本资源为燕山大学大数据实验报告，包括四个实验hadoop和spark下载，使用mllib实现线性回归算法，使用mllib实现支持向量机算法，使用mllib实现支持k-means算法。其中支持向量机算法求解了recall,precision，f1-score和accracy来实现算法评估。 ### 大数据分析实验报告知识点概览 #### 实验一：Hadoop与Spark环境构建及应用开发 ##### 实验目的与要求 本实验旨在使学生掌握Hadoop与Spark环境的搭建方法，并能正确启动Spark服务流程，进而实现Spark应用程序并确保其正常运行。 1. **Hadoop与Spark环境构建**： - 要求学生能够独立完成Hadoop与Spark环境的安装配置。 - 学生需具备启动Hadoop与Spark服务的能力。 2. **Spark应用开发**： - 学生应能够编写并运行简单的Spark应用程序。 - 通过实践加深对Spark工作原理的理解。 ##### 实验环境与软件配置 - **虚拟机平台**：VMware Workstation Pro 16 - **操作系统**：Ubuntu 14.04 Server (AMD64) - **JDK版本**：1.8 - **Scala版本**：2.12.6 - **Hadoop版本**：2.7.7 - **Spark版本**：2.4.4 (含Hadoop 2.7) ##### 实验内容 - 在Linux系统或虚拟机上安装配置Hadoop与Spark环境，并启动相应的守护进程。 - 使用Spark实现WordCount程序的开发与运行。 1. **数据准备**： - 输入数据：`input.txt` 2. **代码实现**： ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.log4j.{Level, Logger} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF) val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val input = sc.textFile("file:/home/liqing/桌面/input.txt") val words = input.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) val result = wordCounts.collect() result.foreach(println) sc.stop() } } ``` 3. **测试结果**： - 访问Hadoop集群管理界面：`192.168.37.146:50070` - 访问Spark UI：`192.168.37.146:8080` - WordCount程序运行结果展示。 由于WordCount程序不涉及分类或回归任务，因此无法用Precision、Recall等指标进行评估。 #### 实验二：使用Spark MLlib实现线性回归算法 ##### 实验目的与要求 1. **理解线性回归的基本原理**：要求学生能够准确理解线性回归算法的基本原理。 2. **实现线性回归算法**：要求学生能够利用Spark MLlib实现基本的线性回归算法，并进行实际数据集上的训练与测试。 ##### 实验内容 1. **数据准备**：准备用于训练和测试的样本数据集。 2. **模型训练**：利用Spark MLlib提供的API实现线性回归模型训练过程。 3. **模型评估**：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率以及F1分数等指标。 本实验报告通过Hadoop与Spark环境的构建、WordCount程序的实现，以及基于Spark MLlib的线性回归算法的实现与评估，全面涵盖了大数据处理与分析的核心技术要点。学生在完成这些实验后，将对Hadoop、Spark及其机器学习库有更深入的认识与理解。

北航并行课程作业：实现一个使用pthread 的并行快速排序程序，要求数组大小不小于2000 万，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较不同线程个数与串行程序的加速比；同时注意保持实验中数据一致性，排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行线程个数可变的可拓展性。 在当今的计算机科学领域，随着多核处理器的普及，软件程序的并行化成为提升计算性能的重要手段。尤其在处理大规模数据集时，传统的串行程序由于受到单核心的性能瓶颈限制，效率已经无法满足需求。并行计算能够通过多个处理器协同工作，大幅缩短计算时间，提高程序的执行效率。本文将详细介绍一个并行排序编程实验，其核心是使用pthread库实现一个高效的并行快速排序程序。 实验的核心任务是在满足一定条件的情况下，对一个至少包含2000万双精度浮点数的数组进行排序。具体要求如下：数组的大小必须不小于2000万个元素；这些元素必须是双精度浮点数类型。这决定了程序在数据处理上必须能够有效管理大量数据，并且对双精度类型数据进行排序。 为了实现并行计算，实验中采用了pthread库，即POSIX线程库。这是一个常用于Unix/Linux平台的C语言线程库，它提供了一系列函数接口，用于创建和控制线程。通过pthread，可以创建多个线程，让它们并行执行排序任务，从而有效利用多核处理器的计算能力。在实验中，关键在于如何将数组分割并分配给各个线程，并确保线程之间的同步以及数据一致性。并行快速排序算法通常需要对数组进行划分，将每个划分分配给不同的线程处理，最后再将这些排好序的子数组进行合并。 实验中还需要对不同线程数量下的程序性能进行评估。这意味着程序需要设计成可以动态调整并行线程数量，以便在多核系统中比较单线程（串行程序）与多线程（并行程序）的加速比。加速比是衡量并行程序性能的常用指标，反映了并行化带来的性能提升。在理想情况下，并行程序的加速比应该接近线程数量，但在实际应用中，由于线程同步、资源竞争等因素，加速比往往达不到理论最大值。 在实验过程中，还需要特别注意数据一致性问题。数据一致性是指在并行计算环境中，各线程对于共享数据的访问不能出现矛盾，否则会导致数据错误。为保持数据一致性，可能需要使用锁、信号量等同步机制来控制对共享资源的访问。此外，实验要求排除数据准备时间作程序运行时间，这意味着实验设计应确保数据加载和初始化的时间不计入排序算法的运行时间。 最终，实验需要提交的成果包括一份完整的实验报告（HW-MP2.pdf）、源代码以及一个可执行程序。实验报告应该详细记录实验过程、分析结果，并对比不同线程数量下的性能表现。源代码需要展示如何实现并行快速排序算法，并保证其结构清晰、注释完整，以便于他人理解。可执行程序则是一个可以直接运行的程序，它应该能够接受不同的输入参数，例如数组大小、线程数量等，并输出排序结果和性能指标。 这个并行排序编程实验不仅仅是对快速排序算法的理解和实现，更是对并行计算原理、多线程编程技术以及性能评估方法的一次全面实践。通过对实验的详细分析和报告编写，学生可以加深对并行计算在解决实际问题中应用的理解，为未来在复杂计算环境下的软件开发打下坚实的基础。

面向对象程序设计是计算机科学中的一个重要领域，它通过使用对象和类的概念来组织和管理数据和功能，以模拟现实世界中的实体。在Java语言中，面向对象程序设计的基本要素包括类和对象、继承、封装、多态性以及接口的使用。郑州大学信息工程学院的实验报告中详细介绍了面向对象原理与语言Java的相关实验内容和结果，包括对数组、字符串、向量、哈希表的使用；面向对象程序设计的原理和实践；以及如何实现接口等概念的应用。 在实验报告中，学生们通过实验内容的上机实现和观察，掌握了数组、字符串、向量和哈希表的使用方法，并通过编写程序来统计英文文档中单词的出现频率、声明和操作二维数组以及查找字符串中的特定字符序列。在实验中，学生们还学会了如何使用Map存储二元组数据，并通过特定的排序技术对Map中的数据按value值进行排序。 实验报告的第二部分涉及到了面向对象程序设计的核心概念，包括类和对象的定义和使用、继承机制、以及多态性的概念。学生们通过创建表示圆的类和测试类来实现了这些概念，并通过定义抽象类和实现多态性的例子深入理解了父类与子类之间转换的机制。此外，报告还强调了抽象类不能实例化对象的特性以及多态性在向下转型中的应用和限制。 在第三部分的实验中，学生们进一步深入理解了Java语言的封装性，成员访问修饰符的使用，包的定义和使用，以及接口的定义和使用方法。通过实验，学生们学习了如何在类的主方法中创建匿名内部类对象并覆盖和调用方法，设计图形接口并实现具体类，以及测试类的编写和执行。 通过这些实验，学生们不仅对面向对象程序设计的基本概念有了更加深入的理解，而且通过实践提高了编程技能。这些实验对于计算机类专业的学生来说是非常重要的，因为它们能够帮助学生建立起良好的编程习惯和解决问题的能力，这些能力对于未来在软件开发领域的职业发展至关重要。

北邮信号处理实验资料与实验报告是一份涵盖了MATLAB编程、数字信号处理理论及实践的综合学习资源，专为北京邮电大学通信工程学院的学生设计。这份资料旨在帮助学生深入理解信号处理的基本概念，掌握利用MATLAB进行信号分析和处理的技术。 在实验报告中，学生会遇到各种关于信号处理的知识点，包括但不限于以下内容： 1. **信号分类**：实验可能涉及到连续信号和离散信号，以及模拟信号和数字信号的区别。理解这些基本概念是进行信号处理的基础。 2. **采样定理**：根据奈奎斯特定理，若要无失真地恢复一个模拟信号，采样频率必须至少是原始信号最高频率的两倍，这是数字信号处理中的重要原则。 3. **滤波器设计**：MATLAB提供了多种滤波器设计工具，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等，用于去除噪声、选择特定频段信号或平滑数据。 4. **傅里叶变换**：傅里叶变换是信号分析的核心工具，用于将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。实验可能涵盖快速傅里叶变换(FFT)及其应用。 5. **数字信号处理算法**：实验可能涉及Z变换、离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)、以及窗口函数的应用。 6. **信号调制与解调**：AM、FM、PM等模拟调制方法，以及QAM、PSK、FSK等数字调制技术，是通信系统中的重要组成部分，可能在实验中进行模拟和分析。 7. **信号检测与估计**：实验可能会涵盖噪声环境下信号的检测和参数估计，如最小均方误差(MMSE)估计、最大似然估计(ML)等。 8. **图像处理**：对于涉及图像信号的实验，可能会学习到图像的增强、去噪、压缩等技术，如卷积、直方图均衡化、小波分析等。 9. **MATLAB编程**：实验报告通常要求使用MATLAB编写程序实现信号处理算法，熟悉MATLAB环境、函数库和脚本编写至关重要。 通过这些实验，学生不仅可以巩固理论知识，还能提升实际操作技能，为未来在通信、电子工程等领域的工作打下坚实基础。此外，实验报告的撰写也能锻炼学生的逻辑思维和问题解决能力，提高学术表达水平。

【西南科技大学计算机网络实验报告】 本实验报告主要涵盖了西南科技大学计算机网络课程的实践部分，旨在深化学生对网络原理的理解，并通过实际操作提升他们的动手能力。报告涉及到的实验主要包括实验二和实验四，这两个实验分别围绕着网络通信的基础概念和网络协议的应用展开。 一、实验二：网络通信基础 在实验二中，学生会接触到网络通信的基本概念，如OSI七层模型和TCP/IP四层模型。这部分内容要求学生理解每一层模型的功能和作用，以及它们如何协同工作以实现数据的传输。例如，物理层负责数据的物理传输，数据链路层处理帧的传输，网络层则处理IP寻址和路由选择。此外，学生还会学习如何使用网络分析工具（如Wireshark）来捕获和分析网络流量，以更好地理解网络中的数据传输过程。 二、实验四：网络协议应用 实验四重点在于网络协议的应用，特别是TCP/IP协议族中的关键协议。学生将学习TCP（传输控制协议）与UDP（用户数据报协议）的区别，以及它们在不同应用场景中的选择。TCP提供可靠的数据传输服务，而UDP则更注重速度和效率。此外，还会涉及HTTP、FTP等应用层协议的工作原理，以及DNS（域名系统）在解析IP地址中的作用。通过模拟网络环境，学生将亲手设置和测试这些协议，从而加深对它们的理解。 三、理论课与实践结合 理论课部分与实验紧密相连，学生需要掌握网络的理论知识，包括网络拓扑结构、数据编码与传输、网络设备如路由器和交换机的工作原理等。理论知识为实验提供了坚实的理论基础，而实验则让理论知识得以实践，两者相辅相成，帮助学生全面掌握计算机网络的核心内容。 总结来说，西南科技大学的计算机网络实验报告是将理论与实践相结合的教学模式的体现，旨在培养具备扎实理论基础和实践经验的网络专业人才。通过实验，学生不仅能够理解网络通信的复杂性，还能提高解决实际问题的能力，为未来在网络领域的深入研究或职业发展奠定坚实基础。

在本实验报告系列中，我们将深入探讨软件测试与质量控制这一关键领域，它在IT行业中起着至关重要的作用。软件测试是为了确保软件产品的质量和可靠性，而质量控制则是通过一系列过程来保证产品符合预设的标准和需求。以下是这些实验报告中涉及的一些核心知识点： 1. **测试目标与原则**：理解软件测试的目标是找出并修复错误，防止问题在生产环境中出现。测试应遵循一些基本原则，如尽早测试、全面测试和独立测试。 2. **测试类型**：包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。单元测试关注代码模块的正确性，集成测试验证不同模块间的交互，系统测试检查整个系统的功能和性能，而验收测试则由最终用户或客户进行，确认产品满足合同或业务需求。 3. **测试策略**：包括白盒测试（结构测试）和黑盒测试（行为测试）。白盒测试关注程序内部逻辑，而黑盒测试则基于软件的外部行为。 4. **测试用例设计**：编写详尽的测试用例是确保覆盖所有可能情况的关键。测试用例应包括输入数据、预期结果和测试步骤。 5. **缺陷管理**：记录、跟踪和管理软件中的错误或缺陷，使用缺陷跟踪系统来协调修复工作。 6. **自动化测试**：使用测试工具如Selenium、Junit、Appium等可以提高测试效率，减少人为错误，特别适用于回归测试和持续集成。 7. **性能测试**：评估软件在高负载或压力下的表现，例如使用Apache JMeter或LoadRunner进行负载测试和压力测试。 8. **安全性测试**：确保软件的安全性，防止未授权访问、数据泄露或系统崩溃。这包括渗透测试、安全扫描和漏洞评估。 9. **质量保证**：质量控制是质量保证的一部分，包括制定标准、流程和检查，以确保软件质量。ISO 9000系列标准提供了质量管理体系的框架。 10. **敏捷与持续集成**：在敏捷开发环境中，测试是迭代的一部分，持续集成确保每次代码更改后都进行构建和测试，及时发现并解决问题。 11. **测试报告**：实验报告展示了测试过程、结果和结论，帮助团队了解测试覆盖情况，识别潜在问题，并提供改进方向。 实验报告（一至五）将逐步深入这些主题，通过实践操作让学习者掌握测试方法和技术，提高软件质量控制能力。每个报告可能涵盖了特定的工具使用、测试场景模拟和问题解决策略，从而全方位提升读者的软件测试技能。

山东大学数据结构与算法课程设计实验2外排序实验报告（配图，配代码，详细解释，时间复杂度分析） 含数据结构与算法描述（整体思路描述，所需要的数据结构与算法）测试结果（测试输入，测试输出）实现源代码（本实验的全部源程序代码，程序风格清晰易理解，有充分的注释） 问题描述： 应用竞赛树结构模拟实现外排序。 基本要求： （1）设计并实现最小输者树结构ADT，ADT中应包括初始化、返回赢者，重构等基本操作。 （2）应用最小输者树设计实现外排序，外部排序中的生成最初归并串以及K路归并都应用竞赛树结构实现； （3）随机创建一个较长的文件作为外排序的初始数据；设置归并路数以及缓冲区的大小；获得外排序的访问磁盘的次数并进行分析。可采用小文件来模拟磁盘块。

该资料是电子线路设计的课程资料。Multisim仿真选择的是密码锁，资料中包括了全部的Multisim文件，以及相应的数字和模拟部分实验报告资料。除此之外还包括了一些Multisim的仿真教材，但是建议直接动手去做，而不是说先将软件都学明白了再去做Multisim的仿真实验。

众所周知，人工智能是当前最热门的话题之一， 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习， 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。 那么， 什么是机器学习呢？ 机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 机器学习的用途 机器学习是一种通用的数据处理技术，其包含了大量的学习算法。不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前，机器学习已成功地应用于下列领域： 互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等 生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等 自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等 金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等 医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等 刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等 新闻领域----新闻推荐系统等 游戏领域----游戏战略规划等 从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展。

内容概要：本文档是郑州大学《数据库系统原理》课程的实验报告，详细记录了学生在各个实验阶段的学习成果。通过一系列的实验，学生能够深入理解数据库管理系统（DBMS）的基本概念、SQL操作、事务与并发控制、数据库安全性控制、视图操作、以及备份与恢复等内容。每个实验都包含了详细的实验目的、内容、遇到的问题及解决方法，并附有实验截图和代码示例，旨在帮助学生掌握数据库的实际操作技能。 适用人群：计算机类专业的本科生和研究生，特别是正在进行《数据库系统原理》课程学习的学生。 使用场景及目标：①巩固理论知识，提高实际操作能力；②掌握DBMS的安装、配置和管理；③熟悉SQL语句的使用，进行数据的增删改查操作；④理解事务处理、并发控制、安全性和备份恢复等高级数据库管理技术；⑤培养解决实际问题的能力，为后续课程和开发实践打下坚实基础。 其他说明：本文档的内容涵盖了一个学期的实验，通过多个实验项目，全面展示了数据库管理系统的各个方面。每个实验都有详细的步骤指引，帮助学生系统地学习数据库的各项技术和工具。