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。

ROMS（Regional Ocean Modeling System，区域海洋模型系统）是一种广泛使用的开源海洋模型，用于模拟海洋流动、温度、盐度等海洋物理过程。本资源提供的工具包是基于MATLAB的ROMS预处理和后处理工具，这将极大地简化对ROMS模型数据的操作和分析流程。 在MATLAB环境中开发这样的工具包，主要是因为MATLAB提供了丰富的数值计算和可视化功能，适合进行复杂的数据处理和图形展示。以下是这个工具包可能包含的一些核心功能和知识点： 1. **数据预处理**： - **网格生成**：ROMS模型需要特定的网格结构来定义海洋区域。工具包可能包括功能，如读取网格文件，检查和修正网格质量，以及生成适合ROMS模型的地形和 bathymetry 数据。 - **边界条件设定**：预处理工具可能包含设置开放边界条件、陆地边界条件的功能，这些条件对模型的准确性和稳定性至关重要。 - **初始条件处理**：根据历史观测数据或其它模型结果，生成ROMS模型的初始场，如温度、盐度分布。 - **强迫项设置**：如风应力、淡水输入等，这些都是影响海洋流动的重要因素。 2. **模型运行准备**： - **脚本生成**：工具包可能会自动生成运行ROMS模型所需的输入脚本，如fortran代码，以减少用户手动编写的工作量。 - **参数调整**：提供参数调整界面，帮助用户优化模型设置，如时间步长、垂直层结构等。 3. **数据后处理**： - **数据读取与转换**：工具包可能包含读取ROMS输出文件的函数，将二进制格式转换为MATLAB可处理的格式。 - **数据分析**：提供统计分析功能，如平均值、趋势分析、异常值检测等，以评估模型性能。 - **可视化**：生成二维和三维海洋流场、温度、盐度等分布图，以及时间序列图，帮助用户直观理解模型结果。 - **动画制作**：创建动态动画，展示海洋变化的过程。 4. **交互界面**： - 通过MATLAB GUI（图形用户界面）设计，用户可以通过直观的界面操作工具包，而无需深入理解ROMS模型的内部工作原理。 5. **用户文档**： - 工具包应包含详细的用户手册和教程，介绍如何使用各个功能，解决常见问题，以帮助用户快速上手。 基于MATLAB的ROMS预处理、后处理工具包是一个强大的辅助工具，它简化了ROMS模型的使用，使科学家和研究人员能更专注于模型的应用和解释，而不是繁琐的数据处理。通过掌握这个工具包，用户能够高效地进行海洋环境模拟研究，提升科研效率。

### HarmonyOS应用开发实战——卡片信息持久化处理 #### 一、引言 在HarmonyOS的应用开发过程中，为了提高用户体验以及确保应用的稳定运行，开发者往往需要对应用中的数据进行持久化处理。特别是对于卡片类应用而言，如何有效地保存卡片的信息（如`formId`）变得尤为重要。本文将详细介绍如何在HarmonyOS环境下实现卡片信息的持久化存储与读取。 #### 二、持久化方案选择：关系型数据库 在HarmonyOS中，为了存储卡片信息，我们选择了关系型数据库作为存储方案。关系型数据库具有结构清晰、易于管理和维护的特点，非常适合用来存储卡片这样的结构化数据。 #### 三、数据库设计 在HarmonyOS的Java开发环境中，我们可以使用`OrmDatabase`来构建一个关系型数据库。下面是一个简单的数据库类定义： ```java @Database(entities = {CardDataTable.class, Personal.class}, version = 1) public class MyCloudBase extends OrmDatabase { @Override public int getVersion() { return 1; } @Override public RdbOpenCallback getHelper() { return null; } } ``` 其中`CardDataTable`为卡片信息的数据表类，其定义如下： ```java public class CardDataTable extends OrmObject { @PrimaryKey(autoGenerate = true) private Integer id; // 必须是包装类 private long formId; private String formName; private int dimension; // getter and setter methods } ``` 这里我们定义了一个名为`CardDataTable`的实体类，用于表示存储卡片信息的表。表中有四个字段：`id`（主键）、`formId`（卡片标识符）、`formName`（卡片名称）和`dimension`（维度信息）。主键`id`设置了自动生成，这样每次插入新记录时会自动分配一个唯一的ID。 #### 四、数据库操作 接下来，我们将详细介绍如何在卡片创建时保存卡片信息，以及在卡片删除时清除相关信息。 ##### 4.1 数据库连接与初始化 我们需要创建数据库帮助器并获取ORM上下文对象： ```java DatabaseHelper manager = new DatabaseHelper(this); OrmContext ormContext = manager.getOrmContext(DATABASE_NAME_ALIAS, DATABASE_NAME, MyCloudBase.class); ``` 这里假设`DATABASE_NAME_ALIAS`和`DATABASE_NAME`已经被正确定义。 ##### 4.2 插入卡片信息 在卡片创建时，我们可以构造一个`CardDataTable`对象，并将其插入到数据库中： ```java // 构造插入数据 CardDataTable cardDataTable = new CardDataTable(); cardDataTable.setFormId(formId); cardDataTable.setFormName(formName); cardDataTable.setDimension(dimension); cardDataTable.setCardId(WidgetId); HiLog.info(TAG, "存储卡片信息" + formId); // 存储卡片信息 if (ormContext.insert(cardDataTable) && ormContext.flush()) { HiLog.info(TAG, "存储卡片信息" + formId + "成功"); } else { HiLog.info(TAG, "存储卡片信息" + formId + "失败"); } ``` 上述代码首先创建一个`CardDataTable`实例，然后设置各个字段的值，并调用`insert`方法将数据插入到数据库中。最后通过`flush`方法确保数据被同步到磁盘上。 ##### 4.3 删除卡片信息 当需要删除某个卡片时，可以通过`formId`查询该卡片的信息并删除： ```java // 删除卡片信息 OrmPredicates ormPredicates = ormContext.where(CardDataTable.class).equalTo("formId", formId); HiLog.info(TAG, "删除卡片信息" + formId); if (ormContext.delete(ormPredicates) == 0) { HiLog.info(TAG, "删除卡片信息" + formId + "错误：未找到数据"); } else { HiLog.info(TAG, "删除卡片信息" + formId + "成功"); } ``` 这段代码中，我们首先构建一个查询条件，指定要删除的是`formId`为特定值的记录，然后执行删除操作。 #### 五、总结 通过对HarmonyOS环境下卡片信息持久化处理的学习，我们可以了解到利用关系型数据库来进行数据管理是一种有效的方式。通过合理设计数据库结构和编写相应的数据库操作逻辑，可以有效地实现卡片信息的持久化存储和检索，进而提升应用的稳定性和用户体验。 需要注意的是，在实际项目开发中还需要考虑更多的细节问题，例如数据库的异常处理、并发控制等，这些都是保证应用程序健壮性的关键因素。

信号分析与处理是电子工程和通信领域中的核心课程，它主要研究如何在不同的域中理解和处理信号，以便提取有用信息或进行系统设计。本复习题库涵盖了频域、s域、z域与时域变换，这些都是信号处理的关键概念。 1. **频域分析**：频域分析是将时域信号转换到频率域，通过傅里叶变换来实现。傅里叶变换揭示了信号的频率成分，帮助我们理解信号的周期性特征。例如，它能分析出信号由哪些频率的正弦波组成，这对于滤波器设计、频谱分析和通信系统的解调至关重要。傅里叶变换分为连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT），而实际应用中更常见的是离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。 2. **s域分析**：s域分析是通过拉普拉斯变换来完成的，它对于分析线性常系数微分方程系统的稳定性非常有效。拉普拉斯变换将连续时间信号转换为s域函数，s是复变量，可以同时处理稳定和暂态响应。s域分析对于电路和系统分析，特别是滤波器设计和控制理论中有重要应用。 3. **z域分析**：z域分析是数字信号处理的基础，使用z变换将离散时间信号转换到z域。z变换对于理解和设计数字滤波器、采样系统和离散时间系统的稳定性分析极其重要。z域方法可以直观地描述离散系统的脉冲响应和频率响应，与s域分析对应，但更适合于处理离散时间信号。 4. **时域变换**：时域变换是对信号直接在时间轴上进行分析，如微分、积分、滤波等操作。时域分析简单直观，但有时无法揭示信号的内在特性，因此常常需要与其他域的分析结合使用。 题库中的选择题、填空题和计算大题都是围绕这些核心概念设计的，旨在检验学生对信号变换的理解和应用能力。例如，选择题可能涉及识别不同变换的性质，填空题可能要求填写特定变换的结果，而计算大题则可能要求解决实际问题，如设计滤波器或分析系统响应。 在复习时，应重点掌握傅里叶变换的基本公式和性质，理解拉普拉斯变换和z变换的作用及它们之间的关系，以及如何在时域、频域、s域和z域之间进行转换。同时，熟悉解题技巧，如如何通过s域或z域求解微分方程，如何分析系统的稳定性和性能指标，以及如何应用这些知识解决实际工程问题。通过这份手写笔记和答案，学生们可以有针对性地复习和巩固这些关键知识点，为期末考试做好充分准备。

根据给定的文件标题“上海海事大学信号分析与处理”及部分试题内容，我们可以从中提炼出关于信号分析与处理的一些关键知识点。 ### 一、信号的基本概念 #### 1. 信号的数学表达 - **题目示例**：“已知f(t)的波形如图1，用一个函数公式表示为f(t)＝。” - **知识点**：在信号分析中，波形图是一种直观展示信号随时间变化的方式。通过观察波形图，可以将其转化为数学表达式。例如，如果f(t)是一个简单的正弦波，则可以用`f(t) = A*sin(ωt + φ)`来表示，其中A是振幅，ω是角频率，φ是相位。 #### 2. 信号的周期性 - **题目示例**：“已知周期信号[pic]，其最小周期T＝；周期信号[pic]的最小周期T＝” - **知识点**：周期信号是指在一定时间内重复出现的信号。周期信号的最小周期是指信号重复出现的最短时间间隔。对于任意周期信号x(t)，若满足`x(t+T) = x(t)`，则称T为该信号的一个周期。最小周期是最小的非零T值。 ### 二、信号的能量与功率 #### 1. 能量与功率的概念 - **题目示例**：“信号[pic]的能量[pic]=，功率[pic]=” - **知识点**：信号的能量是指在无限时间区间内，信号的绝对值平方的积分；而信号的平均功率是指在无限时间区间内，信号的绝对值平方的平均值。对于连续时间信号x(t)，能量E定义为`E = ∫|x(t)|^2 dt`，平均功率P定义为`P = lim(T→∞) (1/(2T)) ∫|x(t)|^2 dt`，积分区间为[-T, T]。 ### 三、信号的频谱分析 #### 1. 频谱的特点 - **题目示例**：“连续周期信号的频谱特点是” - **知识点**：周期信号的频谱具有离散性和谐波性特点。即周期信号的频谱只存在于基波及其整数倍频率处，并且这些频率分量的幅度随着频率的增加而减小。 ### 四、信号的变换与系统分析 #### 1. 拉普拉斯变换 - **题目示例**：“双边信号x(t)的拉普拉斯变换如果存在，其收敛域为” - **知识点**：拉普拉斯变换是一种将时域信号转换到复频域的方法，适用于连续时间信号。双边拉普拉斯变换的收敛域是指使得变换结果有限的s值范围。 #### 2. 系统函数 - **题目示例**：“已知某连续系统的系统零点为2；极点为0，－3；冲激响应终值为－10；则该系统函数为：[pic]” - **知识点**：系统函数H(s)是拉普拉斯变换域中的传递函数，可以通过系统的零点和极点来表示。具体来说，H(s)可以写作分子多项式的零点乘积除以分母多项式的极点乘积的形式。 ### 五、信号的滤波器设计 #### 1. 巴特沃斯滤波器 - **题目示例**：“已知模拟巴特沃斯滤波器的技术指标为：截止频率[pic]，阻带始点[pic]，在[pic]处相对于[pic]处的幅值衰减小于-10dB。该巴特沃思滤波器的最小阶次为___” - **知识点**：巴特沃斯滤波器是一种常用的模拟滤波器，其特点是具有最大平坦的通带特性。设计巴特沃斯滤波器时，通常需要给出通带截止频率、阻带截止频率以及对特定频率点的衰减要求。 #### 2. 数字滤波器的设计 - **题目示例**：“利用模拟滤波器设计数字滤波器的两种常用方法是和” - **知识点**：常见的从模拟滤波器到数字滤波器的设计方法包括脉冲响应不变法和双线性变换法。这两种方法都是基于将模拟滤波器的传递函数转换为数字滤波器的传递函数。 以上是根据给定试题内容所提取的关键知识点。通过对这些知识点的理解和掌握，可以帮助学生更好地理解和应用信号分析与处理的相关理论和技术。

在IT领域，音频处理是一项重要的技术，特别是在多媒体应用和音乐制作中。易语言是一种中文编程环境，它提供了丰富的库和接口来实现各种功能，包括声音文件的处理。本项目聚焦于使用易语言来实现声音文件的变速、变调以及同时进行变速和变调的功能。 声音文件的处理涉及到音频信号处理的基础知识，包括傅里叶变换、数字信号处理和时间-频率分析。变速通常是指改变音频播放的速度而不改变其音高，这在视频同步或语言学习场景中非常有用。变调则是调整音频的音高，保持播放速度不变，常用于音乐编辑。当同时进行变速和变调时，可以实现更为复杂的音频效果，如模拟不同速度下的人声或者音乐。 易语言中，开发者可以利用内部提供的音频API或者第三方库，如FFmpeg、PortAudio等，来实现这些功能。FFmpeg是一个强大的跨平台多媒体处理框架，包含了音频编码、解码、转换等多种功能。PortAudio则是一个轻量级的音频I/O库，支持多种操作系统和硬件设备，适合实时音频处理。 在实现变速时，通常使用时间拉伸算法，如FFT（快速傅里叶变换）-基于的方法或Spectral Warping。这些算法通过对频谱进行操作来改变音频的时长。而变调则需要使用音高移动算法，如Phase Vocoder，它通过调整相位信息来改变音高，同时保持原始的节奏和动态。 在开发音频处理小工具时，首先需要加载声音文件，解析其格式并将其转化为数字信号。然后，根据用户的选择，选择合适的变速或变调算法进行处理。将处理后的信号重新编码为音频文件，保存到本地。如果同时进行变速和变调，那么这两个过程会依次执行，确保最终结果既改变了速度也改变了音高。 易语言的用户界面设计也很重要，需要提供直观的控制参数，如变速率、变调半音数等，以及预览和播放功能，以便用户在处理前能听到预期的效果。此外，考虑到易语言的易用性，程序应该包含足够的错误处理和用户指南，使得非专业程序员也能轻松上手。 易语言的音频处理小工具结合了音频信号处理理论和技术，通过易语言的编程环境，为用户提供了一种方便的方式来修改声音文件的属性。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，这样的工具都具有很高的实用价值。通过学习和实践，你可以深入理解音频处理的原理，并利用易语言创建出更多创新的音频应用。

add_crc32.exe 具体使用方法查看 https://blog.csdn.net/weixin_35714547/article/details/131509292

### 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。

小样本学习-专利分类-自然语言处理_FewShotClassification

4th Digital Signal Processing 的课后习题解答 1.1 (a) One dimensional, multichannel, discrete time, and digital. (b) Multi dimensional, single channel, continuous-time, analog. (c) One dimensional, single channel, continuous-time, analog. (d) One dimensional, single channel, continuous-time, analog. (e) One dimensional, multichannel, discrete-time, digital. 1.2 1 (a) f = 0.01π 2π = 200 ⇒ periodic with N p = 200. 30π 1 (b) f = 105 ( 2π ) = 17 ⇒ periodic with N p = 7. 3π (c) f = 2π = 32 ⇒ periodic with N p = 2. 3 (d) f = 2π ⇒ non-periodic. 1 31 (e) f = 62π 10 ( 2π ) = 10 ⇒ periodic with N p = 10. 《第四版数字信号处理Proakis_and_Manolakis解题指南》是针对数字信号处理课程的一份详尽习题解答资源，涵盖了多种类型的信号特性。在本资料中，主要讨论了一维、多维、离散时间与连续时间以及单通道与多通道的信号，并通过具体的频率分析来探讨信号的周期性。 在1.1题中，区分了不同类型的信号： (a) 一维、多通道、离散时间和数字信号。 (b) 多维、单通道、连续时间和模拟信号。 (c) 一维、单通道、连续时间和模拟信号。 (d) 同(c)，一维、单通道、连续时间和模拟信号。 (e) 一维、多通道、离散时间和数字信号。 1.2题涉及频率与周期性的计算，如： (a) 频率f = 0.01π，周期Np = 200。 (b) 频率f = 30π，周期Np = 7。 (c) 频率f = 3π，周期Np = 2。 (d) 频率为3/2π，非周期性。 (e) 频率f = 62π/10，周期Np = 10。 1.3题考察了不同信号的周期性： (a) 周期为Tp = 2π/5。 (b) 频率f = 5/2π，非周期性。 (c) 频率f = 11/2π，非周期性。 (d) 分析了不同正弦函数的周期性，指出它们的乘积是非周期性的。 (e) 识别了三个正弦函数的周期，x(n)的周期是16，即它们的最小公倍数。 1.4题涉及频率与样本数的关系： (a) 描述了频率与样本数N的关系，以及最大公约数（GCD）如何影响周期。 (b) 和(c)部分展示了N的不同值下，k与其最大公约数GCD的组合，以及由此推导出的周期Np。 1.5题通过示例图1.5-1展示了信号xa(t)的波形，计算了信号x(n)的表达式，从而得出其频率f = 1/6π，周期Np = 64。 总结来说，这份解答指南深入浅出地介绍了数字信号处理中的基本概念，包括信号的维度、类型、连续性和离散性，以及周期性和频率的计算。通过具体的习题解答，帮助学习者理解并掌握这些关键知识点，对提升数字信号处理的理解和应用能力具有重要作用。