本实验指导书以金融行业为场景，设计数据库模型，并使用openGauss构建金融场景下的数据库，通过对数据库中的对象（表、约束、视图、索引等）创建，掌握基础SQL语法，并通过对表中数据的增删改查，模拟金融场景下的业务实现。 本实验中的金融数据模型，主要是为了实现实验操作而构造的，若与现实场景中模型相似，纯属巧合。 实验环境说明 组网说明 本实验环境为openGauss数据库。 实验概览 本实验概览图 1 金融场景化实验 1.1 金融数据模型 假设A市C银行为了方便对银行数据的管理和操作，引入了华为openGauss数据库。针对C银行的业务，本实验主要将对象分为客户、银行卡、理财产品、保险和基金。因此，针对这些数据库对象，本实验假设C银行的金融数据库存在着以下关系：客户可以办理银行卡，同时客户可以购买不同的银行产品，如理财产品，基金和保险。那么，根据C银行的对象关系，本实验给出了相应的关系模式和ER图，并对其进行较为复杂的数据库操作。

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一 (20分)用二分法求方程在区间[1.0, 1.5]内的一个实根，且要求有3位有效数字。试完成： (1) 估计需要二分的次数；(8分) (2) 将计算过程中数据填入表1.(中间过程填写到小数点后面3位)(12分，每个得2分，其它空不计分) 表1 题1计算过程 0 1.0 1.5 1.25 1 2 3 4 5 6 二. (10分) 为了计算方程的根，某同学将改写为，并建立迭代公式。请问此迭代公式在R上是否全局收敛的吗？说明理由。 三. (20分)设有方程，试回答下列问题： (1) 确定方程实根的数目；(4分) (2) 迭代公式在区间[1,2]上是否全局收敛；(10分) (3) 在表2中填写相应的计算数据。(要求填写到小数点后3位)(6分) 表2 第三题表 0 1 2 3 四. (15分) 试构造一个能求的迭代公式，并讨论收敛性。 五. (15分) 由一个高为10m的圆柱构成的发射井的顶部是一个半球，体积之和是400m3。试确定发射井底部的半径，精确到小数点后4位。取 (要求用牛顿法，写出分析过程) 六. (5分) 用割线法计算第五题中的半径.(精度要求与第五题相同) 七. (15) 设是方程的m()重根,即具有形式. 证明： 用牛顿迭代法时,迭代函数满足.(此时,只能是线性收敛) 若将迭代函数改进为,那么证明改进后的方法至少是平方收敛的. (提示: (1) )的重根时,的表达式中可以消去含. (2) 只需证明.) 八. (选做)证明迭代公式是计算.

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设备名称命名规范 enable //进入#模式 config //进入config配置模式 sysname HNLD-MA-CMNET-OLT01-LD- sysname HNLD-MA-CMNET-OLT01-XH- sysname HNLD-MA-CMNET-OLT01-LY- sysname HNLD-MA-CMNET-OLT01-LJ- sysname HNLD-MA-CMNET-OLT01-SF- board confirm 0 //确认所有单板，默认情况下单板处于“自动发现”状态 time 2014-11-03 14:14:14 //设置系统时间为北京标准时间

一、云计算基础 1、云计算概念 关于云计算的定义有很多种，百度百科的解释是这样的： 云计算  （Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对比分析主流的深度学习框架：TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码;Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在TensorFlow出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目)，目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护;Theano 诞生于2008年，由蒙特利尔大学 Lisa Lab 团队开发并维护，是一个高性能的符号计算及深度学习库。