期末救命版_软件设计与体系结构-清华大学出版社-主编-秦航期末救命版_软件设计与体系结构-清华大学出版社-主编-秦航期末救命版_软件设计与体系结构-清华大学出版社-主编-秦航期末救命版_软件设计与体系结构-清华大学出版社-主编-秦航

在数学建模中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于发现数据集中的自然群体或类别，无需预先知道具体的分类信息。本资料包是针对MATLAB实现聚类分析的一个实例集合，非常适合准备数学建模期末考试的学生参考。下面将详细阐述MATLAB中进行聚类分析的关键步骤和涉及的代码文件。 MATLAB是一种强大的编程环境，尤其在数值计算和科学计算方面，它提供了丰富的函数库支持各种数据分析任务，包括聚类分析。聚类分析通常包括预处理、选择合适的聚类算法和评估聚类结果等步骤。 1. **预处理**：数据预处理是聚类分析的重要环节，包括数据清洗（去除异常值）、归一化（使各特征在同一尺度上）等。在MATLAB中，可以使用`normalize()`函数进行数据标准化。 2. **选择聚类算法**：常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN、模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）等。本资料包中的代码主要涉及模糊C均值聚类，这是一种灵活的聚类方法，允许数据点同时属于多个类别。 3. **FCM聚类算法**： - `fuzzy_sim.m`：该文件可能实现了模糊相似度矩阵的计算，模糊相似度是FCM聚类的基础，它衡量了数据点与聚类中心之间的关系。 - `fuzzy_figure.m`：这可能是用于绘制聚类结果的图形，帮助我们直观理解聚类效果。 - `fuzzy_cluster.m`：这个文件可能是FCM聚类的主要实现，包括初始化聚类中心、迭代更新直至收敛的过程。 - `fuzzy_bestcluster.m`：可能包含了选择最佳聚类数的策略，比如肘部法则或者轮廓系数。 - `fuzzy_main.m`：主函数，调用以上各部分，形成一个完整的FCM聚类流程。 - `fuzzy_stan.m`、`fuzzy_closure.m`、`fuzzy_synthesis.m`：这些可能是FCM算法中涉及到的特定辅助函数，如标准化、闭包运算或合成函数的计算。 4. **评估聚类结果**：`聚类分析.txt`可能包含了对聚类结果的评价指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，用于评估聚类的稳定性、凝聚度和分离度。 通过理解和学习这些代码，你可以掌握如何在MATLAB中实现聚类分析，特别是在面对复杂或模糊的数据分布时，模糊C均值聚类能够提供更灵活且有效的解决方案。在实际应用中，应根据数据特性选择合适的预处理方法和聚类算法，并结合业务背景对结果进行合理解释。

资源的详细介绍请搜索我的资源同名文章 动态爬取豆瓣排行榜数据，提取数据中的电影名、导演、上映时间、上映国家/地区、电影类型、评分、评价人数等数据制成Excel表格并保存在本地，再将数据以图表的形式显示在窗口中，要求至少包含四张图表.

微信小程序项目实战，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有简单代码注册，下载下来简单部署即可使用。 包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，该项目可以作为课程设计使用，前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端：微信小程序 开发环境：微信开发者工具 数据库：MySql 后台框架：SpringBoot/SSM （如果有的话） 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话，一定要先部署好服务端，然后再用微信开发者工具导入，否则，小程序可能会报错 2. 微信小程序，用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

"大数据开发基础知识点" 大数据开发基础知识点是指在大数据开发过程中使用到的各种技术和概念。这些技术和概念构成了大数据开发的基础，涵盖了数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。 1. HDFS的HA是指高可用性（High Availability），即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。 2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 3. Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类SQL的查询语言，用于数据分析和报表生成。 4. Sqoop是一种数据ETL工具，用于在关系型数据库、数据仓库等多种数据源与Hadoop存储系统之间进行高效批量数据传输。 5. Spark是一种基于内存的分布式计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 6. 在大数据中，常见的数据类型有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。 7. 大数据是指数量级别为PB（Petabyte）及以上的数据集合。 8. HDFS的核心组件是NameNode和DataNode。 9. 集群的各节点会被分配到不同的机架上，以方便管理和提高集群的容错性。 10. HDFS的数据块大小默认为128MB。 11. NameNode上存储的元数据信息不包括HDFS文件的真实数据。 12. DataNode通过发送心跳将block信息报告给NameNode。 13. 客户端、NameNode节点和DataNode节点之间的通信都是基于RPC（Remote Procedure Call）的。 14. 在大数据处理过程中，磁盘读写通常是集群的主要瓶颈。 15. 虚拟机有三种网络连接模式。 16. 执行hostname命令，可以查看CentOS系统当前的主机名。 17. 在ZooKeeper集群中，不属于角色的选项是NameNode。 18. 通过ZooKeeper管理两个或多个NameNode时，一个NameNode须为active状态。 19. 一般可以通过验证校验和的方式来检查数据的完整性。 20. Hadoop主要采用的序列化格式是Writable。 21. 在Hadoop常用的文件压缩格式中，支持切分的是bzip2。 22. 不属于Writable集合类的是SortedMapWritable。 23. 序列化和反序列化之间有必然联系，序列化是将对象转化为便于传输的格式，而反序列化是把字节序列恢复为对象的过程。 24. MapReduce充分体现了“分而治之”的思想，即把一个复杂的任务拆分成小的任务并行处理，从而提高了任务的处理速度。 25. 对于某些简单的数据处理任务，只需要执行Map任务就够了。 这些知识点涵盖了大数据开发的基础概念和技术，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，为大数据开发提供了坚实的基础。

工程伦理重点，现在的研究生必修科目，分享一下，大家一起学习。（工程伦理期末试题参考答案及复习重点.pdf）

"软件测试期末复习题" 软件测试是一门复杂的学科，它涉及到软件开发的各个方面，从需求分析到测试和维护。为了构建测试人员和开发人员更良好的沟通，需要具备良好的沟通技巧和团队协作精神。 要做一个合格的软件测试工程师，需要具备以下素质： 1. 具有良好的沟通技巧和团队协作精神。 2. 具有软件测试的基本知识和技能，如软件测试的目标、测试过程模型、黑盒测试和白盒测试等。 3. 具有良好的分析和解决问题的能力。 4. 具有良好的学习和适应能力。 软件测试的目标是尽可能多的发现软件中的错误和缺陷，并对软件质量进行度量和评估以提高软件质量。软件测试的过程模型包括V模型、W模型和H模型等。黑盒测试是从用户角度出发进行测试，白盒测试是从程序设计者的角度进行测试。 软件测试的对象可以是单个程序，也可以是模块集成过程中的多个临时版本和最终软件。软件测试的唯一依据是软件的需求规格说明书（SPEC）。典型的黑盒测试方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表法、正交试验法、场景发、功能图法等。 软件质量包括6个维度：功能性、可靠性、可用性、效率、可维护性、可移植性。根据ISO9126质量模型，可以构造软件的静态质量度量模型，通过量化的数据评估被测程序的质量。 逻辑覆盖法包括语句覆盖法、判定覆盖法、条件覆盖法、判定—条件覆盖法、条件组合覆盖法、修正条件判定覆盖法等。单元测试是对软件基本组成单元的测试，可以看作是编码工作的一部分，一般应该由编程人员完成。 集成测试的用例在概要设计阶段完成。集成测试一般由专门的测试小组完成。集成测试花费的时间远远要超过单元测试。集成测试的策略包括自底向上的集成方式。 确认测试和系统测试一般不由软件开发人员执行，而应由软件企业中独立的测试部门和第三方测试机构完成。确认测试一般以功能测试为主，而在系统测试中一般以性能测试为主，如压力测试、负载测试、强度测试、容量测试等。 验收测试是以用户为主进行的测试，软件开发人员、SQA、人员、也应该参与。自动化测试的认识误区包括自动化测试应完全取代人工测试、测试用例可完全由测试工具自动完成、测试工具可以在任何场合使用、自动化后测试效应立刻提高、自动化测试顺利引入后就一劳永逸等。 主要的测试管理工具包括HP Mercury公司的TestDirector、IBM Rational公司的TestManager等。功能测试工具包括HP Mercury公司的WinRunner和QuickTestPro、IBM Rational公司的Robot等。性能测试工具包括HP Mercury公司的LoadRunner等。白盒测试工具包括XUnit系列开源框架等。 CMM模型按由低到高的顺序包括初始级、可重复级、已定义级、已管理级、优化级等。CMMI模型按由低到高的顺序包括初始级、、已管理级、已定义等。

《软件测试技术》期末复习题集涵盖了软件测试的多个核心知识点，主要涉及软件生命周期的不同阶段、测试策略、测试类型以及测试方法。以下是这些知识点的详细解释： 1. **软件缺陷修复成本**：软件缺陷在需求分析阶段被发现的修复成本最低。这是因为此时问题定位简单，改动对整体系统的影响较小。随着项目进展，修复成本会逐渐增加。 2. **单元测试**： - **驱动模块**：在单元测试中，驱动模块用于模拟被测模块的调用者，以便于执行测试。 - **桩模块**：桩模块则模拟被测模块所依赖的其他模块，为被测模块提供必要的输入和环境。 3. **测试效率**：选择发现错误可能性大的数据作为测试数据能提高测试效率，避免随机选取或穷举所有可能的输入数据。 4. **压力测试与性能测试**： - **压力测试**：关注系统在资源受限（如内存、CPU、网络带宽）情况下的表现，以评估系统崩溃点。 - **性能测试**：主要关注系统响应时间和吞吐量，了解系统在正常或峰值负载下的性能。 5. **验收测试**：通常需要用户参与，确保软件满足用户需求并同意接收。 6. **软件测试目标**：软件测试的目的是发现软件缺陷，并尽早发现，但修复缺陷通常不是测试人员的职责。 7. **测试方法**： - **因果图法**：基于决策表，用于建立复杂输入条件与预期输出之间的关系，帮助设计测试用例。 - **等价类划分法**：将输入数据划分为若干等价类，只测试每个等价类的代表数据。 - **强健性测试**：测试软件在异常或边界条件下的表现。 8. **动态黑盒测试与静态白盒测试**： - **动态黑盒测试**：关注软件功能，不考虑内部结构，通过实际运行进行测试。 - **静态白盒测试**：不运行程序，通过审查代码和设计文档来评估质量。 9. **测试类型**： - **构造测试**（白盒测试）：关注代码结构和逻辑。 - **功能测试**（黑盒测试）：关注软件功能，不关心实现细节。 10. **测试用例**：包括被测试程序和测试数据，用于验证特定功能或行为的正确性。 11. **单元测试内容**：不包含用户界面测试，主要针对模块接口、局部数据结构和路径测试。 12. **测试分类依据**：根据是否能看到程序代码，可以区分白盒测试和黑盒测试。 13. **测试文档**：测试方案、测试用例和测试报告是常见测试文档，而程序流程图不属于测试文档。 14. **敏捷开发模式**：边写边改模式描述了几乎无产品方案、进度安排和正规开发过程的软件开发方式。 15. **覆盖度**：路径覆盖不保证实现条件覆盖、判定覆盖或组合覆盖。 16. **软件缺陷**：软件缺陷是指软件未达到预期功能、出现不应有的错误、超出指定范围的功能或不符合用户体验的情况。 17. **单元测试**：对软件最小可独立测试单元——模块进行的测试，验证其语法、格式和逻辑正确性。 18. **白盒测试**：又称构造测试或逻辑驱动测试，基于内部逻辑，确保程序按照规格说明书正常运行。 19. **回归测试**：当软件发生变化后，为确保新旧功能正常，重新执行的测试。 20. **等价类**：将输入域划分为等效组，每组内的数据对测试目的而言是等效的。 21. **测试用例作用**： - 提高测试效率，避免盲目测试。 - 明确测试重点。 - 更新软件后可减少测试用例修改，节省时间。 - 促进测试用例的复用和效率提升。 22. **自顶向下增量式测试**： - 优点：早期构建系统框架，便于理解。 - 缺点：需要模拟子模块，可能导致测试不足。 23. **自底向上测试**： - 优点：驱动模块模拟所有参数，测试数据生成容易。 - 缺点：晚些时候才能看到完整系统，不利于早期发现问题。 24. **白盒与黑盒测试的相似性**： - 都涉及代码审查，但白盒关注内部机制，黑盒关注外部行为。 这些知识点为《软件测试技术》课程的复习提供了全面的指导，涵盖了软件测试的基本概念、方法和策略。

成理复习计算机视觉部分习题，期末复习版，希望对各位同学有所帮助！