一、机器学习与建模流程
考试中高频出现的考点集中在数据预处理-特征工程-模型训练-评估优化的完整流程，其中数据准备环节需掌握样本、变量、数据集的划分标准。卷积神经网络(CNN)的特性如局部连接、权值共享等常出现在多选题中，需注意全连接不属于其结构特性。
- 模型评估指标：准确率、召回率、F1值
- PAI平台工具分类：AutoLearning与DSW的区别
- 图像增强的目标：抑制非关键特征
二、虚拟化技术与云计算基础
虚拟化特性中的隔离性是必考知识点，需理解虚拟机崩溃不影响宿主机的实现原理。云计算服务模型的区分需注意：
- IaaS：提供基础设施资源
- PaaS：支持应用部署环境
- SaaS：多租户技术实现
CAP理论作为分布式系统核心考点，需掌握一致性、可用性、分区容错性的取舍关系。
三、负载均衡与对象存储
负载均衡SLB的跨可用区容灾机制常出现在场景分析题中，需注意30秒切换时间及主备区切换特性。对象存储OSS的权限设置是高频考点，需掌握Bucket私有、Object公共读写的优先级规则。
- 非结构化数据：优先选择OSS
- 实时分析场景：HBase多版本存储
- 关系型数据：MySQL结构化存储
四、典型真题解析与备考建议
模拟试题中常见陷阱包括：1) CNN训练是否需要标记数据(正确答案：需要)；2) TCP/IP协议对互联网发展的决定性作用。建议采用四阶段备考法：章节练习巩固基础→模拟测试定位盲区→错题重做突破瓶颈→冲刺卷检验实战能力。
高频考点聚焦于云原生技术的实践应用与基础理论，建议考生结合模拟试题强化对虚拟化架构、机器学习流程、存储方案选型的理解，同时通过错题本反复训练易混淆知识点，可有效提升考试通过率。
