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合肥工业大学分布式程序设计综合设计报告

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简介:
《合肥工业大学分布式程序设计综合设计报告》是针对该校学生在分布式系统课程中完成的设计项目进行总结和展示的文档。报告详细记录了团队成员如何合作解决复杂的编程挑战,包括分布式算法实现、性能优化以及面对的实际问题解决方案等。通过该项目,学生们不仅深化了对分布式计算的理解,还提升了他们的实践能力和团队协作技巧。 张赞老师, 本次大作业的内容是从网页爬取气象数据(要求超过1000个城市),并使用Spark技术对这些数据进行处理分析,并将结果可视化。由于时间有限,无法进行全面的数据分析,在此次作业中主要计算了过去24小时内各城市的平均气温、降水量和湿度情况。 谢谢!

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    《合肥工业大学分布式程序设计综合设计报告》是针对该校学生在分布式系统课程中完成的设计项目进行总结和展示的文档。报告详细记录了团队成员如何合作解决复杂的编程挑战,包括分布式算法实现、性能优化以及面对的实际问题解决方案等。通过该项目,学生们不仅深化了对分布式计算的理解,还提升了他们的实践能力和团队协作技巧。 张赞老师, 本次大作业的内容是从网页爬取气象数据(要求超过1000个城市),并使用Spark技术对这些数据进行处理分析,并将结果可视化。由于时间有限,无法进行全面的数据分析,在此次作业中主要计算了过去24小时内各城市的平均气温、降水量和湿度情况。 谢谢!
  • 实验
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    本实验报告为合肥工业大学课程作业,涵盖了分布式程序设计的相关理论知识及实践操作,包括系统架构、通信机制和案例分析等内容。 几个实验的实验报告。
  • 期末
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    本报告为《分布式程序设计》课程的期末作业,由合肥工业大学学生完成。内容涵盖分布式系统的设计、实现及测试,旨在评估学生对相关理论与技术的理解和应用能力。 合肥工业大学分布式程序设计课程的期末报告涉及大数据技术的相关内容。
  • 算机网络课
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    《合肥工业大学计算机网络课程设计报告》是学生在完成计算机网络相关理论学习后,进行实践操作和项目开发的心得总结,涵盖网络协议分析、系统架构设计及编程实现等内容。 合肥工业大学的计算机网络课程设计项目涉及学生在该学科领域内的实践与研究活动。学生们通过这个课程深入学习并应用计算机网络的相关理论知识和技术技能,进行实际项目的开发与设计工作。
  • 汇编语言实验
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    本实验报告为《汇编语言程序设计》课程在合肥工业大学的教学实践文档,涵盖了多个基础和进阶实验项目,旨在通过动手操作加深学生对计算机底层工作原理的理解。 合肥工业大学汇编语言程序设计实验报告包含了详细的实验内容和相应的实验代码。
  • 系统硬件.zip
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    《系统硬件设计综合》是合肥工业大学为电子工程及计算机科学专业的学生编写的教材,涵盖了数字逻辑、微处理器接口等关键知识点,旨在培养学生在现代信息技术领域的创新能力和实践技能。 合肥工业大学系统硬件综合设计课程涉及计算机组成原理,并包含源代码及详细注释。
  • 编译原理课
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    《合肥工业大学编译原理课程设计报告书》汇集了该校学生在编译原理课程中的实践成果与创新思考,内容涵盖词法分析、语法分析及代码生成等关键技术环节。 李宏芒老师教的编译原理课程,我是2020级计算机科学专业的学生,编写程序使用Java语言。
  • 艺术与方法实验.doc
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    这份文档是合肥工业大学学生完成的一份关于程序设计艺术与方法的实验报告,包含了课程中的实践内容、编程技巧和项目经验。 本实验报告涵盖四个部分:1. STL 的熟悉与使用 2. 搜索算法的实现 3. 计算几何算法的实现 4. 动态规划算法的实现。每个实验内容包括以下几方面:1. 实验目的和要求;2. 预习内容;3. 实验项目摘要;4. 源代码;5. 思路分析;6. 解题详情(含注释);7. 实例演示;8. 运行截图。
  • 艺术高PPT及解题RAR文件
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    本资源包含合肥工业大学程序设计课程的高分PPT和详细解题报告,涵盖核心知识点与经典例题解析,适合编程学习者参考使用。 《合工大程序设计艺术高分PPT和解题报告.rar》是针对合肥工业大学(简称“合工大”)的课程学习资源,特别适合那些关注程序设计艺术及国际大学生程序设计竞赛(ICPC)的学生使用。此压缩包包含小组作业答辩用的PPT以及详细的解题报告,旨在帮助学生提升编程技能、理解编程的艺术性,并为团队合作和比赛做准备。 该资料不仅包括理论讲解,还提供了实际操作代码实例。其中的PPT可能涵盖程序设计的基础概念、算法分析、数据结构及问题解决策略等内容,而详细代码则展示了这些理论的实际应用方式,有助于学生理解和掌握编程实践技巧。 提到的《小组作业答辩PPT》内容涉及曹力和徐本柱两位指导教师或团队成员。他们提供了专业知识分享与经验交流。此外,“程序设计艺术”是该课程的核心主题之一,强调了编程不仅是解决问题的方法,更是一种创造性和艺术性的过程,注重代码的可读性、效率及美感。“合肥工业大学”的标签表明这是该校的教学材料,并可能反映了学校在计算机科学教育方面的特色和要求。“ICPC”则提示这份资料包含针对此类竞赛的训练策略。 压缩包中的文件列表包括但不限于PPT文件、源代码(如.cpp或.py格式)、解题报告文档(.docx或.pdf),以及数据集、参考资料等辅助材料。这些资源对于希望提高编程能力、参与编程比赛或者准备相关课程作业的学生来说非常有价值,通过学习理论知识和案例分析,学生可以深化对编程艺术的理解,并提升团队协作与问题解决的能力。
  • 智能原理在
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    本设计报告深入探讨了人工智能的基本理论与技术,并结合合肥工业大学的实际案例,探索AI技术的应用及其对未来教育和科研的影响。 《人工智能原理——合肥工业大学设计报告》 本设计报告聚焦于人工智能的基本原理,在李磊老师的指导下完成,旨在帮助学生在一门课程中取得高分(90+)。报告内容涵盖了人工智能领域的实际应用实例之一:基于卷积神经网络的猫狗图像识别。 实验报告需遵循规范格式和清晰的语言表达,并确保数据与程序的真实性和准确性。每位学生须独立撰写报告,严禁抄袭行为,否则将面临严厉的学术处罚。每个实验应单独撰写一份报告,提交时只需包含所有相关实验内容即可,无需附上算法源代码。 本次实验的主题为“基于卷积神经网络的猫狗图像识别”。2023年10月4日进行的该实验要求学生掌握深度学习开发库(如Tensorflow集成的Keras)的基本使用方法,并构建和训练用于特定任务优化表现的模型。具体操作包括在Kaggle平台上下载猫狗图像数据集,利用卷积神经网络(CNN)对其进行处理与分类。 自20世纪80年代以来,随着深度学习理论的发展及计算设备的进步,CNN已在多个领域得到广泛应用,尤其是在计算机视觉方面表现出色。通过卷积运算等手段逐步提取特征信息后,可以实现对图像类别的准确判断。在猫狗识别问题中,这一技术能够有效区分不同种类的动物。 作为人工智能的重要分支之一,计算机视觉旨在使机器具备理解和解释视觉信息的能力。在此过程中,深度学习扮演着关键角色:它允许计算机通过大量数据自我训练并提高其图像识别精度。卷积神经网络模仿人脑处理机制,利用多层结构(如卷积层、池化层和全连接层)来逐步抽象与提取特征,并最终实现分类决策。 机器学习为计算机视觉提供了理论基础,包括监督学习和无监督学习等多种方法。此次实验中使用的CNN即是一种典型的监督学习模型:通过已标注的图像数据进行训练后,能够识别出猫狗等特定类别的动物特征并完成相应任务。这一过程不仅加深了学生对于人工智能原理的理解,还使他们掌握了实际操作技巧,在该领域内提升了专业素养。 这份设计报告详细说明了卷积神经网络在解决具体问题中的应用价值,并通过实践帮助学生们进一步深化对相关理论知识的认识与掌握程度。