计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个学科的交叉应用。本资源“2019斯坦福李飞飞CS213n计算机视觉公开课全部最新资料.rar”是一个珍贵的学习资源，包含了由著名AI专家李飞飞教授在2019年在斯坦福大学讲授的CS213n课程的所有材料。这个压缩包旨在为学生和研究人员提供一个全面了解和深入研究计算机视觉的平台。 课程的重点之一是图像识别，这是计算机视觉的基础任务，目标是使计算机能够理解并解释图像中的内容。李飞飞教授的课程可能会涵盖从基本的特征检测（如边缘检测、角点检测）到复杂的物体分类算法（如SIFT、SURF、HOG等）。此外，还会讲解如何利用这些技术构建图像检索系统，以及在实际应用中面临的挑战，如光照变化、尺度变化和遮挡问题。 另一个核心概念是卷积神经网络（CNN），这是近年来在计算机视觉领域取得突破性进展的关键技术。CNN是一种特殊的深度学习模型，特别适合处理图像数据，因为其结构设计能够自动学习和提取图像的层次化特征。课程可能涵盖CNN的基本结构（如卷积层、池化层、全连接层）、训练策略（如反向传播、梯度下降）以及优化技巧（如批归一化、dropout）。此外，可能会讨论一些经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，以及它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的应用。 除了理论知识，课程可能还提供了大量的实践环节，让学生有机会亲手实现和训练自己的CNN模型。这可能包括使用Python编程语言、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，以及如何利用大型数据集（如ImageNet）进行模型训练和评估。 课程资料中还包括了每节课的PPT，这些PPT将清晰地呈现课程的核心概念和公式，帮助学习者更好地理解和记忆。此外，附带的最新资料可能包含补充阅读材料、案例研究、代码示例或者作业，这些都是深化理解并提升技能的宝贵资源。 通过学习“2019斯坦福李飞飞CS213n计算机视觉公开课全部最新资料”，学员不仅可以掌握计算机视觉的基本原理，还能跟上这个快速发展的领域的前沿动态。对于有意从事AI、机器学习或者图像处理相关工作的学生和专业人士来说，这是一个不容错过的学习机会。

南京工程学院计算机组成与设计课程设计报告主要关注的是计算机系统中的译码单元设计，这是一个关键的组成部分，负责解析指令并生成必要的控制信号。在微处理器的架构中，译码单元通常位于流水线的前端，从取指单元接收指令，并解析出指令的操作码、操作数以及各种控制信号。 课程设计的目的在于让学生深入理解计算机系统的内部工作原理，特别是指令执行的流程。通过设计译码单元，学生可以学习到如何将二进制指令转换为可执行的操作，包括读取和处理寄存器地址、解析立即数、识别运算类型等。此外，这个过程还能锻炼学生的逻辑思维能力和硬件描述语言（如Verilog或VHDL）的编程技巧。 设计的基本要求可能包括以下几点： 1. **译码功能**：正确地解析32位指令，提取操作码、立即数、寄存器地址等信息。 2. **控制信号生成**：根据指令内容生成诸如寄存器读写、数据流向、ALU操作等控制信号。 3. **异常处理**：如JAL（跳转并链接）指令的处理，需要考虑程序计数器的更新。 4. **时序逻辑**：确保设计能与系统时钟同步，并在复位信号下正常工作。 课程设计内容中，`module Idecode32`是使用Verilog语言实现的译码模块。该模块接受多种输入，包括指令、ALU运算结果、控制信号等，产出的输出包括第一和第二操作数、扩展后的立即数以及控制信号等。模块内定义了32个32位寄存器，用于存储数据。此外，还有逻辑电路用于计算要读取和写入的寄存器地址，以及立即数的提取和符号扩展。 在实现过程中，学生需要考虑各种指令格式，如R型（用于寄存器到寄存器的操作）、I型（立即数形式）和J型（跳跃指令）。例如，`opcode`变量用于存储指令的前六位，确定指令类型；`read_register_1_address`和`read_register_2_address`根据指令的相应字段确定要读取的寄存器；而`write_register_address_1`和`write_register_address_0`则对应R型和I型指令中的写寄存器地址。 此外，`sign`信号用于检测立即数是否为负数，这在进行符号扩展时尤为重要，因为立即数可能需要被扩展成32位，保留其原始的符号位。 对于准备考研的学生来说，这份课程设计报告不仅提供了实际的硬件设计经验，还强化了对计算机体系结构的理解，这些都是计算机科学与技术专业研究生考试的重要内容。通过这样的实践，学生能够更好地掌握计算机系统的核心概念，从而在未来的学术研究或职业生涯中具备更扎实的基础。

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西电计算智能导论课后习题（精简版）

1 需求分析 为了方便图书馆对图书基本业务的管理，并实现以下功能： （1）每种书的登记内容包括书号、书名、作者、现存量、库存量。 （2）读者信息包括读者编号、姓名、借阅记录。 （3）对书号建立索引表(线性表)以提高查找效率。 （4）要实现入库、借阅、归还等基本功能。 1.1问题描述 设计一个计算机系统完成图书馆里基本业务，实现新书入库、添加读者、查询图书、借书、还书、退出程序等功能。并且按照题目要求设计程序，满足用户的各项需求，并且提前储存好需要的图书信息。 1.2基本要求 (1)每种书的登记内容包括书号、书名、著作者、现存量和库存量; (2)对书号建立索引表(线性表)以提高查找效率; (3)系统主要功能如下: 采编入库:新购一种书，确定书号后，登记到图书帐目表中，如果表中已有，则只将库存量增加; 借阅:如果一种书的现存量大于0，则借出一本，登记借阅者的书证号和归还期限，改变现存量; 归还:注销对借阅者的登记。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

软件质量保证与测试实验报告评分标准 软件质量保证与测试是软件开发过程中的重要组成部分，它确保软件产品的质量和可靠性。软件测试是软件质量保证的重要手段，它可以检测软件的错误和缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。 在软件开发过程中，实验报告是软件质量保证和测试的重要组成部分。实验报告是学生在实验过程中的记录和总结，它包括实验的目标、过程、结果和分析等内容。实验报告的评分标准是对实验报告的质量和内容的评估，它是对学生实验能力和知识掌握的评估。 本文将详细介绍软件质量保证与测试的概念和重要性，以及实验报告评分标准的内容和要求。 一、软件质量保证和测试的概念 软件质量保证是软件开发过程中的一个重要环节，它确保软件产品的质量和可靠性。软件质量保证包括软件测试、代码Review、文档编写和配置管理等方面。软件测试是软件质量保证的重要手段，它可以检测软件的错误和缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。 软件测试是软件开发过程中的一个重要环节，它可以检测软件的错误和缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。软件测试可以分为黑盒测试、白盒测试和灰盒测试等类型。黑盒测试是根据软件的需求和规格来测试软件的输入和输出结果。白盒测试是根据软件的内部结构和算法来测试软件的逻辑和流程。灰盒测试是结合黑盒测试和白盒测试的优点来测试软件的功能和性能。 二、实验报告评分标准 实验报告评分标准是对实验报告的质量和内容的评估，它是对学生实验能力和知识掌握的评估。实验报告评分标准包括五个等级：优秀、良好、一般、及格和不及格。 * 优秀（90%）：实验报告内容完备，书写认真，版面美观， experimentation process is detailed and correct, and the experimental results are accurate and reliable. * 良好（80%）：实验报告内容基本完整，书写较为认真，版面较为整洁，experimentation process is clear and correct, and the experimental results are reliable. * 一般（70%）：实验报告内容存在缺陷，书写不够认真，版面不够整洁，experimentation process is incomplete and the experimental results are unreliable. * 及格（60%）：实验报告内容存在错误，书写马虎，版面凌乱，experimentation process is incomplete and the experimental results are unreliable. * 不及格（40%）：实验报告内容完全错误，书写潦草，版面凌乱，experimentation process is incomplete and the experimental results are unreliable. 实验报告评分标准可以帮助学生理解实验的要求和评估标准，从而提高学生的实验能力和知识掌握。 三、实验报告的内容和要求 实验报告的内容包括实验的目标、过程、结果和分析等内容。实验报告的要求包括书写认真、版面美观、实验过程详尽、实验结果准确可靠等。 实验报告的书写要求： * 书写认真、详尽和清晰 * 版面美观、整洁和易读 * 实验过程详尽、正确和可靠 * 实验结果准确、可靠和有说服力 实验报告的评分标准可以帮助学生理解实验的要求和评估标准，从而提高学生的实验能力和知识掌握。 四、结论 软件质量保证和测试是软件开发过程中的重要组成部分，实验报告是软件质量保证和测试的重要组成部分。实验报告评分标准是对实验报告的质量和内容的评估，它是对学生实验能力和知识掌握的评估。实验报告的内容和要求可以帮助学生理解实验的要求和评估标准，从而提高学生的实验能力和知识掌握。

在本课程"第一课:开发入门体验案例演示"中，我们将探索如何在开发平台上进行基本操作，特别是针对苍穹开发平台。这个入门案例是为初学者设计的，它模拟了一个简单的业务流程，即棕熊公司的物品采购申请和审批流程，但需要注意的是，这并不反映真实的企业业务场景。 我们需要了解的业务需求。在棕熊公司的流程中，当部门需要大量物品时，必须先提交购买申请，申请批准后才能领取物品。在这个过程中，涉及两个关键的基础资料：物品(sunp_goods)和物品分类(sunp_goodstype)。物品分类包括编码、名称和数据状态，而物品则包含相同的属性，同时还包括单据状态和创建人。物品分类还可以进一步细分为不同的分组。 接着，我们关注两个主要的单据类型：物品购买申请单(sunp_goodsapply)和物品购买订单(sunp_goodsorder)。物品购买申请单包含诸如单据编号、创建人、创建日期、物品、申请购买数量和计量单位等字段。而物品购买订单则记录了上游申请单号、创建日期、实际购买数量、单价和总价等信息。 开发步骤主要包括环境准备、新建云和应用、以及新建基础资料和单据。对于环境准备，你可以选择在线环境或轻量级环境。在线环境可以直接使用开发功能，但无法开发JAVA插件；轻量级环境则支持插件开发，但需要进行初始化配置。新建云和应用涉及在开发平台上创建业务云（sunp_officecloud）和应用（sunp_gmsys），并在应用内添加功能分组。接着，创建基础资料，如物品分类和物品，通过向导创建基础资料页面，并根据需求添加字段。新建单据模板，如物品购买申请单和物品购买订单，自定义需要的字段并进行配置。 整个过程旨在引导开发者熟悉开发平台的基本操作，包括环境配置、业务对象和单据的创建，以及相关字段的定义和管理。通过这个案例，开发者能够逐步掌握如何在苍穹开发平台上构建一个简单但完整的业务流程，为后续的开发工作打下坚实的基础。

在当今社会，随着信息技术的快速发展，信息安全已经成为了一个全球关注的重要议题。特别是在工程领域，涉及敏感信息和复杂系统的工程伦理问题尤为突出。因此，对于工程师而言，深入理解工程伦理和信息安全伦理不仅是职业要求，也是对社会责任的体现。 工程伦理是指在工程实践中，工程师应当遵守的一系列伦理规范和行为准则。它涉及到工程师在设计、施工、管理和决策等活动中应当遵循的基本伦理原则，如诚实、公正、尊重、责任和可持续性等。工程师在工作中应当确保他们的行为不会对社会、环境或公众造成伤害，并应努力提高工程质量和安全性。 信息安全伦理问题在信息爆炸时代变得愈加复杂。信息泄露、数据篡改、网络攻击和隐私侵犯等安全事件频发，给个人、企业乃至国家安全带来了严重威胁。信息安全伦理关注的是在处理个人、企业、政府等各方信息时应遵循的道德准则，包括但不限于数据的合法收集、安全存储、合理使用和保护隐私等。信息安全不仅要求技术上的安全措施，更需要伦理上的规范来确保信息处理过程中的道德责任。 工程伦理与信息安全伦理密切相关，尤其在信息安全领域，工程师必须意识到他们的行为可能带来的后果，并承担相应的道德责任。例如，工程师在设计安全系统时，需要考虑到系统可能存在的道德漏洞，比如未经授权的信息访问，以及如何防止这些漏洞被利用。 此外，工程伦理教育和信息安全伦理教育已经成为工程师培训的重要组成部分。许多高校和教育机构都开设了相关课程，旨在培养学生的职业道德意识和信息安全意识。通过案例分析、讨论和模拟决策等方式，教育学生在面对伦理困境时如何做出正确的决策。 期末考试或结课论文是检验学生对工程伦理和信息安全伦理知识掌握程度的重要手段。通过对具体案例的分析，学生可以更好地理解伦理原则在实际工作中的应用，同时也能够提升解决实际伦理问题的能力。将PPT和案例分析打印成纸质版，可以方便学生在考场中复习和参考，有助于提高答题质量。 工程伦理和信息安全伦理是当代工程师必备的知识和技能。它们不仅关系到工程师的职业发展，更关系到社会的和谐稳定和人民的福祉。因此，无论是在学术研究还是在实践操作中，都应将工程伦理和信息安全伦理放在重要位置，确保技术和信息的正确使用，维护良好的社会秩序和安全环境。

一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址： https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。 在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL类的语言（称为HiveQL）对大规模数据进行分析和处理。在这个实验中，我们将深入理解Hive的角色以及如何执行基本操作。 Hive在Hadoop生态系统中的角色是作为一个数据仓库接口，它简化了对分布式存储的大数据进行查询和分析的过程。Hive将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询，使得非Java背景的分析师也能轻松地处理大数据。 实验平台包括Ubuntu操作系统、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2和JDK 1.8。这些组件共同构成了一个支持大数据处理的基础架构。 实验主要分为以下几个步骤： 1. 创建内部表`stocks`，它包含了关于股票交易的信息，如交易所、股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整后的收盘价。内部表的数据存储在HDFS上，由Hive完全管理。 2. 创建一个外部分区表`dividends`，该表用于存储股息信息，包括交易日期、股息金额、交易所和股票代码。分区表的好处在于可以根据分区字段快速定位数据，提高查询效率。 3. 导入数据到`stocks`表，这是通过LOAD DATA命令实现的，将csv文件的数据加载到Hive表中。 4. 创建未分区的外部表`dividends_unpartitioned`，然后从csv文件导入数据。外部表的元数据由Hive管理，但数据本身的位置由用户指定，这使得数据可以独立于Hive存在。 5. 利用Hive的自动分区功能，将`dividends_unpartitioned`表中的数据按特定条件插入到`dividends`的各个分区中，这样可以优化查询性能。 6-10. 这些步骤涉及到各种查询操作，包括： - 查询IBM公司从2000年起的股息支付记录。 - 查询苹果公司2008年10月的涨跌情况。 - 查找收盘价高于开盘价最多的股票记录。 - 查询Apple公司年平均调整后收盘价超过50美元的年份及价格。 - 找出每年年平均调整后收盘价前三的股票代码和价格。 通过这些操作，我们可以熟练掌握HiveQL的基本语法，如CREATE TABLE、LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT等，以及如何利用Hive进行数据分区和复杂查询。此外，实验也强调了Hive在大数据分析中的实用性，特别是在处理大量历史交易数据时，能够提供高效的数据查询和分析能力。 实验总结指出，通过实际操作，我们不仅了解了Hive在大数据处理中的核心功能，还掌握了如何利用Hive进行数据导入、查询和分析。这对于理解大数据处理流程，提升数据分析技能，以及在实际工作中应用Hive解决复杂问题具有重要意义。