死脑子快背啊，往年题好好背，考到好多重要的往年题，我大学的败笔就在这里了，哭

山东大学软件学院的软件工程专业学生在学习数字图像处理课程时，期末复习是一项重要的学习环节。本复习资料由一位认真学习了lxm老师课程的学生整理，涵盖了该课程的各个重要知识点，对于即将参加考试的学生来说，具有很高的参考价值。 数字图像处理是一门利用计算机技术来处理和分析数字图像的学科，它涉及到图像的采集、存储、处理、分析以及理解等各个方面。在软件工程领域，数字图像处理技术被广泛应用于多媒体数据的处理，如在图像识别、医疗成像、卫星遥感、工业检测、智能交通等多个领域发挥着重要作用。 本复习资料主要涉及以下内容： 1. 数字图像处理基础：介绍数字图像的基本概念，包括图像的数字化过程，图像的类型（如灰度图像、二值图像、彩色图像等），以及图像的基本表示方法。 2. 图像变换：包括傅里叶变换、离散余弦变换等，这些变换能够将图像从空间域转换到频域，便于进行图像分析和处理。 3. 图像增强：介绍各种图像增强技术，如直方图均衡化、图像锐化、去噪等，目的是改善图像的视觉效果，或者为后续处理步骤做准备。 4. 图像恢复：讨论图像在采集和传输过程中可能受到的各种失真，如模糊、噪声干扰等，并介绍如何通过各种恢复算法改善图像质量。 5. 图像分割：详细阐述图像分割的原理和技术，图像分割是将图像分割为多个特定的区域或对象的过程，这对于识别和分类等高级图像处理任务至关重要。 6. 图像特征提取与描述：介绍如何从图像中提取关键特征，如形状、纹理、颜色等，并对这些特征进行量化描述。 7. 图像理解和识别：讨论如何利用机器学习和模式识别技术对图像中的对象进行识别和分类。 8. 实际应用案例分析：通过对实际案例的分析，让学生了解数字图像处理技术在现实世界中的应用情况。 lxm老师在课堂上布置的作业对理解上述知识点非常有帮助，因此建议学生在复习时，不仅要阅读教材和笔记，还要认真完成并理解作业内容。期末考试往往是对学生学习成果的一次全面检验，因此这份复习资料对于学生来说，是期末备考的宝贵资源。 这份资料不仅适用于山东大学软件学院软件工程专业的学生，对于其他院校或领域的学生和专业人士，如果需要了解或学习数字图像处理的基础知识和应用，也可以参考这份资料，它能够帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际操作技能。

mysql复习大全

### 西南交通大学人工智能专业机器人课程考试复习内容详解 #### 一、机器人概述 ##### 1.1 机器人学三定律 - **第一定律**：机器人不得伤害人类个体或者因不作为导致人类个体受到伤害。 - **第二定律**：机器人必须服从人类的命令，除非这些命令与第一定律相冲突。 - **第三定律**：机器人必须保护自己的存在，但这种保护不能与第一或第二定律相抵触。 ##### 1.2 机器人定义 - 机器人是一种能够被编程的自动机械电子装置，能够通过感知环境、识别对象、理解命令等方式自主完成任务。它具备记忆、学习、情感处理、逻辑判断和自我进化等功能。 ##### 1.3 机器人的三个发展阶段 - **第一代**：示教再现型，主要通过预先设定的动作序列进行操作。 - **第二代**：具备了基本的感觉能力，能够对外界环境做出反应。 - **第三代**：拥有更高级的感觉能力和独立判断能力，能够根据环境变化做出决策。 ##### 1.4 机器人的分类 - **按机械结构分类**：串联机器人和并联机器人。 - **按控制方式分类**：操作型、程序控制、示教再现型、数控型、感觉控制型、适应控制型和智能机器人等。 - **按运动形式分类**：直角坐标系、圆柱坐标型、球坐标型、平面双关节型和关节型机器人。 - **按作业空间分类**：室内/室外移动机器人、水下机器人、空间机器人等。 - **按移动性分类**：不可移动式（固定式）、半移动式和移动式机器人。 - **按应用环境分类**：工业机器人和服务机器人两大类。 ##### 1.5 工业机器人的特点 - **可编程**：可根据不同任务需求重新编程。 - **拟人化**：机械结构上模仿人体部分结构，如手臂、手指等。 - **通用性**：适用于多种作业任务。 - **涉及学科广泛**：集成了机械学、微电子学、计算机科学等多个领域的知识和技术。 ##### 1.6 特种机器人的分类 - **空间机器人**：用于太空探索和维护。 - **军用机器人**：应用于军事领域。 - **医用机器人**：辅助医生进行手术等医疗活动。 - **服务机器人**：提供家庭清洁、餐饮服务等。 - **农业机器人**：用于农田管理、收获等。 - **水下机器人**：执行海底探测、维修等工作。 - **警用机器人**：用于执法、救援等。 ##### 1.7 机器人的组成与构型 - **机械结构**：包括手部、腕部、臂部等。 - **驱动装置**：包括驱动源、传动机构等。 - **感知反馈系统**：包括内部和外部传感器。 - **控制系统**：包括处理器和伺服控制器等。 - **典型构型**：直角坐标型、圆柱坐标型、极坐标型、关节坐标型、并联机器人等。 ##### 1.8 机器人的发展趋势 - **高性能**：更高的精度和负载能力。 - **模块化**：易于组装和维护。 - **可重构**：灵活适应不同任务需求。 - **智能化**：更强的自主学习和决策能力。 - **柔性化**：更加安全地与人互动。 - **网络化**：实现远程控制和数据共享。 - **多传感器融合**：集成多种传感器以提高感知能力。 #### 二、工业机器人的机械结构 ##### 2.1 工业机器人的工作负荷和范围 - **大型机器人**：负荷为1~10000N，工作空间为10m³以上。 - **中型机器人**：负荷为100~1000N，工作空间为1~10m³。 - **小型机器人**：负荷为1~100N，工作空间为0.1~1m³。 - **超小型机器人**：负荷小于1N，工作空间小于0.1m³。 ##### 2.2 技术参数 - **自由度**：指机器人能够独立运动的维度数。一般情况下，一个刚体在三维空间中有六个自由度。 - **运动轴**：包括主轴（基本轴）和次轴（腕部轴），分别用于保证机器人到达工作空间中的任意位置和实现任意空间姿态。 - **作业范围**：表示机器人末端参考点所能达到的所有点的集合。 - **额定速度**：机器人在保持平稳性和位置精度的前提下所能达到的最大速度。 - **承载能力**：指机器人在工作范围内的任何位置所能承受的最大负载，受速度和加速度的影响。 #### 三、机器人运动学 ##### 3.1 介绍 机器人运动学研究的是机器人关节空间与末端执行器的空间位置之间的关系，是机器人设计和控制的基础。 #### 五、机器人驱动系统 ##### 5.1 定义 机器人驱动系统是直接驱使机器人各运动部件动作的机构，对机器人的性能有着重要影响。 ##### 5.2 工业机器人驱动系统的要求 - **质量轻**：单位质量的输出功率和效率高。 - **反应速度快**：能够快速启动、制动和改变方向。 - **驱动灵活**：位移偏差和速度偏差小。 - **安全可靠**：无污染，噪声低。 西南交通大学的人工智能专业机器人课程涵盖了机器人的基本概念、分类、发展趋势、机械结构和技术参数等多个方面。学生需要全面掌握这些知识点，以便更好地理解和应对实际应用中的挑战。

国科大在系统与计算神经科学这门课程的期末复习中，提供了一个宝贵的资料包，这个资料包不仅包含了复习PPT，还有一份PPT总结的A4打印版本，以及2024年的试题。这些资料对于期末考试的备考无疑有着极大的帮助。 复习PPT通常包含了课程的核心概念、关键公式、重要实验结果和案例分析等内容，是对整个学期学习内容的和总结。学生可以通过PPT快速回顾课程要点，加强对学习内容的理解和记忆。而PPT总结的A4打印版则更便于携带和阅读，学生可以随时随地进行复习。 试题部分对于备考同样重要，特别是对于考试的类型和难度有一个直观的认识。2024年的试题能够帮助学生了解最新的考试动态和趋势，同时也可以通过做题来检验自己对知识的掌握程度，有针对性地进行查漏补缺。 复习时，学生应该首先根据PPT和打印版总结理清课程的脉络，明确各个章节的重点和难点。然后通过解决试题来提高解题技巧和时间管理能力，尤其是对于计算神经科学这样一门高度理论与实践相结合的学科，通过实践题目的解答来加深对理论知识的应用能力至关重要。 此外，系统与计算神经科学不仅仅是对神经科学的理论学习，还包括了大量数学和计算机科学的知识。学生在复习时应该格外注意跨学科知识的融合应用，因为这部分往往是考试中的难点。对于这部分内容，可以通过专项练习和小组讨论的方式来加强理解。 期末考试是对一个学期学习成果的检验，因此高效的复习策略至关重要。在有限的复习时间内，合理分配时间，把精力集中在自己的薄弱环节上，同时也要注意保持良好的心态，避免临阵慌乱。 复习资料包中的内容必须是学生自己理解和消化的，简单地记忆PPT内容或者机械地做题是不够的。理解了之后的记忆才能更加深刻，而通过做题的反馈又可以加深对知识的理解。因此，复习过程中主动思考和实践是非常必要的。 学生在复习过程中，还要注意合理休息，保证充足的睡眠，避免过度疲劳影响复习效果。适当的休息和娱乐活动可以帮助缓解紧张的复习状态，提高复习效率。 国科大提供的期末复习资料包是学生们备考的重要资源，合理利用这些资料，并结合科学有效的复习方法，将有助于学生们取得优异的考试成绩。

高等数学是理工科学生必修的基础课程之一，它涵盖了微积分、线性代数和概率统计等核心概念。西北工业大学的这份2009级高等数学上学期期末复习PPT，旨在帮助学生们系统地梳理和巩固这个阶段所学的知识点，为期末考试做好充分准备。 在"总复习1.ppt"中，首先会涉及到微积分的基本概念，包括函数、极限、连续性和导数。函数是描述变量间关系的重要工具，极限则是研究函数行为的关键，它能揭示函数在某一点或某一段趋于什么状态。连续性是函数平滑性的体现，而导数则是描述函数局部变化率的量，它在物理、工程等领域有广泛应用，如速度、加速度的计算。这部分还会讲解一元函数的求导法则，如链式法则、分离变量法、乘积法则和商法则等。 接下来，复习PPT可能会深入到微分方程，这是描述自然界许多现象的有效数学模型。例如，简单的初值问题和边界问题的解法，以及如何求解线性微分方程组。此外，还会涉及不定积分与定积分，积分是微分的逆运算，定积分在几何面积、物理问题中的应用（如功、质心、转动惯量）和物理定律的数学表述等方面具有重要作用。 "总复习2.ppt"可能涵盖多元函数微积分。这包括多元函数的极限、连续性、偏导数、全微分以及多元函数的积分。偏导数是理解多元函数局部变化的关键，全微分则提供了多元函数近似变化的框架。在多元函数积分部分，将学习二重积分、三重积分，以及在直角坐标系和极坐标系下的计算方法，这些积分在计算体积、曲面面积和物理问题中起到关键作用。 此外，线性代数的初步知识也可能被融入复习内容，比如向量、矩阵、行列式、线性方程组的解法以及特征值和特征向量等概念。这些内容对于理解和解决实际问题，如图像处理、数据分析、物理学中的量子力学等领域至关重要。 通过这两份PPT的复习，学生可以全面回顾高等数学的基本理论和应用，提高对抽象概念的理解，掌握解题技巧，为应对期末考试打下坚实基础。同时，高等数学的学习也是为后续专业课程如电磁学、力学、热力学等奠定必要的数学基础。

东华大学 计算机网络 复习题库 本资源摘要信息是基于东华大学计算机专业学生用计算机网络题库附部分答案，涵盖计算机网络基础知识点。题库共25道选择题，涵盖计算机网络的基本概念、OSI参考模型、TCP/IP协议、网络设备、网络协议、数据传输、网络安全等方面。 1. 协议组成要素包括语法、语义、时序（同步）和字符等。 2. 局域网的简称为LAN（Local Area Network）。 3. 完成路径选择功能是在OSI模型的网络层实现的。 4. OSI参考模型将整个网络的功能划分为7个层次。 5. 在同一个信道上的同一时刻，能够进行双向数据传输的通信方式是全双工通信方式。 6. TCP/IP体系结构中的TCP和IP所提供的服务分别为传输层服务和网络层服务。 7. 用于不同网段的网络互连的设备一般采用路由器。 8. IP协议提供的服务是不可靠无连接数据报服务。 9. 把两个报文发往同一目的地时，先发的报文不一定先到达目的地。 10. 数据链路层的数据单位称为帧。 11. 在OSI参考模型中，实现端到端的应答、分组排序和流量控制功能的协议层是传输层。 12. 在OSI参考模型中，对等实体在一次交互作用中传输的信息单位称为协议数据单元。 13. 各层向其上层提供的一组操作称为服务。 14. Internet的核心协议是TCP/IP。 15. “三网融合”的趋势中，属于三网之一的是传统电信网、计算机网（主要指互联网）和有线电视网。 16. Internet服务包括远程登录、电子邮件、WWW等。 17. 在OSI参考模型中，第N层与它之上的第N+1层的关系是第N层为第N+1层提供服务。 18. 在OSI参考模型中，能实现路由选择、拥塞控制与互联功能的层是网络层。 19. 集线器和路由器分别运行于OSI参考模型的物理层和网络层。 20. OSI参考模型将整个网络的功能分成7个层次来实现，其中层与层之间的联系通过接口进行。 21. 计算机网络中广泛使用的交换技术是分组交换。 22. 计算机网络中可以共享的资源包括硬件、软件、数据等。 23. OSI环境下，下层能向上层提供两种不同形式的服务是面向连接的服务与无连接的服务。 24. 早期的计算机网络系统是由计算机、通讯线路和计算机组成。 25. 计算机网络可分为三类，它们是广播式网络、点-点式网络和移动网络。

山东大学软件学院22级软件工程期末复习资料

工程概论作为一门综合性很强的学科，对于大学生来说是了解工程领域基础知识的重要课程。在期末复习时，学生需要掌握多个方面的内容，本文将从几个方面来梳理工程概论中需要重点复习的知识点。 软件工程是工程概论中的一个重要组成部分。软件质量保证（SQA）是确保软件产品能够满足用户需求的重要环节，其中包括成熟度模型（CMM），此模型共分为五个级别：初始级、可重复级、已定义级、已定量管理级、优化级。这些级别代表了企业软件开发管理能力的不同水平，是衡量软件开发成熟度的关键指标。 在软件工程中，系统工程的层次结构也是一个重要概念，它包括全局视图、领域视图、要素视图和详细视图，帮助工程师全面地理解并设计复杂的系统工程。此外，软件工程要素分为工具、过程和人员三大类别，而过程又包括管理过程和技术过程。 在软件测试领域，等价类划分法是一种功能测试用例编写方法。编写测试用例时，假设输入条件为1-25，我们需要计算测试例样的数量。此方法通过将输入数据的集合划分为若干等价类，每个等价类内的数据被假定为等效，从而简化测试工作。此外，软件中每个加工至少需要一个输入流和一个输出流，这是数据流图（DFD）设计的基本原则。 软件工程的另一个核心概念是软件项目的管理，通常由“4P”来概括：人员（People）、产品（Product）、过程（Process）、项目（Project）。项目管理的失败，有70%的原因是管理因素，这说明软件项目管理的重要性。 在软件质量方面，有六大特性需要考虑：功能性、可靠性、可用性、效率、可维护性和可移植性。此外，测量和测度的概念需要区分清楚。在软件开发中，基线的概念同样重要，它代表软件开发过程中的特定检查点，是版本控制和文档管理的关键环节。软件重构是指在不改变外部行为的前提下，改进内部结构，增强代码的可维护性。 软件模块的独立性可以通过衡量模块的内聚和耦合程度来判断，理想的模块具有高内聚和低耦合的特点。在软件需求分析中，系统瀑布模型是最常用的一种模型，而实时系统则可能采用其他模型，比如迭代模型。 软件完整性是一个重要概念，它与软件的可靠性、可用性和可维护性密切相关。数据流图（DFD）是软件工程中用来表示数据流动和处理过程的图形化工具，它由数据流、加工、数据存储和外部实体组成。数据字典用于表达数据元素的含义，而实体-关系图（ER图）展示了实体、属性和联系之间的关系。 在实际的软件工程项目中，需求分析和项目实施都需要借助一定的工具和方法来完成。例如，在项目管理中，可以使用甘特图来表示项目进度，通过关键路径方法（CPM）来确定项目的最短完成时间。软件开发周期中的每一个阶段，比如需求分析、设计、编码、测试和维护，都需要精确的规划和管理，以确保软件产品的质量。 工程概论涵盖了广泛的知识点，大学生在期末复习时，需要系统地回顾这些概念和原理，不仅理解它们的含义，还应学会如何在实际的工程项目中运用这些知识。只有通过全面的复习和理解，才能在期末考试中取得理想的成绩，并为将来从事工程领域的工作打下坚实的基础。

数字信号处理是电子工程、计算机科学、物理学、应用数学等领域的重要学科，主要研究数字信号的表示、分析、处理和生成。该学科的研究范畴包括信号的采样、量化、变换、滤波、编码和压缩等方面。数字信号处理的核心在于通过数学运算，特别是在数字计算机上进行的运算，来完成对信号的各种操作。这种处理方式与传统的模拟信号处理相对应，后者使用连续的物理量如电压、电流来处理信号。 数字信号处理的应用非常广泛，涉及音频和视频处理、图像压缩、通信系统、医疗成像、地震数据处理、雷达和声纳系统、生物医学信号分析、语音识别和合成、机器学习、数据加密等多个领域。随着微电子技术和计算能力的快速发展，数字信号处理已经成为现代信息社会的基石之一。 复习提纲、往年真题和PPT是学习数字信号处理的重要辅助工具。复习提纲帮助学生系统地掌握课程的知识结构和重点难点，有助于学生对课程内容形成清晰的脉络；往年真题则为学生提供了接近实际考试难度和风格的练习题，有助于学生检验学习成果，熟悉考试题型和答题策略；PPT作为一种现代化的教学工具，通常包含了大量的图表、公式和例题，使得抽象的理论知识更加直观易懂。 对于山东大学软件学院的学生来说，掌握数字信号处理课程的知识不仅对顺利完成学业有重要意义，也是未来进入相关领域工作或继续深造的重要基础。通过这些复习资料的辅助学习，学生能够更好地理解数字信号处理的基本概念和技术，提高解决实际问题的能力。 此外，数字信号处理领域的研究和应用不断深入和扩展，新的理论和算法不断涌现。例如，多尺度变换、时频分析、小波变换、非线性信号处理等先进技术已成为数字信号处理领域的新趋势。因此，除了学习基础内容之外，学生还需关注前沿动态，不断更新知识储备，以适应未来技术发展的需要。 数字信号处理作为一门综合性强、应用广泛的学科，要求学生不仅掌握基础理论和技术，还需要培养解决复杂问题的能力，并时刻关注该领域的最新发展动态。山东大学软件学院提供的复习资料为学生提供了全面的学习支持，有助于学生在数字信号处理领域取得扎实的进步。