实习实训数据库使用指南-图书馆

大四实习时候写的实习报告.写的不算多，但是应该够了

2022年水灾害应急管理实习实训平台建设方案（专业完整版）.docx

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

一、源码特点 JSP 实习实训管理系统 是一套完善的web设计系统，对理解JSP java编程开发语言有帮助，系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发。 二、功能介绍 (1)权限管理：对权限信息进行添加、删除、修改和查看 (2)用户管理：对用户信息进行添加、删除、修改和查看 (3)类型管理：对类型信息进行添加、删除、修改和查看 (4)实习基地管理：对实习基地信息进行添加、删除、修改和查看 (5)实习岗位管理：对实习岗位信息进行添加、删除、修改和查看 (6)实习管理：对实习信息进行添加、删除、修改和查看 (7)实训报告管理：对实训报告信息进行添加、删除、修改和查看 (8)实训内容管理：对实训内容信息进行添加、删除、修改和查看 (9)实训管理：对实训信息进行添加、删除、修改和查看 三、注意事项 1、管理员账号：admin密码：admin 数据库配置文件DBO.java 2、开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发，数据库为mysql5.0，使用java语言开发。 3、数据库文件名是jspfsxgl.sql ，系统名称sxgl 4、地址：login.jsp 5、IE 兼容模式浏览系统

电子信息类高校实习实训基地改革探索与实践.pdf

基于电子信息特色专业实习实训基地建设的以产带学型学风养成方法探索.pdf

完整综合版 数据挖掘 数据分析工具 SPSS软件实习实训教程 共137页.doc

8.1　两因素方差分析 8.1.1　univarate对话框界面说明 8.1.2　结果解释 8.2　协方差分析 8.2.1　分析步骤 8.2.2　结果解释 8.3　其他较简单的方差分析问题 8.4　多元方差分析 8.4.1　分析步骤 8.4.2　结果解释 8.5　重复测量的方差分析 8.5.1　Repeated measures对话框界面说明 8.5.2　结果解释 请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。 实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。 好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看： • Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。 • Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！ • Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。 • Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。 出于模型复杂性、篇幅、应用范围及乱七八糟一系列的理由，当然主要是我懒得一一解释，我决定本章采用举例讲解的方式，及讲解一些常见的分析实例，通过这种方法来熟悉那些最为常用的分析方法。

上次更新日期： 9.1　Bivariate过程 9.1.1　界面说明 9.1.2　分析实例 9.1.3　结果解释 9.2　Partial过程 9.2.1　界面说明 9.2.2　结果解释 9.3　Distances过程 在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现。 SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程： • Bivariate过程 此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。下面的讲述也以该过程为主。 • Partial过程 如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。 • Distances过程 调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非常少。