资源描述： "数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验.doc" 是一份专注于数据库查询设计与优化的教学实验报告，旨在通过实践环节深化学生对SQL查询语言的理解和应用能力。本实验报告不仅覆盖了基本的SELECT查询语句使用，还深入探讨了复杂的查询设计技巧，如多表连接、子查询、聚合函数、分组与排序等，为学生提供了一个全面且深入的数据库查询学习平台。 在实验过程中，学生将学习如何根据具体的数据查询需求，设计并优化SQL查询语句。通过亲手编写并执行查询，学生将直观感受到不同查询策略对性能的影响，从而学会如何权衡查询的准确性和效率。此外，实验还强调了查询设计中的数据完整性考虑，如正确处理空值、数据类型转换等常见问题，确保查询结果的准确性和可靠性。 本实验报告的特色在于其强调的实践性和探究性。每个实验任务都紧密结合实际应用场景，鼓励学生在解决问题的过程中主动思考、探索和创新。同时，实验报告还提供了详细的步骤指导、示例代码和预期结果，方便学生自我检验学习成果，并在遇到困难时及时寻求帮助。 通过完成"数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验"，学生不仅能够熟练掌握SQL查询语言的各项

在本动手实验中，我们将深入探索Azure Data Factory（ADF），这是一个云原生的数据集成服务，用于创建、调度和管理ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）工作流。ADF提供了丰富的功能，如数据复制、数据转换、数据触发以及与其他Azure服务的深度集成，是构建现代化数据仓库和数据湖解决方案的关键组件。 **Azure Data Factory基础知识** Azure Data Factory 是微软云中的一个完全托管的服务，允许用户通过图形化界面或JSON脚本来创建数据集成工作流。它支持多种数据源，包括Azure内的存储服务（如Blob Storage、ADLS Gen2）以及SQL Server、Oracle、SAP等外部数据源。 **ADF管道与活动** 在ADF中，数据集成逻辑被组织成"管道"，每个管道可以包含一个或多个"活动"。活动是执行特定任务的单元，如数据复制、数据转换或控制流操作。例如，"Filter Activity"根据指定条件筛选数据，"Lookup Activity"用于从另一个数据源查询数据，"ForEach Activity"则用于对集合执行迭代操作，而"Metadata Activity"用于获取数据集的元数据。 **映射数据流** ADF的一项强大特性是"Mapping Data Flows"，它提供了一种可视化方式来设计和执行数据转换。数据流允许非编码人员也能进行复杂的数据转换，如选择、重命名、过滤、聚合、合并和JOIN等操作。此外，它还支持Spark引擎进行大规模并行处理，提高了处理大量数据的效率。 **Azure Key Vault集成** 在安全性和合规性方面，ADF能够与Azure Key Vault集成，用于管理连接字符串、凭据和其他敏感信息。这样可以确保数据访问的安全，并符合企业安全标准。 **ETL/ELT流程** ADF支持两种主要的数据集成模式：ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）。ETL模式在云中完成数据转换，而ELT模式则将数据加载到云存储后，再在计算层如Azure Databricks或HDInsight上执行转换。 **Web Activity** Web Activity允许在ADF管道中执行HTTP请求，这可以用于调用REST API、触发Web服务或者获取外部系统的状态信息。这对于集成各种云服务和实现自动化工作流程非常有用。 **Azure Modern Data Warehouse** ADF在构建现代化数据仓库中扮演着重要角色，它可以轻松地将数据从多个来源整合到Azure SQL Data Warehouse、Synapse Analytics或大数据平台（如ADLS Gen2、HDInsight）。 **动手实验室** "AzureDataFactoryHOL-master"压缩包可能包含了完成本实验所需的所有资源和步骤，包括教程文档、示例数据、ADF配置文件等。通过这个动手实验，参与者将学习如何创建和部署ADF管道，配置各种活动，以及如何使用映射数据流进行数据转换。 总结起来，这个动手实验将涵盖Azure Data Factory的核心概念、关键功能和最佳实践，帮助你掌握如何利用ADF构建高效、安全和可扩展的数据集成解决方案。通过实际操作，你将加深对云数据工厂的理解，并提升你的数据工程技能。

【北航计组实验代码、电路（一）】是一个针对计算机组织与结构（计组）课程的实验资源包，包含了Logisim、MIPS和Verilog等关键工具和语言的相关代码与电路设计。这个资源包对于学习计算机硬件基础、理解指令系统以及数字逻辑设计的学生来说是非常有价值的。 1. **Logisim**：Logisim是一款开源的电路模拟软件，广泛用于教育领域，特别是在计算机科学和电子工程的入门课程中。通过Logisim，学生可以构建和模拟数字逻辑电路，如AND、OR、NOT门，以及更复杂的组合和时序逻辑电路。它提供了直观的图形界面，使得初学者能够轻松理解和设计二进制逻辑运算器、加法器、寄存器、触发器等基本组件。 2. **MIPS**：MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages）是一种精简指令集计算机（RISC）架构，常在计算机体系结构教学中作为实例进行研究。在这个实验中，可能涉及到MIPS汇编语言编程，让学生理解计算机如何执行指令，以及如何编写简单的程序。通过MIPS，学生可以学习到寄存器操作、寻址模式、分支和跳转指令等概念。 3. **Verilog**：Verilog是一种硬件描述语言（HDL），用于描述数字系统的结构和行为。在计组实验中，Verilog被用来设计和验证数字电路，如微处理器、内存系统和接口逻辑。学生可以使用Verilog来创建模块化的电路设计，然后通过仿真验证其功能正确性，为实际的FPGA或ASIC实现打下基础。 这个压缩包中的资源很可能是为了帮助学生完成一系列实验任务，涵盖了从逻辑门级别的电路设计到高级的处理器架构模拟。通过这些实验，学生不仅可以巩固理论知识，还能获得动手实践的经验，这对于理解计算机底层工作原理至关重要。同时，这个资源包的可用性和实用性得到了使用者的肯定，表明其内容全面且易于上手，对于有需求的人来说是一份宝贵的资料。

实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； 2. Spark版本：2.4.0； 3. Hadoop版本：3.1.3。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 实验前期准备： Spark是Apache软件基金会下的一个大数据处理框架，以其高效、易用和灵活性著称。在"大数据技术原理及应用课实验7：Spark初级编程实践"中，我们主要关注Spark的两个核心知识点：数据读取和Spark应用程序的开发流程。 Spark提供了一种简单的方式去访问不同的数据源，包括本地文件系统和Hadoop Distributed File System (HDFS)。在Spark Shell中，可以通过`textFile()`函数读取文件，例如读取本地文件"/home/hadoop/test.txt"，只需一行命令`sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")`。若要读取HDFS上的文件，需要指定HDFS的URL，如`sc.textFile("hdfs://namenode:port/user/hadoop/test.txt")`。在这里，`sc`是SparkContext的实例，是Spark与集群交互的入口。 Spark应用程序的编写通常使用Scala、Java、Python或R语言。在实验中，推荐使用Scala编写独立的应用程序，这需要对Spark的API有一定的了解。比如，统计文件行数可以使用`count()`方法，而创建Spark应用并打包成JAR文件则涉及到构建工具如sbt或Maven的使用。一旦应用编写完成，可以通过`spark-submit`命令提交到Spark集群执行。 接下来，实验中还涉及到了两个具体的编程任务： 1. 数据去重：这个任务要求合并两个文件A和B，并去除其中重复的内容。在Spark中，可以使用`reduceByKey`或`distinct`操作来实现。将两个文件的内容合并为一个DataFrame或RDD，然后通过`reduceByKey(_ + _)`对键值对进行合并，最后用`distinct()`去除重复项。 2. 求平均值：这个任务需要计算多个文件中所有学生的平均成绩。将所有包含成绩的文件加载到Spark，然后将数据转换为键值对形式，键是学生名字，值是成绩。接着，可以使用`groupByKey`和`mapValues`操作，`groupByKey`将相同名字的学生聚合在一起，`mapValues`用于计算这些学生的平均分，最后将结果写入新文件。 Spark在处理大数据时，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，RDD提供了容错性和并行计算的能力。此外，Spark还提供了DataFrame和Dataset API，它们提供了更高级别的抽象，便于数据处理和SQL查询。 在实验总结中提到，Spark的应用程序优化涉及数据分区、缓存和序列化等策略。数据分区可以提高并行度，缓存可以减少数据读取的开销，而选择合适的序列化方式能优化内存使用和传输效率。 优化和改进方面，可以考虑使用更高效的Join策略，如Broadcast Join来处理大型数据集，或者使用DataFrames和Datasets API来利用其编译时检查和优化。另外，还可以研究Spark的动态资源调度，以适应数据量的变化和集群资源的波动。 Spark作为大数据处理的重要工具，其编程实践涵盖了数据读取、分布式计算、数据操作和应用程序优化等多个方面，对理解和掌握大数据处理流程具有重要的实际意义。通过这样的实验，可以提升对Spark的理解和应用能力。

包括数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取、多机器学习算法构建模型，同时采用多种异常变量定位方法定位异常变量，以及simulink仿真过程 报告中包括具体的实验步骤与代码（MATLAB）、simulink仿真 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例，它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台，该平台模拟了复杂的化工反应，涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建，以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**：这个过程包括8种物料成分，其中A、C、D、E作为反应物，B是惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应，然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**：包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量，涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外，TE过程还设计了21种异常运行状态，样本每3分钟采集一次，故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**：问题被视为一个多分类任务，需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据，可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**：考虑到数据量纲不一，为了适应机器学习算法，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高模型的训练效果和稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**：实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法，通过五折交叉验证选取最佳模型，并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**：利用SHAP值和LIME算法，这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响，有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**：通过Simulink模型设置人工故障并重新仿真，收集新数据，用训练好的机器学习模型进行检测，以此检验模型的准确性和实用性。 实验的代码示例展示了数据加载和标准化处理的方法，使用`zscore`函数进行标准化，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的训练和评估。 这个实验全面地探讨了化工过程故障诊断的流程，从数据处理到模型构建再到验证，充分展示了机器学习在解决实际工业问题中的应用潜力。通过这样的实验，我们可以学习到如何处理多元异构数据，如何选择和优化机器学习模型，以及如何结合仿真工具进行模型验证。

1.1 设计要求 1、设计抢答电路。允许8人参加，并有锁定功能；用数码管显示最先回答的人的号码；并设置清除键，能让数码管清零灭灯。 1.2 设计目的 通过这次课程设计,了解简单多功能数字电路抢答器的组成原理，初步掌握数字电路抢答器的调整及测试方法，提高思考能力和实践能力。同时通过本课题设计，巩固已学的理论知识，建立逻辑数字电路的理论和实践的结合，了解多功能抢答器各单元电路之间的关系及相互影响，从而能正确设计、计算定时计数的各个单元电路。初步掌握多功能抢答器的调整及测试方法。 1.3 设计内容 本系统采用模块化设计智能抢答器，在抢答比赛中广泛应用，各组分别有一个抢答按钮。主持人有复位键。主持人按键开始后，选手开始抢答为有效，数码显示屏显示抢答选手号，主持人可按键结束，新一轮抢答开始。 通过研究并在设计后发现，采用数字电路技术设计的抢答器与目前常用的抢答器相比，首先，电路连接简单，因为大多数功能单元都能通过数字电路完成，第二，工作性能可靠，抗千扰能力优于目前抢答器。所以本研究是一个实用的工程设计，具有创新性。

三相SVPWM整流器仿真与双闭环PI控制：电压外环与电流内环的讲解，输出电压调节至700V，单位功率因数运行及负载实验详解。,三相SVPWM整流器仿真讲解：双闭环PI控制实现单位功率因数运行与负载实验,三相电压型SVPWM整流器仿真matlab simulink，双闭环pi PI控制（电压外环电流内环），输出电压700V,（可自行调节）单位功率因数1运行，含负载实验。 资料讲解。 ,三相电压型SVPWM整流器;Matlab Simulink仿真;双闭环PI控制;单位功率因数运行;负载实验。,Matlab Simulink仿真：三相电压型SVPWM整流器双闭环PI控制策略与实践

根据提供的文档信息，本次实验报告主要关注的是设计三种不同类型的计算器用户界面(UI)，这涉及到UI设计的基本原理和技术，特别是对于Android平台的应用开发来说至关重要。以下是根据实验报告中的内容所提炼的关键知识点。 ### 实验背景 - **实验人员信息**： - 姓名：汤岚淇 - 学号：2225060346 - 专业年级：网络工程 2022 - 班级：未提及 - 实验室：未提及 - 指导教师：刘俊男 - 实验日期：未提及 - 课程名称：移动应用开始技术 - **实验类型**：设计性实验 ### 实验目的 掌握用户界面的设计，具体包括以下三个方面的内容： 1. **简单的计算器**：实现基本的加减乘除运算。 2. **科学计算器**：除了基本运算外，还需要支持更复杂的数学函数，如三角函数、对数等。 3. **程序计算器**：该计算器可能具有编程功能或者特殊的计算模式，例如支持编程语言中的变量定义与计算等。 ### 实验内容概述 - **实验环境**：Android Studio 或 HarmonyOS 平台 - **实验重点与难点**：容器及View的边界轮廓设计 - **实验步骤及结果**：文档提供了部分XML代码示例，用于展示如何使用`TableLayout`和`LinearLayout`来构建用户界面。 ### 实验内容详解 #### 简单的计算器 简单计算器通常只需要实现基本的算术操作，因此在设计用户界面时，主要关注数字输入区以及运算符按钮的设计。可以采用线性布局(`LinearLayout`)或网格布局(`GridLayout`)来排列这些按钮。 #### 科学计算器 科学计算器相比于简单计算器，其复杂程度更高，需要支持更多类型的运算，如指数、平方根、三角函数等。因此，在设计用户界面时，需要考虑如何合理地安排这些额外的功能键，确保界面既直观又易于操作。可以使用嵌套的布局结构，例如在主界面使用`LinearLayout`，而在某些特定区域使用`RelativeLayout`或`Gridview`。 #### 程序计算器 程序计算器是一种高级计算器，可能具有编程功能，能够处理复杂的计算任务。设计这种计算器的用户界面时，不仅要考虑基本的数学运算，还需要支持变量定义、函数调用等功能。可以采用多页面布局(`ViewPager`)来实现不同的功能模块，每个模块对应一个特定的界面。 ### XML代码示例解析 文档中的XML代码片段展示了如何使用`TableLayout`和`LinearLayout`来构建用户界面。其中，`TableLayout`作为顶层布局，负责整体的结构布局；`LinearLayout`则被用来创建具体的行或列。通过调整`LinearLayout`中的属性，如`android:orientation`来控制子元素的水平或垂直排列，可以灵活地设计出满足需求的用户界面。 ### 总结 通过本次实验，学生不仅能够学习到如何设计和实现不同类型的计算器用户界面，还能够深入了解Android平台上UI设计的基本原理和技术。这对于未来从事移动应用开发的学生来说是非常宝贵的实践经验。此外，实验过程中还会遇到一些挑战，如如何优化界面布局使其更加美观实用，如何通过合理的代码组织提高开发效率等，这些都是实际工作中经常会遇到的问题。

根据提供的文档内容，本次实验报告主要涉及的是移动应用开发中的关键技术点，具体为布局管理、基本控件的应用以及Activity的数据传递。以下是对这些知识点的详细阐述： ### 一、实验背景与目标 #### 实验背景 本次实验由河南大学软件学院网络工程专业2022级学生汤岚淇完成，实验旨在加深对Android移动应用开发的理解，特别是针对界面设计与交互逻辑方面的能力提升。 #### 实验目标 - **掌握线性布局和相对布局的使用方法**：线性布局和相对布局是Android应用中最常用的两种布局方式，掌握它们对于构建灵活多变的应用界面至关重要。 - **掌握基本控件的属性功能及使用方法**：熟悉各种控件（如TextView、ImageView等）及其属性设置，能够实现更丰富的用户界面。 - **掌握Activity的数据回传**：了解如何在不同Activity之间传递数据，这是实现复杂交互逻辑的基础。 ### 二、实验重点与难点 #### 布局与控件的用法 - **线性布局（LinearLayout）**：线性布局是最简单的布局方式之一，它以水平或垂直的方式排列其内部的控件。 - **相对布局（RelativeLayout）**：相对布局则更加灵活，可以通过定义控件间的相对位置关系来决定控件的位置。 #### 使用Activity的数据回传 - 在Android应用中，Activity之间的通信是非常重要的。通过Intent可以在Activity之间传递数据，而使用Bundle可以封装要传递的数据。 ### 三、实验内容概述 #### 实验内容 实验内容主要是通过线性布局和相对布局来搭建两个Activity界面，第一个界面包含一个“去竹园”按钮，点击该按钮后跳转到第二个界面，在第二个界面上有多个竹子图片，点击这些竹子图片可以实现计数并使对应的图片消失。点击“退出竹园”按钮返回第一个界面，并在该界面上显示出之前摘取的竹子数量。 #### 实验环境 - **实验平台**：使用Android Studio或者Harmony平台进行开发。 - **实验工具**：需要安装相应版本的Android SDK以及必要的插件。 ### 四、实验步骤详解 #### 布局文件分析 实验报告中给出的部分XML代码示例展示了如何使用线性布局和相对布局来构建界面： ```xml

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