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ATA考试

一、确定机房作为ATA考试机器的数量。 (1)确定本次ATA考试本校每个机房上报了多少台机器。 ATA考试机的使用总数量不包含ATA管理机器。...子网掩码 网关地址 DNS地址(202.106.0.20) 四、安装ATA相关软件 (1)安装ATA管理机器 a)首先确定管理机器的安装位置。...b)安装ATA管理机软件 卸载去年的服务端的ATA管理软件,因为去年服务端的ATA软件保存了去年ATA客户机数据。...否则下发试卷的时候,管理机自身 也会被控制 (2)安装ATA客户端 a)卸载去年的ATA客户端 b)从新安装客户端软件ETXclinet和输入法合集。...先打开”ATA考试服务器”。显示完以下图标后,为打开成功。 b)其次打开”ATA考试管理机”。开始注册。 注意:软件狗上边的号码尽量与机房的序列号对应注册。

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    计算机ata考试试题答案,计算机ATA考试(高级)第一套试卷

    计算机ATA考试(高级)第一套试题 一、启动资源管理器 二、在C盘的根目录下新建文件夹,文件名为“4000001” 三、将C盘下“KSML2”文件夹内的文件KS1-7.DOC、KS2-5.DOC、KS3...3.文档的插入设置:在【样文2-13A】所示位置插入图片,图片为 C:\ATA_MSO\testing\141153-46C\Word\B08\TU2-13.bmp,环绕方式为紧密型。...七、打开文档C:\ATA_MSO\testing\141153-46C\Word\C01\KS3-1.doc,按如下要求进行操作。...将文章正文的前4段套用C:\ATA_MSO\testing\141153-46C\Word\C01\KSDOT3.DOT模板中的“正文段落”样式。...(样张仅供参考,以题目描述为准) 八、电子表格软件中打开文档:C:\ ATA_MSO\testing\141153-46C\EXCEL\D07\KS4-12.XLS 进行如下操作。

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    ICCV2021何恺明团队又一神作:Transformer仍有继续改善的空间

    3 检测效果分析 仅在任务 1 上训练的ORE在上图(a)中成功地将风筝定位为未知对象,而在任务3中了解风筝后,它逐渐学习检测上图(b)中的风筝和飞机。 在任务1上训练后来自ORE的预测。...该方法将其中一只“长颈鹿”错误分类为“马”,显示了ORE的局限性。...external-storage和walkman(两者都没有介绍过)最初被识别为未知,但学习任务4后没有被检测到,是ORE的失败案例之一。...上图(a)是ORE学习Task 2后产生的结果。由于没有引入Task 3类,如apple和Orange,ORE识别出来并正确标注为unknown。...一个未识别的类实例仍然存在,ORE成功地将其检测为未知。 下期我们来好好说说何凯明他们团队又做出来重大贡献的思路,有兴趣的你请持续关注,谢谢! © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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    ICCV2021何恺明团队又一神作:Transformer仍有继续改善的空间

    仅在任务 1 上训练的ORE在上图(a)中成功地将风筝定位为未知对象,而在任务3中了解风筝后,它逐渐学习检测上图(b)中的风筝和飞机。 ? ? ? 在任务1上训练后来自ORE的预测。...该方法将其中一只“长颈鹿”错误分类为“马”,显示了ORE的局限性。...external-storage和walkman(两者都没有介绍过)最初被识别为未知,但学习任务4后没有被检测到,是ORE的失败案例之一。 ?...上图(a)是ORE学习Task 2后产生的结果。由于没有引入Task 3类,如apple和Orange,ORE识别出来并正确标注为unknown。...一个未识别的类实例仍然存在,ORE成功地将其检测为未知。 下期我们来好好说说何凯明他们团队又做出来重大贡献的思路,有兴趣的你请持续关注,谢谢! ?

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    ICCV何恺明团队又一神作:Transformer仍有继续改善的空间

    3 检测效果分析 仅在任务 1 上训练的ORE在上图(a)中成功地将风筝定位为未知对象,而在任务3中了解风筝后,它逐渐学习检测上图(b)中的风筝和飞机。 在任务1上训练后来自ORE的预测。...该方法将其中一只“长颈鹿”错误分类为“马”,显示了ORE的局限性。...external-storage和walkman(两者都没有介绍过)最初被识别为未知,但学习任务4后没有被检测到,是ORE的失败案例之一。...上图(a)是ORE学习Task 2后产生的结果。由于没有引入Task 3类,如apple和Orange,ORE识别出来并正确标注为unknown。...一个未识别的类实例仍然存在,ORE成功地将其检测为未知。 下期我们来好好说说何凯明他们团队又做出来重大贡献的思路,有兴趣的你请持续关注,谢谢!

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    Towards Open World Object Detection -CVPR2021 Oral(开放世界中的目标检测)

    作者还提供了一套被成为ORE的开放世界目标检测性能评估指标和评估工具,并测试了该套工具的合理性。...同时作者认为本文的主要贡献为: 1) 更贴近现实世界的检测需求设置 2)提出一种基于对比聚类,位置类别RPN网络和基于能量的未知类型识别的开放世界目标检测的结构ORE 3)提供了开放世界目标检测算法模型性能测试方案...而如何对隐藏层特征善加利用,作者就采用了对比聚类;我们也知道,在出现未知类别的实例时,可能会有很多该未知类别的实例出现,手工标记并不是可取的最优选项,所以作者提出了基于RPN的自动标记机制;然后作者在提出的ORE...可视化结果示例 在图(a)中,还没有学习过apple、orange等类别,但ORE模型能够正确地将这些目标识别为“未知”类。...在图(b)中,当给定了apple、orange标签之后,ORE模型在保证之前person类准确识别的前提下,还正确识别了新标记的目标。

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