短答題 1
考點：模型過擬合與欠擬合（Overfitting／Underfitting）：成因、判斷與解決方法
問題：模型偏向多數類別，一律預測多數類別即可拿高 Accuracy，少數類別 Recall 極低。
解法：少數類別 Oversampling（SMOTE），或在損失函數提高少數類別的 class weight。
國立政治大學資訊管理學系（科技組）
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| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 1 | NoSQL 資料庫：CAP 定理、BASE 特性與四種資料模型 | (2) |
| 2 | NoSQL 資料庫：CAP 定理、BASE 特性與四種資料模型 | (5) |
| 3 | HSTS、HTTP／2 與 HTTP／3／QUIC、HTTPS／TLS 握手流程、TLS 1.2 vs 1.3 與 PFS、ARP／RARP 位址解析協定與 ARP Spoofing、ICMP、IGMP、IP 路由與三種路由協定：Link-State、Distance-Vector、Path-Vector | (3) |
| 4 | Thread（執行緒）基本概念：四大好處與單／多執行緒架構 | (5) |
| 5 | UML 圖表分類：Structure Diagrams 與 Behavior Diagrams | (2) |
| 6 | 非對稱加密演算法比較：RSA、DH、ECC 與後量子密碼學（PQC）、常見網路攻擊手段整理：Malware（Virus／Trojan／Worm）與其他攻擊手法、資訊安全三大核心目標與五大延伸目標（CIA／CIANA）與身分驗證三因子 | (4) |
| 7 | GPT 與 BERT：兩大 Transformer 預訓練語言模型比較、Transformer 架構：編碼器與解碼器完整流程 | (1) |
| 8 | RAID 磁碟陣列等級比較 | (3) |
| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 9 | 軟體開發方法論：Waterfall 與 Agile 比較 | (4) |
| 10 | 開源授權條款比較：GPL、MIT、Apache License | (2) |
考點：模型過擬合與欠擬合（Overfitting／Underfitting）：成因、判斷與解決方法
問題：模型偏向多數類別，一律預測多數類別即可拿高 Accuracy，少數類別 Recall 極低。
解法：少數類別 Oversampling（SMOTE），或在損失函數提高少數類別的 class weight。
考點：Virtual Machines 與 Containers 比較
差異：VM 在 Hypervisor 上執行完整 Guest OS，隔離強但開銷大、啟動慢；Container 共用 host OS kernel，只打包應用與函式庫，輕量、啟動快但隔離較弱。
VM 較適合：同一台主機需執行不同作業系統，或多租戶環境需要嚴格隔離。
Container 較適合：微服務需快速部署與水平擴展，或 CI/CD 需要一致可攜的環境。
考點：4 種 Cloud Computing 服務模式：IaaS／PaaS／SaaS／DaaS
考點：執行緒同步機制：鎖與 Starvation
4.1 id = next; next++; 受 synchronized 保護，每個 thread 拿到唯一的 id；只有 id == now 的 thread 能通過等待，而 now 同一時刻只有一個值，故最多一個 thread 在印。
4.2 仍然 thread-safe。程式只有一個 Lock 實例，this 與 lock 對所有 thread 都是同一個物件，互斥效果相同。
4.3 是。id 為 0～9 且唯一，每個 thread 印完後 release() 使 now 加 1，now 依序走過 0～9，每個 thread 都會等到 now == id。
考點：SQL 進階查詢：聚合函數、GROUP BY、萬用字元與 IN
SELECT Country, COUNT(*) AS Count
FROM Customers
GROUP BY Country
ORDER BY Count DESC;
考點：SQL JOIN 進階應用：搭配 GROUP BY 與 WHERE 條件
SELECT c.CustomerName AS Name, COUNT(o.OrderID) AS Count
FROM Customers c
LEFT JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID, c.CustomerName;
考點：二項式係數動態規劃（DP）
function getRow(k):
row = array of size k, all initialized to 0
row[0] = 1
for i from 1 to k-1: // 逐列推進到第 k 列
for j from i down to 1: // 必須由右往左更新
row[j] = row[j] + row[j-1]
return row[0..k-1]