаззификатор, который преобразует входные данные в нечеткие множества.
- База знаний — в ней хранятся аналитические меры, такие как правила ЕСЛИ-ТО, предоставленные экспертами.
- Механизм вывода — имитирует процесс человеческого мышления, делая нечеткие выводы на входных данных и правилах ЕСЛИ-ТО.
- Модуль дефаззификации — преобразует нечеткое множество, полученное механизмом логического вывода, в четкое значение.
Экспертные системы – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
- База знаний
Содержит высококачественные знания по конкретным предметным областям. - Механизм логических выводов
Он получает и обрабатывает знания из базы знаний, чтобы прийти к определенному решению. - Пользовательский интерфейс
Пользовательский интерфейс обеспечивает взаимодействие между пользователем и самой экспертной системой.
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, используемая для получения информации из изображений или многомерных данных. Алгоритмы машинного обучения, такие как K-средние, используются для сегментации изображений, машина опорных векторов используется для классификации изображений и так далее.
Компьютерное зрение и искусственный интеллект — Вопросы для собеседования по искусственному интеллекту — Edureka
Таким образом, компьютерное зрение использует технологии искусственного интеллекта для решения сложных задач, таких как обнаружение объектов, обработка изображений и т. д.
Q18. Что лучше для классификации изображений? Контролируемая или неконтролируемая классификация? Оправдывать.- В контролируемой классификации изображения загружаются вручную и интерпретируются экспертом по машинному обучению для создания классов объектов.
- При неконтролируемой классификации программное обеспечение машинного обучения создает классы объектов на основе значений пикселей изображения.
Поэтому с точки зрения точности лучше выбрать контролируемую классификацию для классификации изображений.
Сглаживание изображения — это один из лучших методов, используемых для уменьшения шума за счет того, что пиксели становятся более похожими на своих соседей, что уменьшает любые искажения, вызванные контрастами.
Сглаживание изображений — вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Q20. Как связаны теория игр и ИИ?«В контексте систем искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения теория игр необходима для реализации некоторых ключевых возможностей, необходимых в многоагентных средах, в которых различные программы ИИ должны взаимодействовать или конкурировать для достижения цель.”
Теория игр и искусственный интеллект – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Q21.
Минимакс — это рекурсивный алгоритм, используемый для выбора оптимального хода для игрока при условии, что другой игрок также играет оптимально.
Игру можно определить как задачу поиска со следующими компонентами:
- Дерево игры: Древовидная структура, содержащая все возможные ходы.
- Исходное состояние: Исходное положение доски и указание, чей это ход.
- Последующая функция: Определяет возможные допустимые ходы, которые может сделать игрок.
- Терминальное состояние: Это положение доски в конце игры.
- Вспомогательная функция: Это функция, которая присваивает числовое значение результату игры.

В игре участвуют два игрока:
- МАКС: Этот игрок пытается набрать как можно больше очков
- МИН: МИН пытается набрать наименьшее возможное количество очков
Следующий подход. для игры в крестики-нолики с использованием алгоритма Minimax:
Шаг 1: Сначала сгенерируйте все дерево игры, начиная с текущей позиции игры и заканчивая конечными состояниями.
Крестики-нолики – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Шаг 2: Примените функцию полезности, чтобы получить значения полезности для всех конечных состояний.
Шаг 3: Определить полезности вышестоящих узлов с помощью полезностей конечных узлов. Например, на диаграмме ниже у нас есть утилиты для терминальных состояний, написанные в квадратах.
Крестики-нолики – вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Рассчитаем полезность для левого узла (красного) слоя над терминалом:
MIN{3, 5, 10} , я. е. 3.
Следовательно, полезность для красного узла равна 3.
Аналогично, для зеленого узла в том же слое:
MIN{2,2}, т.е. 2.
21 2
Крестики-нолики – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
Шаг 4: Рассчитайте значения полезности.
Шаг 5: В конце концов, все резервные копии значений достигают корня дерева. В этот момент MAX должен выбрать наибольшее значение:
i.е. MAX{3,2}, что равно 3.
Следовательно, лучший открывающий ход для MAX — это левый узел (или красный).
Подводя итог,
Минимаксное решение = MAX{MIN{3,5,10},MIN{2,2}}
= MAX{3,2}
= 3
Альфа-бета-сокращение
Если мы применим альфа-бета-сокращение к стандартному минимаксному алгоритму, он возвращает тот же ход, что и стандартный, но удаляет все узлы, которые, возможно, не влияют на окончательное решение.
Сокращение альфа-бета – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka 2,7,3}}
= MAX{3,c,2}
= 3
Подсказка: (MIN{2,a,b} определенно будет меньше или равно 2, т.е. , c<=2 и, следовательно, MAX{3,c,2} должно быть равно 3.)
Q3. Какой алгоритм Facebook использует для проверки лица и как он работает?Facebook использует DeepFace для проверки лица.Он работает на алгоритме проверки лица, структурированном методами искусственного интеллекта (ИИ) с использованием моделей нейронных сетей.
Подтверждение лица — Вопросы для собеседования с использованием искусственного интеллекта — Edureka
Вот как выполняется подтверждение лица:
Ввод: Отсканируйте дикую форму фотографий с большими сложными данными. Это включает в себя размытые изображения, изображения с высокой интенсивностью и контрастом.
Процесс: В современном распознавании лиц процесс состоит из 4 необработанных шагов:
- Определение черт лица
- Выравнивание и сравнение черт
- Представление ключевых шаблонов с помощью трехмерных графиков
- Классификация изображений на основе сходства
Результат: Конечный результат — изображение лица, полученное с помощью 9-слойной глубокой нейронной сети
Данные обучения: Более 4 миллионов изображений лиц более 4000 человек может определить, представляют ли два изображения одного и того же человека или нет
Q4.
Целевой маркетинг предполагает разделение рынка на сегменты и его концентрацию на нескольких ключевых сегментах, состоящих из клиентов, чьи потребности и желания наиболее точно соответствуют вашему продукту.
Это ключ к привлечению новых клиентов, увеличению продаж и развитию компании.
Прелесть целевого маркетинга заключается в том, что, направляя свои маркетинговые усилия на определенные группы потребителей, он делает продвижение, ценообразование и распространение ваших продуктов и/или услуг проще и с меньшими затратами.
Целевой маркетинг — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Машинное обучение в целевом маркетинге:
- Системы текстовой аналитики: Приложения для именованного поиска текста, аналитики диапазонов текстов, классификаций текстов, аналитики распознавание, поиск по образцу и замена приложений.
- Кластеризация: С приложениями, включая сегментацию клиентов, быстрый поиск и визуализацию.
- Классификация: Подобно деревьям решений и классификаторам нейронных сетей, которые можно использовать для классификации текстов в маркетинге.
- Рекомендательные системы: И правила ассоциации, которые можно использовать для анализа ваших маркетинговых данных
- Анализ рыночной корзины: Анализ рыночной корзины объясняет комбинации продуктов, которые часто
встречаются в транзакциях.
Искусственный интеллект используется в задачах обнаружения мошенничества путем реализации алгоритмов машинного обучения для обнаружения аномалий и изучения скрытых закономерностей в данных.
Обнаружение мошенничества с использованием искусственного интеллекта Вопросы для интервью – Edureka
Для обнаружения мошеннических действий используется следующий подход: выполненный. Если вы пытаетесь обнаружить мошенничество с кредитными картами, то собирается информация о клиенте. Сюда входят транзакционные, торговые, личные данные и т. д.
Очистка данных: На этом этапе необходимо удалить избыточные данные. Любые несоответствия или отсутствующие значения могут привести к ошибочным прогнозам, поэтому такие несоответствия должны быть устранены на этом этапе.
Исследование и анализ данных: Это самый важный шаг в ИИ. Здесь вы изучаете взаимосвязь между различными переменными-предикторами.Например, если человек потратил необычную сумму денег в определенный день, вероятность мошенничества очень высока. Такие модели должны быть обнаружены и поняты на этом этапе.
Создание модели машинного обучения: Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для обнаружения мошенничества. Одним из таких примеров является логистическая регрессия, представляющая собой алгоритм классификации. Его можно использовать для классификации событий на 2 класса, а именно мошеннические и немошеннические.
Оценка модели: Здесь вы проверяете эффективность модели машинного обучения. Если есть возможности для улучшения, то выполняется настройка параметров. Это повышает точность модели.
Q6. Управляющему банком предоставляется набор данных, содержащий записи о тысячах заявителей, подавших заявки на получение кредита. Как ИИ может помочь менеджеру понять, какие кредиты он может одобрить? Объяснять.Эта постановка задачи может быть решена с использованием алгоритма KNN, который классифицирует запрос заявителя на получение кредита по двум классам:
- Одобрено
- Отклонено
K Ближайший сосед — это алгоритм контролируемого обучения, который классифицирует новую точку данных в целевой класс, в зависимости от особенностей его соседних точек данных.
Одобрение банковского кредита с использованием искусственного интеллекта Вопросы для интервью – Edureka либо собирается с помощью опроса, либо выполняется веб-скрапинг. Данные о клиентах должны быть собраны. Это включает в себя баланс их счета, сумму кредита, возраст, профессию, кредитные записи и т. д. Используя эти данные, мы можем предсказать, будет ли одобрен кредит заявителя.
Очистка данных: На этом этапе необходимо удалить лишние переменные. Некоторые из этих переменных не важны для прогнозирования кредита заявителя, например, такие переменные, как телефон, параллельные кредиты и т. д. Такие переменные необходимо удалить, поскольку они только усложнят модель машинного обучения.
Исследование и анализ данных: Это самый важный шаг в ИИ. Здесь вы изучаете взаимосвязь между различными переменными-предикторами.Например, если у человека есть история невыплаченных кредитов, то есть вероятность, что он может не получить одобрение своего кандидата на кредит. Такие модели должны быть обнаружены и поняты на этом этапе.
Построение модели машинного обучения: Существует n алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для прогнозирования того, будет ли одобрена заявка на получение кредита. Одним из таких примеров является K-ближайший сосед, который представляет собой алгоритм классификации и регрессии. Он классифицирует запрос заявителя на получение кредита по двум классам, а именно: одобренный и отклоненный.
Оценка модели: Здесь вы проверяете эффективность модели машинного обучения. Если есть возможности для улучшения, то выполняется настройка параметров. Это повышает точность модели.
Q7. Вы выиграли в лотерею на 2 миллиона долларов», мы все получаем такие спам-сообщения. Как можно использовать ИИ для обнаружения и фильтрации таких спам-сообщений?Чтобы разобраться в обнаружении спама, давайте возьмем пример Gmail. Gmail использует машинное обучение для фильтрации таких спам-сообщений из нашего почтового ящика.Эти спам-фильтры используются для классификации электронных писем на два класса, а именно спам и не спам.
Давайте разберемся, как выполняется обнаружение спама с помощью машинного обучения:
Обнаружение спама с помощью ИИ — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
- Процесс машинного обучения всегда начинается со сбора данных.
Мы все знаем, что данные, которые есть у Google, явно не в бумажных файлах. У них есть центры обработки данных, которые хранят данные клиентов.Сохраняются такие данные, как содержимое электронной почты, заголовок, отправитель и т. д.
- Затем следует очистка данных. Важно избавиться от ненужных стоп-слов и знаков препинания, чтобы для создания точной модели машинного обучения использовались только релевантные данные. Поэтому на этом этапе удаляются стоп-слова, такие как «the», «and», «a». Текст отформатирован таким образом, чтобы его можно было проанализировать.
- После очистки данных следует исследование и анализ данных. Часто в спам-сообщениях часто используются определенные слова или фразы.Такие слова, как «лотерея», «заработать», «полный возврат» указывают на то, что письмо скорее всего является спамом. Такие слова и отношения должны быть поняты на этой стадии.
- После извлечения полезной информации из данных строится модель машинного обучения. Для классификации электронных писем как спама или не спама вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, наивный байесовский анализ и т.
д. Модель машинного обучения построена с использованием набора обучающих данных. Эти данные используются для обучения модели и ее обучения с использованием прошлых данных электронной почты пользователя.
- За этим этапом следует оценка модели. На этом этапе модель тестируется с использованием набора тестовых данных, который представляет собой не что иное, как новый набор электронных писем. После чего модель машинного обучения оценивается на основе точности, с которой она смогла правильно классифицировать электронные письма.
- После завершения оценки любое дальнейшее улучшение модели может быть достигнуто путем настройки нескольких переменных/параметров. Этот этап также известен как настройка параметров. Здесь вы в основном пытаетесь повысить эффективность модели машинного обучения, настраивая несколько параметров, которые вы использовали для построения модели.
- Последний этап — развертывание. Здесь модель развертывается для конечных пользователей, где она обрабатывает электронные письма в режиме реального времени и прогнозирует, является ли электронное письмо спамом или нет.
Это можно сделать, изучив прошлые данные и построив модель, которая показывает, как продажи менялись в течение определенного периода времени.Прогнозирование продаж — одно из самых распространенных применений ИИ. Линейная регрессия — один из лучших алгоритмов машинного обучения, используемых для прогнозирования продаж.
Когда продажи и время имеют линейную зависимость, лучше всего использовать простую модель линейной регрессии.
Линейная регрессия — это метод прогнозирования зависимой переменной (Y) на основе значений независимых переменных (X). Его можно использовать для случаев, когда мы хотим предсказать некоторую непрерывную величину.
- Зависимая переменная (Y):
Переменная отклика, значение которой необходимо предсказать. - Независимая переменная (X):
Предикторная переменная, используемая для предсказания переменной отклика.
В этом примере зависимая переменная Y представляет продажи, а независимая переменная X представляет период времени. Поскольку продажи меняются в течение определенного периода времени, продажи являются зависимой переменной.
Прогнозирование продаж с использованием AI - Искусственные разведывательные Вопросы собеседования - Edureka
Следующее уравнение используется для представления линейной регрессии:
y = 𝒃𝟎 + 𝒃𝟏 𝒙 + ⅇ
Линейная регрессия - вопросы собеседования искусственного интеллекта - Edureka
здесь,- y = зависимая переменная
- 𝒃𝟎 = Y-Intercept
- 𝒃𝟏 = наклон линии
- x = независимая переменная
Следовательно, используя модель линейной регрессии, в которой ось Y представляет продажи, а ось X обозначает период времени, мы можем легко прогнозировать продажи на ближайшие месяцы.
Веб-сайты электронной коммерции, такие как Amazon, используют машинное обучение, чтобы рекомендовать продукты своим клиентам. Основная идея такого рода рекомендаций исходит из совместной фильтрации. Совместная фильтрация — это процесс сравнения пользователей со схожим покупательским поведением, чтобы рекомендовать продукты новому пользователю со сходным покупательским поведением.
Система рекомендаций с использованием искусственного интеллекта — вопросы для интервью — Edureka
Чтобы лучше понять это, давайте рассмотрим пример. Допустим, пользователь А, увлекающийся спортом, купил пиццу, макароны и колу. Через пару недель другой пользователь Б, который ездит на велосипеде, покупает пиццу и пасту. Он не покупает колу, но Amazon рекомендует бутылку колы пользователю Б, так как его покупательское поведение и образ жизни очень похожи на пользователя А. Так работает совместная фильтрация.
Анализ потребительской корзины объясняет комбинации продуктов, которые часто встречаются в транзакциях.
Например, если человек покупает хлеб, с вероятностью 40% он может купить и масло. Понимая такие взаимосвязи между товарами, компании могут развивать свой бизнес, предоставляя соответствующие предложения и коды скидок на такие товары.
Анализ потребительской корзины – хорошо известная практика, которой придерживаются почти все крупные розничные торговцы на рынке. Логика, стоящая за этим, — алгоритмы машинного обучения, такие как анализ правил ассоциации и априорный алгоритм:
- Анализ правил ассоциации — это метод, который показывает, как элементы связаны друг с другом.
- Априорный алгоритм использует частые наборы элементов для создания правил ассоциации.
Он основан на концепции, согласно которой подмножество часто используемого набора элементов также должно быть часто используемым набором элементов.
Ассоциативное правило «Майнинг» — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Например, приведенное выше правило предполагает, что если человек покупает товар А, он также покупает товар Б. Таким образом, продавец может дать предложение о скидке, в котором говорится, что при покупке предметов A и B будет скидка 30% на предмет C. Такие правила генерируются с помощью машинного обучения. Затем они применяются к товарам для увеличения продаж и развития бизнеса.
Q11. Поместите агента в любую из комнат (0,1,2,3,4) и цель состоит в том, чтобы выйти за пределы здания (комната 5). Можно ли этого добиться с помощью ИИ? Если да, объясните, как это можно сделать.Обучение с подкреплением – Вопросы для интервью с искусственным интеллектом – Edureka
На рисунке выше:
- 5 комнат в здании, соединенных дверями
- Каждая комната пронумерована от 0 до 4
- можно представить как одну большую комнату (5)
- Двери 1 и 4 ведут непосредственно в здание из комнаты 5 (снаружи)
Эту проблему можно решить с помощью алгоритма Q-Learning, который представляет собой алгоритм обучения с подкреплением. используется для решения проблем, основанных на вознаграждении.
Давайте представим комнаты на графе, каждую комнату как узел, а каждую дверь как связь, например:
Обучение с подкреплением — Вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
Следующий шаг — связать награду значение для каждой двери:
Обучение с подкреплением — вопросы для интервью с искусственным интеллектом — Edureka
- двери, которые ведут прямо к цели, имеют вознаграждение в размере 100
- двери, не связанные напрямую с целевой комнатой, имеют нулевое вознаграждение
- Поскольку двери двусторонние, каждой комнате назначены две стрелки
- Каждая стрелка содержит значение мгновенного вознаграждения
Теперь давайте попробуем понять, как можно использовать Q-Learning для решения этой проблемы.Терминология Q-Learning включает в себя термины состояние и действие:
- Комната (включая комнату 5) представляет состояние
- Движение агента из одной комнаты в другую представляет собой действие
На рисунке состояние изображено как узел, а «действие» представлено стрелками. Предположим, что Агент проходит из комнаты 2 в комнату 5, затем выбирается следующий путь:
- Исходное состояние = состояние 2
- Состояние 2 -> состояние 3
- Состояние 3 -> состояние (2, 1, 4)
- Состояние 4 -> состояние 5
Затем мы можем поместить диаграмму состояний и мгновенные значения вознаграждения в таблицу вознаграждений или матрицу R, например:
Обучение с подкреплением — Вопросы для собеседования с искусственным интеллектом — Edureka
Следующим шагом является добавление еще одной матрицы Q, представляющей память о том, что агент узнал на своем опыте.
- Строки матрицы Q представляют текущее состояние агента Столбцы
- представляют возможные действия, ведущие к следующему состоянию
Формула для расчета матрицы Q:
(состояние, действие) + Гамма * Макс. [Q(следующее состояние, все действия)]
Здесь Q(состояние, действие) и R(состояние, действие) представляют состояние и действие в матрице вознаграждения R и Матрица памяти Q.
Примечание. Параметр «Гамма» имеет диапазон значений от 0 до 1 (0 <= Гамма > 1).
- Если гамма близка к нулю, агент склонен рассматривать только немедленное вознаграждение.
- Если гамма ближе к единице, агент будет рассматривать будущие награды с большим весом
Наконец, выполнив следующие шаги, агент достигнет комнаты 5, выбрав наиболее оптимальный путь:
Обучение с подкреплением – Вопросы для собеседования по искусственному интеллекту – Edureka
Q12. Урожайность сельскохозяйственных культур в Индии снижается, потому что фермеры не могут обнаружить болезни в посевах на ранних стадиях.Можно ли использовать ИИ для обнаружения болезней сельскохозяйственных культур? Если да, поясните.ИИ можно использовать для реализации методов обработки изображений и классификации для выделения и классификации болезней листьев.
Обработка изображений с использованием искусственного интеллекта — вопросы для интервью — Edureka
Звучит сложно, позвольте мне разбить его на этапы: .
Предварительная обработка изображения: Предварительная обработка изображения включает следующее:
- Улучшение данных изображения для подавления нежелательных искажений
- Улучшение характеристик изображения
- Обрезка изображения, улучшение, преобразование контрастность изображения
Сегментация изображения: Это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов для облегчения анализа изображения.Сегментация основана на таких характеристиках изображения, как цвет, текстура. Популярным методом машинного обучения, используемым для сегментации, является алгоритм кластеризации K-средних.
Извлечение признаков: Это делается для извлечения информации, которая может быть использована для определения значимости данной выборки. Вейвлет-преобразование Хаара можно использовать для анализа текстуры, а вычисления можно выполнять с использованием матрицы совпадения уровней серого.
Классификация: Наконец, машина линейных опорных векторов используется для классификации болезней листьев.SVM — это бинарный классификатор, который использует гиперплоскость, называемую границей решения между двумя классами. В результате формируются два класса:
- Больные листья
- Здоровые листья
Таким образом, ИИ можно использовать в Computer Vision для классификации и обнаружения заболеваний путем изучения и обработки изображений. Это одно из самых глубоких применений ИИ.
Итак, это наиболее часто задаваемые вопросы в интервью по искусственному интеллекту. Однако, если вы хотите освежить свои знания, вы можете просмотреть эти блоги:
На этом мы подошли к концу этого блога.Я надеюсь, что эти вопросы для собеседования по искусственному интеллекту помогут вам пройти собеседование по искусственному интеллекту.
Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, Edureka предлагает специально подобранную магистерскую программу для инженеров по машинному обучению , которая поможет вам овладеть такими методами, как обучение с учителем, обучение без учителя и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таким как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.
Сертифицированный разработчик MuleSoft — вопросы уровня 1
Каждый разработчик MuleSoft хочет получить сертификат «Сертифицированный разработчик Mulesoft уровня 1». Этот экзамен не так сложен по сравнению с сертификацией архитектора. Однако этот экзамен сложен для тех, кто только начал изучать MuleSoft. Прежде чем задавать вопросы, нужно хорошо изучить концепции и много попрактиковаться.Также проверьте вопросы архитектора MuleSoft
Я бы посоветовал первокурсникам пройти курс обучения MuleSoft и пройти все модули.Постарайтесь выполнить все модули и самостоятельные упражнения, это придаст вам уверенности. Я собрал некоторые вопросы о сертификации разработчиков MuleSoft. Ответы выделены красным цветом. Если вы сможете ответить на эти вопросы, то сможете сдать экзамен.
Вопросы разработчиков
1. Какой уровень подключения на основе API MuleSoft предназначен для предоставления части серверной базы данных без бизнес-логики?- Опыт
- Данные
- Система
- Процесс
- Безопасность
- Дизайнер API
- Диспетчер времени выполнения
- Биржа Anypoint
- Блокнот API
3. Обратитесь к экспонату. Какой правильный URL-адрес для отправки запроса GET в /patients?
- http://dev.acme.com/patients?year=2016
- http://dev.acme.com/api/patients
- http://dev.acme.com/patients
- http://dev.acme.com/api/patients?year=2016
4.Фрагмент примера RAML с именем BankAccountsExample.raml помещается в папку примеров в проекте спецификации API. Каков правильный синтаксис для ссылки на фрагмент?
- примеры: !include BankAccountsExample.
raml
- примеров: #import BankAccountsExample.raml
- примеров: !include examples/BankAccountsExample.raml
- примеров: #import examples/BankAccountsExample.raml
5. Какова цель элемента api:router в APIkit?
- Создает собственные соединители с использованием сторонней библиотеки Java
- Служит реализацией API
- Проверяет соответствие запросов спецификациям API RAML и направляет их в реализации API
- Проверяет ответы, возвращенные из запросов API, и направляет их обратно вызывающей стороне
6.Соединитель базы данных настроен на выбор строк из базы данных MySQL. Каков формат массива результатов, возвращаемых из запроса к базе данных?
7. Как APIkit определяет количество потоков, которые нужно сгенерировать из спецификации RAML?
- Создает отдельный поток для каждого ресурса
- Создает отдельный поток для каждого ресурса, содержащего дочерние ресурсы
- Создает отдельный поток для каждого метода HTTP
- Создает отдельный поток для каждого кода состояния ответа
8. Какова цель автообнаружения API?
- Позволяет диспетчеру API обнаруживать опубликованный API на Anypoint Exchange
- Позволяет автоматически обнаруживать приложение Mule в Anypoint Exchange
- Позволяет напрямую управлять API в диспетчере API
- Разрешает развернутому приложению Mule подключаться к диспетчеру API для загрузки политик и действовать в качестве собственного прокси-сервера API
9. Диспетчер API был настроен для обеспечения соблюдения политики SLA, а спецификация RAML была обновлена с учетом требуемых требований к заголовкам client_id и client_secret.Новая спецификация RAML опубликована на Anypoint Exchange. Каков следующий шаг для получения доступа к API?
- POST объект JSON в конечную точку /api/register прокси-сервера API
- Запрос доступа к API в Anypoint Exchange
- Отправьте письмо администраторам организации, чтобы запросить доступ к API
- Добавление клиентского приложения в организацию Anypoint Platform
10. Что происходит с атрибутами события Mule в потоке после выполнения исходящего HTTP-запроса?
- Новые атрибуты могут быть добавлены из заголовков ответов HTTP, но заголовки никогда не удаляются
- Предыдущие атрибуты передаются без изменений
- Атрибуты не изменяются
- Атрибуты заменены новыми атрибутами из ответа HTTP-запроса (который может быть нулевым)
- #["Тип контента: " ++ attribute.headers.'content-type']
- #["Content-Type: " + headers.'content-type']
- #["Тип контента: " + атрибуты.заголовки.'тип контента']
- #["Content-Type: " ++ headers.'content-type']
12. Приложение Mule имеет два потока с именами parentFlow и childFlow. ChildFlow начинается с прослушивателя HTTP.Переменная определяется в parentFlow, затем делается HTTP-запрос к HTTP-прослушивателю childFlow с некоторыми установленными заголовками. Какова область действия переменной и атрибутов в parentFlow после того, как childFlow возвращает ответ?
- Переменная доступна. Все атрибуты, переданные в childFlow, удаляются или заменяются.
- Переменная НЕдоступна. Все атрибуты, переданные в childFlow, удаляются или заменяются.
- Переменная НЕдоступна. Все атрибуты, переданные в childFlow, сохраняются.
- Переменная доступна. Все атрибуты, переданные в childFlow, сохраняются.
- мул-artifact.json
- пом.xml
- мул-app.properties
- глобальный.xml
14. Что можно сделать ТОЛЬКО с коннекторами виртуальных машин, а НЕ со ссылками на потоки, в одном приложении Mule?
- Сохранение переменных при передаче события Mule другому потоку
- Разрешить потоку синхронно передавать события другому потоку
- Сохранить исходную полезную нагрузку, когда соединитель виртуальной машины возвращает ответ из потока
- Разрешить потоку асинхронно передавать события другому потоку
15. Какое зарезервированное свойство можно определить и использовать в приложении Mule, чтобы позволить внешним веб-клиентам получать доступ к прослушивателю HTTPS после развертывания приложения Mule в CloudHub?
- ${ssl.port}
- ${ssl.listener.port}
- ${https.listener.port}
- ${https.port}
16. Какой тип файла требуется для настройки потребителя веб-службы для использования веб-службы SOAP?
17. Как создается коннектор с помощью REST Connect?
- Разработка API в Flow Designer и публикация API на Exchange
- Разработка API в Anypoint Studio и загрузка API в Runtime Manager
- Разработка API в Design Center и публикация API на Exchange
- Разработайте API в Anypoint Studio и экспортируйте коннектор в виде jar-файла
- Добавьте метаданные объекта учетной записи в выходные данные и используйте функцию перетаскивания для преобразования входящих данных JSON
- Измените тип вывода на тип объекта учетной записи Java
- Добавьте метаданные объекта учетной записи во входные данные, и компонент Transform Message автоматически преобразует объекты JSON в объекты учетной записи
- Измените тип ввода на тип объекта учетной записи Java
19. Scatter-Gather обрабатывает три отдельных HTTP-запроса. Каждый запрос возвращает событие Mule с полезной нагрузкой JSON. Каков окончательный результат Scatter-Gather?
- Объект, содержащий все три объекта события Mule
- Массив из трех объектов полезной нагрузки JSON
- Массив из трех объектов события Mule
- Объект, содержащий все три объекта полезной нагрузки JSON
20. Обратитесь к экспонатам. Что происходит с этим потоком, когда оператор Is not null модуля Validation выдает ошибку?
- Поток молча прекращает обработку своего события Mule
- Поток прекращает обработку своего события Mule и возвращает сообщение об ошибке в операцию прослушивателя HTTP
- Поток регистрирует сообщение об ошибке в консоли и продолжает обработку своего события Mule
- Поток продолжает обработку своего события Mule и добавляет сообщение об ошибке в конец полезной нагрузки
21.Событие содержит полезную нагрузку, которая представляет собой массив объектов. Как маршрутизируется событие в Scatter-Gather?
- Событие ПОЛНОСТЬЮ отправляется на каждый маршрут и обрабатывается ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО
- Событие является РАЗДЕЛЕННЫМ, а разные МАЛЕНЬКИЕ события направляются и обрабатываются ПАРАЛЛЕЛЬНО
- Событие РАЗДЕЛЯЕТСЯ, и разные МАЛЕНЬКИЕ события направляются и обрабатываются ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО
- Событие ENTIRE отправляется на каждый маршрут и обрабатывается ПАРАЛЛЕЛЬНО
22. Обратитесь к экспонатам.Основной поток имеет область действия «Продолжить при ошибке». В глобальном элементе Configuration для обработчика ошибок по умолчанию установлено значение globalErrorHandler. Веб-клиент отправляет HTTP-запрос GET прослушивателю HTTP потока. Затем валидатор Is number выдает ошибку с сообщением «Проверить — полезная нагрузка является целым числом». Какое ответное сообщение возвращается веб-клиенту?
- Ошибка - основной поток
- Успех — конец основного потока
- Проверка — полезная нагрузка является целым числом
- Глобальный обработчик ошибок
23. Обратитесь к экспонатам. Основной поток имеет область действия On Error Propagate. В глобальном элементе Configuration для обработчика ошибок по умолчанию установлено значение globalErrorHandler. Веб-клиент отправляет HTTP-запрос GET прослушивателю HTTP потока. Затем валидатор Is number выдает ошибку с сообщением «Проверить — полезная нагрузка является целым числом». Какое ответное сообщение возвращается веб-клиенту?
- Ошибка - основной поток
- Успех — конец основного потока
- Проверка — полезная нагрузка является целым числом
- Глобальный обработчик ошибок
24.Обратитесь к экспонатам. Частный поток имеет область распространения при ошибке. В глобальном элементе Configuration для обработчика ошибок по умолчанию установлено значение globalErrorHandler. Веб-клиент отправляет HTTP-запрос GET прослушивателю HTTP потока. Затем валидатор Is number в частном потоке выдает ошибку с сообщением «Проверить — полезная нагрузка является целым числом». Какое ответное сообщение возвращается веб-клиенту?
- глобальный обработчик ошибок
- Успех — основной поток
- Ошибка — частный поток
- Проверка — полезная нагрузка представляет собой число
- Ошибка - основной поток
- Ошибка — частный поток
- Успех - частный поток
- Подтвердить — полезная нагрузка является целым числом
26.Обратитесь к экспонатам. Основной поток имеет область действия "Продолжить при ошибке" с типом HTTP:NOT_FOUND. Приложение Mule настраивает globalErrorHandler в качестве обработчика ошибок по умолчанию. Веб-клиент отправляет запрос прослушивателю HTTP. Затем компонент Transform Message выдает ошибку MULE:EXPRESSION, пытаясь преобразовать полезную нагрузку в application/xml. Какое ответное сообщение возвращается веб-клиенту?
- "Ошибка HTTP:NOT_FOUND"
- "ГЛАВНЫЙ"
- «Глобальный обработчик ошибок»
- Сообщение об ошибке MULE:EXPRESSION
- группа полезной нагрузкиПо фильтру $.toAirport $.price < 500 orderBy $.price
- группа полезной нагрузкиПо фильтру $.toAirport $.price > 500 orderПо $.price
- фильтр полезной нагрузки $.price < 500 orderBy $.ценовая группаПо $.доАэропорт
- Фильтр полезной нагрузки $.
price > 500 orderПо группе $.priceПо $.toAirport
28. Приложение Mule имеет основной поток и поток CombineNames. В основном потоке переменной с именем fullName присваивается объект {firstName: «Max», lastName: «Mule»}. Что такое допустимый код DataWeave для вызова потока CombineNames с входным объектом, хранящимся в переменной fullName?
- #[dw::Flow::lookup("combineNames", vars.fullName)]
- #[ lookup("combineNames", vars.полное имя)]
- #[combinateNames(vars.fullName)]
- #[ поиск(combinateNames(vars.fullName) )]
- 20.3844 как строка {формат: ".0#"}
- 20.3844 как :string {формат: ".0#"}
- 20.3844 как строка в формате: ".0#"
- 20.3844 как: строка в формате: ".0#"
- Массив объектов событий Mule
- Объект объектов события Mule
- Массив строковых имен файлов
- Объект строковых имен файлов

- Сохранение максимального идентификатора записи из набора идентификаторов записей в ObjectStore и ссылка на этот идентификатор записи в последующих запросах к базе данных
- Включить автоматическую установку водяных знаков в операции выбора базы данных
- Задайте для столбца водяного знака в конечной точке планировщика идентификатор записи
- Сохранить максимальный идентификатор записи из набора идентификаторов записей в переменной и ссылаться на эту переменную в последующих запросах к базе данных

- Публикация потребления: асинхронная. Опубликовать: Синхронный
- Публикация потребляется: асинхронно. Публикация: асинхронный
- Использование публикации: синхронно.Публикация: асинхронный
- Использование публикации: синхронно. Опубликовать: Синхронный

60 вопросов для проверки ваших знаний о списках Python | by GreekDataGuy
Фото Кевина Менаджанга из Pexels31. Измените существующий список с помощью лямбда-функции
Давайте возьмем предыдущую функцию map
, которую мы написали, и превратим ее в однострочник с лямбда-выражением
.
a = [10,20,30,40,50]list(map(lambda val:val*5, a))
#=> [50, 100, 150, 200, 250]
Я мог бы оставил его как объект карты, пока мне не нужно было перебирать его, но я преобразовал его в список, чтобы показать элементы внутри.
32. Удаление элементов в списке после определенного индекса
Используя синтаксис среза, мы можем вернуть новый список только с элементами до определенного индекса.
ли = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10]ли[:10]
#=> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
33. Удаление элементов в списке до определенного индекса
Синтаксис среза также может возвращать новый список с значения после указанного индекса.
ли = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10]ли[15:]
#=> [16, 17, 18, 19, 10]
34.Удалить элементы в списке между двумя индексами
Или между двумя индексами.
ли = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10]ли[12:17] ]
#=> [13, 14, 15, 16, 17]
35. Возвращает каждый второй элемент в списке между двумя индексами
Или до/после/между индексами через определенный интервал.
Здесь мы возвращаем каждое второе значение между индексами 10 и 16, используя синтаксис среза.
ли = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10]ли[10:16] :2]
#=> [11, 13, 15]
36.Сортировка списка целых чисел в порядке возрастания
Метод sort()
изменяет список в порядке возрастания.
li = [10,1,9,2,8,3,7,4,6,5]li.sort()
li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
37. Сортировка списка целых чисел в порядке убывания
Также можно выполнить сортировку в порядке убывания с помощью sort()
, добавив аргумент reverse=True
.
li = [10,1,9,2,8,3,7,4,6,5]li.sort(reverse=True)
li #=> [10, 9, 8, 7, 6, 5 , 4, 3, 2, 1]
38.Фильтрация четных значений из списка с помощью генератора списков
Вы можете добавить условную логику в генератор списков, чтобы отфильтровывать значения по заданному шаблону.
Здесь мы отфильтровываем значения, кратные 2.
li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10][i для i в li, если i % 2 != 0]
#=> [1, 3, 5, 7, 9]
39. Подсчет вхождений каждого значения в списке
Один из вариантов — выполнить итерацию по списку и добавить счетчики в словарь. Но самый простой вариант — импортировать класс Counter
из коллекций
и передать ему список.
из коллекций import Counterli = ['синий', 'розовый', 'зеленый', 'зеленый', 'желтый', 'розовый', 'оранжевый']Counter(li)
#=> Counter({'синий' : 1, 'розовый': 2, 'зеленый': 2, 'желтый': 1, 'оранжевый': 1})
40. Получить первый элемент из каждого вложенного списка в списке
Понимание списка хорошее подходит для перебора списка других объектов и извлечения элемента из каждого вложенного объекта.