【生产实习报告书——武汉邮科院】是一个关于学生在武汉邮科院下属的烽火通信科技股份有限公司进行生产实习的报告。这篇报告详尽记录了实习的目的、时间、内容以及重点涉及的产品——同步电动机数字励磁控制单元。 1、实习目的： 生产实习是高等教育的重要组成部分，旨在让学生在实际工作中积累经验，提升解决问题的能力，为毕业后顺利过渡到社会和工作岗位做好准备。通过实习，学生可以理论联系实际，理解专业技能在实际操作中的应用，同时培养良好的职业素养和团队协作精神。 2、实习时间： 本次实习发生在2009年12月20日至2010年1月10日，总计三周。 3、实习内容与要求： - 实习动员阶段，学生接受教育和准备工作，包括了解实习计划，查找相关资料，为后续实习任务做好准备。 - 学生分别在电气设备厂和烽火通信科技股份有限公司进行了为期一周的实习，最后一周用于小组讨论和完成实习报告。 4、同步电动机数字励磁控制单元： 这是一个高性能的控制装置，采用双CPU和硬件脉冲分配器技术，实现闭环控制、逻辑控制、故障诊断、参数设定和状态显示等功能。与传统的单片机（含DSP芯片）励磁控制相比，该装置具有更强的抗干扰性和稳定性。 - 产品用途：主要用于驱动轻载或重载启动的同步电动机，如球磨机、空气压缩机和泵类设备，适用范围广泛，覆盖125至10000KW的励磁电源需求。 - 主要特点： - 硬件脉冲分配器，避免了单片机可能出现的失控情况，保证触发脉冲的稳定可靠。 - 高性能的双CPU系统，正常运行时协同处理，故障时互为备份，处理能力强，速度快。 - 高集成度设计，减少故障点，提高可靠性。 - 使用高品质器件，保证长期稳定运行。 - 强大的调节和保护功能，包括恒励磁电流、恒励磁电压、恒功率因数等，并具备多种保护机制。 - 自诊断能力，实时故障定位，便于故障排除。 - 记录运行过程，自动识别状态，确保调节过程的连续性。 - 铝制机箱，模块化设计，便于检修和更换。 - 全中文人机交互界面，操作友好。 - 支持RS-485通讯接口，方便联网操作。 5、滑差顺极性零位投励功能： 该功能基于同步电动机起动时转子感应的正弦波信号，通过滑差信号变换电路转换为方波信号。当检测到信号频率达到预设值并在方波上升沿时，控制单元解除脉冲封锁，输出触发脉冲，实现顺极性零位投励。这一功能有助于优化电机的启动过程，提高效率和安全性。 通过在烽火通信科技股份有限公司的生产实习，学生深入理解和掌握了同步电动机数字励磁控制单元的原理和实际应用，这对于他们的专业成长和未来职业生涯有着积极的影响。

知识点： 1. Windows 10特性 - 快速流畅的用户体验 - 支持多种交互机制和不同设备的视图 - 数据共享和多应用间的交换 - 多桌面和任务视图功能 2. Windows应用程序开发 - 使用C#和XAML开发具有美观UI的应用程序 - 应用类型：桌面应用程序、Windows商店应用、通用应用程序（UAP）、通用Windows平台（UWP） - 项目类型差异及其开发环境 3. 开发环境设置 - Windows 8 + Visual Studio 2012 - Windows 10 + Visual Studio 2015/2017/2019/2022 4. 创建Windows应用程序 - 如何创建一个Windows应用程序项目 - 项目结构和各文件作用（App.xaml, MainPage.xaml等） 5. 开发、测试和调试 - 安装Visual Studio进行开发 - 测试和调试确保功能正常 - 应用程序部署（本地机器/Windows商店） 6. App.xaml和App.xaml.cs - App.xaml：声明应用资源位置 - App.xaml.cs：代码隐藏文件，包含调用InitializeComponent方法的构造函数，初始化XAML元素 - 应用入口点及处理激活和挂起的方法 7. MainPage.xaml和MainPage.xaml.cs - MainPage.xaml：定义UI，使用XAML标记或IDE工具箱控件 - MainPage.xaml.cs：代码隐藏页面，添加应用逻辑和事件处理程序 8. Package.appxmanifest - 应用清单文件，包含名称、描述、磁贴、起始页等 - 列出应用依赖项、资源、文件列表 9. 添加UI元素 - 设计时和运行时添加UI元素的方法 - 运行时通过C#代码添加控件及属性设置示例 10. Control类和常用子类 - UI元素基类，ControlTemplate定义外观 - 常用子类：ContentControl、UserControl、ItemsControl等 - 常用属性：字体样式、大小、背景、前景、边框、启用状态、内容对齐、内边距、模板等 11. 文本控件 - 常用文本控件：TextBlock、RichTextBlock、TextBox、RichEditBox、PasswordBox - TextBlock属性：显示文本、字体大小、字体、前景色、换行模式、对齐方式、内边距、外边距、字体样式、背景色等

### 南邮自然语言处理实验三知识点解析 #### 一、实验概述 南京邮电大学的这份实验报告针对的是自然语言处理（NLP）领域的三项基本任务：词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）、命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）以及信息抽取（Information Extraction）。这些技术在文本挖掘、机器翻译、问答系统等领域有着广泛的应用。 #### 二、实验目的 1. **词性标注**：掌握如何对文本中的词语进行词性标注。 2. **命名实体识别**：学会识别文本中的特定实体，如人名、地名等。 3. **信息抽取**：理解如何从非结构化或半结构化的文本中提取结构化信息。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机 - **软件**: Windows操作系统、Python3.7或3.8 #### 四、实验原理与内容 本节将详细介绍实验中涉及到的主要知识点。 ##### 1. 词性标注 词性标注是自然语言处理中的基础任务之一，其目标是对句子中的每个词赋予一个表示其语法功能的标记。 - **基于隐马模型的词性标注** - **隐马尔可夫模型**（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，常用于序列标注问题，如语音识别、手写识别、生物信息学中的序列分析等。 - 在词性标注中，HMM假设当前词的词性仅依赖于前一个词的词性，这被称为一阶HMM；而二阶HMM则考虑前两个词的词性。 - **代码示例**： ```python from pyhanlp import * from test07 import ensure_data HMMPOSTagger = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.HMMPOSTagger') AbstractLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.lexical.AbstractLexicalAnalyzer') PerceptronSegmenter = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronSegmenter') FirstOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.FirstOrderHiddenMarkovModel') SecondOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.SecondOrderHiddenMarkovModel') def train_hmm_pos(corpus, model): tagger = HMMPOSTagger(model) # 创建词性标注器 tagger.train(corpus) # 训练 analyzer = AbstractLexicalAnalyzer(PerceptronSegmenter(), tagger) # 构造词法分析器 text = "新华社北京 5 月 29 日电（记者严赋憬、杨淑君）记者从国家林草局获悉，在有关部门和京沪两地各方的高度重视和共同努力下，大熊猫“丫丫”顺利通过隔离检疫，乘坐包机平安抵达北京，于 5 月 29 日 0 时 43 分回到北京动物园大熊猫馆。目前，“丫丫”健康状况稳定。" print(analyzer.analyze(text)) # 分词+词性标注 return tagger ``` **结果**：新华/nt 社/v 北京/v 5 月/v 29 日/v 电/v （/v 记者/v 严赋憬/v 、/v 杨淑君/v ）/v 记者/v 从/v 国家/v 林草局/v 获悉/v ，/v 在/v 有关/v 部门/v 和/v 京/v 沪/v 两地/v 各方/v 的/v 高度重视/ - **分析解读**： - `nt` 表示地名； - `v` 表示动词； - 其他标记根据上下文可以推断出来。 ##### 2. 命名实体识别 命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等，并将其分类。 - **命名实体的类别**： - 人名（Person） - 地名（Location） - 组织机构名（Organization） - **技术实现**： - 使用训练好的模型对文本进行识别。 - **应用场景**： - 新闻报道分析 - 社交媒体监控 - 情感分析 ##### 3. 信息抽取 信息抽取是从文本中自动抽取结构化信息的过程，它可以帮助我们快速了解文本的关键信息。 - **信息抽取的步骤**： 1. 文本预处理：分词、词性标注、命名实体识别等。 2. 特征提取：基于规则的方法、基于机器学习的方法等。 3. 关系抽取：识别实体之间的关系。 - **应用场景**： - 数据库填充 - 自动问答系统 - 事件检测 #### 五、总结 本次实验通过实际操作加深了学生对词性标注、命名实体识别以及信息抽取这三个NLP领域关键技术的理解。通过使用Python编程语言和相关的NLP工具库，学生不仅掌握了理论知识，还提高了实践能力。这些技能对于从事自然语言处理研究和开发的人员来说至关重要。

### 南邮大数据存储与管理实验四：Neo4j的安装与应用 #### 实验目的与要求 本次实验旨在使学生掌握Neo4j图形数据库的安装与基本操作，并通过一个简单的医生推荐系统的构建来加深对Neo4j及其应用场景的理解。 1. **Neo4j软件的正确安装与运行**：确保学生能够独立完成Neo4j在Linux系统中的安装配置，并能够成功启动服务。 2. **基于Neo4j的医生推荐系统构建**：作为选做部分，该任务要求学生利用Neo4j建立一个基于病情和医生信任度排序的医生推荐系统，以展示Neo4j在实际应用中的强大功能。 #### 实验环境配置 **硬件**：本次实验要求使用微型计算机，并安装有Ubuntu 16.04操作系统。 **软件**：所需软件包括Linux操作系统、PyCharm开发工具、Neo4j图形数据库。其中，Neo4j的版本为5.20.0。 #### 实验步骤详解 1. **Neo4j的安装与配置** - **下载与移动压缩包**：首先需要将下载好的Neo4j压缩包`neo4j-community-5.20.0-unix.tar.gz`移动到`/opt`目录中。 ``` sudo mv neo4j-community-5.20.0-unix.tar.gz /opt ``` - **解压缩**：在`/opt`目录下使用`tar`命令解压Neo4j压缩包。 ``` sudo tar -zxvf neo4j-community-4.3.3-unix.tar.gz ``` - **配置环境变量**：编辑`/etc/profile`文件，添加Neo4j的环境变量设置。 ``` sudo vi /etc/profile ``` - **使配置生效**：执行命令`. /etc/profile`使新添加的环境变量生效。 - **Java版本检查**：由于Neo4j的版本要求，需要检查当前系统Java版本是否符合要求。 ``` java -version ``` - **配置Neo4j参数**：编辑`/opt/neo4j-community-5.20.0/conf/neo4j.conf`文件，根据需要调整相关配置参数。 ``` vim /opt/neo4j-community-5.20.0/conf/neo4j.conf ``` - **更改用户权限**：为了确保Neo4j服务能够正常运行，需要修改Neo4j文件的所有者和权限。 ``` sudo -i ``` - **启动Neo4j服务**： ``` neo4j start ``` 2. **常见问题及解决方法** - **不支持的Java版本**：如果启动时提示“Unsupported Java 1.8.0_362 detected. Please use Java(TM) 17 or Java(TM) 21 to run Neo4j Server”，则需要重新下载安装Java 17或更高版本，并更新环境变量中的Java路径。 - **无法连接**：当遇到无法连接的问题时，应检查Neo4j配置文件`neo4j.conf`中的配置，确保网络监听地址和端口设置正确。 #### 实验小结 在实验过程中，遇到了关于Java版本兼容性的问题以及连接问题。通过查阅相关资料并调整配置，最终解决了这些问题，使得Neo4j能够顺利安装并运行。 1. **启动Neo4j时的Java版本问题**：通过更换Java版本并配置环境变量，解决了Neo4j对Java版本的要求。 2. **连接问题**：通过修改配置文件中的网络设置，确保了Neo4j服务能够正常被访问。 #### 实验心得与建议 通过此次实验，不仅掌握了Neo4j的安装配置流程，还深入了解了Neo4j的基本操作及应用场景。对于后续的学习和研究具有重要的参考价值。同时，建议在实验前充分了解所需软件的版本兼容性和配置要求，以免遇到不必要的问题。 #### 支撑毕业要求指标点 1. **3-2-M 能够根据用户需求，选取适当的研究方法和技术手段，确定复杂工程问题的解决方案**：通过本次实验，学生能够根据项目需求选择合适的数据库技术（如Neo4j），并运用所学知识解决实际问题。 2. **3-3-H 能综合利用专业知识对解决方案进行优化，体现创新意识，并考虑健康、安全以及环境等因素**：在实验中，学生可以通过对Neo4j配置的优化，提高数据处理效率，同时也要关注系统的安全性与稳定性。 3. **7-2-M 正确理解和评价计算机及应用领域复杂工程问题实施对环境保护及社会可持续发展等的影响，评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患**：在设计和实现医生推荐系统的过程中，不仅要考虑其技术性能，还需评估系统对用户隐私的保护，以及可能存在的伦理和社会影响。 本次实验不仅增强了学生的实践能力和问题解决能力，也为他们提供了将理论知识应用于实际场景的机会。

【南邮算法C课件】是一份集合了南京邮电大学（南邮）关于C语言实现算法的教学资源，主要面向选修课的学生。资源包括了授课计划、算法讲解的PPT以及随堂练习题目和答案，旨在帮助学生系统地学习和掌握算法的基本概念、设计方法及其实现。 一、授课计划 在B03000K7S《算法分析与设计C》授课计划表-2017-2018-2（B160109-11班）.doc中，我们可以了解到课程的教学进度和内容安排。这通常包括每个章节的主题、教学时长、重点难点和相应的实验或作业，为学生提供了学习的时间线和目标。 二、算法讲解 1. 算法分析基础：算法2_算法分析基础（新版）.ppt介绍了算法的基本概念，如时间复杂度和空间复杂度的分析，帮助学生理解算法效率的重要性。 2. 分治法：算法5_分治法.ppt深入讲解了如何将大问题分解为小问题来解决，例如快速排序、归并排序等经典分治策略。 3. 贪心法：算法6_贪心法.ppt讨论了在每一步选择局部最优解以达到全局最优的策略，如霍夫曼编码、Prim最小生成树等。 4. 动态规划法：算法7_动态规划法.ppt涵盖了动态规划的核心思想和应用，如最长公共子序列、01背包问题等。 5. 分枝限界法：算法9_分枝限界法.ppt解释了如何通过广度优先搜索或深度优先搜索来寻找最优解，例如解决旅行商问题。 三、随堂练习与答案 习题答案文档，如习题答案（最长公共子序列 01背包）.doc和习题答案（4皇后蒙特卡罗）.doc，提供了对课堂所学内容的实践检验。这些练习涵盖了动态规划和随机算法的应用，帮助学生巩固理论知识，并提高解决问题的能力。 四、教材章节 ch1.docx和ch5.docx可能是课程的电子版教材章节，分别对应课程的开头部分和第五章内容，详细阐述了算法的基础知识和特定主题。 通过这些资源，学生不仅能系统学习到C语言实现的算法，还能提升分析和解决问题的能力。同时，结合随堂练习和答案，可以进行自我检测，确保对所学知识的掌握程度。对于想要深入学习算法的南邮学生，这份资料是宝贵的自学材料。

### 南京邮电大学自然语言处理实验二：分词技术深入探究 #### 实验概述 本次实验的主要目的是深入理解并实现三种不同的分词方法：隐马尔科夫模型（HMM）、感知机模型和条件随机场（CRF）。通过这些方法的应用与实践，旨在加深学生对自然语言处理（NLP）领域中的文本分词技术的理解。 #### 实验目的与要求 - **掌握隐马尔科夫模型分词**：了解HMM的基本原理及其在中文分词中的应用。 - **掌握感知机模型分词**：学习感知机模型的基本理论，并实现其在中文分词中的应用。 - **掌握条件随机场分词**：熟悉CRF的理论基础，以及如何利用CRF进行中文分词。 #### 实验环境 - **硬件**：微型计算机 - **软件**： - 操作系统：Windows - Python版本：3.7 或 3.8 #### 实验原理及内容详解 ##### 1. 隐马尔科夫模型分词 隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，常用于处理序列标注问题，在自然语言处理领域有着广泛的应用。HMM的基本思想是将序列中的每个元素视为一个观测值，而隐藏状态则表示元素的真实类别。对于中文分词任务，可以将汉字视为观测值，将词语边界作为隐藏状态。 **实验步骤**： 1. **加载数据**：使用Python的`pyhanlp`库来加载MSR数据集。 2. **模型训练**：根据训练数据集构建HMM模型。 3. **分词测试**：利用训练好的模型对测试数据集进行分词处理，并计算F1分数以评估模型性能。 **代码示例**： ```python from pyhanlp import * # 导入必要的类 import zipfile import os from pyhanlp.static import download, remove_file, HANLP_DATA_PATH # 定义HMM相关类 FirstOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.FirstOrderHiddenMarkovModel') SecondOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.SecondOrderHiddenMarkovModel') HMMSegmenter = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.HMMSegmenter') CWSEvaluator = SafeJClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.CWSEvaluator') # 定义训练函数 def train(corpus, model): segmenter = HMMSegmenter(model) segmenter.train(corpus) return segmenter.toSegment() # 定义评估函数 def evaluate(segment): result = CWSEvaluator.evaluate(segment, msr_test, msr_output, msr_gold, msr_dict) print(result) # 定义获取测试数据路径的函数 def test_data_path(): data_path = os.path.join(HANLP_DATA_PATH, 'test') if not os.path.isdir(data_path): os.mkdir(data_path) return data_path # 定义确保数据存在的函数 def ensure_data(data_name, data_url): root_path = test_data_path() dest_path = os.path.join(root_path, data_name) if os.path.exists(dest_path): return dest_path if data_url.endswith('.zip'): dest_path += '.zip' download(data_url, dest_path) if data_url.endswith('.zip'): with zipfile.ZipFile(dest_path, "r") as archive: archive.extractall(root_path) remove_file(dest_path) dest_path = dest_path[:-len('.zip')] return dest_path # 主程序 if __name__ == '__main__': sighan05 = ensure_data('icwb2-data', 'http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/data/icwb2-data.zip') ``` ##### 2. 感知机模型分词 感知机模型是一种线性分类器，它可以用来解决二分类问题。在中文分词任务中，可以将每个汉字视为特征向量的一部分，通过对特征向量进行分类来判断该位置是否为词的边界。 **实验步骤**： 1. **特征提取**：定义特征提取函数，如前后汉字、偏旁部首等。 2. **模型训练**：使用感知机算法对特征进行训练。 3. **分词预测**：基于训练好的感知机模型对测试数据进行分词预测。 ##### 3. 条件随机场分词 条件随机场（CRF）是一种概率模型，用于标注或解析序列数据。在中文分词中，CRF可以通过学习上下文之间的依赖关系来提高分词准确性。 **实验步骤**： 1. **特征设计**：设计特征函数，包括局部特征和全局特征。 2. **模型训练**：使用训练数据集训练CRF模型。 3. **分词测试**：利用训练好的模型对测试数据进行分词。 #### 总结 通过本次实验，学生能够深入了解不同分词方法的原理及其在实际应用中的表现。隐马尔科夫模型、感知机模型和条件随机场都是当前自然语言处理领域中重要的分词技术，掌握这些技术对于从事相关研究和开发工作具有重要意义。此外，通过亲手编写代码并分析结果，学生还可以提升编程能力和数据分析能力。

### 南邮大数据存储与管理实验二：MongoDB的安装与应用 #### 一、实验背景及目标 在当前的大数据时代背景下，高效且稳定的数据存储解决方案变得尤为重要。MongoDB作为一种非关系型数据库，以其高性能、高灵活性以及易扩展的特点，在大数据处理领域占据了一席之地。本次实验旨在通过南京邮电大学的学生实践项目——《南邮大数据存储与管理实验二》，详细介绍如何安装和配置MongoDB，并构建一个包含多节点集群的系统。此外，还将利用Python技术开发一个针对学生就业形势的在线分析系统。 #### 二、实验目的 1. **搭建MongoDB集群**：构建一个包含两个分片节点副本集、一个配置节点副本集及两个路由节点的MongoDB集群。 2. **编写Shell脚本**：编写用于部署和管理该集群的Shell脚本。 3. **开发Python应用**：使用Python开发一个可以收集并分析学生就业数据的应用程序。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机，操作系统为Ubuntu 16.04。 - **软件**: - Linux操作系统。 - PyCharm作为Python开发工具。 - MongoDB数据库管理系统。 - Navicat Premium 16用于数据库管理。 #### 四、实验步骤详解 ##### 1. 安装MongoDB - **下载并解压MongoDB**： - 下载地址：[MongoDB官网](https://www.mongodb.com/download-center/community) - 解压命令：`sudo tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14.tgz` - **重命名解压后的文件夹**：`sudo mv mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14 mongodb` - **创建必要的目录**： - 数据目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/data` - 日志目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/log` - 配置文件目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/conf` - **创建MongoDB配置文件**： - 创建空白配置文件：`sudo touch /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - 编辑配置文件：`sudo vim /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - **配置文件内容**（示例）： ```plaintext storage: dbPath: /etc/mongodb/data/db net: bindIp: 127.0.0.1 port: 27017 systemLog: destination: file logAppend: true path: /etc/mongodb/log/mongodb.log ``` - **启动MongoDB服务**：`mongod -f /opt/mongodb/conf/mongodb.conf` - **登录MongoDB客户端**：`mongo` - **切换到admin数据库**：`use admin` - **关闭MongoDB服务**：`db.shutdownServer()` ##### 2. 搭建MongoDB集群 - **创建两套副本集**：分别为`shard1`和`shard2`，每套副本集包括三个成员节点。 - **启动副本集**：为每个副本集分别创建配置文件，并使用以下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard1/mongodb.conf` - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard2/mongodb.conf` - **创建配置副本集**：同样包括三个成员节点。 - **启动配置副本集**：使用如下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard3/mongodb.conf` - **初始化副本集**：进入其中一个副本集实例并初始化它： - `mongo --port 27018` - `rs.initiate()` - **添加副本节点**：继续添加其他副本节点并退出： - `rs.add("192.168.211.133:27019")` - `rs.addArb("192.168.211.133:27020")` - `exit` - **初始化配置节点的副本集**：重复上述步骤初始化配置副本集。 - **创建路由节点**：使用`mongos`来创建路由节点，并编辑配置文件。 - **启动mongos**：`mongos -f /opt/mongodb/conf/mongos.conf` - **连接到mongos**：`mongo --port 27017` - **添加分片副本集**：使用以下命令将分片副本集添加到集群中： - `sh.addShard("myshardrs01/lain-virtual-machine:27018,192.168.211.133:27019,192.168.211.133:27020")` - `sh.addShard("myshardrs02/lain-virtual-machine:27021,192.168.211.133:27022,192.168.211.133:27023")` ##### 3. 开发Python应用程序 - **需求分析**：根据题目要求，需要开发一个可以收集和分析学生就业数据的应用程序，数据主要包括全国在校学生总数、毕业生总数、专业情况、招聘单位情况、招聘岗位情况等。 - **设计思路**： - 使用Python进行数据抓取和清洗。 - 利用MongoDB存储清洗后的数据。 - 开发数据分析模块，实现就业趋势分析等功能。 - **技术栈**： - Python库：requests、BeautifulSoup、Pandas等。 - MongoDB操作：使用PyMongo库。 - **具体步骤**： - **数据获取**：编写爬虫程序抓取网络上的数据。 - **数据清洗**：利用Pandas等库进行数据清洗和格式化。 - **数据存储**：将清洗后的数据存入MongoDB数据库。 - **数据分析**：编写Python脚本对存储的数据进行统计分析，如生成图表展示就业趋势等。 通过以上步骤，学生能够深入了解MongoDB的安装、配置及应用，同时掌握使用Python进行数据处理的方法。这对于提高学生的实际操作能力和解决实际问题的能力具有重要意义。

### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分，旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解与应用。实验主要聚焦于两个核心任务：词典分词和二元语法分词。 1. **词典分词**：基于词典查找的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**：利用二元文法规则进行文本切分，是一种统计语言模型的应用。 #### 二、实验环境配置 - **硬件**：微型计算机 - **软件**：Windows操作系统、Python 3.7或3.8 - **工具**：HanLP，一款高性能的Java/Native中文处理工具包，支持词性标注、命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 1. 使用HanLP进行分词 **步骤1：** 在命令行提示符中输入`hanlp segment`后回车，将显示分词结果。例如： - 输入：“商品和服务” - 输出：“商品/n, 和/cc, 服务/vn” - 输入：“当下雨天地面积水分外严重” - 输出：“当/p, 下雨天/n, 地面/n, 积水/n, 分外/d, 严重/a” - 输入：“王总和小丽结婚了” - 输出：“王总/nr, 和/cc, 小丽/nr, 结婚/vi, 了/ule” - 输入：“欢迎新老师生前来就餐” - 输出：“欢迎/v, 新/a, 老/a, 师生/n, 前来/vi, 就餐/vi” - 输入：“结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊” - 输出：“结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y” **步骤2：** 若仅需分词结果而不含词性标注，可在命令后添加`--no-tag`参数。例如： ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3：** 通过文件输入输出进行分词处理。例如，对`input1.txt`文件进行分词并将结果保存至`output1.txt`中： ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 输出示例： ``` 春分/t 最/d 具/vg 灵性/n 的/ude1 美/b ，/w 是/vshi 千/m 色/ng 万/m 彩/ng 在/p 此时/r 终于/d 迎来/v 了/ule 盛开/v 的/ude1 时节/n 。/w 曾经/d 在/p 冬日/n 寒冷/a 中/f 蛰伏/v 的/ude1 土地/n ，/w 走过/v 立春/t ，/w 走过/v 雨水/n ，/w 走过/v 惊蛰/t ，/w 已经/d 完全/ad 苏醒/vi 。/w 春风/n 千/m 里/f ，/w 吹开/nz 百花/n ，/w 大江南北/n 暖意/n 融融/z ，/w 既/c 自外而内/l 熏染/v 着/uzhe 人们/n 的/ude1 心灵/n ，/w 又/d 自/p 内向/a 外/f ，/w 由/p 心/n 而/cc 发/v ，/w 欢快/a 的/ude1 灵魂/n 在/p 满园春色/n 里/f 自由/a 地/ude2 徜徉/vi 。/w ``` ##### 2. 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析，以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如，对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析： ``` hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。' ``` 输出结果： ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾关系__ 18 。 。 wp w_4 标点符号__ ``` 该输出详细展示了句子的结构，包括各个词汇之间的依存关系，有助于进一步理解句子含义及其构成。 ##### 3. 编写Python代码实现 根据教材第27页的例子，可以编写Python代码来实现上述功能。例如，使用HanLP库进行分词和句法分析： ```python from com.hankcs.hanlp import * # 加载HanLP模型 HanLP.Config.ShowTermNature = False segment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.OFFSET') parser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.nnparser.NeuralNetworkDependencyParser') # 分词 sentence = "徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。" term_list = segment.seg(sentence) print("分词结果:", term_list) # 句法分析 dependency = parser.compute(term_list) print("句法分析结果:", dependency) ``` 通过上述实验操作，学生不仅可以熟悉汉语言处理的基本概念和技术，还能实际操作相关工具，提升编程能力，为后续更深层次的学习打下坚实的基础。

通信电子电路是电子信息工程专业的重要课程之一，主要研究在通信系统中如何高效、稳定地传输和处理电信号。本复习习题集旨在帮助学生全面掌握通信电子电路的基础理论、基本分析方法以及实际应用技巧，为即将到来的期末考试做好充分准备。 一、基础理论 1. 信号与系统：理解连续时间信号和离散时间信号的基本概念，掌握傅里叶变换、拉普拉斯变换在信号分析中的应用，了解时域和频域的关系。 2. 电路分析基础：复习欧姆定律、基尔霍夫定律，熟悉电阻、电容、电感等基本元件的特性，掌握RC、RL、LC电路的暂态和稳态分析。 3. 模拟电路基础：理解放大器的工作原理，掌握共射、共集、共基放大器的特性，学习负反馈放大器的增益计算和稳定性分析。 二、半导体器件 4. 半导体基础：理解PN结的形成及工作原理，掌握二极管、晶体管（BJT和MOSFET）的特性及其在电路中的应用。 5. 模拟集成电路：了解运算放大器的工作原理，掌握基本运算放大器电路（如反相、非反相放大器，电压跟随器）的设计和应用。 三、通信系统中的电子电路 6. 放大器设计：分析不同类型的放大电路，如低噪声放大器、功率放大器等，掌握其在通信系统中的作用和设计原则。 7. 调制与解调：理解幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）的基本原理，分析调制电路和解调电路的设计。 8. 数字信号处理：学习数字信号的表示，掌握数字逻辑门电路、触发器、计数器、移位寄存器等基本数字电路，理解D/A和A/D转换器的工作原理。 四、射频与微波电路 9. 射频电路：了解射频放大器、混频器、振荡器等电路的工作原理，掌握阻抗匹配网络的设计。 10. 微波电路：学习微带线、同轴线、波导等传输线的特性，理解微波谐振腔、微波滤波器的设计。 五、实验与实践 11. 实验技能：掌握基本的电子测量技术，包括示波器、信号发生器、频谱分析仪等仪器的使用。 12. 设计与分析：通过模拟电路和数字电路的实验，提升电路设计和问题解决能力，理解理论知识在实际中的应用。 六、期末复习策略 13. 复习方法：系统梳理课程知识体系，重点复习难点和易错点，通过做题巩固理论知识。 14. 解题技巧：掌握解题步骤和方法，提高解题速度和准确率。 15. 模拟测试：进行模拟试题的练习，熟悉考试题型和时间安排，调整考试状态。 以上知识点涵盖了通信电子电路的主要内容，通过深入理解和实践，不仅能够应对期末考试，还能为未来在通信工程领域的工作打下坚实基础。在复习过程中，注重理论与实践相结合，理解和运用是关键。祝大家复习顺利，考试取得优异成绩！

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