网络考试系统主要用于实现高校在线考试，基本功能包括：自动组卷、试卷发布、试卷批阅、试卷成绩统计等。本系统结构如下： （1）学生端： 登录模块：登录功能； 网络考试模块：可参加考试，并查看考试结果，提交试卷后老师允许的情况下查看错题； （2）超级管理员端： 登录模块：实现管理员登录功能； 用户管理模块：实现用户信息的增加、修改、查看功能； 角色权限管理模块：实现角色的增加、修改、查看功能； 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能； （3）试题管理员端（老师）： 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；

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。

"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）

【哈工大制造系统自动化技术期末考试绝佳复习资料】 制造系统自动化技术是计算机科学与机械工程相结合的重要领域，它涉及到产品的整个生产流程，从原材料处理到最终产品的形成。本资料详细介绍了制造系统的概念及其自动化技术的相关知识。 1. 制造与机械制造的概念： 制造是一个广义的过程，指的是将原材料转化为产品的活动。机械制造则是这一过程中的一个具体分支，专注于通过加工材料或毛坯形成零件、部件或完整产品的过程。机械、设备和仪器是制造过程中涉及的三种主要类型的技术系统，分别承担能量、物料和信息的传递与转换。 1.1.4 制造系统自动化： 自动化制造系统的核心在于减少人工干预，提高效率和精度。计算机数字控制（CNC）是基础，它利用计算机软件实现对数控设备的控制。分布式数字控制（DNC）进一步扩展了这一概念，允许多台设备由一台计算机统一管理。柔性制造系统（FMS）和计算机集成制造系统（CIMS）则将自动化提升至更高层次，前者能适应多样化的加工任务，后者实现了企业内部各环节的全面集成和信息流的高效管理。 第二章探讨了机械制造自动化系统建立的步骤，包括系统的生命周期，即从规划到退役的四个阶段：建立期、实现期、运行期和终止期。此外，还讲解了自动化系统的可靠性分析，包括串联模型、并联模型以及n中取r模型。例如，串联模型中所有单元的故障会导致系统故障，而并联模型则只有所有单元同时故障时，系统才会出问题。n中取r模型则要求至少有r个单元正常工作以保证系统正常运行。 第三章内容可能涵盖了控制系统的基础构成，这通常包括传感器、控制器、执行机构等组件，这些组件共同确保系统能够根据预设规则进行操作。此外，还可能详细讨论了液压与气动执行装置的工作原理和应用，这是实现机械设备运动控制的关键部分。 第四章可能涉及实际设计问题，如输料槽的设计。滚动式输料槽的设计要考虑宽度、侧壁高度和倾斜角度，以确保材料能够平稳有效地输送。对于给定的圆柱形工件，需要选用合适的输料槽材料，并计算出相应的设计参数，以满足安全运输的要求。 综上所述，这份哈工大的复习资料涵盖了制造系统自动化技术的多个关键知识点，从基本概念到系统设计和分析，为学生提供了全面的学习资源，以应对期末考试。学习者应深入理解制造过程的自动化原理，掌握不同类型的自动化系统及其工作模式，并能应用这些知识解决实际工程问题。

为了方便备考，把教程进行了浓缩并电子化。 原教程文字部分323页(除专业英语)，笔记为110页。带完整目录！ 笔记覆盖教材所有知识点，完全可不用看教材。大大缩减复习时间。

内容概要：研究生入学考试C语言程序设计自命题考试大纲，根据三所大学专业课考试《C语言程序设计》考试大纲总结，适用于全部专业课考核内容为C语言的高校研究生考试。 适合人群：具备一定C语言基本语法基础，参加研究生入学考试，考试专业课科目为《C语言程序设计》 能学到什么：综合覆盖《C语言程序设计》概念考点、基础考点、重难考点。程序设计题需要另外进行刷题训练。 阅读建议：此大纲制作目的为扫清《C语言程序设计》零散概念考点和一些疑难考点，故编程设计题不在大纲重点总结范围内，建议对编程题进行额外训练，如C语言经典100题、牛客网C语言练习题等。

系统规划与管理师考试的思维导图，方便学习。这是其中“IT服务部署实施”部分，其他在持续整理完善中..

信息论与编码知识点总结 信息论是研究信息处理、传输和存储的科学，编码是信息论的重要组成部分。本文总结了信息论与编码的重要知识点，以便学生更好地理解和掌握相关概念。 一、信息论基础 * 信源熵（信息熵）：信源的不确定度，衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵：在给定其他信源的情况下，信源的不确定度。 * 信源编码：将信源信息转换为适合传输和存储的形式的过程。 * 信道编码：将信源信息转换为适合信道传输的形式的过程。 二、信息论基本概念 * 熵（信息熵）：信源的不确定度，衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵：在给定其他信源的情况下，信源的不确定度。 * 相互信息：两信源之间的相关性，衡量信源之间的相关度。 * 信道容量：信道能够传输的最大信息速率。 三、编码技术 * 固定长度编码：每个符号都编码成固定长度的码字。 * 变长编码：每个符号编码成不同长度的码字，平均码长小于固定长度编码。 * 哈夫曼编码：一种变长编码方法，根据符号的出现概率来确定码字的长度。 * 香农-费诺编码：一种变长编码方法，根据符号的出现概率来确定码字的长度。 四、信道编码 * 线性分组码：一种信道编码方法，使用线性算法来编码信息。 * 率失真函数：衡量信道编码的错误率和失真度。 * 香农第一定理：信源的熵小于信道容量时，可以实现可靠的通信。 五、信息论应用 * 数字信号处理：使用数字信号处理技术来处理和分析信号。 * 数据压缩：使用数据压缩算法来减少数据的大小和提高传输效率。 * 加密技术：使用加密算法来保护信息的安全。 六、信息论中的重要概念 * 熵的非负性：熵不能小于0，因为熵衡量的是信源的不确定度和随机性。 * 熵的链式规则：熵可以通过链式规则来计算，例如 H(X,Y) = H(X) + H(Y|X)。 * 信源熵的极限定理：信源熵的极限定理是指信源熵的上限和下限，例如香农第一定理。 七、信息论中的重要公式 * 熵的公式：H(X) = - ∑ p(x) log2 p(x) * 条件熵的公式：H(Y|X) = - ∑ p(x,y) log2 p(y|x) * 相互信息的公式：I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) * 信道容量的公式：C = B \* log2(1 + S/N) 八、信息论中的重要结论 * 香农第一定理：信源的熵小于信道容量时，可以实现可靠的通信。 * 香农第二定理：信源的熵大于信道容量时，无法实现可靠的通信。 * 香农第三定理：信源的熵等于信道容量时，可以实现可靠的通信，但需要无限长的编码。

CACE中国通信企业协会网络安全人员能力认证管理类基础级考试课件