山东大学数据结构与算法课程设计实验2外排序实验报告（配图，配代码，详细解释，时间复杂度分析） 含数据结构与算法描述（整体思路描述，所需要的数据结构与算法）测试结果（测试输入，测试输出）实现源代码（本实验的全部源程序代码，程序风格清晰易理解，有充分的注释） 问题描述： 应用竞赛树结构模拟实现外排序。 基本要求： （1）设计并实现最小输者树结构ADT，ADT中应包括初始化、返回赢者，重构等基本操作。 （2）应用最小输者树设计实现外排序，外部排序中的生成最初归并串以及K路归并都应用竞赛树结构实现； （3）随机创建一个较长的文件作为外排序的初始数据；设置归并路数以及缓冲区的大小；获得外排序的访问磁盘的次数并进行分析。可采用小文件来模拟磁盘块。

2014-2022年矢量数据POI兴趣点POI通常称作兴趣点，泛指互联网电子地图中的点类数据，基本包含名称、地址、坐标、类别四个属性；源于基础测绘成果DLG（Digital Line Graphic，数字线划地图）产品中点类地图要素矢量数据集，OSM数据内容较为详细的系列数据，其矢量要素格式主要包括点要素、面要素及线要素。时间跨度为从2014年至2022年，时间序列较为详细，其数据内容也随着时间逐渐丰富，其中SHP数据包所占内存从2014年的200M到2022年的2G左右。

山东大学软件学院的计算机网络课程复习资料为学生提供了一个全面的学习资源，涵盖了计算机网络的核心知识点，是期末复习的宝贵材料。资料中包含了详细的计算机网络知识点整理文档，这份文档不仅梳理了计算机网络的基础理论，还包含了网络层次结构、通信协议、网络设备、IP地址和路由等重要内容，为学生提供了学习网络协议栈和网络拓扑的便利。 简答题整理部分则侧重于对计算机网络领域中常见问题的理解和解答，其中包含了历年考试中的精选题目，帮助学生把握出题规律，提高答题的准确性和速度。通过对这部分内容的复习，学生可以更好地掌握计算机网络的基础知识和核心概念。 往年题的收集则为学生提供了实际的练习机会，通过对历年真题的分析和模拟，学生可以了解考试的题型和难度，检验自己的复习效果，同时也能对可能出现的考题进行针对性的练习。这有助于学生在正式考试中发挥出最佳状态。 知识梳理部分则可能是对前面文档内容的总结和提炼，帮助学生在复习的后期阶段快速回顾和巩固知识点，建立起知识体系的框架，提升记忆效果。这部分内容对于学生形成系统性的知识结构尤为重要。 其他习题则提供了更多的练习机会，这些题目可能包括了填空题、选择题、判断题等多种题型，进一步丰富了学生的练习内容。通过这些练习，学生可以进一步加深对计算机网络知识的理解和应用能力，为实际操作和解决问题打下坚实的基础。 整个复习资料集合了知识梳理、简答题、历年试题和习题等多方面内容，是计算机网络课程学习和复习的优秀辅导材料。对于山东大学软件学院的学生来说，这套资料不仅能够帮助他们更好地掌握课程知识，还能为即将到来的期末考试做好充分的准备。

【指静脉识别技术】 指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它是基于人体内部的生物特征进行身份认证，相比指纹、面部识别等外部特征，具有更高的安全性与防伪性。这项技术利用了人体手指内部的静脉分布图案作为独特的生物特征，因为静脉结构不易被复制，且在体内，因此不易受到外界环境的影响。 【山东大学的贡献】 山东大学在生物识别领域，特别是指静脉数据库的建设上，做出了重要贡献。这个数据库包含了大量的指静脉图像数据，为科研人员提供了丰富的资源，以便进行算法研发、系统优化和性能评估。这些数据可能经过严格的采集流程，包括受试者的同意、专业的图像获取设备以及标准化的数据处理，确保了数据的质量和可靠性。 【数据库设计与管理】 数据库的设计和管理是信息科技中的核心部分。在这个指静脉数据库中，可能包括了多个表，如用户信息表、静脉图像表、采集时间戳等，以结构化的方式存储数据，便于查询和分析。同时，数据库还需要考虑数据的完整性、安全性和隐私保护，可能采用了加密技术来保护敏感的生物特征信息。 【生物特征识别研究】 在生物特征识别领域，算法是关键技术。针对指静脉数据库，研究人员可能会开发各种机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，用于特征提取和分类。这些模型的训练和验证都离不开大量的数据，山东大学的指静脉数据库为此提供了宝贵的实验平台。 【应用前景】 指静脉识别技术因其独特的优势，有着广阔的应用前景。在安全要求较高的领域，如金融、军事、医疗、数据中心访问等，可以替代传统的密码或钥匙，提高安全性。此外，随着物联网和智能家居的发展，指静脉识别也可能成为便捷的身份验证方式，提升用户体验。 【挑战与未来趋势】 尽管指静脉识别技术表现出色，但仍然面临一些挑战，如设备小型化、识别速度、误识率等。随着技术的进步，预计这些问题将逐步得到解决，指静脉识别将会更加普及和成熟。未来的趋势可能包括与其他生物特征识别技术的融合，以及在云计算和大数据环境下，如何高效、安全地管理和使用生物特征数据。 山东大学的指静脉数据库不仅推动了生物识别技术的研究，也为相关领域的创新和发展提供了坚实的基础。通过对这一数据库的研究，我们可以期待更智能、更安全的身份认证解决方案出现在我们的生活中。

山东大学计算机学院2023-2024第一学期神经网络与深度学习期末考试回忆版

山东大学计算机学院2023-2024第一学期信息技术与数据挖掘期末考试回忆版

山东科技大学软件工程操作系统实验报告（报告+源码可运行） 实验基本上都是课后题，一共有六个实验： 1、添加Linux内核模块　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2、进程间通信 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 3、进程同步与互斥-生产者消费者　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　4、Linux内存管理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 5、proc文件系统及查看进程信息 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 6、Linux驱动程序 源码在实验报告最后的附录中，是从虚拟机上直接贴过来的，代码逻辑无误，但是不能确保是否出现格式错误例如中文字符等，这些错误都可以自行调节，另外，个人采用的虚拟机是ubuntu + Centos 7 混合使用的，从设计四开始使用的Centos 7。 操作系统是计算机科学中的核心课程，本报告聚焦于山东科技大学软件工程专业的操作系统课程设计，通过六个实验深入理解并实践Linux操作系统的各项功能。以下是这六个实验的主要知识点： 1. **添加Linux内核模块**：内核模块是Linux内核功能的可插入组件，允许在不重新编译整个内核的情况下增加或修改功能。设计这个实验的目标是理解和掌握内核模块的编写、编译以及加载过程。实验中，你需要学习如何使用`modprobe`、`insmod`、`rmmod`等命令来管理模块，并了解模块头文件（如``）和内核API的使用。 2. **进程间通信**：进程间通信（IPC）是操作系统中多进程协作的关键技术，包括管道、消息队列、共享内存、信号量、套接字等多种方式。实验涉及的可能是其中一种或多种通信机制，以实现进程间的同步与数据交换。 3. **进程同步与互斥-生产者消费者问题**：这是一个经典的问题，用于演示线程间的同步和互斥控制。生产者将数据放入缓冲区，消费者则从中取出数据。实验要求利用信号量或条件变量等机制来防止生产者过度填充缓冲区，或者消费者在缓冲区为空时进行无效操作。 4. **Linux内存管理**：这部分实验可能涉及虚拟内存、页表、内存分配策略（如BRK、MMAP）等内容。通过编程实现内存分配和回收，理解内存分段和分页的原理，以及内存映射在用户空间和内核空间的应用。 5. **proc文件系统及查看进程信息**：PROC文件系统是一个虚拟文件系统，用于提供关于系统状态的信息，如进程信息、硬件状态等。实验可能要求你编写一个简单的 proc 文件系统驱动，展示如何读取或写入进程信息，从而加深对Linux内核接口的理解。 6. **Linux驱动程序**：驱动程序是操作系统与硬件之间的桥梁。设计Linux驱动程序需要了解设备模型、中断处理、I/O控制块（IOCTL）等概念。实验可能包括编写一个简单的字符设备驱动，实现设备的注册、初始化、读写操作等。 在完成这些实验的过程中，你不仅需要熟悉C语言编程，还要深入理解操作系统原理，如进程调度、内存管理、中断处理、文件系统和设备驱动等。同时，使用Ubuntu和CentOS混合环境，有助于熟悉不同的Linux发行版，增强实际操作能力。实验报告的编写应当详尽记录设计思路、实施步骤、运行结果和分析，以展示对操作系统概念和技术的实际应用。

《山东大学数据科学导论》课程是一门专为数据科学方向设计的课程，旨在为学生提供数据科学的基础理论和实践技能。课程涵盖了多个关键领域，包括数据预处理、数据建模、自然语言处理以及数据分析等。以下是根据提供的压缩包文件名解析出的相关知识点： 1. **数据排序（sort5个最大.jpg）**： 数据排序是数据处理中的基本操作，这里可能涉及到对一组数据进行升序或降序排列，尤其是选取最大的五个元素。在实际的数据科学项目中，排序经常用于找出异常值、识别模式或进行统计分析。 2. **阅读材料（reading sections）**： - **Section 7.1-7.2**：这部分可能讨论了数据科学中的某个特定主题，如机器学习算法、统计模型或者数据可视化，这些是数据科学核心概念的重要组成部分。 - **Section 12**：没有具体说明，但通常会涵盖高级话题，比如深度学习、大数据处理或数据挖掘策略。 3. **数据建模（03DataModels.pdf）**： 数据建模是数据科学的关键步骤，它涉及创建数据结构来表示现实世界的实体和它们之间的关系。概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型是常见的建模类型，课程可能涵盖了这些内容。 4. **数据预处理（02DataPrep.pdf）**： 数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换，它是数据分析前不可或缺的步骤。这部分内容可能会讲解如何使用编程语言如Python或R进行数据预处理。 5. **数据清洗与整合（04DataCleaningAndIntegration.pdf）**： 数据清洗涉及发现和纠正数据集中的错误，而数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起。课程可能涵盖了数据匹配、数据融合以及处理不一致性的话题。 6. **数据科学家的第一个项目（数据科学家的第一个Project.pdf）**： 这可能是指导学生如何从头至尾完成一个数据科学项目，包括定义问题、收集数据、探索性数据分析、建模和结果解释。 7. **自然语言处理（lab 4Natural Language Parsing.pdf, 05NaturalLanguage.pdf）**： 自然语言处理是数据科学中的一个重要分支，涉及文本分析、情感分析、语义理解等。实验可能涉及使用NLP库如NLTK或Spacy进行词法分析、句法分析或语义解析。 8. **Python for Data Analysis（Python_For_Data_Analysis.pdf）**： Python是数据科学中广泛使用的编程语言，这个文件可能详细介绍了如何使用Pandas、NumPy和SciPy等Python库进行数据操作和分析。 这些文件共同构成了一个全面的数据科学课程框架，涵盖了从数据获取、预处理到模型构建和自然语言处理等多个环节。通过学习这些内容，学生可以建立起扎实的数据科学基础，并具备解决实际问题的能力。

嵌入式系统是计算机科学与工程领域中的一个重要分支，它主要关注在特定设备或系统中集成微处理器技术，实现特定功能。山东科技大学计算机科学与工程学院的嵌入式考试资料，无疑是学生们掌握这一领域的关键资源。这份资料包含了上课老师精心整理的重点内容，旨在帮助学生深入理解和掌握嵌入式系统的原理、设计与应用。 嵌入式系统的核心在于其定制化和专用性。它们通常用于控制、监视或交互式的应用，如汽车电子、医疗设备、家用电器、工业自动化、移动通信设备等。了解嵌入式系统，首先需要掌握处理器架构，包括微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）等，以及它们的指令集、内存结构和外设接口。 嵌入式系统的软件部分涵盖了操作系统（OS）的选择，例如实时操作系统（RTOS）如FreeRTOS、VxWorks，或是轻量级嵌入式Linux发行版。理解操作系统的工作原理，包括任务调度、中断处理、内存管理等，对于开发高效可靠的嵌入式程序至关重要。此外，还需要学习编程语言，如C/C++，因为它们是嵌入式开发的常用语言。 在硬件层面，电路设计和系统集成是嵌入式工程师必须掌握的技能。这涉及到电源管理、信号处理、I/O接口（如GPIO、UART、SPI、I2C）的设计和调试，以及如何将软件与硬件结合实现功能。同时，了解嵌入式系统的功耗优化和可靠性设计也是必不可少的。 教育和考试方面，学生可能需要通过案例分析来加深对嵌入式系统实际应用的理解，比如设计一个简单的嵌入式控制系统或者进行物联网项目。考试可能会包含理论问答，要求学生解释嵌入式系统的组件和工作流程，以及编程题目，让学生编写控制某个硬件设备的代码。此外，动手实验和项目实践也是评估学生能力的重要方式，如搭建和调试嵌入式开发板，完成特定任务。 复习嵌入式考试资料时，重点应放在以下几个方面： 1. 嵌入式处理器的基础知识：架构、指令集、内存层次结构。 2. 操作系统概念及其在嵌入式系统中的应用。 3. 嵌入式编程：C/C++语言特性，针对特定平台的编程技巧。 4. 硬件接口和通信协议：理解并能应用常见的接口和通信协议。 5. 电源管理、功耗优化和系统可靠性设计。 6. 实践应用：能够设计和实现简单的嵌入式系统项目。 通过深入学习和实践，学生可以逐步构建起对嵌入式系统的全面认知，为未来在该领域的职业发展打下坚实基础。这份山东科技大学的嵌入式考试资料，无疑为学生们提供了一个宝贵的学习路径。

山东科技大学嵌入式平时实验代码