《信息论与编码理论》是一门深度探讨信息的表示、传输和处理的学科，它在通信、计算机科学、数据存储等领域具有广泛的应用。这门课程的PPT是南航（南京航空航天大学）专为学生设计的，旨在帮助学生理解和掌握信息论的基础概念以及编码理论的核心原理。 信息论由美国科学家克劳德·香农在20世纪40年代创立，它主要研究的是信息的量化、传输和处理。在PPT中，你可能会看到以下几个关键概念： 1. **信息熵**：是衡量一个随机变量不确定性或信息量的度量，通常用比特（bits）表示。熵越大，表示信息的不确定性越高。 2. **信源编码**：为了更高效地传输信息，我们需要对原始信息进行编码。常见的信源编码方法有霍夫曼编码和游程编码，它们都是通过减少冗余来压缩信息。 3. **信道容量**：是信道能够无错误传输的最大信息速率，由香农公式给出，与信道的带宽和噪声水平有关。 4. **信道编码**：在信息传输过程中，为了抵抗噪声和干扰，会采用各种编码技术，如奇偶校验码、卷积码和 Turbo 码等，以提高信息的可靠性。 编码理论则是信息论的一个分支，主要研究如何有效地编码信息以达到特定目的，比如提高传输效率或增强抗干扰能力。在PPT中，你可能还会遇到以下内容： 1. **线性分组码**：一种常用的信息校验方法，通过增加冗余位来检测和纠正错误。汉明码就是线性分组码的一种实例。 2. **循环码**：具有循环特性的线性码，如汉明码的扩展——循环汉明码，其纠错能力更强。 3. **涡轮码和低密度奇偶校验码（LDPC）**：这两种是现代通信系统中广泛应用的高级编码技术，具有接近香农限的性能。 4. **信道解码**：包括最大似然解码、Viterbi算法（用于卷积码解码）以及BP（信念传播）算法（用于LDPC码解码）等。 学习《信息论与编码理论》不仅可以深化对通信系统理解，还能为密码学、数据压缩和错误检测与纠正等领域打下坚实基础。这份南航的PPT资料应该涵盖了这些基础知识，并可能通过实例和图示帮助学生直观地理解复杂的理论概念。对于准备考试的学生来说，它是一个宝贵的复习资源。

（73页PPT）普联财务共享整体解决方案与应用案例.pptx

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课件围绕嵌入式系统及应用展开，核心内容如下： 课程基本信息方面，该课程为必修课，共48学时，旷课达1/3取消考试资格；成绩由70%考试成绩与30%平时成绩（考勤、作业、课堂表现）构成，考勤和作业采用扣分制，课堂表现采用加分制。 嵌入式系统核心知识部分，定义上，其是以应用为中心、软硬可裁剪的专用计算机系统，具备专用性、嵌入性等特点；应用涵盖信息家电、军事电子、汽车电子等多领域；构成包括硬件（微处理器、存储器等）和软件（操作系统、应用程序）；分类可按硬件复杂度、实时性（硬实时、软实时、非实时）、操作系统收费模式（商用型、免费型）等划分；发展趋势为网络化、普适化、服务化等。 此外，课件详细介绍了STM32 MCU的结构、存储器映像、系统时钟树，以及通用并行接口GPIO、通用同步/异步收发器接口USART的结构、寄存器功能、库函数及设计实例，包括初始化、数据收发等具体操作，强调了嵌入式系统设计中软硬件结合的实践要点。

### 通达OA数据备份与恢复方案详解 #### 一、引言 随着企业信息化建设的不断深入，OA系统的稳定性与安全性变得尤为重要。一个高效、可靠的OA数据备份与恢复方案对于确保业务连续性和数据安全至关重要。本文将详细介绍通达OA数据备份与恢复方案的核心内容及其实施步骤。 #### 二、OA系统备份方案概述 通达OA系统提供了多种备份方式，包括手动备份、自动备份以及使用第三方备份软件等，旨在满足不同场景下的备份需求。 ##### 1. 手动备份 手动备份是最基础的备份方式之一，适用于需要立即备份的情况。主要包括以下几个步骤： - **服务停止**：通过“通达网络办公-OfficeAnywhere”中的“服务停止”程序来停止OA系统的运行。 - **备份数据库**：直接拷贝“安装目录\data5\TD_OA”目录（旧版本为data\TD_OA）。 - **备份附件文件**：直接拷贝“安装目录\attach”目录和“安装目录\webroot\attachment”目录。 - **备份用户自定义头像**：直接拷贝“安装目录\webroot\images\avatar”目录。 - **服务启动**：通过“通达网络办公-OfficeAnywhere”中的“服务启动”程序来恢复OA系统的运行。 ##### 2. 自动热备份 自动热备份是一种更高效的方式，它支持定时自动备份，同时对用户的使用影响较小。 - **启用自动备份**：登录OA系统，进入系统管理-〉数据库管理，设置启用数据库自动备份，设置好间隔天数、备份时间等参数。 - **手动热备份**：点击“立即备份”按钮，可以即时备份数据。 ##### 3. 使用第三方备份软件 此外，还可以考虑使用第三方备份软件实现自动备份。这种方式通常具有更高的灵活性和定制性，但可能需要额外的配置工作。 #### 三、备份频率与策略 为了确保数据的安全性，建议采用以下备份频率与策略： - **每日手动备份**：每天手动备份一次数据库。 - **每周手动备份**：每周至少备份一次数据库，并将备份文件复制到其他计算机或移动硬盘上。 - **每月手动备份**：每隔一个月进行一次完整的OA系统备份。 - **自动备份**：利用OA内置的自动备份功能，每天进行数据库备份。 #### 四、注意事项 - **备份介质的选择**：建议使用专门的备份服务器或移动硬盘作为备份介质，确保数据的安全存储。 - **备份验证**：每次备份完成后，应验证备份文件的完整性，确保在需要时能够顺利恢复。 - **恢复流程**：在进行数据恢复之前，务必联系通达技术支持团队咨询，避免因误操作导致数据丢失。 #### 五、结语 通过对通达OA数据备份与恢复方案的详细介绍，我们可以看出，该方案不仅涵盖了手动备份、自动备份等多种备份方式，而且提供了详细的实施步骤和注意事项。企业可以根据自身的需求选择合适的备份策略，从而有效保障OA系统的稳定运行和数据安全。

在机器学习领域，经典算法是构建基础模型的核心。本篇内容涉及的十大经典算法分别是：C4.5、CART（分类与回归树）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、AdaBoost、K均值（K-means）、最大期望（EM）、Apriori算法以及Pagerank。这些算法基于不同的原理和应用场景，构成了机器学习的基本工具箱。 机器学习方法根据学习方式的不同可以划分为有监督学习、无监督学习以及强化学习。有监督学习要求输入数据中含有导师信号，其结果通常是以函数形式表示的模型，例如贝叶斯网络、神经网络和支持向量机等。无监督学习则不包含导师信号，学习的目标是识别出数据中的结构，聚类算法是无监督学习中应用广泛的一类方法。强化学习是通过与环境交互进行学习，旨在通过奖惩机制优化决策策略。 有监督学习在分类问题中应用广泛，例如C4.5算法就是一种基于决策树的学习方法。决策树是一种流程图式的结构，通过递归分裂数据集构造模型。它易于理解和实施，适用于知识发现，但是其顺序扫描和排序数据的过程可能导致效率低下。CART算法是另一种决策树方法，它将数据集分割为具有更高一致性的子集，并通过剪枝防止过度拟合。 朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算特征在给定类别条件下的概率来预测数据的分类。支持向量机（SVM）是一种旨在寻找最优分类超平面的算法，它适用于线性和非线性问题，并能够处理高维数据。 K近邻算法（KNN）是基于实例的学习方法，它根据最近邻的K个样本来预测新样本的分类。AdaBoost是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来形成一个强分类器。K均值算法（K-means）是一种聚类算法，它通过迭代计算将数据集分成若干类别。最大期望（EM）算法是一种迭代算法，主要用于含有隐变量的概率模型参数的估计。 Apriori算法是用于发现频繁项集的算法，它是关联规则学习的基石。Pagerank算法最初用于网页排名，它能够根据网页间的链接关系评估网页的重要性。 半监督学习结合了少量的有监督数据和大量的无监督数据，可以使用Co-training、EM、Latent variables等方法进行学习。此类学习策略能够利用未标注数据增加训练样本，减少对标注数据的依赖。 机器学习的十大经典算法涵盖了有监督、无监督以及强化学习的多种场景，它们为解决不同的数据挖掘和模式识别问题提供了丰富的工具。从决策树、概率模型到聚类分析，每种算法都有其特定的应用背景和优缺点。在实际应用中，选择合适的算法不仅需要理解算法本身的原理，还要结合具体问题的需求进行考量。

机器学习作为人工智能的一个重要分支，其核心概念可概括为计算机程序通过经验自我改进的自动化过程。机器学习的基本概念涉及对其数学定义、性质及其物理意义的深入理解。在算法应用方面，机器学习涵盖广泛，包括但不限于对语言、文字、图像、场景、自然物体等进行识别和认知学习，以及推理、决策等复杂智能行为。此外，机器学习的推广能力和容错性是其两个显著特点，这些能力使得机器学习系统能够在有限的样本集基础上，对整个世界的观测对象集合进行模型推算，从而尽可能真实地反映这个世界。 机器学习的研究意义深远，正如《Science》2001年的一篇论文所述，机器学习对于科学研究的各个环节都有相应的发展，并有可能实现从假设生成、模型构造到决定性实验的自动化。目前，机器学习研究在许多基本论题上取得了显著进展，并有望在未来持续稳定发展。机器学习算法的多样性和复杂性使得它们在众多领域中发挥着关键作用。不同的机器学习算法之间存在着明显的差异和特定的应用场景，比如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。这些算法在处理不同类型的数据和解决不同问题时表现出不同的优势和局限性。因此，了解和比较各种算法的性能特点对于选择适合的机器学习方法至关重要。 机器学习算法的分析比较不仅包括对各自性能的评估，还包括对各自适用条件和限制的考量。对于机器学习可能的发展方向，除了提高现有算法的性能和效率，还包括开发新的算法以适应更复杂的问题和应用场景。为了支持这些研究和实践，众多经典的机器学习参考书为研究人员和实践者提供了理论和实践上的指导。例如，《机器学习》一书为理解机器学习的基础提供了详细的论述，而《神经网络与机器学习》则深入探讨了机器学习与神经网络之间的联系。 机器学习作为一种能够使计算机通过经验学习并提高性能的技术，其算法的多样性、理论基础的丰富性以及在各个领域的广泛应用性共同构成了这一领域的核心价值。随着研究的不断深入和技术的发展，机器学习预计将在未来科学研究和应用中扮演更加重要的角色。

机器学习经典算法PPT课件.ppt

LCC谐振变换器在MATLAB和PLECS两种仿真软件中的开环与闭环仿真过程。首先简述了LCC谐振变换器的基本概念及其应用场景，然后分别讲解了在MATLAB和PLECS中如何搭建LCC谐振变换器的开环与闭环模型，设定了不同的输入输出电压参数（如250V与41kV，530V与66kV），并提供了详细的仿真步骤和示例代码。最后，通过对仿真结果的分析，整理成Word文档，帮助读者更好地理解和应用仿真结果。 适合人群：从事电力电子研究和技术开发的专业人士，尤其是对LCC谐振变换器感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解LCC谐振变换器的工作原理及其仿真的技术人员。通过学习本文，读者能够掌握在MATLAB和PLECS中进行LCC谐振变换器建模与仿真的具体方法，从而为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中不仅提供了详细的仿真步骤和示例代码，还附带了Word文档，记录了仿真过程中遇到的问题及解决方案，有助于读者快速上手并解决实际操作中的难题。