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燕山大学数据库原理实验报告

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简介：
《燕山大学数据库原理实验报告》是学生在完成数据库原理课程学习后撰写的实践文档，涵盖了关系型数据库设计、SQL语句编写和查询优化等内容。 手动建库：在SQL Server 2008企业管理器中创建一个名为StudentDB1的新数据库，并设置数据文件名与大小为StudentDB1_data、10M；日志文件名与大小设为StudentDB1_log、5M。 手动建表：针对新建立的数据库 StudentDB1，需设计并生成四个表格——教师T、课程C、学生S和选课SC。通过SQL语句建库：同样在企业管理器中使用SQL命令创建一个名为StudentDB2的新数据库，并设置数据文件名与大小为StudentDB2_data、10M；日志文件名与大小设为StudentDB2_log、5M。

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  • 燕山大学数据库原理实验报告
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    《燕山大学数据库原理实验报告》是学生在完成数据库原理课程学习后撰写的实践文档，涵盖了关系型数据库设计、SQL语句编写和查询优化等内容。 手动建库：在SQL Server 2008企业管理器中创建一个名为StudentDB1的新数据库，并设置数据文件名与大小为StudentDB1_data、10M；日志文件名与大小设为StudentDB1_log、5M。 手动建表：针对新建立的数据库 StudentDB1，需设计并生成四个表格——教师T、课程C、学生S和选课SC。通过SQL语句建库：同样在企业管理器中使用SQL命令创建一个名为StudentDB2的新数据库，并设置数据文件名与大小为StudentDB2_data、10M；日志文件名与大小设为StudentDB2_log、5M。
     
  • 燕山大学编译原理实验报告.doc
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    本文档为燕山大学学生在“编译原理”课程中的实验报告，涵盖了编译器设计与实现的关键技术、实践操作及学习心得等内容。 燕大编译原理课程实验报告包含几个实验内容：词法分析程序、基于LL(1)方法的语法分析程序以及基于LR(0)方法的语法分析程序。这些材料可以直接下载并使用。
     
  • 燕山大学Linux实验报告
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    《燕山大学Linux实验报告》是由燕山大学学生或教学团队完成的一系列关于Linux操作系统学习和实践的文档集合，涵盖安装、配置及应用开发等内容。 燕山大学Linux实验报告一至五
     
  • 燕山大学数据结构实验报告.docx
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    本文档是燕山大学学生完成的数据结构课程实验报告，记录了学生在学习和实践数据结构理论过程中的实验操作、分析与总结。 燕山大学数据结构实验报告，积分下载。
     
  • 燕山大学数据结构实验报告.docx
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    本文件为燕山大学学生完成的数据结构课程实验报告，涵盖了各种数据结构及其操作的实验内容和分析。 燕山大学数据结构实验报告。
     
  • JavaWeb实验报告（燕山大学版）.rar
    优质
    本资源为燕山大学定制的《JavaWeb实验报告》。包含多个Java Web技术相关实验内容，适合学习和参考使用。 经过七天的努力，希望这段使用Java编码、遵循MVC设计模式并与MySQL数据库结合的代码能对你有所帮助。相关Navicat代码包含在课设world文件中。
     
  • 燕山大学项目管理实验报告分析
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    《燕山大学项目管理实验报告分析》是一份基于实际操作和研究撰写的文档，详细记录并评估了在项目管理课程中的各项实践活动。该报告通过案例分析、数据统计等方法，总结经验教训，为改进教学模式及提高学生实践能力提供依据。 ### 知识点一：项目进度计划的制定 #### 实验背景与目的 在软件工程项目管理过程中，项目进度计划的制定是一项至关重要的任务。合理的进度计划不仅能够帮助团队明确目标和时间线，还能够有效控制项目的成本和风险。本实验旨在通过实际操作，让学生掌握项目进度计划制定的基本流程和技术。 #### 关键概念解释 1. **项目信息界面**：项目信息界面是用于设置项目基本属性的地方，包括项目名称、起始日期、结束日期等关键信息。 - **完成日期不可修改的原因**：通常情况下，完成日期由项目的各个任务决定，而非手动设定。因此，在配置项目环境时，完成日期不可直接修改，以确保计划的逻辑一致性。 2. **标准费率与加班费率**：标准费率指的是正常工作时间内的人力成本；加班费率则是在标准工作时间之外的人力成本。 - **设定方法**：在项目管理工具中，可以通过系统设置或项目属性界面来指定公司的默认标准费率和加班费率。 3. **资源工作表中的“最大单位”列**：“最大单位”表示资源在同一时间可被分配的最大工作量百分比。 - **含义解析**：100%意味着资源可以完全投入到一项任务中；若低于100%，则表明该资源可能同时承担着其他任务。 4. **跨阶段子任务之间的依赖关系**：在复杂的项目中，子任务可能跨越多个阶段，它们之间的依赖关系并非总是线性的。 - **原因分析**：这种现象出现的原因可能是由于任务之间的逻辑关系复杂，某些任务需要等待非相邻的前驱任务完成才能开始。 5. **甘特图**：甘特图是一种常用的项目管理图表，用于展示项目的任务进度、持续时间和依赖关系。 - **展示要求**：需要提供清晰完整的甘特图截图，以展示项目的整体进度安排。 #### 实验操作步骤 1. **环境配置**： - 在项目管理工具中创建新项目，并填写基本信息。 - 设置项目的标准费率和加班费率。 2. **任务规划**： - 定义项目的各个任务及其依赖关系。 - 分配资源到相应的任务上。 3. **进度调整**： - 根据实际情况调整任务的工期、工时和资源分配。 - 解决任务间的冲突问题。 4. **甘特图制作**： - 使用项目管理工具自动生成甘特图。 - 根据需要调整图表的细节，使其更符合实际需求。 ### 知识点二：查询项目计划信息 #### 实验背景与目的 在软件项目管理中，及时准确地获取项目计划信息对于决策制定至关重要。本实验旨在通过实践操作，让学生学会如何查询项目计划信息，包括任务分配、进度跟踪等方面。 #### 关键概念解释 1. **筛选功能**：项目管理工具通常提供了强大的筛选功能，可以帮助用户快速找到特定的任务或资源。 - **筛选步骤**：通过设置筛选条件（如参与者名字），可以从众多任务中筛选出所需的信息。 2. **表格内容的查询**：项目管理工具中的表格可以显示各种信息，包括任务名称、负责人、进度状态等。 - **查询范围**：通过更改表格显示的内容，可以查询不同的任务信息，比如任务的工时、成本等。 3. **视图栏的作用**：视图栏是项目管理工具中用于显示不同视图（如甘特图、网络图等）的一个区域。 - **显示方法**：如果视图栏未显示，可以通过工具栏或菜单选项来开启它。 4. **任务的工时与工期计算**：任务的工时是指完成任务所需的总工作时间；工期则是指任务的实际执行时间。 - **计算方法**：对于特定任务，可以根据工作时间、参与人数等因素计算其工期。 5. **投入比导向的日程编制方法**：这是一种基于资源投入比例来调整任务工期的方法。 - **原理解析**：当增加资源时，如果保持工时不变，则任务工期可能会缩短；反之，减少资源可能导致任务工期延长。 #### 实验操作步骤 1. **筛选特定任务**： - 使用筛选功能查找涉及特定人员（如“韩万江”）的所有任务。 - 通过截图记录筛选结果。 2. **查询任务信息**： - 更改表格内容，查询不同类型的项目信息。 3. **显示视图栏**： - 开启视图栏，浏览不同视图下的项目信息。 4. **计算任务工期**： - 基于任务的工时和参与人数，计算任务的预计工期。 - 探索不同条件下（如增加资源）对工期的影响。 5. **投入比导向的日程编制**： - 分析在增加或减少资源的情况下，任务工期和工时的变化趋势。 以上实验
     
  • 燕山大学JavaWeb实验报告记录簿
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    《燕山大学JavaWeb实验报告记录簿》是一本专为在校学生设计的学习辅助资料，详细记录了进行Java Web课程实验过程中的各项操作、心得与总结，旨在帮助学生更好地掌握相关知识和技术。 燕山大学JavaWeb实验报告记事本。
     
  • 燕山大学的机器学习实验报告
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    本实验报告出自燕山大学，详细记录了学生在机器学习课程中的实验过程与成果分析。涵盖了算法实现、模型训练及性能评估等多个方面，旨在加深对机器学习理论的理解和实践应用能力。 燕山大学机器学习实验报告包括以下内容： - 实验1.1：糖尿病情预测 - 实验1.2：影厅观影人数预测 - 实验2.1：肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯） - 实验2.2：肿瘤分类与预测（SVM） - 实验3.1：肿瘤预测（决策树） - 实验3.2：顾客购买服装的分析与预测 - 实验4：不同含量果汁饮料的聚类 - 实验5：肿瘤预测（AdaBoost） - 实验6：肿瘤预测与分析（神经网络）
     
  • 燕山大学的机器学习实验报告
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    本实验报告为燕山大学学生在机器学习课程中的研究成果展示，涵盖了数据预处理、模型训练及评估等环节，旨在提升学生的实践能力和科研素养。 燕山大学机器学习实验报告 本实验报告旨在总结并描述机器学习实验中的各种知识点，包括但不限于：机器学习的基本概念、经典的线性回归模型、AI Studio 实践平台的操作方法、数据预处理步骤、模型训练过程以及模型评估技术。 一、 机器学习基本概念 介绍机器学习作为人工智能的一个分支领域，它的核心目标是使计算机系统能够通过自动改进其性能来适应新的情况，并且这个过程中不需要手动编写程序。 二、 经典的线性回归模型 详细解释了线性回归这一基础性的预测模型的应用场景。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在一定的线性关系，适用于连续值结果的预测任务。 三、 AI Studio 实践平台的操作指南 AI Studio 是一个提供丰富机器学习算法与工具集的学习环境。报告中介绍如何在该平台上创建账户、参与课程以及掌握基础操作技能来进行实验实践。 四、 数据预处理步骤详解 阐述数据清理和转换的重要性，包括导入原始数据文件、进行必要的格式化或标准化等处理工作以确保其质量符合后续分析的要求。 五、 模型训练与评估流程 强调了模型选择、参数调整以及最终验证阶段在整个机器学习项目中的关键作用。目标是让所选模型尽可能准确地反映真实世界的模式，并对未来的新数据做出可靠预测。 六、 线性回归的应用案例 列举了几种实际应用线性回归技术解决现实问题的例子，如房价预测和疾病风险评估等场景下如何利用这种方法来生成有价值的洞察与建议。 七、 实验过程概述 描述了从明确实验目标到完成具体操作任务的整个流程。每一步骤都需严格按照指导进行以确保最终结果的有效性和准确性。 八、 结论 总结性地回顾并强调了机器学习理论和技术的重要性，同时指出通过本报告的学习可以帮助读者掌握更多关于该领域的知识和技能。