哈希表、堆、栈、链表和队列是计算机科学中常用的数据结构，它们各自具有独特的特性和适用场景。以下是它们的主要应用场景及特点：1. 哈希表（Hash Table）核心特性：通过哈希函数将键映射到数组索引，实现平均 O(1) 时间复杂度的插入、删除和查找。允许键值对存储，键唯一。适用场景：快速查找：如字典、缓存（如Redis）、数据库索引。去重：统计词频、检测重复元素。键值存储：配置文件、用户会话管理（如Web应用中的Session存储）。实现集合操作：如Python的dict、Java的HashMap。示例：搜索引擎的倒排索引（单词到文档的映射）。缓存系统（如LRU缓存，需结合链表实现）。2. 堆（Heap）核心特性：完全二叉树结构，分为最大堆（父节点 ≥ 子节点）和最小堆（父节点 ≤ 子节点）。插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)，获取极值（最大/最小）为 O(1)。适用场景：优先队列：任务调度、事件驱动模拟（如操作系统进程调度）。求Top K问题：如流数据中的前100个最大值。堆排序：对大规模数据排序（但不如快速排序常用）。图算法：Dijkstra最短路径算法、Prim最小生成树算法。示例：医院急诊室根据病情严重程度分配资源。实时数据处理系统（如股票价格监控）。3. 栈（Stack）核心特性：后进先出（LIFO）结构，仅允许在栈顶操作（压入/弹出）。操作时间复杂度为 O(1)。适用场景：函数调用栈：管理函数调用和局部变量（如递归实现）。表达式求值：如逆波兰表达式计算。括号匹配：编译器检查代码中的括号是否匹配。撤销操作：文本编辑器的撤销（Undo）功能。深度优先搜索（DFS）：图的遍历。示例：浏览器的前进/后退按钮（通过两个栈实现）。计算器处理运算顺序。4. 链表（Linked List）核心特性：动态数据结构，通过指针连接节点，无需连续内存。插入/删除操作在已知位置时为 O(1)，查找为 O(n)。适用场景：动态内存分配：如实现动态数组（如C++的std::list）。频繁插入/删除：如音乐播放列表、LRU缓存的辅助结构。实现其他数据结构：栈、队列、哈希表的冲突解决（链地址法）。不确定数据量：当数据量可能频繁变化时。示例：区块链（每个区块通过指针链接）。操作系统中的空闲内存块管理。5. 队列（Queue）核心特性：先进先出（FIFO）结构，支持入队（尾部）和出队（头部）操作。操作时间复杂度为 O(1)。适用场景：任务调度：如打印机任务队列、消息队列（如RabbitMQ）。广度优先搜索（BFS）：图的遍历。缓冲处理：如网络数据包缓冲、异步任务处理。生产者-消费者模型：多线程/进程间的数据传递。示例：操作系统中的进程调度队列。电商订单处理系统（按时间顺序处理订单）。对比总结数据结构核心操作时间复杂度典型场景哈希表查找/插入/删除O(1)（平均）快速查找、键值存储、去重堆插入/删除极值O(log n)优先队列、Top K、图算法栈压入/弹出O(1)函数调用、括号匹配、DFS链表插入/删除O(1)（已知位置）动态内存、频繁修改、辅助结构队列入队/出队O(1)任务调度、BFS、缓冲处理选择依据需要快速查找 → 哈希表。需要动态修改且频繁插入/删除 → 链表。需要管理优先级或极值 → 堆。需要后进先出逻辑 → 栈。需要先进先出或任务调度 → 队列。根据具体需求（如时间复杂度、内存开销、功能需求）选择合适的数据结构，或组合使用（如哈希表+链表实现LRU缓存）。

树的定义、存储和基本运算定义树是一种非线性数据结构，由 n（n ≥ 0）个节点 组成的有限集合。当 n = 0 时称为空树；非空树中有一个根节点，其余节点分为 m（m ≥ 0）个互不相交的有限集合，每个子集本身又是一棵树，称为子树。树的核心条件包括：唯一根节点：有且仅有一个根节点。互斥子树：除根节点外，其他节点形成互不相交的子树集合。存储方式双亲表示法（顺序存储）结构：用数组存储节点，每个节点包含数据域和父指针（如 parent = -1 表示根节点）。优点：查找父节点高效（O(1)）。缺点：查找子节点需遍历整个数组（O(n)）。示例：#define MAX_SIZE 100 typedef struct { int data; int parent; // 父节点下标 } TreeNode; TreeNode tree[MAX_SIZE]; 孩子表示法（顺序+链式存储）结构：每个节点维护一个子节点链表，包含数据域和指向子节点的指针。优点：查找子节点高效（O(1) 遍历链表）。缺点：需额外空间存储指针，且子节点数量不固定时可能浪费空间。示例：#define MAX_CHILD 3 typedef struct ChildNode { int data; struct ChildNode *children[MAX_CHILD]; // 子节点指针数组 } ChildNode; 孩子兄弟表示法（二叉链表）结构：每个节点包含两个指针，分别指向第一个孩子和右兄弟，将树转化为二叉树形式。优点：统一存储结构，便于实现树的遍历和操作。示例：typedef struct TreeNode { int data; struct TreeNode *firstChild; // 第一个孩子 struct TreeNode *nextSibling; // 右兄弟 } TreeNode; 基本运算创建树：初始化根节点及子树结构。遍历：先序遍历：访问根节点后，依次遍历每棵子树。后序遍历：先遍历子树，再访问根节点。层次遍历：按层级从上到下、从左到右访问节点。查找节点：根据值或位置查找节点（如查找父节点、子节点）。插入/删除子树：在指定位置插入或删除子树，需维护节点间关系。求树深度：计算从根节点到最远叶子节点的路径长度。判断空树：检查根节点是否存在。图的定义、存储和基本运算定义图是一种非线性数据结构，由 顶点集合（V） 和 边集合（E） 组成，表示对象之间的复杂关系。图分为：有向图：边有方向（如 A → B）。无向图：边无方向（如 A - B）。加权图：边带有权重（如距离、成本）。存储方式邻接矩阵结构：用二维数组 matrix[n][n] 表示顶点间关系，matrix[i][j] = 1 表示存在边 i → j。优点：快速检查任意两个顶点是否相连（O(1)）。缺点：空间复杂度高（O(n²)），稀疏图中浪费空间。示例：#define N 5 int matrix[N][N] = { {0, 1, 0, 0, 1}, {1, 0, 1, 1, 0}, // ... 其他行 }; 邻接表结构：每个顶点对应一个链表，链表节点存储相邻顶点及边权值。优点：节省空间（O(V + E)），适合稀疏图。缺点：检查任意两点是否相连需遍历链表（O(degree(v))）。示例：typedef struct EdgeNode { int adjvex; // 相邻顶点下标 int weight; // 边权值 struct EdgeNode *next; } EdgeNode; typedef struct VertexNode { int data; EdgeNode *firstEdge; } VertexNode; VertexNode graph[N]; // 邻接表 十字链表（有向图优化）结构：结合邻接表和逆邻接表，每个弧节点包含指向弧头和弧尾的指针，便于计算顶点的出度和入度。优点：高效统计顶点的入度和出度。邻接多重表（无向图优化）结构：每条边用一个节点表示，同时链接在两个顶点的链表中，适合频繁删除边的操作。基本运算创建图：初始化顶点集合和边集合，构建邻接矩阵或邻接表。遍历：深度优先搜索（DFS）：从起点出发，尽可能深地探索图的分支。广度优先搜索（BFS）：按层级遍历顶点，适合寻找最短路径。查找顶点/边：根据值或位置查找顶点或边。插入/删除顶点/边：删点：需删除所有关联边。删边：仅需更新邻接结构。图运算：并运算（G1 ∪ G2）：合并两个图的顶点和边。交运算（G1 ∩ G2）：保留两个图共有的顶点和边。差运算（G1 - G2）：从 G1 中删除 G2 的边。联运算（G1 ∨ G2）：将两个不相交图的顶点两两连接。积图（G1 × G2）：通过笛卡尔积生成新图的顶点和边。最短路径算法：如 Dijkstra 算法（加权图）或 Floyd 算法（多源最短路径）。最小生成树：如 Prim 算法或 Kruskal 算法（加权无向图）。

以下是数组、链表、队列和栈的详细定义、存储方式及基本运算的总结，涵盖核心概念与操作：一、数组（Array）1. 定义连续内存存储的线性数据结构，通过**索引（下标）**直接访问元素。特点：固定大小（静态数组）或动态扩容（动态数组，如C++的vector、Python的list）。2. 存储方式顺序存储：元素在内存中连续排列，地址计算公式：地址 = 基地址 + 索引 × 元素大小（例如：int arr[5] 中，arr[2] 的地址 = arr + 2 × sizeof(int)）。3. 基本运算访问：O(1) 时间复杂度（直接通过索引计算地址）。插入/删除：尾部操作：O(1)（动态数组可能触发扩容，均摊O(1)）。中间或头部操作：O(n)（需移动后续元素）。查找：按值查找：O(n)（无序数组）。按索引查找：O(1)。二、链表（Linked List）1. 定义非连续内存存储的线性结构，通过指针连接节点（每个节点包含数据域和指针域）。分类：单链表：每个节点指向下一个节点。双向链表：节点包含前驱和后继指针。循环链表：尾节点指向头节点。2. 存储方式离散存储：节点通过指针/引用动态分配内存，无需连续空间。3. 基本运算访问：O(n)（需从头节点遍历）。插入/删除：已知节点位置：O(1)（修改指针指向）。查找后插入/删除：O(n)（需先遍历定位）。查找：O(n)（按值遍历）。三、队列（Queue）1. 定义先进先出（FIFO）的线性结构，允许在队尾插入，队头删除。分类：顺序队列：基于数组实现，需处理假溢出（循环队列优化）。链式队列：基于链表实现，无容量限制。2. 存储方式数组实现：需维护front和rear指针，循环队列通过模运算复用空间。链表实现：头节点为队头，尾节点为队尾（插入需O(1)时间）。3. 基本运算入队（Enqueue）：O(1)（链表尾插或循环队列尾指针移动）。出队（Dequeue）：O(1)（链表头删或循环队列头指针移动）。访问队头/队尾：O(1)。判空：O(1)（检查front == rear）。四、栈（Stack）1. 定义后进先出（LIFO）的线性结构，仅允许在栈顶插入和删除。应用：函数调用栈、表达式求值、括号匹配等。2. 存储方式数组实现：维护top指针指向栈顶元素。链表实现：头节点作为栈顶（插入/删除均为O(1)）。3. 基本运算压栈（Push）：O(1)（栈顶指针上移或链表头插）。弹栈（Pop）：O(1)（栈顶指针下移或链表头删）。访问栈顶：O(1)。判空：O(1)（检查top == -1或链表头是否为null）。五、对比总结特性数组链表队列栈存储方式连续内存离散内存数组/链表数组/链表访问时间O(1)（索引）O(n)（遍历）O(1)（队头/队尾）O(1)（栈顶）插入/删除尾部O(1)，其他O(n)已知位置O(1)队尾/队头O(1)栈顶O(1)空间开销可能浪费（动态数组扩容）每个节点额外指针空间数组实现有固定容量同队列典型应用快速随机访问频繁插入删除任务调度、广度优先搜索递归、深度优先搜索六、代码示例（Python）1. 数组arr = [1, 2, 3] arr.append(4) # 插入尾部 O(1) arr.insert(1, 5) # 插入中间 O(n) print(arr[2]) # 访问 O(1) 2. 链表class ListNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.next = None # 插入节点 head = ListNode(1) head.next = ListNode(2) new_node = ListNode(3) new_node.next = head.next # 插入到头部后 head.next = new_node3. 队列（使用collections.deque）from collections import deque q = deque() q.append(1) # 入队 q.append(2) print(q.popleft()) # 出队 1 4. 栈stack = [] stack.append(1) # 压栈 stack.append(2) print(stack.pop()) # 弹栈 2 通过理解这些数据结构的定义、存储方式和操作，可以灵活选择适合场景的工具（如数组用于快速访问，链表用于动态插入，队列/栈管理任务顺序）。

计算机系统性能评测是评估系统在特定任务或负载下的运行效率、资源利用率和响应能力的关键过程，旨在为系统优化、硬件选型、软件调优或采购决策提供量化依据。以下是计算机系统性能评测的核心方法、指标、工具及实施步骤的详细说明：一、性能评测的核心目标量化性能指标：如吞吐量、延迟、资源利用率等。识别瓶颈：定位CPU、内存、I/O、网络等子系统的性能限制。横向对比：比较不同硬件（如CPU型号）、软件（如数据库版本）或配置的性能差异。验证设计：确认系统是否满足预期性能需求（如QPS、响应时间）。二、关键评测方法1. 基准测试（Benchmarking）定义：通过标准化测试程序模拟真实负载，量化系统性能。分类：综合基准测试：覆盖多场景（如CPU、内存、磁盘、图形处理）。SPEC CPU：评估处理器整数/浮点运算性能。Geekbench：跨平台综合性能测试（移动端/桌面端）。PCMark/3DMark：针对PC或游戏设备的综合性能测试。行业专用基准测试：TPC系列（如TPC-C、TPC-H）：数据库事务处理（OLTP）和决策支持（OLAP）性能。SYSmark：办公场景性能测试（如文档处理、网页浏览）。SPECCpu2017：科学计算与高性能计算（HPC）性能。微基准测试：聚焦单一组件（如内存带宽、磁盘IOPS）。FIO：测试存储设备I/O性能（顺序/随机读写）。Stream：测量内存带宽和延迟。2. 负载测试（Load Testing）定义：模拟真实用户或任务负载，观察系统在压力下的表现。实施方式：逐步加压：从低负载开始，逐步增加并发用户或请求量，直至系统饱和。峰值测试：模拟突发流量（如秒杀活动），验证系统极限容量。稳定性测试：长时间运行高负载，检查内存泄漏或性能衰减。工具：JMeter：Web应用负载测试（支持HTTP、FTP等协议）。Locust：分布式负载测试工具（Python编写，支持自定义场景）。Gatling：高并发Web负载测试（基于Scala，支持HTTP/WebSocket）。3. 性能分析（Profiling）定义：通过工具监控系统运行时行为，定位性能瓶颈。分析维度：CPU分析：识别热点函数、缓存命中率、分支预测失败率。工具：perf（Linux）、VTune（Intel）、gprof（GCC）。内存分析：检测内存泄漏、碎片化或过度分配。工具：Valgrind、Massif、jemalloc。I/O分析：分析磁盘读写模式、缓存效率。工具：iostat、iotop、blktrace。网络分析：监控带宽、延迟、丢包率。工具：Wireshark、tcpdump、nmon。4. 模拟与建模（Simulation & Modeling）定义：通过数学模型或仿真工具预测系统性能，减少实际测试成本。方法：排队论模型：分析任务到达率、服务时间与系统吞吐量的关系。离散事件仿真：模拟系统行为（如网络拓扑、任务调度）。工具：OMNeT++（网络仿真）、SimPy（Python离散事件库）。三、关键性能指标响应时间（Response Time）：从请求发出到收到响应的时间（如Web页面加载时间）。吞吐量（Throughput）：单位时间内完成的任务量（如QPS、TPS、数据传输速率）。资源利用率（Utilization）：CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用比例。并发能力（Concurrency）：系统同时处理的任务数量（如并发用户数）。可扩展性（Scalability）：系统性能随资源增加（如CPU核心数）的线性增长能力。四、实施步骤明确评测目标：确定测试场景（如数据库查询、Web服务）、性能指标（如QPS<1000）和验收标准。选择测试工具：根据场景选择基准测试套件或负载测试工具。设计测试环境：硬件配置：CPU型号、内存大小、磁盘类型（SSD/HDD）、网络带宽。软件配置：操作系统版本、编译器优化选项、数据库参数。隔离性：避免其他进程干扰（如专用测试服务器或容器）。执行测试：预热阶段：运行测试程序使系统达到稳定状态（如缓存填充）。数据收集：记录性能指标（如响应时间分布、资源利用率曲线）。分析结果：识别瓶颈：如CPU利用率100%但I/O空闲，可能需优化算法。对比基准：与历史数据或竞品性能对比。优化与验证：调优参数：如调整数据库连接池大小、启用编译器优化。重复测试：验证优化效果是否符合预期。五、应用案例云计算性能评测：场景：评估不同云服务商（AWS、Azure、阿里云）的虚拟机性能。方法：运行SPEC CPU和FIO测试，对比计算与存储性能。数据库优化：场景：提升MySQL查询性能。方法：使用TPC-C测试不同索引策略下的吞吐量，结合EXPLAIN分析查询计划。游戏性能测试：场景：确保游戏在低端设备上流畅运行。方法：使用3DMark测试帧率，结合perf分析GPU渲染瓶颈。六、挑战与趋势挑战：异构计算：CPU+GPU+FPGA的混合架构性能评测复杂度高。动态负载：微服务架构下请求路径多变，难以模拟真实流量。趋势：AI驱动测试：利用机器学习生成测试用例或预测性能瓶颈。实时监控：结合Prometheus+Grafana实现性能数据可视化与告警。通过系统化的性能评测，企业可显著提升系统效率、降低运维成本，并在竞争中占据技术优势。

系统可靠性分析评价是评估系统在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力，旨在识别潜在故障模式、量化可靠性指标，并为设计改进、维护策略制定提供依据。以下是系统可靠性分析评价的核心内容与实施步骤：一、核心目标故障预防：通过分析故障模式，提前采取设计优化或冗余设计措施。可靠性量化：计算关键指标（如可靠度、失效率、平均故障间隔时间MTBF等）。风险评估：识别高风险组件或子系统，制定针对性维护计划。成本优化：平衡可靠性提升与成本投入，避免过度设计。二、关键分析方法1. 故障模式与影响分析（FMEA）步骤：列出所有组件/子系统及其功能。识别潜在故障模式（如机械磨损、电子元件失效）。分析故障对系统的影响（局部、全局或灾难性）。评估故障发生概率（高/中/低）和严重性（1-10级）。制定改进措施（如设计冗余、选用更高可靠性元件）。适用场景：产品设计阶段、复杂系统（如航空航天、汽车电子）。2. 可靠性框图（RBD）作用：通过图形化模型（串联、并联、混合结构）表示系统可靠性逻辑关系。计算示例：串联系统：总可靠度 ( R_{\text{总}} = R_1 \times R_2 \times \cdots \times R_n )。并联系统：总可靠度 ( R_{\text{总}} = 1 - (1-R_1)(1-R_2)\cdots(1-R_n) )。优势：直观展示系统薄弱环节，支持冗余设计优化。3. 故障树分析（FTA）步骤：定义顶事件（如“系统失效”）。逐层分解为底事件（如“传感器故障”“电源中断”）。使用逻辑门（与、或、非）构建故障树。计算顶事件发生概率，识别关键路径。适用场景：安全关键系统（如核电站、化工设备）。4. 马尔可夫模型特点：适用于状态随时间动态变化的系统（如可修复系统）。应用：通过状态转移概率矩阵计算系统稳态可用度。示例：计算通信网络中节点故障后的恢复时间分布。5. 加速寿命试验（ALT）原理：通过高温、高压等加速应力条件，缩短试验周期。方法：阿伦尼斯模型：温度应力与寿命的关系。逆幂律模型：电压应力与寿命的关系。输出：推算正常应力下的寿命分布（如威布尔分布）。三、关键评价指标可靠度（Reliability）：系统在时间 ( t ) 内无故障的概率，记为 ( R(t) )。失效率（Failure Rate）：单位时间内的故障概率，记为 ( \lambda(t) )。平均故障间隔时间（MTBF）：两次故障间的平均时间，( \text{MTBF} = \int_0^\infty R(t)dt )。平均修复时间（MTTR）：故障修复所需的平均时间。可用度（Availability）：系统可正常工作的概率，( A = \frac{\text{MTBF}}{\text{MTBF} + \text{MTTR}} )。四、实施步骤需求定义：明确系统功能、环境条件（温度、湿度、振动等）和可靠性目标。数据收集：历史故障数据（如维修记录、测试报告）。元器件可靠性手册（如MIL-HDBK-217、Telcordia SR-332）。模型构建：选择FMEA、RBD或FTA等方法建立分析模型。仿真与计算：使用工具（如Reliability Workbench、Weibull++）进行定量分析。改进与验证：根据分析结果优化设计，并通过试验验证改进效果。五、应用案例航空航天：通过FMEA识别卫星太阳能板展开故障风险，增加冗余驱动机构。汽车电子：利用RBD分析车载娱乐系统可靠性，优化电源分配路径。数据中心：通过马尔可夫模型计算双电源冗余系统的可用度，确保99.999%在线率。六、挑战与趋势挑战：复杂系统（如AI、物联网）的故障模式难以穷举。数据稀缺性（如新型材料缺乏历史故障数据）。趋势：结合数字孪生技术进行实时可靠性监测。利用机器学习预测故障趋势（如基于传感器数据的异常检测）。通过系统可靠性分析评价，企业可显著降低产品故障率、提升用户满意度，并在激烈的市场竞争中建立技术壁垒。

33其期提交报错如下图：我在文档中并未找到时间要求，官方测试用例8秒，效率162%。=== Execution Statistics ===Expect output "heeloxx+++worlkdxx+++222+++" VS Actual output "heeloxx+++worlkdxx+++222+++"Total execution time: 8.00 secondsENC tasks launched/completed: 3/3MERGE tasks launched/completed: 2/2Estimated HAC usage: 162.44%请帮忙看一下具体时间要求是多少？id：xjtuers

安装软件插件时弹出警告，尝试过用关闭内核隔离，改变兼容性都没有效果

华为云师资培训直播，讲授产业级软件工程课程体系与华为开发者空间实战能力，助力高校数字化转型。直播链接：cid:link_9课程方案介绍本方案包是针对《软件工程》课程的一套补充的课程资料，帮助学生了解敏捷软件开发方法和DevOps（开发运维一体化）思想的知识，并以华为云软件开发生产线CodeArts为平台实践敏捷方法和DevOps一站式软件开发流程，进一步加深对敏捷和DevOps思想的理解。课程方案包含《软件工程-敏捷DevOps开发方法》理论课PPT、一套详细完整的实验课程资料《凤凰商城项目实践》和一套学习考核材料（包括实践大作业以及理论PPT相关试题），同时有推荐华为云开发者认证及开发者空间的实践案例供选用。目标课程本科，《软件工程》课程包使用方法p  已开设《软件工程》课程，本课程包作为高校《软件课程》课程的补充，使用方法如下：n  融入《软件工程》课程：选取合适的理论和实验内容融入现有的《软件工程》课程；n  实验平台：可选取云平台作为原课程的实验平台；n  综合大作业：在原课程基础上，选取本课程包部分内容作为大作业；n  能力鉴定：华为认证在云计算领域有很多课程，可作为学生能力认证的方式；p  未开设《软件工程》课程，使用方法如下：n  直接开课：使用本课程包开设《软件工程》课程；n  综合实践课：高校可利用小学期等时间段，集中开综合实践课。本课程所涉及的知识点《软件工程2.0》课程方案包，提供了理论PPT、实验手册、华为认证以及云资源，作为高校《软件工程》课程的补充，可选取合适的内容使用。详细如下：  华为开发者空间案例（4.1学时）课程&案例内容案例介绍案例链接学时（合计：4.1H）Codearts IDE入门云主机开发桌面预置以华为云CodeArts IDE为核心的开发工具及插件，开发者一站式访问，高效支撑各类场景开发。为了方便开发者更好的使用CodeArts IDE，本案例详细介绍了CodeArts IDE的基础使用方法以及功能。cid:link_00.5需求管理本案例通过团队协作实践，完整演示了如何运用CodeArts实现从需求分析、任务拆解、代码开发的端到端研发流程，帮助团队成员掌握敏捷开发中的协作方法与工具使用。cid:link_11代码托管通过本案例，开发者们可以学会在云主机上如何使用CodeArts IDE来将自己的代码向华为云CodeArts Repo云仓库进行代码提交和推送。cid:link_20.5编译构建通过本案例，开发者们可以学会如何在CodeArts Build上对项目进行容器化改造，并进行编译构建最终将产物上传到容器镜像服务SWR中进行归档。cid:link_30.5部署通过本案例，开发者们可以学会如何在CodeArts Deploy上对镜像服务进行容器化部署，了解在CodeArts上运行镜像服务的整体流程。cid:link_40.5API设计（进阶）本案例是基于CodeArts API 设计语音合成接口，使用了华为云API全生命周期一体化协作平台CodeArts API设计合成接口，再通过API Explorer平台调试语音合成接口，生成5段音频得到音频数据流，最后基于华为云自研CodeArts IDE，实现数据流转换为音频的功能。cid:link_50.6项目实战本案例指导开发者在云主机上下载代码并使用CodeArts IDE进行编译构建和运行，进而达到快速入门进行编程创作阶段。cid:link_60.5 课程答疑：Q: 《软件工程》课程有课件包吗？A: 软件工程课件包链接：cid:link_7Q: 如非智能基座项目，如何申请获取云资源？ A: 老师可以通过申请沃土云创·高校计划，进行云资源开课申请。沃土云创·高校计划链接：cid:link_10Q: 华为开发者空间的案例还有哪些可以参考？ A:华为开发者空间案例中心，涵盖鲲鹏、昇腾、鸿蒙、GaussDB、AI、大数据、微服务、容器、软件开发、运维管理等技术实验案例实操，共高校师生使用，案例中心链接如下：cid:link_8Q: 是否有云原生k8s环境的支持，这样就可以让学生在线上更真实地做实验了A:华为云有一个cce服务，可以满足使用。 

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