免费分享

### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分，旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解与应用。实验主要聚焦于两个核心任务：词典分词和二元语法分词。 1. **词典分词**：基于词典查找的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**：利用二元文法规则进行文本切分，是一种统计语言模型的应用。 #### 二、实验环境配置 - **硬件**：微型计算机 - **软件**：Windows操作系统、Python 3.7或3.8 - **工具**：HanLP，一款高性能的Java/Native中文处理工具包，支持词性标注、命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 1. 使用HanLP进行分词 **步骤1：** 在命令行提示符中输入`hanlp segment`后回车，将显示分词结果。例如： - 输入：“商品和服务” - 输出：“商品/n, 和/cc, 服务/vn” - 输入：“当下雨天地面积水分外严重” - 输出：“当/p, 下雨天/n, 地面/n, 积水/n, 分外/d, 严重/a” - 输入：“王总和小丽结婚了” - 输出：“王总/nr, 和/cc, 小丽/nr, 结婚/vi, 了/ule” - 输入：“欢迎新老师生前来就餐” - 输出：“欢迎/v, 新/a, 老/a, 师生/n, 前来/vi, 就餐/vi” - 输入：“结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊” - 输出：“结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y” **步骤2：** 若仅需分词结果而不含词性标注，可在命令后添加`--no-tag`参数。例如： ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3：** 通过文件输入输出进行分词处理。例如，对`input1.txt`文件进行分词并将结果保存至`output1.txt`中： ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 输出示例： ``` 春分/t 最/d 具/vg 灵性/n 的/ude1 美/b ，/w 是/vshi 千/m 色/ng 万/m 彩/ng 在/p 此时/r 终于/d 迎来/v 了/ule 盛开/v 的/ude1 时节/n 。/w 曾经/d 在/p 冬日/n 寒冷/a 中/f 蛰伏/v 的/ude1 土地/n ，/w 走过/v 立春/t ，/w 走过/v 雨水/n ，/w 走过/v 惊蛰/t ，/w 已经/d 完全/ad 苏醒/vi 。/w 春风/n 千/m 里/f ，/w 吹开/nz 百花/n ，/w 大江南北/n 暖意/n 融融/z ，/w 既/c 自外而内/l 熏染/v 着/uzhe 人们/n 的/ude1 心灵/n ，/w 又/d 自/p 内向/a 外/f ，/w 由/p 心/n 而/cc 发/v ，/w 欢快/a 的/ude1 灵魂/n 在/p 满园春色/n 里/f 自由/a 地/ude2 徜徉/vi 。/w ``` ##### 2. 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析，以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如，对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析： ``` hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。' ``` 输出结果： ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾关系__ 18 。 。 wp w_4 标点符号__ ``` 该输出详细展示了句子的结构，包括各个词汇之间的依存关系，有助于进一步理解句子含义及其构成。 ##### 3. 编写Python代码实现 根据教材第27页的例子，可以编写Python代码来实现上述功能。例如，使用HanLP库进行分词和句法分析： ```python from com.hankcs.hanlp import * # 加载HanLP模型 HanLP.Config.ShowTermNature = False segment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.OFFSET') parser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.nnparser.NeuralNetworkDependencyParser') # 分词 sentence = "徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。" term_list = segment.seg(sentence) print("分词结果:", term_list) # 句法分析 dependency = parser.compute(term_list) print("句法分析结果:", dependency) ``` 通过上述实验操作，学生不仅可以熟悉汉语言处理的基本概念和技术，还能实际操作相关工具，提升编程能力，为后续更深层次的学习打下坚实的基础。

基于Harry Potter的数据可视化数据集，内含2个工作簿，第一个的内容为人物关系的字段，第二个工作簿为人物名字以及他的传记的介绍。详细代码介绍参考https://blog.csdn.net/qq_57329395/article/details/127224354#comments_24427142。通过networkx进行关系图的绘制。 由于networkX是根据edge的关系来绘图，我们需要将关系整理成为元组格式，如('Sirius Black', 'Harry Potter')编号转名字将所有关系保存到列表里即可使用add_edges_from来绘制关系图。 我们拿到的数据有两个分页，分页character含有全部的哈利波特全部的人物姓名和id号及任务简介；分页relation含有带有id号的人物关系，但是该分页没有人物的姓名。我们需要整理数据为以下格式：('Sirius Black', 'Harry Potter')。

在IT领域，数据结构是计算机科学的基础，它研究如何有效地组织和存储数据，以便于算法的执行和系统性能的优化。二叉树作为数据结构的一种，是计算机科学中广泛使用的一种树形数据结构，它的每个节点最多有两个子节点，通常分为左子节点和右子节点。本次数据结构实验涉及的是二叉树的三种遍历方法，它们分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。接下来，我们将详细讨论这三种遍历方式及其在实际编程中的应用。 1. 前序遍历（根-左-右） 前序遍历首先访问根节点，然后递归地对左子树进行前序遍历，最后对右子树进行前序遍历。这种遍历方式常用于创建树的副本或打印树的结构。在代码实现时，通常采用递归方法，也可以用栈来非递归实现。 2. 中序遍历（左-根-右） 中序遍历在访问根节点之前先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。对于二叉搜索树，中序遍历可以得到有序序列，可用于排序或查找操作。同样，中序遍历也可以用递归或非递归（借助栈）的方式实现。 3. 后序遍历（左-右-根） 后序遍历首先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。这种遍历方式常用于计算节点的值，如计算树的面积或深度。后序遍历的递归实现较为简单，但非递归实现相对复杂，通常需要用到两个辅助栈。 在进行这些遍历时，我们需要注意以下几点： - 递归法：直观简洁，但会占用递归栈空间，对于深树可能导致栈溢出。 - 非递归法（迭代法）：利用栈或队列来模拟递归过程，空间效率较高，但实现起来较为复杂，需要理解清楚遍历顺序。 在数据结构实验中，学生通常会被要求实现这三种遍历方法，并通过测试用例验证其正确性。在提供的"数据结构实验代码二叉树的三种遍历.rar"文件中，应包含实现这些遍历的源代码，可能用C++、Java、Python等编程语言编写。学生可以通过阅读和调试代码，深入理解二叉树遍历的概念和实现细节，同时提高编程能力。 掌握二叉树的遍历方法对于理解和解决各种算法问题至关重要，它们不仅在数据结构课程中占有重要地位，也是面试和工作中常见的问题。通过实践和理解这些代码，可以帮助我们更好地运用这些知识到实际项目中。

拿来就用的张定友标定法实验报告，特别详细和完整 一、实验目的 3 二、实验器材 3 三、 张正友标定法原理 3 四、实验步骤 4 4.1 整体流程 4 4.2图像采集 4 4.3特征点提取 5 4.4相机标定 5 4.5畸变校正 6 五、 实验结果 6 5.1 内参矩阵K 6 5.2 畸变系数D 7 5.3 外参矩阵 和 7 5.4 标定误差的计算 8 六、实验结论 9 6.1标定结果的准确性与图像数量密切相关 9 6.2标定图像的分布与角度多样性对标定结果的影响 9 6.3重投影误差的评估 9 6.4畸变系数的准确性 9 6.5OpenCV 工具的使用简便性： 9 七、参考文献 10 八、附件 11

《湖南科技大学2023hnust湖科大软件测试技术实验报告》 本实验报告主要围绕软件测试技术展开，特别是白盒测试方法的应用。实验旨在加深学生对控制流白盒测试的理解，通过实际操作和案例分析，提升测试用例设计与分析的能力。以下是实验的关键知识点： 1. **白盒测试**：白盒测试是一种结构驱动的测试方法，它关注程序的内部逻辑结构，而非其功能表现。在本实验中，通过分析和理解程序源代码来设计测试用例。 2. **控制流图**：控制流图是表示程序逻辑的一种图形表示，它展示了程序中的每一步和它们之间的控制流程。在实验中，绘制控制流图有助于理解和设计测试用例。 3. **测试覆盖率**：包括语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盖和条件组合覆盖等。这些覆盖率指标衡量了测试用例对程序逻辑的覆盖程度。 - **语句覆盖**：确保程序中的每条语句至少被执行一次。 - **判定覆盖**：确保每个逻辑判断的每个分支至少被执行一次。 - **条件覆盖**：每个判定中的每个条件至少满足一次。 - **判定条件覆盖**：每个条件的取值至少满足一次，且每个判定分支至少执行一次。 - **条件组合覆盖**：确保所有条件组合至少执行一次。 4. **程序代码分析**：以提供的`getNmb`函数为例，该函数根据输入的`x`和`y`计算返回值。在设计测试用例时，要考虑到边界条件、异常情况以及不同逻辑路径的执行。 5. **测试用例设计**：实验中给出了不同覆盖方法下的具体测试用例，如当输入满足不同条件时，观察程序执行的不同路径，以达到指定的覆盖率标准。 6. **实验评价**：实验报告还包括指导教师的评价、成绩和等级，强调了严谨和系统的测试精神，以及对静态测试工具的掌握。 通过这个实验，学生可以学习如何有效地运用各种测试策略和工具，提升软件质量保证的能力。这不仅锻炼了学生的编程技能，也强化了他们的问题解决和分析能力，为未来在软件开发和维护工作中进行高质量的测试奠定了基础。

Linux文件与目录的基本操作-实验报告.docx

基于MATLAB Simulink的双环控制DC DC变换器模型及性能比较分析，并附带相应结构电压电流控制的参考实验与论述。,MATLAB Simulink中两相交错并联双向DC-DC变换器：电压电流双闭环控制仿真模型研究及对比分析,MATLAB Simulink两相交错并联双向DC DC变器电压电流双闭环控制仿真模型 附参考文献 两相交错并联buck boost变器仿真 采用4mos结构，模型内包含单电压环开环控制，单电流环闭环控制（比例积分+前馈），电压电流双闭环控制（比例积分+前馈）三种控制方式，可以对比各种控制效果，三种方式中，双环控制模式的电感电流均流效果好，输出波形好，电压纹波小。 357 ,核心关键词：MATLAB; Simulink; 两相交错并联; 双向DC-DC变换器; 电压电流双闭环控制; 仿真模型; 比例积分控制; 前馈控制; 均流效果; 输出波形; 电压纹波。,基于MATLAB Simulink的DC-DC变换器双环控制仿真模型对比研究

### Hadoop集群部署及测试实验知识点详述 #### 一、实验目的与要求 本实验旨在让学生通过实际操作，深入了解并掌握Hadoop集群的基本安装、配置及简单的测试过程。具体目标包括： 1. **理解虚拟机环境搭建**： - 掌握在虚拟机上安装CentOS操作系统的方法。 - 学会使用常见的Linux发行版，如Ubuntu、CentOS、Red Hat和SUSE Linux等。 2. **熟悉Linux基础操作**： - 掌握基本的Linux命令行操作。 - 理解Linux系统的文件结构。 3. **JDK安装与配置**： - 在Linux系统上安装JDK并正确配置环境变量。 - 了解如何验证JDK安装是否成功。 4. **SSH远程免密登录设置**： - 掌握SSH服务的安装与配置。 - 实现主机之间的免密登录。 5. **Hadoop集群安装与配置**： - 下载并安装Hadoop软件。 - 配置Hadoop的核心文件（`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`）。 - 启动并测试Hadoop集群。 #### 二、实验条件 - **硬件配置**： - CPU: I3 - 内存: 8GB - 硬盘: 256GB - **操作系统**： - Windows 7/8/10 - **软件工具**： - VMware Workstation（用于虚拟机环境搭建） - CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso（操作系统镜像文件） - SecureCRT（用于SSH连接） - **系统架构图**： - Hadoop01（Master） - Hadoop02（Slave） - Hadoop03（Slave） - 虚拟交换机采用NAT模式，确保与外网连通。 #### 三、实验步骤详解 1. **下载所需文件**： - 下载CentOS安装镜像和SecureCRT等软件。 2. **创建虚拟机目录**： - 使用英文命名虚拟机文件夹，便于后续管理和识别。 3. **创建并配置虚拟机**： - 打开VMware Workstation，创建新虚拟机。 - 引导ISO文件安装CentOS系统。 - 根据个人电脑配置合理分配虚拟机资源。 4. **安装操作系统**： - 启动虚拟机，选择GNOME桌面安装（可选）。 - 设置账号密码和创建用户。 5. **启动虚拟机**： - 迷你版或桌面版均可根据需求进行选择。 6. **Hadoop运行环境搭建**： - 测试虚拟机联网情况。 - 安装必要的工具包，如epel-release和net-tools。 - 关闭防火墙。 7. **JDK安装与配置**： - 下载JDK安装包。 - 使用SecureCRT的SFTP功能上传文件至虚拟机。 - 在 `/export/servers/` 目录下解压并安装JDK。 - 编辑 `/etc/profile` 文件，配置JDK环境变量。 - 通过 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 验证JDK安装是否成功。 8. **Hadoop安装**： - 下载Hadoop2.7安装包。 - 解压到 `/export/servers/` 目录下。 - 编辑 `/etc/profile` 文件，配置Hadoop环境变量。 - 通过 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 使用 `hadoop version` 命令验证Hadoop安装是否成功。 9. **配置Hadoop核心文件**： - 修改 `hadoop-env.sh` 文件，指定JDK路径。 - 配置 `core-site.xml` 文件，设置HDFS的默认FS。 - 配置 `hdfs-site.xml` 文件，定义数据块副本数量。 - 配置 `mapred-site.xml` 和 `yarn-site.xml` 文件，设定MapReduce和YARN的相关参数。 - 更新 `slaves` 文件，添加所有集群节点的主机名。 通过上述步骤，可以完成Hadoop集群的搭建与初步测试，为进一步的学习和开发打下坚实的基础。此外，这些步骤也涵盖了Hadoop集群部署的关键知识点，对于初学者来说是非常有价值的实践指南。

【多媒体实验】通常涵盖图像处理、音频处理、视频处理等多个领域，是计算机科学与技术、电子工程、通信工程等专业的重要实践环节。本资源“（西电）多媒体数据上机实验（完整代码和所需数据集）”提供了一个全面的学习平台，帮助学生深入理解多媒体数据的处理方法和技术。 一、实验目的 1. 理解多媒体数据的基本概念，包括图像、音频和视频的数字化过程。 2. 掌握基本的多媒体数据处理算法，如图像的滤波、增强、编码，音频的压缩、降噪，视频的帧间预测和编码。 3. 通过实际编程实现这些算法，提高编程能力和问题解决能力。 4. 学习如何使用数据集进行实验验证和性能评估。 二、实验内容 实验可能包括以下几个部分： 1. 图像处理：如二值化、边缘检测、直方图均衡化、色彩空间转换（RGB到灰度、HSV等）。 2. 音频处理：如采样率转换、噪声消除、音频编码（如MP3、AAC）。 3. 视频处理：帧提取、帧间预测、运动估计、视频编码（如MPEG、H.264）。 4. 数据集使用：学习如何使用标准数据集（如MNIST、CIFAR-10、VGG-Sound等）进行模型训练和测试。 三、实验环境与工具 实验可能需要以下软件和库： 1. 编程环境：如Python IDLE、Visual Studio Code或Eclipse。 2. 开发库：OpenCV用于图像处理，PyAudio或librosa用于音频处理，OpenCV和FFmpeg用于视频处理。 3. 数据处理工具：Matplotlib和Pandas用于数据可视化和预处理。 四、实验步骤 1. 理解并实现基本的多媒体处理算法。 2. 使用提供的数据集运行代码，观察和分析结果。 3. 对比不同参数设置对处理结果的影响，调整参数以优化性能。 4. 编写实验报告，包括实验过程、结果分析和改进方案。 五、实验代码结构 压缩包中的“完整代码”可能包含以下结构： 1. 图像处理模块：包含各种图像处理函数，如filter.py（滤波）、enhance.py（增强）等。 2. 音频处理模块：包括audio_encode.py（编码）、noise_reduction.py（降噪）等。 3. 视频处理模块：如video_encode.py（视频编码）、motion_analysis.py（运动分析）等。 4. 数据集处理模块：用于读取、预处理和评估数据的脚本。 5. 主程序：整合各模块，实现完整的实验流程。 六、数据集介绍 数据集可能是实验的关键部分，用于训练、验证和测试算法。例如： 1. 图像数据集：如MNIST（手写数字），用于识别任务；CIFAR-10（物体分类）。 2. 音频数据集：VGG-Sound（多类别的声音识别）或LibriSpeech（语音识别）。 3. 视频数据集：UCF101（动作识别）、Kinetics（大规模动作识别）。 通过这个实验，学生将能够深入理解多媒体数据的处理原理，并掌握实际应用中所需的技术。同时，通过编写和调试代码，还能提升其编程技能和问题解决能力。