永磁同步电机模型预测控制Simulink仿真全面解析,永磁同步电机模型预测控制Simulink仿真模型大全：七大PMSM预测控制模型深度解析与对比学习，带全原理解析与拓展状态观测器(ESO)应用研究,最全面的永磁同步电机模型预测控制simulink仿真模型（带全原理解析） 共包含七个PMSM预测控制仿真模型，有助于对比学习： FCS-MPC: 单矢量MPCC, 双矢量MPCC, 单矢量MPTC; CCS-MPC: 级联式，非级联式； 带拓展状态观测器（ESO)的无差预测控制 带拓展状态观测器（ESO)的无模型预测控制 还包含4000多字的文档，包含原理解析，公式和控制框图。 联系后请加好友邮箱，模型默认为2023a版本，若有更低版本的需求也。 ,核心关键词：永磁同步电机; 模型预测控制; Simulink仿真模型; PMSM预测控制仿真模型; FCS-MPC; CCS-MPC; 拓展状态观测器（ESO）; 无差预测控制; 无模型预测控制; 文档原理解析。,2023a版全面永磁同步电机模型预测控制Simulink仿真模型及全原理解析

智能交通大数据及云应用解决方案 智能交通大数据是指城市智能交通建设和运营过程中产生的大量数据，包括视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS 定位信息、RFID 识别信息等。这些数据通过信息化手段整合到一起，形成一个有价值数据链，以服务公安交通实战应用和市民出行服务。 云分析系统是智能交通大数据的核心组件之一，具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达 2000万张图片。云分析系统可以对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息进行结构化智能分析，识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征等关键信息。 云分析系统的出现解决了交通管理工作中的一些难题，例如，无法集中管理、资源共享、无法进行实战应用等问题。云分析系统创新型引入 GPU+CPU 的设计理念，单台设备每天最高处理性能达到 2000 万张图片，提取车牌号、车身颜色、车标、子品牌、车型、车脸等交警实战所需的结构化信息，并能够自动甄别不系安全带、打电话等违法行为。 系统设计时，对需要实现的功能进行合理的配置，且配置具有良好的兼容性和扩展性；通过提供二次开发接口，支持用户利用本系统自主开发新功能，满足业务需求。系统具有开放性的标准体系，后端基于开放式的 TCP/IP 网络系统进行设计，支持多种网络协议，便于和各系统间的互联、互通、互控，遵循规范的通用接口标准，使系统对硬件环境、通信环境、软件环境、操作系统之间的相互制约和影响减至最小。 系统涵盖了目前交通管理业务应用所涉及的一系列技术，如：图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析等。在此基础上融合了车型建模、车牌识别、车标识别、运动目标检测和行为分析、图片检索等智能视频图像分析技术，创新性的实现了“车脸识别”、“不系安全带检测”等功能，创造性的使用云分析实现超大数据量的图片二次识别，为用户提供超高性价比的解决方案。 系统设计时，需要考虑性能优化，在合理时间范围内，尽可能缩短系统的操作响应时间；系统维护也应在合理范围内尽可能简化，使操作人员能快速地学习和掌握系统操作。系统涵盖了目前交通管理业务应用所涉及的一系列技术，如：图像接入、通用解码、转码、图片索引、车型建模、图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析、套牌分析等。 基于云分析的二次识别方案配合大数据的高效查询、检索、研判方案，构筑了智能交通综合管控平台的数据底层支持优秀架构，为交警实战业务应用提供了极佳的用户体验。

一．实验内容 MapReduce编程实践： 使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能，实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。 二．实验目的 1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。 三．实验过程截图及说明 1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop： （1）创建本地存放文件的文件夹： （2）使用vim命令向文件里添加内容： （3）在Hadoop里创建存放文件的目录： （4）将本地的3个文件上传到Hadoop上： 2、编写java代码来操作读取文件并统计： （1）启动idea： （2）目录结构： （3）编写log4j.properties文件： （4）引入需要用到的依赖： 。。。。。。 ### 大数据实验四-MapReduce编程实践 #### 一、实验内容与目的 ##### 实验内容概述 本次实验的主要内容是使用MapReduce框架来实现WordCount词频统计功能，即统计HDFS（Hadoop Distributed File System）系统中多个文本文件内的单词出现频率。具体步骤包括： 1. **编写Map处理逻辑**：设计一个Map函数，负责读取输入文件中的每一行数据，将其拆分为单词，并为每个单词分配一个初始计数值（通常是1）。 2. **编写Reduce处理逻辑**：设计一个Reduce函数，对中间结果进行汇总，将所有相同单词的计数值相加，得到该单词在整个文件集合中的总出现次数。 3. **编写main方法**：设置MapReduce作业的配置信息，如指定输入输出路径、Mapper和Reducer类等，并启动作业执行。 ##### 实验目的 1. **掌握基本的MapReduce编程方法**：理解MapReduce的基本原理和编程流程，学会如何使用Java编写MapReduce程序。 2. **实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率**：通过实际操作，体验MapReduce在处理大数据集时的高效性。 #### 二、实验过程详解 ##### 1. 在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop - **创建本地存放文件的文件夹**：首先在本地机器上创建一个文件夹用于存放即将上传至Hadoop的文本文件。 - **使用vim命令向文件里添加内容**：使用文本编辑器或Linux下的`vim`命令创建多个文本文件（例如words1.txt、words2.txt、words3.txt），并在这些文件中写入一些测试数据。 - **在Hadoop里创建存放文件的目录**：登录到Hadoop集群，使用`hadoop fs -mkdir`命令在HDFS上创建一个新的目录来存放即将上传的文件。 - **将本地的3个文件上传到Hadoop上**：使用`hadoop fs -put`命令将本地的测试文件上传到HDFS上指定的目录中。 ##### 2. 编写Java代码来操作读取文件并统计 - **启动IDEA**：打开IntelliJ IDEA或其他集成开发环境。 - **目录结构**：创建项目目录结构，通常包含src/main/java、src/main/resources等目录。 - **编写log4j.properties文件**：在资源目录下创建log4j配置文件，用于日志管理。 - **引入需要用到的依赖**：在项目的build.gradle或pom.xml文件中添加必要的Hadoop和MapReduce依赖。 - **编写Mapper处理逻辑**：定义一个Mapper类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`，重写`map()`方法，用于处理输入的文本数据并输出键值对（k表示单词，v表示计数值）。 - **编写Reducer处理逻辑**：定义一个Reducer类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer`，重写`reduce()`方法，用于对相同键（单词）的所有值（计数值）进行汇总。 - **编写main函数驱动模块**：创建一个Driver类，用于配置MapReduce作业参数，并启动作业。 - **运行main函数方法**：在IDEA中运行Driver类的main方法，提交作业至Hadoop集群执行。 - **运行成功后查看输出文件内容**：作业完成后，在HDFS上指定的输出目录中查看统计结果。 #### 三、实验总结及心得体会 **实验总结**：通过本次实验，不仅掌握了MapReduce的基本编程方法，还了解了其在大数据处理领域的重要作用。MapReduce能够高效地处理大量数据，极大地提升了数据分析的速度和准确性。 **心得体会**： 1. **理解MapReduce的工作原理**：深入学习MapReduce的工作机制，理解其分布式计算的优势。 2. **实际编程经验积累**：通过编写MapReduce程序，积累了实际编程经验，熟悉了Hadoop和MapReduce的API。 3. **分布式计算的认识**：认识到分布式计算的局限性与优势，在实际应用中需要权衡数据规模和计算需求。 4. **Hadoop框架的理解**：对Hadoop框架有了更全面的认识，为进一步学习Hadoop生态系统打下基础。 5. **编程能力提升**：通过不断调试和优化代码，提高了编程技能和解决问题的能力。 本次实验不仅是一次技术上的尝试，更是对未来大数据处理技术和分布式计算领域的一次深入探索。

大数据技术及应用实验报告的内容涵盖了一系列涉及Hadoop的安装、部署和管理的重要知识点。Hadoop的安装方法包括单点部署和集群部署两种方式，其中单点部署是必做的，而集群部署则为选做。在安装过程中，学生需要掌握配置SSH免密码登录、安装JDK和Hadoop、修改环境变量以及配置相关配置文件如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。此外，还需进行HDFS的格式化、启动和验证，以及MapReduce和YARN的启动。这些步骤是实现Hadoop环境配置和初步了解其运行原理的关键。 在Hadoop安装部署和管理实验中，学生通过截图和问题回答的方式记录了实验操作的每一个步骤，这包括了环境准备、安装过程、配置修改、环境变量设置、HDFS格式化、启动和运行状态验证等。这些操作不仅加深了学生对Hadoop系统结构和运行机制的理解，而且培养了他们严谨认真和有耐心的实验态度。 接着，在HDFS的管理和使用实验中，学生学习了如何使用HDFS Shell命令来管理文件系统，包括创建文件夹、上传、复制、下载文件和删除文件等操作。同时，学生还通过HDFS API操作进行了文件的上传和读取等编程实践，从而更深入地理解HDFS的运行机制和编程接口。 整体来看，这些实验报告所涉及的知识点包括了Hadoop集群的搭建、HDFS文件系统的基本操作以及如何使用Hadoop的相关组件进行大数据处理。这些知识和技能对于大数据技术的学习者来说是基础且核心的内容，它们是学生将来在数据分析、存储和处理方面工作的基础。通过对这些实验报告的分析和学习，学生不仅能够掌握Hadoop的安装和使用技巧，还能够更好地理解大数据存储和处理的基本原理。

海象优化器（Walrus Optimizer）是一种新颖的全局优化算法，主要应用于解决复杂的多模态优化问题。在各类智能优化算法中，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，它们的基本结构原理相似，都是通过模拟自然界中的某种过程来搜索最优解。然而，海象优化器的独特之处在于其迭代公式，这是它能在众多优化算法中脱颖而出的关键。 在海象优化器的设计中，借鉴了海象在捕食过程中的行为模式。海象在寻找食物时，不仅依赖于随机搜索，还会利用当前最优解的信息进行有目标的探索。这种策略在算法中体现为结合全局和局部搜索能力的迭代更新规则。 以下是海象优化器的主要组成部分及其工作原理： 1. **初始化**：`initialization.m` 文件通常包含了算法的初始化步骤，如设置参数、生成初始种群等。初始阶段，算法会随机生成一组解（也称为个体或代理），这些解将代表潜在的解决方案空间。 2. **海象运动模型**：在`WO.m`文件中，我们可以找到海象优化器的核心算法实现。海象的运动模型包括两种主要行为：捕食和社交。捕食行为是基于当前最优解进行局部探索，而社交行为则涉及到与其他个体的交互，以促进全局搜索。 3. **迭代更新**：每次迭代中，海象优化器会根据海象的捕食和社交行为调整解的坐标。这通常涉及一个迭代公式，该公式可能包含当前解、最优解、以及一些随机成分。迭代公式的设计确保了算法既能保持对全局最优的敏感性，又能有效地跳出局部极小值。 4. **评价函数**：在`Get_Functions_details.m`文件中，可能会定义用于评估每个解的适应度的函数。这个函数根据问题的具体目标（最小化或最大化）计算每个解的质量。 5. **停止条件**：算法的运行直到满足特定的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度阈值。`main.m`文件通常包含了整个优化过程的主循环和这些条件的判断。 6. **辅助函数**：`levyFlight.m`和`hal.m`可能包含一些辅助函数，如莱维飞行（Levy Flight）或哈喇（Hal）步，它们用来引入长距离跳跃以提高全局搜索能力。 7. **许可证信息**：`license.txt`文件包含算法的使用许可条款，确保用户在合法范围内使用和修改代码。 了解这些基本概念后，开发者可以依据MATLAB编程环境实现海象优化器，并将其应用到实际的优化问题中，如工程设计、经济调度、机器学习参数调优等领域。通过理解和掌握迭代公式以及算法的各个组件，可以灵活地调整算法参数，以适应不同问题的特性，从而提升优化效率和精度。

"河大中澳计科Vu 在线商务系统" 涵盖了现代商业环境中重要的技术应用，即在线商务系统。这个主题是信息技术与商业管理的交叉领域，主要探讨如何利用互联网技术和平台来开展和优化商业活动。在当前数字化时代，了解并掌握在线商务系统的设计、开发和运营对于商业策略的制定至关重要。 "河大中澳计科Vu 在线商务系统" 的描述可能是指河北大学与澳大利亚的合作项目或课程，旨在教育学生理解和实施在线商务系统。这可能涉及到电子商务、网络营销、供应链管理、数据分析等多个方面的内容，旨在培养能够适应数字经济发展趋势的专业人才。 "在线商务系统复习 Vu" 暗示了这是一份学习资料，用于复习在线商务系统的相关知识，并可能与“Vu”（可能是教授的名字或者课程代码）有关。复习材料可能包括系统架构、安全性、用户体验设计、支付处理、数据分析等关键概念，帮助学生巩固课堂所学，准备考试或项目。 【文件名称列表】： 1. "Online Business复习.docx" - 这个文档可能包含在线商务系统的全面复习材料，涵盖了该领域的核心概念、案例研究和实践技巧。可能包括在线商业模式分析、网站开发、支付系统、市场推广策略等内容。 2. "商务系统(1).docx" - 另一个文档可能更专注于商务系统的具体细节，比如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等内部系统，以及它们如何与在线商务平台集成，实现高效运营。 综合以上信息，我们可以推测这是一个全面的在线商务系统学习课程，不仅涵盖理论知识，也可能涉及实际操作和案例分析。通过深入学习和理解这些内容，学生将具备构建和管理在线商务平台的能力，从而在未来的就业市场中具有竞争力。在线商务系统的学习不仅仅是技术层面的，还包括对市场动态、消费者行为和法规环境的理解，这使得这个领域的知识既有深度又有广度。因此，无论是对企业管理者还是IT专业人员来说，熟悉和精通在线商务系统都是非常有价值的。

山东大学软件学院大二下操作系统实验源代码+高分报告.7z 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的

本资源是一个基于JavaWeb技术开发的员工管理系统，使用JSP、Servlet和MySQL数据库，旨在为在校大学生的Java课程设计和毕业设计提供学习参考。该系统界面友好，操作简单，便于用户理解和上手。项目代码结构清晰，适合Java学习者进行学习和实践，通过此项目，您可以深入掌握JSP和Servlet的应用、数据库操作以及系统设计的基本思路。这是Java技术爱好者和需要完成相关课程设计或毕业设计的学生不可或缺的宝贵资源，帮助您提升Java开发技能，获取实战经验。 在当今快速发展的信息时代，计算机与互联网技术已经渗透到各行各业，而Java作为一门广泛使用的编程语言，其在Web开发领域的应用尤为突出。本文所介绍的员工管理系统是JavaWeb开发领域的一个具体应用案例，它通过结合JSP页面技术、Servlet处理逻辑以及MySQL数据库，为Java学习者提供了一个实践操作平台。 该系统的主要目的是为在校大学生设计，用于完成Java课程设计、毕业设计以及期末大作业等学术任务，同时也为Java技术爱好者提供了一个深入学习的机会。通过实际操作这样的项目，学习者不仅能够掌握JSP和Servlet的使用，还能对数据库操作和系统设计的基本思路有更深入的理解和实践。 员工管理系统以人力资源管理为背景，设计了包括用户登录、员工信息管理、部门信息管理、考勤记录管理等一系列功能模块。系统界面设计简洁明了，操作流程人性化，确保了用户能够快速上手并高效地进行日常管理任务。 在技术实现层面，系统以JSP作为前端展示层，负责用户界面的呈现与响应；Servlet作为中间层，处理用户请求，执行业务逻辑，并与数据库进行交互；MySQL数据库作为数据存储层，存储所有员工、部门、考勤等数据信息。这种分层的架构设计不仅提高了系统的可维护性，也使得系统具有较好的扩展性和安全性。 系统中的每个模块都经过精心设计，以确保数据处理的准确性和高效性。例如，在员工信息管理模块中，管理员可以添加、编辑、删除和查询员工信息，通过这些操作管理员可以轻松地维护员工的基本信息。而考勤记录管理模块则可以记录员工的出勤情况，包括迟到、早退、请假等信息，为人力资源部门提供了重要的考勤数据支持。 此外，系统还具备一定的数据安全机制，如用户登录验证、操作权限控制等，从而保障了数据的安全性和完整性。整体来看，这个系统是一个功能完备、操作简便、安全可靠的员工管理解决方案。 对于Java技术的学习者而言，通过学习和实践这个项目，可以加深对JavaWeb开发技术的理解，提高编程能力，积累实际开发经验。同时，该项目也非常适合用来作为大学生完成课程设计或毕业设计时的参考，它不仅可以帮助学生掌握基本的Web开发知识，还能够培养其解决实际问题的能力。 视频演示文件为学习者提供了直观的使用指南，源代码文件则是该项目的核心，可以让学习者深入研究系统的代码结构和实现细节，而必读.txt文件则为学习者提供了项目使用的注意点和相关说明，这些资源对于学习者来说都是不可或缺的宝贵资料。 这个员工管理系统是一个结合了理论与实践的JavaWeb项目，无论对于在校学生还是Java技术爱好者来说，都是一个非常实用的学习资源。通过这个项目的开发与学习，学习者可以真正地将所学知识应用到实践中，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型因为其在理解、生成语言方面的能力，已经在多个场景中发挥重要作用。大模型通过在大规模数据集上的预训练，可以掌握丰富的世界知识，并在多任务中展示其处理能力。然而，由于预训练数据的局限性，大模型在特定的垂直领域，例如医学、金融、法学等，往往缺乏足够的专业知识，难以胜任专业领域内的任务。为了使大模型更好地适应这些领域，通常需要进行领域适配，而这通过简单的提示工程是难以完成的。 参数高效微调技术（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）因此应运而生，它旨在降低微调大型模型的成本，同时提高效率。微调是通过在特定任务或领域的数据集上对模型参数进行训练，以增强模型在该任务或领域的性能。在参数高效微调中，这个过程不再要求对模型的所有参数进行更新，而是选择性地调整模型的部分参数，或者通过其他机制来实现模型性能的提升。 本章主要介绍了当前主流的参数高效微调技术，首先简要介绍参数高效微调的概念、参数效率和方法分类，然后详细介绍参数高效微调的三类主要方法，包括参数附加方法、参数选择方法和低秩适配方法，并探讨它们各自代表性算法的实现和优势。本章通过具体案例展示参数高效微调在垂直领域的实际应用。 参数附加方法是通过向模型中添加新的参数来实现微调，而这些参数的数量相比整个模型来说相对较小，从而实现成本的降低。例如，Adapters是参数附加方法的一个典型例子，它们被设计成可插拔的模块，可以针对特定的任务训练，而不影响模型的其余部分。 参数选择方法则是在现有的模型参数中选择一部分进行训练，这种方法的核心在于参数选择策略，如何在保持性能的同时，最大程度减少需要训练的参数数量。比如，基于稀疏性的方法通过设置阈值来确定哪些参数是重要的，而哪些可以保持不变。 低秩适配方法是通过引入低秩结构来近似模型的权重更新，通过这种方式，可以以更少的参数来模拟整个模型的更新，从而在计算上更为高效。低秩方法可以是基于张量分解的技术，或者通过引入低秩矩阵来近似整个权重矩阵的更新。 为了实现效果可靠、成本可控的参数高效微调，我们需要对这些方法进行深入的研究和实践。每种方法都有其特定的优势和局限性，选择合适的方法需要根据实际任务的需求和资源的限制来决定。通过这些技术，大模型在垂直领域的应用将变得更加可行和高效。 无论是在医学、金融还是法学领域，参数高效微调技术都有望为大模型在这些专业领域中的应用打开新的大门。它不仅能够增强模型在垂直领域的适应性和准确性，而且还能降低对计算资源的需求，使得大模型更加经济和环保。随着技术的不断进步和优化，我们可以期待参数高效微调技术在未来将得到更广泛的应用，从而推动人工智能在各行各业的深入发展。

### 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。