A-2正規化的主要目的
考點：正規化（Normalization）：1NF～3NF 與 BCNF
依函數相依拆解資料表，消除資料重複（redundancy），藉此避免新增、修改、刪除時產生的 insertion/update/deletion anomaly，維持資料一致性。
國立成功大學資訊管理研究所
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| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| A-1-1 | PCB（Process Control Block）與 TCB（Thread Control Block） | (C) |
| A-1-2 | 常見應用層協定 Port 對照表與 DNS、DHCP、FTP | (B) |
| A-1-3 | 關聯式資料庫基本概念：Key 種類與完整性限制 | (C) |
| A-1-4 | OOP 多型：Overloading 與 Overriding 比較，及 SOLID 五大原則 | (C) |
| A-1-5 | 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 | (D) |
| A-1-6 | 4 種 Cloud Computing 服務模式：IaaS／PaaS／SaaS／DaaS | (D) |
| A-1-7 | Stack 與 Queue 定義與應用場景 | (B) |
| A-1-8 | UML 圖表分類：Structure Diagrams 與 Behavior Diagrams | (C) |
考點：正規化（Normalization）：1NF～3NF 與 BCNF
依函數相依拆解資料表，消除資料重複（redundancy），藉此避免新增、修改、刪除時產生的 insertion/update/deletion anomaly，維持資料一致性。
考點：Von Neumann 架構：四大單元與 Von Neumann Bottleneck
在 Von Neumann 架構中，CPU 與 Memory 共用同一條匯流排傳輸指令與資料，該匯流排頻寬遠低於 CPU 運算速度，使 CPU 經常必須等待記憶體存取，形成整體效能瓶頸。
| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| B-1 | 二進位補數表示法（2's Complement）：範圍、加減法與優點 | (B) |
| B-2 | CPU 與 GPU 比較：以生成式 AI 為例 | (B) |
| B-3 | 分類模型評估指標：混淆矩陣、Precision、Recall、F1-Score 與 ROC／AUC | (C) |
| B-4 | Hash Function 與雜湊表（Hash Table）基本概念 | (D) |
| B-5 | Transformer 架構：編碼器與解碼器完整流程 | (B) |
| B-6 | Singly／Doubly Linked List：基本操作與優缺點比較 | (C) |
| B-7 | 初等排序：Bubble／Insertion／Selection Sort 演算法與範例 | (A) if (swapped == 0) break; |
考點：聯邦學習、RAG 與 RLHF：三種提升 LLM 表現的技術
| 面向 | Fine-tuning | RAG |
|---|---|---|
| i. 知識取得與更新 | 以領域資料重新訓練、改動模型權重，知識存在參數內 | 不動參數，推論時從向量資料庫檢索文件注入 prompt |
| ii. 適合任務 | 學會特定風格、格式、專業語言，且知識相對穩定 | 知識龐大且頻繁更新，如私有文件問答、即時資訊查詢 |
| iii. 準確性 | 範圍內一致，範圍外仍易幻覺 | 取決於檢索品質，有文件依據，幻覺較低 |
| iii. 可擴展性 | 差，知識變動須重訓 | 佳，更新索引即可 |
| iii. 維護成本 | 高，每次更新都要重訓 | 知識更新成本低，但須維護檢索管線與向量資料庫 |
考點：巢狀作用域 Symbol Table：Scope Chain 與變數遮蔽（Shadowing）
i. 三個 counter：第 2 行為 global（10）；第 4 行為 increment() 的 local（5）；第 10 行為 main() 的 local（2）。
ii.
Main counter = 2
Local counter = 6
Global counter = 2
iii. counter++ 改為遞增全域 counter（10 變 11），只有第二行改變：
Main counter = 2
Local counter = 11
Global counter = 2