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大连理工软件学院的视觉化上机作业压缩包。

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简介：
2018级“可视化与可视化分析”课程的日常实践作业，谨供参考（适用于软测方向选修课程）。如有任何疑问，欢迎通过邮件与我联系：stug_iii@foxmail.com

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  • 大连理工大学软件学院可视化上机作业.rar
    优质
    这是一个包含大连理工大学软件学院学生可视化课程上机作业的大压缩文件，内含各种实践项目和代码示例。 2018级 可视化与可视化分析 日常上机作业，仅供参考（软测方向选修课程）。如有疑问，请通过邮件联系：stug_iii@foxmail.com。
     
  • 大连理工大学软件学院13级C++上机作业
    优质
    这段内容是大连理工大学软件学院为2013级学生准备的C++编程实践课程的上机作业，旨在通过实际操作提升学生的编程技能和问题解决能力。 C++课程全套的上机题。
     
  • 大连理工大学软件学院操作系统上机题答案
    优质
    本资料为大连理工大学软件学院学生提供操作系统课程实验与作业的标准解答，涵盖多个经典题目和案例分析，是进行自主学习和复习的重要参考。 大连理工大学软件学院的操作系统上机答案及资料包括代码。
     
  • 大连理工大学软件学院课程设计作业
    优质
    本作业为大连理工大学软件学院学生完成的课程设计项目，旨在通过实践加深对所学知识的理解与应用，涵盖多个软件开发领域。 大连理工大学软件学院大三小学期课程设计的大作业由何增有老师指导。
     
  • 大连理工大学软件学院的高级统计方法作业及上机练习
    优质
    本课程为大连理工大学软件学院开设的专业课，主要教授高级统计分析理论与实践技能，通过大量作业和实验提升学生的数据分析能力。 大连理工大学软件学院的高级统计方法课程包括作业和上机练习。
     
  • 大连理工大学软件学院编译原理第4次上机
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    简介：本次课程为大连理工大学软件学院《编译原理》第四次上机实践课，主要内容包括词法分析器设计与实现、语法分析基础等，旨在提升学生的编译技术应用能力。 采用非递归构造预测分析表的方法对输入串进行语法分析： 使用的文法如下： - E -> TE | ε - T -> FT | ε - F -> (E) | id 对于任意给定的输入串（词法记号流）进行语法分析，可以使用非递归预测分析方法。该方法应对错误时需要有相应的处理功能：当出现错误时能提示，并且能在一定程度上忽略尽量少的记号来进行接下来的分析。可参考书上的同步记号集合来处理。 可能出现的问题包括： - idid*id - id**id - (id+id， +id*+id 输入串以#结尾，在输出推导过程中使用到的产生式时应显示如下格式：例如，对于输入 id+id*id# 应输出: E -> TE T -> FT F -> id E->+ TE T -> FT 如果在分析过程中遇到错误，则应在输出中体现是跳过某些记号、还是弹栈以及具体弹出的非终结符或终结符，同时给出相应的错误提示信息。例如，在处理 idid*id 时，应指出发生了何种类型的语法错误，并说明采取了怎样的纠正措施以继续分析过程。
     
  • 大连理工大学软件数据库Opengauss上机作业报告
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    本报告为大连理工大学软件工程课程中基于开源数据库OpenGauss的实验作业总结。内容涵盖数据库设计、SQL操作及性能优化等技术实践，旨在加深学生对现代数据库系统原理的理解与应用能力。 大连理工软件数据库opengauss上机作业报告
     
  • 大连理工大学软件学院编译技术上机实验代码
    优质
    《编译技术上机实验代码》是由大连理工大学软件学院编写的一本实践教程，旨在通过丰富的实例和详细的注释帮助学生深入理解编译原理并掌握实际操作技能。 大连理工大学软件学院编译技术课程的六次上机代码已完成。
     
  • 西北工业大学软件学院计算机视觉课程期末复习
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    本课程为西北工业大学软件学院的计算机视觉课程期末复习资料，涵盖图像处理、特征提取、目标识别等核心内容，旨在帮助学生系统掌握和应用相关知识。 计算机视觉是一门涵盖图像处理、模式识别、机器学习及计算机图形学等多个领域的综合性学科。在西北工业大学软件学院的期末复习课程中，学生需要掌握一系列核心知识点，从基础的图像形成原理到复杂的图像处理技术。 理解图像形成的机制至关重要，这包括针孔相机模型的应用——如何将三维空间转化为二维平面图像是关键所在。在此过程中涉及世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的转换关系。外部参数矩阵描述了摄像机在世界坐标中的位置与方向信息，而内部参数矩阵则包含了焦距及主点坐标的细节，用于实现从相机到图像的精确映射。 透镜特性如光圈大小和景深以及视场角也是重要的概念，它们决定了摄像头捕捉场景的能力范围及其清晰度。光圈影响着画面中的景深层次效果，而视角角度与镜头焦距相关联，从而确定了摄像机可视区域的具体尺寸。 在光照模型方面，Lambert模型及Phong模型是最基本的理论基础；前者解释了物体表面光线反射的基本原理，后者则通过引入镜面反射和环境光来增强渲染的真实感。HSV色彩空间等概念有助于理解颜色的表现形式。 相机标定是实际应用中的关键步骤之一，旨在求解内部与外部参数，并校正因镜头引起的像平面畸变问题，以提升图像的整体质量。 滤波及边缘检测则是图像处理的重要组成部分：数字图像是通过函数f(x, y)来定义的；而图像操作则包括点操作、局部区域操作以及全局操作。例如，高斯滤波用于平滑图像中的噪声干扰，中值滤波适用于去除椒盐噪音类型。同时，Prewitt算子、Sobel边缘检测算法和Roberts交叉等方法通过计算梯度及非极大抑制技术来识别出影像边界。 多尺度空间分析的概念——如高斯金字塔模型，在不同分辨率下进行图像的细致解析中发挥着重要的作用，并对边缘探测与特征提取过程提供了有力支持。 性能评估指标，例如精确率和召回率，则用于衡量检测算法的实际效能表现，确保其在实际应用场景中的可靠性和有效性。 这些知识点构成了计算机视觉的基础知识框架，对于理解和解决相关问题至关重要。因此，在期末复习过程中，学生需要深入理解并灵活运用以上理论和技术以应对考试题目。
     
  • 大连理工大学优化方法上机作业（2022年春季）
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    本课程为大连理工大学2022年春季开设的《优化方法》配套实践环节，通过编程实现各类优化算法，旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 大连理工大学优化方法上机作业-2022春 1. 问题的维数n=2ab (其中ab为自己的学号最后两位)。取x=0,步长ak采用精确线搜索，利用以下四种方法求二次函数f(x)= xTGx+ bTx的极小点： - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - BFGS 方法 其中二次函数f(x) 的参数G和b在MATLAB上生成。 2. 编写程序以求解以下问题，初始点为x= (3,-1,0,1)^T。该问题的最优解为x* = 0，精度取1e-4，步长由非精确线搜索确定，方向分别采用如下方法： - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - DFP 方法 - FR 方法 3. 编写惩罚函数法和增广拉格朗日方法的程序来求解下面的问题。 要求用MATLAB软件实现算法。在学校网站可以下载正版Matlab软件。