知识点： 1. 文件系统与数据库系统的比较：文件系统相对于数据库系统的缺陷主要表现在数据联系弱、数据冗余和数据不一致性。文件系统无法解决数据冗余和数据不一致性问题，这在数据库系统中能够得到有效的管理和控制。 2. 数据库系统的三个独立性：物理独立性、逻辑独立性和分布独立性。物理独立性指的是数据的存储结构与数据逻辑结构之间的独立性，逻辑独立性指的是数据的逻辑结构与用户视图之间的独立性，而分布独立性指的是数据在分布式环境下的独立性。 3. 数据操作的最小单位：在数据库系统中，数据操作的最小单位是数据项。这与传统文件系统中的字节、记录或字符有所不同，数据项是构成数据库记录的基本单位，有利于数据库系统对数据的精确操作。 4. 数据库系统的特点：数据库系统具有存储量大、存取速度快、数据共享和操作方便等特点。这些特点使得数据库系统成为处理大量数据的理想选择，提供了数据处理的效率和便捷性。 5. 数据库三级模式体系结构：数据库系统采用了三级模式体系结构，包括外模式、概念模式和内模式。外模式描述了用户数据视图，概念模式描述了数据库中全体数据的整体逻辑结构，而内模式则描述了数据的存储结构。这三级模式之间的映射解决了数据的物理独立性和逻辑独立性问题。 6. 数据库中的数据独立性：数据独立性指的是数据与应用程序之间的独立性，这有助于当数据结构或应用程序改变时，不影响到对方。 7. 结构化数据模型的三个组成部分：结构数据模型的三个组成部分包括数据结构、数据操作和数据完整性约束。数据结构定义了数据的组织形式，数据操作定义了对数据的处理方式，而数据完整性约束确保了数据的正确性和有效性。 8. 数据操纵语言（DML）的功能：DML的基本功能包括插入新数据、数据库中数据的修改、删除以及数据的查询等操作。DML不包括描述数据库结构的功能。 9. 数据库管理员的职责：数据库管理员负责数据库整体结构的定义与修改，以及数据库物理结构和逻辑结构的调整。 10. 数据库系统的优势：数据库系统相比文件系统具有更高的数据存储效率和更低的数据冗余，同时，数据库系统支持更高效的数据存取操作。 11. 当前数据库应用系统的主流数据模型：关系数据模型是当前数据库应用系统的主流数据模型，它以关系为基础，以表的形式组织和处理数据。 12. 文件管理系统与数据库系统的结构比较：文件管理系统中每个文件都有完整的体系结构，而数据库系统中数据的组织和管理则依赖于数据库管理系统，它是最核心的软件组件。 13. 数据库系统的组成和目的：数据库系统由数据库、计算机硬件系统、数据库管理系统和人员组成，其目的和最重要的特点是数据共享，它使得不同用户能够对同一数据进行访问和操作。 14. 数据库系统中数据结构与应用程序的关系：在数据库系统中，数据结构和应用程序是相互独立的，任何一方的改变不会直接影响到对方，这一点是通过数据独立性实现的。 15. 数据库系统的特点：数据库系统的特点包括结构化数据管理、高效的数据操作和维护、支持数据共享、减少数据冗余、保护数据安全和完整性等。 16. 数据库系统的优势：数据库系统的优势在于它能够提供高效、安全、可靠的数据管理能力，支持复杂的数据查询和操作，并可以实现数据的高度共享和一致性维护。 17. 数据库系统的技术支持：数据库系统的技术支持主要是数据库管理系统，它是一个复杂的软件系统，提供了数据定义、数据操作、数据控制和数据维护的全部功能。 18. 数据库系统的人员组成：数据库系统的人员组成包括数据库管理员、系统分析员、应用程序员和专业用户等，他们各自负责不同的数据库任务和管理职责。 19. 数据库系统的效率和安全性：数据库系统通过优化的数据存储结构和高效的数据访问方法，能够提高数据处理的速度和效率。同时，数据库系统还具有完善的安全机制，可以保障数据的安全性和完整性。 20. 数据库系统的发展趋势：随着计算机技术的发展，数据库系统也在不断进步，现在越来越多的数据库系统支持分布式架构、云存储和大数据处理，以适应不断增长的数据管理需求。

Python Django 是一个强大的Web开发框架，它基于Python语言，旨在简化Web应用的构建过程，提供高效、可重用和“快乐”的开发体验。这个“python-Django期末大作业.zip”文件很可能包含了某位学生在学习Python Django课程时所做的作业和复习资料。下面，我们将深入探讨Python Django框架以及它涉及的一些关键知识点。 Python Django的核心概念是模型（Model）、视图（View）、模板（Template）和URL（URLconf），简称MVT模式。模型是数据库的抽象，用于定义数据结构和业务逻辑；视图负责处理用户请求并返回响应；模板则用于渲染HTML，提供了与后端代码解耦的界面设计方式；URLconf则是应用程序的路由系统，将HTTP请求映射到相应的视图函数。 1. **模型（Model）**：Django的ORM（对象关系映射）允许开发者用Python类来定义数据库表结构，无需编写SQL语句。模型类包含字段（如CharField、IntegerField等）和方法，定义了数据的存储和操作方式。 2. **视图（View）**：视图是应用程序的逻辑部分，它们接收HTTP请求，进行处理（可能包括查询数据库、调用其他服务等），然后返回HTTP响应。Django鼓励使用函数式视图和类视图，前者是简单的函数，后者是基于类的结构，提供了更多的灵活性。 3. **模板（Template）**：Django的模板语言（Django Templates）是一种声明式的HTML模板系统，用于动态生成HTML。它可以插入变量、控制结构（如if/else、for循环）和过滤器，使得开发者可以专注于页面布局，而不用关心如何生成HTML。 4. **URL配置（URLconf）**：URLconf定义了URL模式和视图函数之间的映射。通过这种方式，Django可以知道每个URL应该调用哪个视图来处理请求。URLconf通常在项目的urls.py文件中定义，可以嵌套和分层，以实现模块化的URL结构。 5. **表单（Form）**：Django的表单系统支持自定义数据验证，可以方便地创建HTML表单，处理用户输入，同时提供了数据绑定和验证功能。 6. **中间件（Middleware）**：中间件是Django中的一个特殊组件，可以在请求被视图处理前或响应被发送回客户端后执行自定义逻辑。它提供了一种全局改变Django行为的方式，比如日志记录、用户认证等。 7. **认证与授权**：Django自带了强大的用户认证系统，包括注册、登录、权限管理等功能。开发者可以轻松实现用户的身份验证和授权控制。 8. **静态文件和媒体文件**：Django区分了静态文件（如CSS、JavaScript）和媒体文件（用户上传的文件）。静态文件在开发阶段可以通过`collectstatic`命令统一管理，部署时由Web服务器处理；媒体文件则通常由Django处理，需要设置上传路径和访问策略。 9. **数据库管理**：Django提供了数据库迁移工具`manage.py migrate`，方便在开发过程中管理和同步数据库结构。 在这个“python-Django期末大作业.zip”文件中，"ljg_resource"可能包含了学习笔记、代码示例、项目文件或其他辅助资源。通过这些材料，学习者可以加深对Django的理解，实践常见的Web应用功能，如用户注册、登录、文章发布、评论系统等。通过完成这样的大作业，不仅可以巩固理论知识，还能提升实际开发技能，为将来构建复杂的Web应用打下坚实的基础。

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

《微机原理与接口技术》是计算机科学与技术专业的一门核心课程，主要研究微型计算机的基本结构、工作原理以及与其接口进行通信的技术。本压缩包包含的是西安邮电大学历年来的期中期末考试试卷，是学生复习备考的重要参考资料。通过这些试题，我们可以深入探讨和学习该课程中的关键知识点。 微机原理部分主要包括以下几个方面： 1. 计算机系统概述：介绍计算机的组成，包括CPU、内存、输入输出设备等，并理解它们之间的交互关系。 2. 数据表示与运算：学习二进制、八进制、十六进制以及浮点数的表示方式，理解各种运算规则，如加减乘除、移位运算等。 3. CPU结构：深入分析CPU的内部结构，如指令系统、运算器、控制器等，以及它们如何协同完成计算任务。 4. 指令系统：掌握汇编语言基础，理解指令的分类、格式和执行过程，了解常用指令的用途。 5. 存储系统：研究内存层次结构，包括寄存器、高速缓存、主存和外存，理解其工作原理和性能差异。 接口技术部分涉及以下内容： 1. 输入/输出(I/O)接口：学习I/O端口的使用，理解中断、DMA（直接存储器访问）等数据传输方式。 2. 总线技术：分析总线的分类，如数据总线、地址总线和控制总线，理解其作用和功能。 3. 并行通信与串行通信：比较并行和串行通信的特点，学习波特率、帧格式和错误检测方法。 4. 接口芯片与接口电路：研究常用的接口芯片，如8255、8259、8254等，了解其功能和应用。 5. 实时时钟和定时器：学习RTC（实时时钟）的工作原理，理解定时器的使用，如8253。 6. 存储扩展与外设连接：探讨如何扩展内存和连接外部设备，如打印机、硬盘等。 通过复习这些试题，学生可以检验自己对微机原理与接口技术的理解程度，发现知识盲点，从而有针对性地进行查漏补缺。同时，历年试题的变化也可以反映出课程的重点和趋势，有助于考生在实际考试中取得理想成绩。对于教师而言，这些试卷也是教学评估和课程改革的参考依据。因此，这个压缩包对于学习者和教育工作者来说都具有很高的价值。

《概率论与数理统计B》是高等学府数学课程中的重要组成部分，尤其在理工科专业和经济管理类专业中广泛被用作基础课程。西安邮电大学的这份压缩包文件包含了历年来的期中和期末考试试卷，对于学生备考、教师教学以及自我评估都有着极高的参考价值。 我们要理解概率论与数理统计B的基本概念。概率论是研究随机现象规律性的数学理论，它涉及概率、随机变量、分布函数等核心概念。数理统计则主要研究如何收集、分析、解释和展示数据，通过统计方法来推断总体特征，包括样本、抽样分布、置信区间、假设检验等关键内容。 1. **概率论部分**： - **概率**：概率是对事件发生的可能性的度量，通常介于0（不可能发生）和1（必然发生）之间。 - **随机变量**：随机变量是可能取到不同数值的变量，可以是离散型或连续型。 - **分布**：离散型随机变量有概率质量函数，连续型随机变量有概率密度函数，它们描述了随机变量取值的概率分布。 - **期望与方差**：期望是随机变量的平均值，方差衡量随机变量的波动程度。 2. **数理统计部分**： - **样本与总体**：样本是从总体中抽取的一部分观测值，总体则是所有可能观测值的集合。 - **抽样分布**：某一统计量（如均值、方差）在多次重复抽样下的分布情况。 - **中心极限定理**：大样本情况下，无论总体分布如何，样本均值的抽样分布接近正态分布。 - **置信区间**：通过样本数据估计总体参数的范围，如总体均值的95%置信区间。 - **假设检验**：检验关于总体参数的假设，如零假设和备择假设，常用t检验、卡方检验、F检验等。 在西安邮电大学的期中期末试卷中，这些概念和方法可能会以计算题、证明题和应用题的形式出现。例如，可能会要求计算随机变量的期望和方差，或者进行假设检验以判断某种假设是否成立。同时，试卷也可能包含数据分析和解释的实际问题，考察学生运用统计知识解决实际问题的能力。 通过研究这些历年试题，学生可以了解到出题趋势，了解教授对知识点的侧重，从而有针对性地复习和准备。教师也可以从中获取教学反馈，调整教学内容和方式。这份压缩包是学习概率论与数理统计B的重要参考资料，能够帮助学生巩固理论知识，提升实践技能。

本项目是基于SpringBoot框架开发的体育赛事管理移动应用，旨在为赛事组织者与参与者提供高效、便捷的数字化服务。系统采用前后端分离架构，后端通过SpringBoot整合MyBatis实现数据持久化，提供赛事创建、报名管理、成绩统计等核心功能接口13；前端基于Android平台开发，包含赛事资讯浏览、个性化推荐、实时通知推送等交互模块，支持用户注册登录与个性化设置46。

【机器学习基础知识】 1. 机器学习/数据挖掘： - 数据挖掘是通过分析大量观测数据，找出其中的规律，并以可理解的方式呈现数据的方法。它包括模式识别、关联规则学习、聚类和异常检测等。 - 机器学习则是让计算机通过经验学习并改进在特定任务上的性能。根据是否有标注数据，机器学习可以分为有监督学习（如决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、主成分分析）、半监督学习和强化学习。 2. 主动学习/无监督学习/有监督学习/强化学习/半监督学习/在线学习： - 主动学习允许系统选择最有价值的未标注样本进行标注，以提高模型准确性。 - 无监督学习不依赖于标注数据，常见于发现数据内在结构，如K-means聚类。 - 有监督学习需要标注数据，例如神经网络和决策树。 - 强化学习是通过与环境交互学习最佳策略，如Q-learning。 - 半监督学习在少量标注数据和大量未标注数据下进行学习。 - 在线学习则是在数据流中连续接收新样本进行学习。 3. ID3/C4.5/CART算法： - ID3算法基于信息增益选择划分属性，构建决策树。 - C4.5是ID3的改进版，引入了增益率，处理连续和离散属性更优。 - CART（Classification and Regression Trees）适用于分类和回归问题，使用基尼不纯度或Gini指数作为划分标准。 4. 神经网络/支持向量机/集成学习/K-means： - 神经网络模拟人脑神经元工作原理，通过权重调整学习数据，常用在图像识别、自然语言处理等领域。 - 支持向量机（SVM）通过最大化边际最大化分类效果，其VC维理论确保了泛化能力。 - 集成学习如随机森林、梯度提升等，结合多个弱分类器形成强分类器，降低过拟合风险。 - K-means是简单的聚类算法，寻找数据的最佳K个聚类中心。 5. 过拟合与避免过拟合： - 过拟合发生时，模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差，原因是模型过于复杂或训练数据不足。 - 避免过拟合的方法包括获取更多数据、选择合适模型、特征选择、L1/L2正则化、Dropout、Early Stopping以及决策树的剪枝。 【其他知识点】 - Parzen窗：用窗函数估计概率密度，高斯函数常用因其平滑且易于计算。窗函数需非负且归一化。 - 梯度下降与牛顿法：梯度下降沿梯度负方向更新参数，适合大规模数据，牛顿法利用二阶导数信息，收敛更快但计算成本高。 - AdaBoost：通过迭代调整样本权重和构建弱分类器，减少错误率，最终组合弱分类器形成强分类器。 - SVM的结构风险最小化：最大化边际可以减小过拟合，同时考虑VC维来平衡模型复杂度和泛化能力。 - SVM的对偶形式：通过拉格朗日乘子将原始问题转换为对偶问题，简化求解。 - 线性不可分SVM：通过核函数将数据映射到高维空间实现线性可分，如径向基函数（RBF）核。 这些知识点涵盖了机器学习的基础理论和常用算法，对于理解模型训练、评估和优化至关重要。

知识点整理： 1. 操作系统的定义与作用：操作系统是管理系统资源、控制程序执行、提供多种服务、改善人机界面、为计算机提供良好运营环境的系统软件。其作用主要体现在作为顾客接口和公共服务程序、作为扩展计算机或虚拟计算机、作为资源管理者和控制者、作为程序执行的控制者和管理者。 2. 操作系统的运营方式：操作系统可提成独立运营的内核模型、在应用进程内执行的模型和作为独立进程运营的模型。 3. 操作系统的资源管理功能：操作系统具有六项重要功能，包括进程管理、存储管理、设备管理、文件管理、网络与通信管理、解决器现场管理。 4. 操作系统的并发性、共享性和异步性：并发性是指两个或两个以上事件或活动在同一时间间隔内发生；共享性指操作系统中的资源可被多种并发执行的进程共同使用，而不是被其中某一种程序所独占；异步性由计算机系统中资源有限而进程众多导致，每个进程的执行并非连贯，而是以“走走停停”的方式向前推动。 5. 操作系统的中断与异常：中断是指程序执行过程中，遇到急需解决的某个事件时，中断CPU上现行程序的运行，转而执行相应事件的处理程序。中断源分为硬中断和软中断两类。 6. 操作系统的进程、虚存和文件抽象：进程抽象是指操作系统中管理程序执行的基本单位；虚存抽象是指操作系统为每个进程提供一个独立的虚拟地址空间；文件抽象是指操作系统对文件进行管理的方式。 7. 操作系统的内核模型：内核模型分为单指令流单数据流（SISD）、单指令流多数据流（SIMD）、多指令流多数据流（MIMD）和多指令流单数据流（MISD）。 8. 操作系统的分类：操作系统可分为批处理操作系统、分时操作系统和实时操作系统。通用操作系统兼具批处理、分时、实时功能。 9. 操作系统的程序接口：操作系统的程序接口由一组系统调用构成，允许用户程序调用操作系统的服务和功能。 10. 操作系统的特权指令和非特权指令：特权指令是只能提供给操作系统核心程序使用的指令，如启动I/O设备、设立时钟等；非特权指令是供应用程序使用的权限较低的指令。 11. 操作系统的解决器状态分类：核心态和用户态是解决器的两种状态。核心态拥有对硬件和系统资源的完全访问权限，而用户态则只能使用有限的资源和权限。 12. 操作系统的多道程序设计：多道程序设计是指允许多种程序同时进入计算机的主存储器并开始交替计算，从宏观上看是并发的，但从微观上看是串行的，各程序轮流占用CPU交替执行。 13. 操作系统的资源隔离和授权访问：操作系统需要妥善解决资源隔离问题，以及授权访问问题，包括透明资源共享和显式资源共享。 14. 操作系统的中断响应过程：中断响应过程需要顺序执行发现中断源、保存现场、中断服务、恢复现场四个环节。 15. 操作系统的性能提升策略：操作系统提高CPU、主存和设备的使用效率，提升系统吞吐率，发挥计算机系统部件的并行性。 16. 操作系统的并行设计：并行性与并发性是操作系统设计中的重要特性，并行性是并发性的特例，而并发性是并行性的扩展。 17. 操作系统的存储器管理：包括资源复用（空分复用共享、时分复用共享）、资源抽象、以及组合使用抽象和虚化技术。 18. 操作系统的服务和功能调用：用户程序通过系统调用使用操作系统提供的底层服务和功能，系统调用是操作系统为用户提供的两种调用服务和功能的接口之一，另一种是程序接口。 通过上述内容，我们可以对操作系统的期末考试重点有一个全面的了解和掌握，为复习和考试做好充分的准备。了解操作系统的功能、特性、模型以及内部工作机制对于学好操作系统课程至关重要。

包括专项练习题+山东大学期末往年题 本人就是使用这一套练习题，在2024年度期末考试中取得97的数据库成绩 只要大家使用这套练习题和往年题，仔仔细细做一遍期末考试成绩不会差 里面的大部分题目都有参考答案。同时我也对部分的试题写了CSDN解析，如果有需要的话可以去我的个人主页进行查看 祝学弟学妹们都能取得好成绩呀~~

GNSS原理及其应用期末重点资料（成信）