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哈工大软件构造实验的HIT实验室，Lab 2。

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简介：
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  • 哈工大软件构造实验Lab3（HIT）
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    本课程为哈工大软件工程系列课程之一，专注于培养学生的软件设计和实现能力。Lab3实验通过实际编程任务，帮助学生掌握模块化设计、代码复用及测试技巧等关键技能。 软件构造实验Lab 3 知识点总结 在本实验中，我们的主要目标是设计一个具备高复用性和可维护性的软件系统，并通过三个应用场景的实例来实现 PlanningEntry 的设计与开发。 实验环境配置包括操作系统、编程语言和开发工具等软硬件条件的要求。 面向复用性及可维护性的设计原则在本实验中得到充分体现，我们将创建一个通用类PlanningEntry以促进代码重用并简化系统的后续维护工作。 共性操作：为了支持 PlanningEntry 的设计理念，我们需要实现添加、删除、修改和查询等基本功能。这些基础的操作是面向复用性和可维护性的设计的关键部分。 局部特性设计方案：在设计 PlanningEntry 时，我们还需要考虑位置、时间、资源以及是否可以阻塞等因素的通用性处理方法，以确保不同应用场景下的代码重用与系统灵活性。 针对特定应用领域的子类设计：根据不同的使用场景（如航班安排、列车时刻表和课程规划等），我们需要为 PlanningEntry 设计相应的子类型，例如 FlightEntry、TrainEntry 和 CourseEntry 等。 在PlanningEntry 的设计中，我们还需要考虑 R 类型的通用性处理方式以支持代码复用。同时，在 Location（位置）、Timeslot（时间槽）以及 EntryState （条目状态）的设计上也需要注重其面向复用的特性，并引入 State 设计模式来进一步增强系统的灵活性和可扩展性。 此外，我们还需要设计一个Board类，该类具体应用于特定的应用场景中，以实现面向应用的需求定制化开发。 通过这些知识点的学习与实践，实验Lab 3 深入探讨了软件构造的基本理念和技术方法，涵盖从复用性和维护性的设计理念到PlanningEntry的具体实现和扩展等多个方面。
  • HIT-OS-Lab: 哈工大操作系统实验（包含报告、PPT及实验过程中的README.md记录）
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    简介：HIT-OS-Lab是由哈尔滨工业大学提供的操作系统实验资源集合，包括详细的实验报告、教学PPT以及在实验过程中生成的README.md文档。 HIT-OS-Lab哈工大操作系统实验包含报告、PPT以及实验过程中的小记录。README.md说明：*不保证所有的代码都正确，如果有问题欢迎发送拉请求。这是融合了大量学长学姐经验的成果完成！
  • 哈工大23秋《人工智能软件开发与实践》实验 HIT-AIDP-Main
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    简介：本课程为哈尔滨工业大学秋季开设的人工智能软件开发与实践项目（HIT-AIDP-Main），旨在通过实际操作提升学生的AI软件研发能力。 哈工大23秋《人工智能软件开发与实践》实验hit-aidp-main的内容包括了课程的相关实验项目和实践活动，旨在通过实际操作加深学生对人工智能软件开发的理解和掌握。
  • GAN Lab: GAN实验室
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    GAN实验室致力于研究和开发生成对抗网络技术，探索其在图像处理、数据增强及人工智能领域的广泛应用与创新。 GAN Lab：用于生成对抗网络的交互式可视化实验工具 概述： GAN Lab是一种新颖的交互式可视化工具，任何人都可以学习并尝试通用对抗性网络（GANs），这是一类流行的复杂深度学习模型。借助于GAN Lab，您可以像使用玩具一样训练2D数据分布上的GAN模型，并且能够实时地观察其内部工作原理。该工具采用浏览器内GPU加速的深度学习库实现，从模型训练到可视化展示的所有操作均由JavaScript完成。用户只需通过Chrome等现代网络浏览器即可运行此应用。 发展： 本节介绍如何开发GAN Lab。 安装依赖项： 执行以下命令克隆GitHub上的相关代码仓库：$ git clone https://github.com/polymerlabs/ganlab.git
  • Hit-computerNetwork：哈工大计算机网络实验源码
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    Hit-computerNetwork是由哈尔滨工业大学开发的一款计算机网络实验项目开源代码，旨在为学生和研究者提供实践操作与学习平台。 在2021年3月9日之前暂停了学习其他内容，现在继续进行哈工大计算机网络实验的总结工作。课程已经听完了，我把这次实验当作复习与总结的机会来完成前三个实验，并且老师提供的代码非常详细，我打算用Java重新实现一遍Web服务器，然后部署到个人服务器上。同时会配上Halo生成的静态页面，以创建一个可以接收和发送文件的功能程序，这样就可以将个人服务器作为网盘使用了。 对于IPv4分组收发和转发实验虽然没有NetRiver实验平台的支持，但仍然可以通过查找他人代码进行验证来完成这个任务。 最后两个关于路由器以及网络组建的实验也可以顺利完成。计划在本月内（2020年12月）全部完成这些工作。
  • Hit-computerNetwork：哈工大计算机网络实验源码
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    Hit-computerNetwork是哈尔滨工业大学设计的一款计算机网络实验项目开源代码，旨在帮助学生深入理解计算机网络原理与应用。该资源包含了丰富的实验案例和详细的文档说明，适合于教学及科研使用。 我在2021年3月9日之前暂停了网络实验，转而学习其他内容。现在我准备继续进行哈工大计算机网络相关的实验，并将其视为复习总结的一部分。我已经完成了前三个实验，接下来计划用Java重新实现一个Web服务器并部署到个人服务器上。此外，我还打算使用Halo生成静态页面，并开发一个能够接收和发送文件的程序，这样可以将我的个人服务器当作网盘来使用。 对于IPv4分组收发与转发的实验，在没有NetRiver平台的情况下也可以完成，届时会寻找其他人的代码进行验证。最后两个涉及路由器及网络配置的实验也都在计划内，并且希望本月能够全部完成。目前整体进度较低，但我充满信心地继续前进：fast_up_button
  • HIT-Computer-Network: 哈工大计算机网络实验课程
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    HIT-Computer-Network是哈尔滨工业大学开设的一门计算机网络实验课程，旨在通过实践操作帮助学生深入理解并掌握计算机网络的基本原理与技术应用。 HIT-Computer-Network2018哈工大计算机网络实验
  • 哈尔滨工业大学(HIT)机器学习实验二
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    本课程为哈尔滨工业大学开设的机器学习系列实验之一，侧重于理论与实践结合，通过编程实现基础算法，深化学生对机器学习原理的理解。 在哈尔滨工业大学（HIT）的机器学习课程中，实验二是对这一重要领域的深入探索。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需显式编程。在这个实验中，学生将有机会亲自动手实践、理解和应用基本的机器学习概念和技术。 lab2.pdf很可能包含实验的详细指南、理论背景和具体任务说明。PDF文件可能涵盖以下几个方面的内容： 1. **数据预处理**：在进行机器学习之前，通常需要对原始数据进行清洗和转换。这可能包括处理缺失值、异常值以及特征缩放等步骤。数据预处理对于提高模型的性能至关重要。 2. **线性回归**：实验中可能会涉及到简单的线性回归模型，这是一种基础的预测模型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。学生将学习如何拟合线性模型、计算残差以及评估模型的性能。 3. **逻辑回归**：作为分类问题的一种常用方法，尽管名称中有“回归”，但实际是用来处理二分类问题的。实验可能让学生理解sigmoid函数、训练逻辑回归模型并了解其决策边界。 4. **交叉验证**：为了评估模型的泛化能力，交叉验证是一种有效的方法。学生可能会学习K折交叉验证的工作原理，并使用它来调整模型参数。 5. **模型评估指标**：实验中涉及的各种评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R^2分数、准确率、召回率和F1分数，这些用于衡量模型的性能。 lab2.py很可能是配套的Python代码文件，用于实现上述机器学习任务。学生需要编写代码来加载数据、进行预处理、训练模型并预测结果，并对模型性能进行可视化。这将涉及使用Python的基础语法、Numpy库进行数值计算、Pandas库处理数据框以及可能用到Matplotlib或Seaborn库来进行数据可视化。 此外，实验还可能会利用Scikit-learn库，这是一个强大的Python机器学习库，提供各种算法和工具来简化模型构建与评估的过程。通过这个实验，学生不仅能掌握基本的机器学习概念，还能提升编程和数据分析的实际技能，并为后续更复杂的项目打下坚实基础。
  • 哈工大数据结构实验四_查找结构实验
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    本实验为哈工大的数据结构课程系列实验之一，专注于查找结构的学习与实践，涵盖各种查找算法和数据结构的应用，旨在提升学生的编程能力和问题解决技巧。 实验项目：BST 查找结构与折半查找方法的实现与比较 实验题目：BST 查找结构与折半查找的时间性能对比 实验内容： 本实验要求编写程序来实现 BST（二叉搜索树）存储结构的建立、删除、查找和排序算法；同时，需要设计并实现折半查找算法。此外，还需对这两种方法进行时间性能上的比较分析。 具体任务包括： 1. 设计BST的左右链式存储结构，并完成以下功能： - 插入操作：用于构建二叉搜索树 - 删除操作：从已有的二叉搜索树中移除节点 - 查找操作：在给定的数据集中查找特定元素的位置或信息 - 排序算法：基于BST的特性实现数据排序 2. 实现折半查找（也称为二分查找）方法，适用于有序数组中的快速定位。 3. 进行实验比较： 需要设计并生成用于测试的数据集，并通过这些数据来考察和对比两种不同查找策略的时间效率。此外，还需将实际的运行结果与理论上的预期进行对照分析。 请注意，在完成上述任务的过程中，请确保遵循科学严谨的态度来进行编程实现以及性能评估工作。