一、课堂任务 1.固定数据库角色管理：将guest06用户添加到pay数据库的db_owner角色中。 2.对象授权：授权用户guest05对表person进行查询和更新数据操作，然后授权Managers对表pay进行查询和插入操作。 思考题：请完成测试部分， 1、实验指导书5的测试，请用表格展示。 （1）访问数据库

这款 2100 系列 USB 万用表集基本测量高精度与 6½ 位分辨率于一身，而价格仅与 5½ 位 DMM 相当。 这款 DMM 具有 11 种测量功能和 8 种数学运算功能，适应最常用的测量参数。 这款多功能 DMM 随附了 USB 连接线、探头和软件等所有附件。 2100 系列集高精度与低总体拥有成本于一身，独一无二，无论作为台式 DMM 还是在系统应用中使用，为进行基本精度测量的研发工程师、测试工程师、科学家和学生带来无可比拟的价值

freesurfer-linux-centos6_x86_64-7.2.0.tar 第六个

实验目的和要求： 进程通信中信号概念及信号处理 进程间的管道通信编程 进程间的内存共享编程 实验条件： 1、装有Linux操作系统的微型计算机； 实验过程 管道 命名管道

六自由度 Servo机械臂 Arduino nano控制程序

介绍了使用基于 DCT 的演示程序进行图像融合。

这个是一个simulink模型，采用六步方波控制BLDC，已经搭建好六步控制逻辑，简单的调节PID参数即可跟踪给定转速。

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

RIP（routing information protocol），路由信息协议，基于距离矢量算法，将跳数作为度量值，默认情况下，设备到与它直连的跳数为0，也就是说，度量值（跳数）等于从本网络到达目的网络间的设备数量。  RIP认为一个好的路由跳数最少，允许一条路径最多包含15个路由器，当距离为16时人为不可达，所以只适用于小型网络。 RIP基于UDP报文进行路由信息交换，端口号为520。 rip让互联网中的所有路由器都和自己的路由器不断交换路由信息并更新路由表，使得自己从每一个路由器到每一个目的网络的路由都是最短的，要求网络中每一个路由器维护从他自己到其他每一个目的网络的距离记录； 因此，当网络出现故障时，要经过较长的时间才能将信息传达所有路由器，即坏消息传播满。

一个无良作者的内容加密而且没有教程，并且索要高额的费用，尽然这样，那就免费分享出来吧，有兴趣的可以自己研究一下链接：https://pan.baidu.com/s/1G-jsRqP7yli95sZC2mEbKQ 提取码：hw9s