小王子今年参加了CSP-J1和CSP-S1，遗憾的是闯关失败，特别是S1，虽然今年是第一次参加，但距离晋级就4分之差，不过这样的结果可以说也在我的意料中，一个平时不刷题的如果那么容易就晋级了，对于那些天天刷题而晋不了级的是不是太不公平了？

第一次参加提高组这个级别的考试，感觉好难呀，看着这些数学式直接懵了。。。好吧，哪里难了？每年都是这样，不要乱说，要从自己身上找原因，都这么久了，有没有认真学习。。。

2023 CCF第一轮认证CSP-J入门级C++真题及解析 一、单项选择题 1. 在C++中，下面哪个关键字用于声明一个变量，其值不能被修改？（ ）。 A. unsigned B. const C. static D. mutable 【答案】B 【解析】 加了const的变量就成了常量，常量在编译过程中执行代入操作，即程序中的每一处引用……

计算机最初、也是最重要的应用就是数值运算。在编程进行数值运算时，有时会遇到运算的精度要求特别高，远远超过各种数据类型的精度范围；有时数据又特别大，远远超过各种数据类型的极限值。这种情况下，就需要进行“高精度运算”。

C++中，结构体(struct)和联合体(union)都是用来封装一组相关的数据，以便于更好的组织和管理数据。

Python和C++都晋级了，但是由于两个项目是同一时间考试，本想放弃Python考C++，让机构帮忙报名C++，结果报成了Python，好在Python也在学习，只有将错就错了。

线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。初次接触“线性回归”这个词，我们可以把它分开来看，其中“线性”表示线性模型，而“回归”则表示回归问题，也就是用线性模型来解决回归问题。

决策树是一种比较常用的分类算法，理解起来也相对容易。所谓决策树分类就是用决策条件构成的一个树状预测模型，通过这个模型，我们可以对未知类别的数据进行分类。

计算机学习的过程其实和人类是一样的，我们需要提供大量的因片，并告诉计算机这些图片是什么，然后计算机通过学习，总结出一套的算法，就可以区分国片了。

人能通过眼睛看到世界，我们可以根据经验轻而易举地分辨出猫和狗，可是对于计算机来说，这可不是件容易的事儿。计算机没有眼睛，它看不见图像，在计算机中，图像只能以数字化的形式存储。每一张图片都会被分成一个一个小格子，根据每个格子的颜色，转换为数值存储起来。

人工智能，英文缩写为AI，它是研究让计算机来模拟人的思维和行为的学科。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机噐拥有智能。