高性能计算实验大作业
大数据处理技术研究
姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统
摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。
关键词：大数据 Hadoop高性能计算
1.研究背景：
大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
2.大数据定义：
“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;
3.大数据技术的发展：
大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，
数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略，评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力，最大限度地利用现有的存储投资。从某种意义上说，数据将成为企业的核心资产。
“大数据”不仅是一场技术变革，更是一场商业模式变革。在“大数据”概念提出之前，尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道，但总体来看，二者平行发展，鲜有交集。我们可以看到，无论是Google通过分析用户个人信息，根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国，但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网，传统企业仍无法嫁接到互联网中。同时，传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。
4.大数据技术组成：
大数据技术由四种技术构成，它们包括：
4.1分析技术
分析技术意味着对海量数据进行分析以实时得出答案，由于大数据的特殊性，大数据分析技术还处于发展阶段，老技术会日趋完善，新技术会更多出现。大数据分析技术涵盖了以下的的五个方面
4.1.1可视化分析
数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
4.1.2数据挖掘算法
图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法
一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
4.1.3预测分析能力
数据挖掘可以让分析师对数据承载信息更快更好地消化理解，进而提升判断的准确性，而预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4.1.4语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
4.1.5数据质量和数据管理
数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
我们知道大数据分析技术最初起源于互联网行业。网页存档、用户点击、商品信息、用户关系等数据形成了持续增长的海量数据集。这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公司在激烈竞争环境中的位置。首先，以Google为首的技术型互联网公司提出了MapReduce的技术框架，利用廉价的PC服务器集群，大规模并发处理批量事务。
4.2存储数据库
存储数据库(In-Memory Databases)让信息快速流通，大数据分析经常会用到存储数据库来快速处理大量记录的数据流通。比方说，它可以对某个全国性的连锁店某天的销售记录进行分析，得出某些特征进而根据某种规则及时为消费者提供奖励回馈。
但传统的关系型数据库严格的设计定式、为保证强一致性而放弃性能、可扩
展性差等问题在大数据分析中被逐渐暴露。随之而来，NoSQL数据存储模型开始风行。NoSQL，也有人理解为Not Only SQL，并不是一种特定的数据存储模型，它是一类非关系型数据库的统称。其特点是：没有固定的数据表模式、可以分布式和水平扩展。NoSQL并不是单纯的反对关系型数据库，而是针对其缺点的一种补充和扩展。典型的NoSQL数据存储模型有文档存储、键-值存储、图存储、对象数据库、列存储等
NoSQL数据库是一种建立在云平台的新型数据处理模式，NoSQL在很多情况下又叫做云数据库。由于其处理数据的模式完全是分布于各种低成本服务器和存储磁盘，因此它可以帮助网页和各种交互性应用快速处理过程中的海量数据。它为Zynga、AOL、Cisco以及其它一些企业提供网页应用支持。正常的数据库需要将数据进行归类组织，类似于姓名和帐号这些数据需要进行结构化和标签化。但是NoSQL数据库则完全不关心这些，它能处理各种类型的文档。
在处理海量数据同时请求时，它也不会有任何问题。比方说，如果有1000万人同时登录某个Zynga游戏，它会将这些数据分布于全世界的服务器并通过它们来进行数据处理，结果与1万人同时在线没什么两样。现今有多种不同类型的NoSQL模式。商业化的模式如Couchbase、10gen的mongoDB以及Oracle的NoSQL;开源免费的模式如CouchDB和Cassandra;还有亚马逊最新推出的NoSQL云服务。
4.3分布式计算技术
分布式计算结合了NoSQL与实时分析技术，如果想要同时处理实时分析与NoSQL数据功能，那么你就需要分布式计算技术。分布式技术结合了一系列技术，可以对海量数据进行实时分析。更重要的是，它所使用的硬件非常便宜，因而让这种技术的普及变成可能。SGI的Sunny Sundstrom解释说，通过对那些看起来没什么关联和组织的数据进行分析，我们可以获得很多有价值的结果。比如说可以分发现一些新的模式或者新的行为。运用分布式计算技术，银行可以从消费者的一些消费行为和模式中识别网上交易的欺诈行为。
分布式计算技术让不可能变成可能，分布式计算技术正引领着将不可能变为可能。Skybox Imaging就是一个很好的例子。这家公司通过对卫星图片的分析得出一些实时结果，比如说某个城市有多少可用停车空间，或者某个港口目前有
多少船只。它们将这些实时结果卖给需要的客户。没有这个技术，要想快速便宜的分析这么大量卫星图片数据将是不可能的。
分布式计算技术是Google的核心，也是Yahoo的基础，目前分布式计算技术是基于Google创建的技术，但是却最新由Yahoo所建立。Google总共发表了两篇论文，2004年发表的叫做MapReduce的论文介绍了如何在多计算机之间进行数据处理;另一篇于2003年发表，主要是关于如何在多服务器上存储数据。来自于Yahoo的工程师Doug Cutting在读了这两篇论文后建立了分布式计算平台，以他儿子的玩具大象命名。
而Hadoop作为一个重量级的分布式处理开源框架已经在大数据处理领域有所作为
5.Hadoop--大数据处理的核心技术
大数据技术涵盖了硬软件多个方面的技术，目前各种技术基本都独立存在于存储、开发、平台架构、数据分析挖掘的各个相对独立的领域。这一部分主要介绍和分析大数据处理的核心技术——Hadoop。
5.1Hadoop的组成
大数据不同于传统类型的数据，它可能由TB甚至PB级信息组成，既包括结构化数据，也包括文本、多媒体等非结构化数据。这些数据类型缺乏一致性，使得标准存储技术无法对大数据进行有效存储，而且我们也难以使用传统的服务器和SAN方法来有效地存储和处理庞大的数据量。这些都决定了“大数据”需要不同的处理方法，而Hadoop目前正是广泛应用的大数据处理技术。Hadoop是一个基于Java的分布式密集数据处理和数据分析的软件框架。该框架在很大程度上受Google在2004年白皮书中阐述的MapReduce的技术启发。Hadoop主要组件包含如下图：
Hadoop Common：通用模块，
支持其他Hadoop模块
Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）：分布式文件系统，用以提供高流量的应用数据访问
Hadoop YARN：支持工作调度和集群资源管理的框架
HadoopMapReduce：针对大数据的、灵活的并行数据处理框架
其他相关的模块还有：
ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统
Oozie：负责MapReduce作业调度
HBase：可扩展的分布式数据库，可以将结构性数据存储为大表
Hive：构建在MapRudece之上的数据仓库软件包
Pig：架构在Hadoop之上的高级数据处理层
在Hadoop框架中，最底层的HDFS存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的。
这些节点包括一个NameNode和大量的DataNode。存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP 协议。NameNode在HDFS内部提供元数据服务，负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。它决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。
DataNode通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。它是Google MapReduce的开源实现。MapReduce技术是一种简洁的并行计算模型，它在系统层面解决了扩展性、容错性等问题，通过接受用户编写的Map函数和Reduce函数，自动地在可伸缩的大规模集群上并行执行，从而可以处理和分析大规模的数据[6]。Hadoop提供了大量的接口和抽象类，从而为Hadoop应用程序开发人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等。在Hadoop应用实例中，一个代表客户机在单个主系统上启动MapReduce的应用程序称为JobTracker。类似于NameNode，它是Hadoop集群中唯一负责控制MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后，将提供包含在HDFS中的输入和输出目录。JobTracke r 使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他TaskTracker从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点，将为特定节点上的每个文件块创建一个唯一的从属任务。每个TaskTracker将状态和完成信息报告给JobTracker。如图显示一个示例集群中的工作分布，如下图:
5.2 Hadoop的优点：
Hadoop能够使用户轻松开发和运行处理大数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
5.2.1高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
5.2.2高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
5.2.3高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
5.2.4高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。
5.3 Hadoop的不足
Hadoop作为一个处理大数据的软件框架，虽然受到众多商业公司的青睐，但是其自身的技术特点也决定了它不能完全解决大数据问题。在当前Hadoop的设计中，所有的metadata操作都要通过集中式的NameNode来进行，NameNode 有可能是性能的瓶颈。当前Hadoop单一NameNode、单一Jobtracker的设计严重制约了整个Hadoop可扩展性和可靠性。首先，NameNode和JobTracker是整
个系统中明显的单点故障源。再次，单一NameNode的内存容量有限，使得Hadoop 集群的节点数量被限制到2000个左右，能支持的文件系统大小被限制在10-50PB，最多能支持的文件数量大约为 1.5亿左右。实际上，有用户抱怨其集群的NameNode重启需要数小时，这大大降低了系统的可用性。随着Hadoop被广泛使用，面对各式各样的需求，人们期望Hadoop能提供更多特性，比如完全可读写的文件系统、Snapshot、Mirror等等。这些都是当前版本的Hadoop不支持，但是用户又有强烈需求的。
5.4主要商业性“大数据”处理方案
“大数据”被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括IBM、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批知名企业纷纷掘金这一市场。此外，很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中。Hadoop是非结构数据库的代表，低成本、高扩展性和灵活性等优势使其成为各种面向大数据处理分析的商业服务方案的首选。Oracle、IBM、Microsoft三大商业数据提供商是Hadoop的主要支持者。很多知名企业都以Hadoop技术为基础提供自己的商业性大数据解决方案。这一部分主要介绍以Hadoop为基础的典型商业性大数据解决方案。
5.4.1IBM InfoSphere大数据分析平台
I B M于2 0 1 1 年5 月推出的InfoSphere大数据分析平台是一款定位为企业级的大数据分析产品。该产品包括BigInsight s和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。St reams采用内存计算方式分析实时数据。它们将包括HadoopMapReduce在内的开源技术紧密地与IBM系统集成起来。研究Hadoop这样开源技术的人很多，但是IBM这次是真正将其变成了企业级的应用，针对不同的人员增加不同的价值。InfoSphereBigInsight s 1.3的存储和运算框架采用了开源的Ha d o o pMa pRe d u c e，同时针对Ha d o o p 框架进行了改造，采用了IBM特有的通用并行文件系统——GPFS。利用GPFS 的目的是为了避免单点故障，保证可用性。BigInsights中还有两个分析产品——Cognos和SPSS，这两个分析产品在传统功能上加强了文本分析的功能，提供
了一系列文本分析工具，并使用高级语言进行自定义规则，如文本格式转换等。目前BigInsights提供两种版本，一种是企业版（Enterprise Edition），用于企业级的大数据分析解决方案。另一种是基础版（Basic Edition），去掉了企业版中的大部分功能，用户可以免费下载，主要提供给开发人员和合作伙伴试用。其最大的特点就是内存分析，利用多节点PC服务器的内存来处理大批量的数据分析请求。Streams的特点就是“小快灵”，数据是实时流动的，其分析反应速度可以控制在毫秒级别，而BigInsights的分析是批处理，反应速度无法同St reams相比。总体来说，二者的设计架构不同，也用于处理不同的大数据分析需求，并可以形成良好的互补。InfoSphere平台仅仅是IBM大数据解决方案中的一部分。IBM大数据平台包括4大部分：信息整合与治理组件、基于开源Apache Hadoop的框架而实现平台、加速器，以及包含可视化与发现、应用程序开发、系统管理的上层应用。通过IBM的解决方案可以看出，解决大数据问题不能仅仅依靠Hadoop。
5.4.2Oracle Big DataApplianc
Oracle Big Data Appliance准确地说是一款硬件产品，添加了Hadoop装载器、应用适配器以及Oracle新的NoSQL数据库，主要目的是为了将非结构化数据加载到关系型数据库中去，并对软硬件的集成做了一些优化。Oracle BigData机包括开源Apache Hadoop、Oracle NoSQL数据库、Oracle数据集成Hadoop应用适配器、OracleHadoop 装载器、Open Sourc eDistribution of R、Oracle Linux和Oracle Java HotSpot虚拟机。它能够快速、便捷地与Oracle 数据库11g、Oracle Exadata数据库云服务器和Oracle Exalytics商务智能云服务器集成。分析师和统计人员可以运行现有的R应用，并利用R客户端直接处理存储在Oracle数据库11g中的数据，从而极大地提高可扩展性、性能和安全性。
5.5其他“大数据”解决方案
“大数据”解决方案并非只有Hadoop一种，许多知名企业还提供了其他的解决方案。
5.5.1 EMC
EMC 提供了两种大数据存储方案，即Isilon和Atmos。Isilon能够提供无限的横向扩展能力，Atmos是一款云存储基础架构，在内容服务方面，Atmos是很好的解决方案。在数据分析方面，EMC提供的解决方案、提供的产品是Greenplum，Greenplum有两个产品，第一是GreenplumDatabase，GreenplumDatabase是大规模的并行成立的数据库，它可以管理、存储、分析PB 量级的一些结构性数据，它下载的速度非常高，最高可以达到每小时10 T B，速度非常惊人。这是EMC可以提供给企业、政府，用来分析海量的数据。但是Gr e e n p l umDa t a b a s e面对的是结构化数据。很多数据超过9 0 % 是非结构化数据，E M C 有另外一个产品是GreenplumHD，GreenplumHD可以把非结构化的数据或者是半结构化的数据转换成结构化数据，然后让GreenplumDatabase去处理。
5.5.2 BigQuery
BigQuery是Google 推出的一项We b服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务方面也相当完善。免费帐号可以让用户每月访问高达100GB的数据，用户也可以付费使用额外查询和存储空间。
5.6“大数据”与科技文献信息处理
“大数据”目前主要指医学、天文、地理、Web日志、多媒体信息等数据，鲜有提及文献信息。事实上，现在的科技文献信息日益凸显出“大数据”的特征，主要表现在以下几个方面：更新周期缩短；数量庞大；文献的类型多样；文献载体数字化；文献语种多样化；文献内容交叉；文献信息密度大。科技文献中所含
的信息类型多样，既有结构性数据，也有非结构性文本和公式，如何利用“大数据”技术对文献内容进行分析，挖掘用户访问日志、评价反馈等数据的价值，为用户提供服务成为科技信息服务业急需思考和解决的问题。在科技文献信息处理中，文本分析技术、语义计算技术、数据安全需要与“大数据”解决方案结合起来考虑实施，这样才能更有效地提供知识服务。
6.大数据处理技术发展前景：
随着大数据时代的来临，应用越来越广，其发展前景是很光明的。
6.1大数据复杂度降低
大数据技术的落地将会有两个特点：一个是对MapReduce依赖越来越少，另外一个是会把Hadoop技术深入的应用到企业的软件架构中。对于第一个特点，像Cloudera的Impala和微软的PolyBase这样的软件会得到充分发展，他们绕开了MapReduce，直接对存在HDFS中的数据进行处理。对于第二个特点，大规模的使用Hadoop是个必然趋势，渐渐的就会形成行业的标准，进而成为更有价值的软件基础，而不仅是自己内部使用。
6.2大数据细分市场
大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。例如，以数据分析和处理为主的高级数据服务，将出现以数据分析作为服务产品提交的分析即服务(Analyze as a Service)业务;将多种信息整合管理，创造对大数据统一的访问和分析的组件产品;基于社交网络的社交大数据分析;甚至会出现大数据技能的培训市场，教授数据分析课程等。
6.3大数据开源
开源软件为大数据市场带来更多机会。与人们的传统理解不同，大数据市场开源软件的盛行不会抑制市场的商业机会，相反开源软件将会给基础架构硬件、
应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。
6.4Hadoop将加速发展
做为大数据领域的代表技术，许多企业都把明年的计划聚焦在Hadoop之上。据预测，用户对Hadoop的优化将更注重硬件，同时，对企业友好的Hadoop技术市场将达到前所未有的高峰。从整体上说，不仅是Hadoop本身本会得到迅猛的发展，同时Hadoop在多个数据中心中的配置和无缝集成技术也将成为热门。Hadoop的专业知识正在飞速增长，但是这方面优秀的人才仍然很缺乏。基于SQL 的Hadoop工具将会得到持续发展”。
6.5打包的大数据行业分析应用
随着大数据逐渐走向各个行业，基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。未来几年中针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现，这将为大数据技术供应商打开新的市场。这些分析应用内容还会覆盖很多行业的专业知识，也会吸引大量行业软件开发公司的投入。
6.6大数据与云计算:深度融合
大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，大数据技术与云计算技术必有更完美的结合。同样的，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。
7结语;
“大数据”技术还处于起步阶段，主要服务产品大都围绕Hadoop架构发展而来，但是“大数据”不等同于Hadoop，云存储与云计算、传统关系型数据库技术在“大数据”时代仍有其不可替代的优势。传统的信息组织方式与“大数据”技术的结合，是文献信息处理领域新的研究课题。
vb大作业 实验报告
软件技术实验报告 学号2009300186 姓名赵佶男班级010109卓 越 大作业机房管理系统 课题基本目标要求： 1）可在系统中由系统管理员按班级指定时间进行上机课时安排，安排上机不得与其他已安排机时冲突。 2）在指定上机课时段，除了上机班级学生可以登录外，其余无关学生一律不得登录，除非系统管理员授权。预定上机时间结束时，自动 提前5分钟提示，待真正结束时即自动锁屏。 3）除上机课时安排以外，可以在机动时间段接受学生凭个人一卡通上机，且上机实施计时自动收费（即扣除学生一卡通上因上机而应缴 纳的上机服务费） 4）在接受零散学生付费上机时，可自动为其分配空闲机器并授权使用，在分配机器时应考虑机器的使用情况分布均匀，即每次分配机器是 前一时段未曾使用的机器，当学生一卡通上的余额，不足以支付1 小时上机服务费时，应提示其下机充值，并实施锁屏。 实验步骤： 首先，根据大作业的要求，我建立了机器表，流水表，学生基本情况表，上课表，以及一卡通表五个数据库表。机器表用来按照使用情况，选择空闲时间最长的机器。流水表用来记录现在机器以及人员使用的情况，是个
动态表，用来方便的取用和修改数据。学生基本情况表用来存放学生的学号，密码，班级等基本情况，以实现学生上课登录和自由登录。上课表存放各个班级的上课下课时间，以实现排课功能。一卡通表记录了每个学生一卡通内的金额，用来帮助实现上下机的扣费，以及余额不够支付一小时时间情况下得强制下机。 然后，我进行了窗体的设计。经过筛选优化，我设计了五个窗体，分别是主选择窗体，注册窗体，登录窗体，上课安排窗体，实时计费和下机窗体。 主选择窗体可以用来进行上课登录、学生自由登录、管理员登录和机器的推荐。注册窗体是用来进行学生登录密码的注册。登录窗体限制学生的学号和密码必须匹配才能登录。上课安排窗体可以输入班号、上下课时间并选择星期值。实时计费和下机窗体用来扣费并方便学生随时下机。 接下来，要按照要求进行代码的编写。 A）可在系统中由系统管理员按班级指定时间进行上机课时安排，安排上机不得与其他已安排机时冲突。 此功能我在排课窗体下用select选择出全体班级的上下课以及星期值，并将管理员希望的上下课时间转换为时间类型数值，进行循环比较，用do until 语句逐个比较，使得上下课时间点都不得在其他班级的上课时间段内。如果时间不冲突，就实施修改数据库的功能，并更新保存。 B）在指定上机课时段，除了上机班级学生可以登录外，其余无关学生一律不得登录，除非系统管理员授权。预定上机时间结束时，自动提前5分钟提示，待真正结束时即自动锁屏。 在主选择窗体内有上课登录按钮和自由登录按钮。点击上课登录，输入学
最新高性能计算平台设计方案模板
XXXX 高性能计算平台建设方案 XXXXX 2013年4月
目录 1 概述 (2) 1.1 背景概况 (2) 1.2 建设内容 (3) 1.3 设计原则 (3) 2 总体架构 (5) 3 高性能计算平台硬件系统 (6) 3.1 平台架构图 (6) 3.2 主要设备选型 (8) 3.3 Cluster集群系统 (9) 3.4 计算节点 (10) 3.5 管理节点 (10) 3.6 I/O存储节点 (11) 3.7 网络系统方案............................................................................... 错误！未定义书签。 3.8 管理网络 (12) 3.9 监控网络 (12) 3.10 存储系统 (12) 4 高性能计算平台软件系统 (13) 4.1 64位Linux操作系统 (13) 4.2 集群管理软件 (14) 4.3 作业调度系统 (14) 4.4 并行文件系统 (15) 4.5 集群并行计算环境 (15) 4.6 标准库函数 (16) 4.7 标准应用软件 (16) 5 项目经费预算 (17) 5.1 经费来源 (17) 5.2 经费支出预算 (17) 附页——高性能计算平台技术参数要求 (18)
1概述 1.1背景概况 20世纪后半期，全世界范围掀起第三次产业革命的浪潮，人类开始迈入后 工业社会——信息社会。在信息经济时代，其先进生产力及科技发展的标志就是 计算技术。在这种先进生产力中高性能计算机（超级计算机）更是具有代表性。 时至今日，计算科学（尤其是高性能计算）已经与理论研究、实验科学相并列，成为现代科学的三大支柱之一。 三种科研手段中，理论研究为人类认识自然界、发展科技提供指导，但科学 理论一般并不直接转化为实用的技术；实验科学一方面是验证理论、发展理论的重要工具，另一方面，它是在理论的指导下发展实用技术，直接为经济发展服务；计算科学的发展也有相当悠久的历史，只是在计算机这一强大的计算工具问世之前，计算只能利用人类的大脑和简单的工具，计算应用于科学研究有天然的局限性，限制了它作用的发挥；随着计算机技术的发展，使用科学计算这一先进的技术手段不断普及，逐渐走向成熟。科学计算可以在很大程度上代替实验科学，并能在很多情况下，完成实验科学所无法完成的研究工作。科学计算也直接服务于实用科技，并为理论的发展提供依据和机会。在许多情况下，或者理论模型过于复杂甚至尚未建立，或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行，此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。 目前，高性能计算已广泛应用于国民经济各领域，发挥着不可替代的重要作用： a) 基础学科中深入的知识发现，问题规模的扩大和求解精度的增加需要更 高性能的计算资源。例如，计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。 b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平 台。例如，汽车设计、船舶设计。 c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算，提供 经济高效地设计与实践方法。例如，基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。
数值计算方法大作业
目录 第一章非线性方程求根 (3) 1.1迭代法 (3) 1.2牛顿法 (4) 1.3弦截法 (5) 1.4二分法 (6) 第二章插值 (7) 2.1线性插值 (7) 2.2二次插值 (8) 2.3拉格朗日插值 (9) 2.4分段线性插值 (10) 2.5分段二次插值 (11) 第三章数值积分 (13) 3.1复化矩形积分法 (13) 3.2复化梯形积分法 (14) 3.3辛普森积分法 (15) 3.4变步长梯形积分法 (16) 第四章线性方程组数值法 (17) 4.1约当消去法 (17) 4.2高斯消去法 (18) 4.3三角分解法 (20)
4.4雅可比迭代法 (21) 4.5高斯—赛德尔迭代法 (23) 第五章常积分方程数值法 (25) 5.1显示欧拉公式法 (25) 5.2欧拉公式预测校正法 (26) 5.3改进欧拉公式法 (27) 5.4四阶龙格—库塔法 (28)
数值计算方法 第一章非线性方程求根 1.1迭代法 程序代码： Private Sub Command1_Click() x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5 If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根（ep=10-10）
1.2牛顿法 程序代码： Private Sub Command1_Click() b = Val(InputBox("请输入被开方数x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b) If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求56的值。（ep=10-10）
高性能计算实验大作业
大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;
3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，
UML大作业实验报告
UML 建模大作业实验报告 组号：选题名：E-store 网上书店系统小组成员
.1.需求模型 从用户角度描述系统功能的用例 登录 (from Use Case View) .J 八. 修改 (from Use Case View) 个人信息维护 (from Use Case View) 从系统管理员角度描述系统功能的用例 (from Use Case View) 补充 注册 选购 (from Use Case View) * II f (from Use Case View) f 令查看 图书浏览 (from Use Case View) II 7 ------- 亠 '收藏夹维护 (from Use Case View) ' (from Use Case View) 游客 会员 (from Use Case View) (from Use Case View) 购物车管理 添加 I (from Use Case View), (from Use Case View) 图书查询 (from Use Case View) ■订单维护 (from Use Case View) 删除 (from Use Case View) 结账 (from Use Case View) 订单状态查询 (from Use Case View) 缺书登记 (from Use Case View) 一 一' 意见反馈 (from Use Case View)
■分配权限 管理员(from Use Case View) 添加人员(from Use Case View) (from Use Case View) 后台用户管理 ---- 弋 (from Use Case View) ■ > ^,X**(from Use Case View) (from Use Case View) 折扣管理 Z I 身份验证 (from Use Case View) ? 、 销售管理 (from Use Case View) 二d ____ - \图书管理 \ h - ■■■ ■ (from Use Case View) .辿—-- 网站用户管理 V (from Use Case View) 订货管理 (from Use Case View) 查看人员 (from Use Case View) 查看意见反馈 (from Use Case View) 2.分析模型 2.1.架构模型 (from Use Case View) r梟—_ ■<- ■- V 删除 '■ (from Use Case View) 辽二询 (from Use Case View) / 统计 (from Use Case View) 订货通知 (from Use Case View) ，沖后台数据库 (from Use Case View) / (from Use Case View) 服务商 (from Use Case View)
西工大计算方法作业答案
参考答案 第一章 1 *1x =1.7； * 2x =1.73； *3x =1.732 。 2． 3． （1） ≤++)(* 3*2*1x x x e r 0.00050； （注意：应该用相对误差的定义去求） （2） ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517； （3） ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。 4．设6有n 位有效数字，由6≈2.4494……，知6的第一位有效数字1a =2。 令3)1()1(1* 102 1 102211021)(-----?≤??=?= n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4，即至少取四位有效数字，故满足精度要求可取6≈2.449。 5. 答：（1）*x (0>x )的相对误差约是* x 的相对误差的1/2倍； （2）n x )(* 的相对误差约是* x 的相对误差的n 倍。 6． 根据******************** sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =* *****) ()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20* π < 7．设20= y ，41.1*0 =y ，δ=?≤--2* 00102 1y y 由 δ1* 001*111010--≤-=-y y y y ， δ2*111*221010--≤-=-y y y y M δ10*991*10101010--≤-=-y y y y 即当0y 有初始误差δ时，10y 的绝对误差的绝对值将减小10 10-倍。而110 10 <<-δ，故计算过程稳定。 8. 变形后的表达式为： （1）)1ln(2--x x =)1ln(2-+-x x （2）arctgx x arctg -+)1(=) 1(11 ++x x arctg （3） 1ln )1ln()1(ln 1 --++=? +N N N N dx x N N =ΛΛ+-+- +3 2413121)1ln(N N N N 1ln )11ln()1(-++ +=N N N N =1)1ln()1 1ln(-+++N N N （4）x x sin cos 1-=x x cos 1sin +=2x tg 学生实验报告 实验课名称： C++程序设计 实验项目名称：综合大作业——学生成绩管理系统专业名称：电子信息工程 班级： 学号： 学生： 同组成员： 教师： 2011 年 6 月 23 日 题目：学生成绩管理系统 一、实验目的： （1）对C++语法、基础知识进行综合的复习。 （2）对C++语法、基础知识和编程技巧进行综合运用，编写具有一定综合应用价值的稍大一些的程序。培养学生分析和解决实际问题的能力，增强学生的自信心，提高学生学习专业课程的兴趣。 （3）熟悉掌握C++的语法和面向对象程序设计方法。 （4）培养学生的逻辑思维能力，编程能力和程序调试能力以及工程项目分析和管理能力。 二、设计任务与要求： （1）只能使用/C++语言，源程序要有适当的注释，使程序容易阅读。 （2）至少采用文本菜单界面（如果能采用图形菜单界面更好）。 （3）要求划分功能模块，各个功能分别使用函数来完成。 三、系统需求分析： 1.需求分析: 为了解决学生成绩管理过程中的一些简单问题，方便对学生成绩的管理 （录入，输出，查找，增加，删除，修改。） 系统功能分析: (1):学生成绩的基本信息：学号、、性别、C++成绩、数学成绩、英语成绩、 总分。 (2):具有录入信息、输出信息、查找信息、增加信息、删除信息、修改信息、 排序等功能。 2.系统功能模块（要求介绍各功能） （1）录入信息(Input)：录入学生的信息。 （2）输出信息(Print)：输出新录入的学生信息。 （3）查找信息(Find)：查找已录入的学生信息。 （4）增加信息(Add)：增加学生信息。 （5）删除信息(Remove)：在查找到所要删除的学生成绩信息后进行删除并输出删除后其余信息。 （6）修改信息(Modify)：在查到所要修改的学生信息后重新输入新的学生信息从而进行修改，然后输出修改后的所有信息。 （7）排序(Sort)：按照学生学号进行排序。 3.模块功能框架图 2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答 (说明：前面是题目，后面几页是答案完整解答部分，注意的顺序。) 一、解线性方程 用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用主元素消元法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 利用Doolittle分解法解方程组Ax=b，即解方程组 1、用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 0 2X1+2X2+8X3 = -4 -3X1-10X2-2X3 = -11 2、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 1 2X1– X2+9X3 = 0 -3X1+ 4X2+9X3 = 1 3、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 2X1+X2+X3 = 4 6X1+4X2+5X3 =15 4X1+3X2+6X3 = 13 4、用高斯消去法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 5、用无回代过程消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 6、用主元素消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 7、用高斯消去法求解线性方程组 123123123234 4272266 x x x x x x x x x -+=++=-++= 8、利用Doolittle 分解法解方程组Ax=b ，即解方程组 12341231521917334319174262113x x x x -? ????? ???? ??-??????=? ? ????--?????? --???? ?? 目录 第一章、需求分析 (2) 1 、需求概述 (2) 2 、功能简介 (2) 第二章、概念结构设计 (3) 1、在员工实体内的E-R图 (3) 2、部门实体内的E-R图 (3) 3、在工资实体内的E-R图 (3) 第三章、逻辑结构设计 (4) 第四章、物理结构设计 (4) 第五章、数据库的实施和维护 (5) 一、数据库的创建 (5) 二、表格的建立 (5) 1、建立Employsse表插入数据并设计相关的完整性约束 (5) 2、建立departments表插入数据并设计相关的完整性约束 (7) 3、建立 salary表插入数据并设计相关的完整性约束 (8) 三、建立视图 (9) 四、建立触发器 (10) 五、建立自定义函数 (12) 六、建立存储过程 (13) 第六章、总结 (14) 第一章、需求分析 1 、需求概述 针对现代化公司管理情况，员工管理工作是公司运行中的一个重环节，是整个公司管理的核心和基础。它的内容对于公司的决策者和管理者来说都至关重要,所以公司管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。但一直以来人们使用传统人工的方式管理文件工籍，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、保密性差,另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。 公司员工管理系统借助于计算机强大的处理能力,大大减轻了管理人员的工作量,并提高了处理的准确性。 能够进行数据库的数据定义、数据操纵、数据控制等处理功能,进行联机处理的相应时间要短。 具体功能包括：系统应该提供员工数据的插入、删除、更新、查询；员工基本信息查询的功能。 2 、功能简介 员工管理系统它可以有效的管理员工信息情况。具体功能有以下几个方面。基本信息的添加，修改，删除和查询。学生信息管理包括添加、查看学生列表等功能。 高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题 1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程 代码 #include"stdafx.h" #include } 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include 计算方法上机报告 姓名： 学号： 班级： 目录 题目一------------------------------------------------------------------------------------------ - 4 - 1.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.3Matlab源程序----------------------------------------------------------------------- - 5 - 1.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 5 - 题目二------------------------------------------------------------------------------------------ - 7 - 2.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.3 Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 8 - 2.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 9 - 题目三----------------------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 13 - 3.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 14 - 题目四----------------------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 16 - 题目五----------------------------------------------------------------------------------------- - 18 - 数字图像处理综合实验报告 车牌识别技术（LPR） 组长：__ ******_____ 组员：___ _****** _ ___ _******_____ ____ _*******___ 指导老师：___ *******_____ *****学院****学院 2010年6月10日 实验五车牌识别技术（LPR） 一、实验目的 1、了解车牌识别系统的实现，及车牌识别系统的应用； 2、了解并掌握车牌识别系统如何实现。 二、实验内容 1、车牌识别系统的图像预处理、 2、车牌定位、 3、字符分割 4、字符识别 三、实验原理 车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。 1、预处理 摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。预处理的包括： 1）消除模糊—— 用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊 2）图像去噪。 通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波 3）图像增强 自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等 通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。 2、车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 ? 图像的灰度化 ? 图像灰度拉伸 ? 对图像进行边缘检测 采用Sobel 算子经行边缘检测 该算子包含两组3*3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下: A Gx *]101202101?????+-+-+-?????= and A *121000121Gy ?? ?? ? ---+++?????= 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。 2 y 2 x G G G += 然后可用以下公式计算梯度方向。 ??? ? ??=x y G G arctan θ 在以上例子中，如果以上的角度θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。 ? 对其进行二值化 ? 纹理分析法 行扫描行法是利用了车牌的连续特性。车牌区域有连续7个字符，而且字符与字符之间的距离在一定范围内。定义从目标到背景或者从背景到目标为一个跳变。牌照区域相对于其它非车牌区域跳变多，而且间距在定范围内和跳变次数大于一定次数，并且连续满足上述要求的行要达到一定的数目。 从下到上的顺序扫描，对图像的每一行进行从左向右的扫描，碰到跳变点记录下当前位置，如果某行连续20个跳变点以上，并且前一个跳变点和后一个跳变点的距离在30个像素内，就记录下起始点和终止点位置，如果连续有10行以上这样的跳变点，我们就认为该区域就是车牌预选区域。 3、字符分割： 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 ? 车牌区域灰度二值化 附件1： 《面向对象程序设计》 大作业 题学专班姓目 院 业 级 名 学生成绩管理系统 文法学院 教育学 教育学1201 杨欣 指导教师鄢红国 2013 年12 月20 日学号：0121213640126 目录 一二三四五六七八十设计目的 (1) 大作业的内容 (2) 大作业的要求与数据 (3) 大作业应完成的工作 (4) 总体设计（包含几大功能模块） (5) 详细设计（各功能模块的具体实现算法——流程图） (6) 调试分析（包含各模块的测试用例，及测试结果） (7) 总结 (8) 参考资料 (9) 一二 大作业的目的 《面向对象程序设计》是一门实践性很强的课程，通过大作业不仅可以全方位检验学生知识掌握程度和综合能力，而且还可以进一步加深、巩固所学课程的基本理论知识，理论联系实际，进一步培养自己综合分析问题和解决问题的能力。更好地掌握运用C++语言独立地编写、调试应用程序和进行其它相关设计的技能。 大作业的内容 对图书信息(包括编号、书名、总入库数量、当前库存量、已借出本数等) 进行管理,包括图书信息的输入、输出、查询、删除、排序、统计、退出.将图书的信息进行记录，信息内容包含：（1）图书的编号（2）图书的书名（3）图书的库存量。假设，现收集到了一个图书馆的所有图书信息，要求用C语言编写一个简单的图书管理系统，可进行录入、查询、修改和浏览等功能。学习相关开发工具和应用软件，熟悉系统建设过程。 三大作业的要求与数据 1、用C语言实现系统； 2、对图书信息(包括编号、书名、总入库数量、当前库存量、已借出本数)进行管理,包括图书信息的输入、输出、查询、删除、排序、统计、退出. 3、图书信息包括：其内容较多，为了简化讨论，要求设计的管理系统能够 完成以下功能： (1)每一条记录包括一本图书的编号、书名、库存量 (2)图书信息录入功能：(图书信息用文件保存，可以一次完成若干条记录 的输入。) (3)图书信息显示浏览功能：完成全部图书记录的显示。 (4)查询功能：完成按书名查找图书记录，并显示。 (5)图书信息的删除:按编号进行图书某图书的库存量. (6)借书登记系统：可以输入读者编号和所借书号来借书。 (7)还书管理系统：可以输入读者编号和所借书号来还书。 (8)、应提供一个界面来调用各个功能,调用界面和各个功能的操作界面应 尽可能清晰美观! 计算方法实验报告 班级： 学号： 姓名： 成绩： 1 舍入误差及稳定性 一、实验目的 （1）通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令； （2）通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性 二、实验内容 1、用两种不同的顺序计算10000 21n n -=∑，分析其误差的变化 2、已知连分数() 1 01223//(.../)n n a f b b a b a a b =+ +++，利用下面的算法计算f ： 1 1 ,i n n i i i a d b d b d ++==+ (1,2,...,0 i n n =-- 0f d = 写一程序，读入011,,,...,,,...,,n n n b b b a a 计算并打印f 3、给出一个有效的算法和一个无效的算法计算积分 1 041 n n x y dx x =+? (0,1,...,1 n = 4、设2 2 11N N j S j == -∑ ，已知其精确值为1311221N N ?? -- ?+?? （1）编制按从大到小的顺序计算N S 的程序 （2）编制按从小到大的顺序计算N S 的程序 （3）按两种顺序分别计算10001000030000,,,S S S 并指出有效位数 三、实验步骤、程序设计、实验结果及分析 1、用两种不同的顺序计算10000 2 1n n -=∑，分析其误差的变化 （1）实验步骤： 分别从1~10000和从10000~1两种顺序进行计算，应包含的头文件有stdio.h 和math.h （2）程序设计： a.顺序计算 #include 大学计算机基础 （理工）大作业 ――暨南大学南校区生活指南系统 G108 甘颖欣熊梦娜翁婉晖梁绮婷李嘉顺 2015-1-3 目录目录 (2) “暨南大学南校区生活指南系统”选题说明书 (3) 1. .............................................................................................................................................................. 成员分组和任务分工 .. (3) 2. .............................................................................................................................................................. 选题说明3 2.1 选题任务描述 (3) 2.2 设计思路描述 (4) 2.3 程序运行效果........................................................ . (4) 2.4 涵盖的主要知识点 (4) 3. .............................................................................................................................................................. 进度安排4“暨南大学南校区生活指南系统”实现报告. (5) 1. 成员分组和任务分工 (5) 2. .............................................................................................................................................................. 设计实现详细说明 . (5) 2.1 选题任务详细描述 (5) 2.2 设计思路详细描述 (6) 2.3 涵盖的主要知识点 (12) 3. 总结 (12) 高性能计算练习实验报告 A组: 一.问题描述 A02. 从键盘输入一个无符号长整型数n，产生一个长度为n，取值在[0,1]之间的随机实数数组，计算其去掉一个最大值、去掉一个最小值，hy剩下n－2个值的平均值。 二.算法设计 分为两个线程，每个线程负责查找一半的数中最小的和最大的，并且统计所有的数的和，然后由0号线程进行两个最小的(最大的)数的比较，找出整个数组中最大和最小的数，最后由0号线程取两个和，减去最大最小数，求平均值。 三.重点及难点 1. 线程之间的通信。 2. 每个线程都要计算总和，并找出最大最小数。 3. 0号线程完成最后的统筹工作。 四.代码 #include "mpi.h" #include c++大作业学生实验报告
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