本资源是一个针对南京大学实验室安全教育与考试系统的Python爬虫项目，旨在帮助用户轻松获取所有考试题目并构建自己的题库，以辅助学习和备考。在这个压缩包中，包含了一个名为"ahao4"的文件，这很可能是爬取程序的源代码或者爬取结果的数据文件。下面将详细探讨Python爬虫技术、实验室安全教育、考试系统以及如何利用Python进行数据处理和建立题库。 Python爬虫是数据抓取的一种常用方法，尤其适用于网页内容的自动化提取。Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或lxml库则用于解析HTML或XML文档结构，找到所需的信息。在本项目中，开发者可能使用了这些工具来遍历南京大学实验室安全教育与考试系统的网页，提取每个题目的内容、选项以及答案等关键信息。 实验室安全教育是高等教育中不可或缺的一部分，尤其对于理工科学生而言。它涵盖了化学、生物、物理等各种实验室的安全规定、操作规程以及应对紧急情况的措施。通过这个爬虫项目，用户可以获取大量的实验室安全题目，系统地学习相关知识，提高实验操作的安全意识。 考试系统通常包含题库管理、在线答题、自动评分等功能。在这个案例中，开发者可能首先分析了南京大学考试系统的网页结构，然后编写代码模拟用户行为，如登录、浏览题目等，以实现数据的抓取。值得注意的是，合法和道德的网络爬虫行为应该尊重网站的robots.txt文件，避免对服务器造成过大的负担，同时也不能侵犯用户的隐私。 爬取到的数据通常需要进一步处理，例如清洗、去重、整理格式，才能形成有用的题库。Python的pandas库是一个强大的数据分析工具，可用于处理这样的任务。开发者可能将爬取到的题目信息存储为CSV或JSON文件，然后使用pandas读取、处理，最后可能生成Markdown、Excel或数据库格式的题库文件，便于用户查阅和练习。 为了使用这个题库，用户可以将其导入到学习管理系统或者自行开发的答题应用中。例如，可以利用Python的random模块随机选取题目进行模拟测试，或者结合数据分析，根据个人的学习进度和正确率智能推荐练习题目。 这个项目展示了Python在数据获取和处理上的强大能力，同时强调了实验室安全教育的重要性。通过学习和利用这个资源，用户不仅可以提升编程技能，还能深入理解实验室安全知识，为实际的实验操作提供保障。

考试类精品-- ~南京大学计算机系暑期夏令营上机试题(根据博客上收集的题目还原题目并给出自己的解法版本，仅供参考学习)

2009年2月2日，富士通宣布，南京大学已经选用其FUJITSU SPARC Enterprise Solaris UNIX 服务器和FUJITSU ETERNUS 4000存储系统作为构建全新“校园一卡通”系统的IT基础平台。富士通基于高可靠性的系统解决方案令南京大学对即将上线的“校园一卡通”系统充满信心。南京大学方面透露，全新的“校园一卡通”系统将于春节后正式上线，并将成为该校信息化建设中一个重要的里程碑。

历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集

南京大学的编译原理样卷，里面主要是以前的真题，虽然时间比较久远，但仍有一定参考价值。

ist的matlab代码 NJUBachelor 南京大学本科毕业论文（设计）LaTeX 模板 文件说明 以下文件在项目主页（源代码）中提供 文件 说明 njubachelor.bst 国标参考文献样式 njubachelor.dtx 模板源文件 njubachelor.ins 模板安装驱动 start.tex 默认格式样例 test.tex 测试文档 chapters 测试文档的章节文件 format 学校的排版要求 njulogos 校徽 refs 测试文档文献数据库 以下文件并未包含于项目源码中，需自行编译生成。 这些文件可以在 release 的发布中找到。 文件 说明 njubachelor.cls 模板文类文件 njubachelor.cfg 模板配置文件 njubachelor.pdf 模板说明文档 start.pdf 默认格式效果 test.pdf 测试文档 将 njubachelor.cls njubachelor.cfg njubachelor.bst start.tex njulogos 复制到工作目录即可开始你的毕业论文了。 详细的使用说明请参考 test.pd

algorithm-ta-tutorial：作为南京大学“算法设计与分析”课程的技术援助之一提供的指南

NJU-Notes 我在 Nanjing University 人工智能学院学习所做的笔记. 以 Markdown 为主, 在 Markdown 内部使用 Latex 的公式支持. 编辑方式为: VSCode Markdown Preview Enhanced (VSCode 插件) Better Markdown & Latex Shortcuts (VSCode 插件) 镜像 在线浏览 可以直接访问我写的一个笔记查看应用. 本地查看与编辑 下载安装 VSCode, git, 并安装 Markdown Preview Enhance 插件. 使用命令: git clone https://github.com/OrangeX4/Notes.git --depth=1 下载这个 Repo. 因为内含图片, 略大, 耗时长, 请耐心等待. Clone 完成之后用 VSCode 打开该文件夹.

“计算模型简介”的非官方解决方案手册 这是宋方敏教授的《计算模型简介》一书的解决方案。 这本教科书已在南京大学的研究生课程中使用，我们希望该解决方案手册对参加本课程的每个人都有用。 如果您打算改善我们的解决方案，则可以派生一个存储库并通知我退出您的派生，或者只是发布问题。 如果您要进行较大的修订，则拉取请求更合理。 另一方面，如果您进行了微小的更改并且在修改代码时感到不便，只需发布​​“问题”，作者即可解决。 欢迎进行任何形式的改进：拼写更正，更好的解决方案，证明方面的挑战，仅举几例。 所有贡献者都将保存在“学分”部分中。 您可以“观看”该项目以查看其当前进度。 更新清单 2015年7月2日：郭向宇合并到3.25的证明中 2012年5月25日：初始版本，不包含Turing Machine解决方案

南京大学软件学院关于JUnit课件。里面详细地描述了JUnit的安装，使用，进行单元测试等。