(0931)《工程数学》大作业A

华师大 大数据库系统概论 平时作业

《数据库系统概论》作业 第一章概述 1. 层次模型的数据结构是__树形___结构；网状模型的数据结构是网状结构；关系模型的数据结构是__二维表_____结构。 2．数据库系统具有“数据独立性”特点的原因是因为在数据库系统中（B）（A）、采用磁盘作为外存（B）、采用三级模式结构 （C）、使用OS来访问数据（D）、用宿主语言编写应用程序 3. 数据库(DB)、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)三者之间的关系是（ A ）。 （A）、 DBS包括DB和DBMS （B）、 DBMS包括DB和DBS （C）、 DB包括DBS和DBMS （D）、 DBS就是DB，也就是DBMS 4．数据库系统的数据独立性体现在（B） （A）、不会因为数据的变化而影响到应用程序 （B）、不会因为系统数据存储结构和数据逻辑结构的变化而影响应用程序（C）、不会因为存储策略的变化而影响存储结构 （D）、不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 5．要保证数据库的数据独立性，需要修改的是（ A ） （A）、模式与外模式 （B）、模式与内模式 （C）、三层之间的两种映射 （D）、三层模式 6．下述（ D ）不是DBA（数据库管理员）的职责。 （A）、完整性约束说明（B）、定义数据库模式 （C）、数据库安全（D）、数据库管理系统设计 7．（ B ）是按照一定的数据模型组织的，长期储存在计算机内，可为多个用户共享的数据的集合。 （A）、数据库系统（B）、数据库 （C）、关系数据库（D）、数据库管理系统 8．数据模型的三要素是（ D ）。

（A）、外模式、模式、内模式 （B）、关系模型、层次模型、网状模型 （C）、实体、联系、属性 （D）、数据结构、数据操作、完整性约束 9.简述数据库系统的主要特点。 （1）、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。（2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统，（3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。（4）数据由DBMS统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 10.简述数据库系统的三级模式和两级映像。 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成。模式也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。模式实际上是数据库数据在逻辑级上的视图，一个数据库只有一个模式，数据库模式以某一种数据模型为基础，统一综合地考虑了所有用户的需求，并将这些需求有机地结合成一个逻辑整体。外模式也称子模式或用户模式，它是数据库用户(包括应用程序员和最终用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据购逻辑表示。外模式通常是模式的子集。一个数据库可以有多个外模式。内模式也称存储模式，一个数据库只有一个内模式，它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。

工程数学试卷及答案

河北科技大学成人高等教育2016年第1学期 《工程数学》考试试卷 教学单位 云南函授站 班级 姓名 学号 一、选择题（每小题3分，共15分） 1．某人打靶3发，事件Ai 表示“击中i 发”，i=0,1,2,3. 那么事件A=A1∪A2∪A3表示( )。 A. 全部击中. B. 至少有一发击中. C. 必然击中 D. 击中3发 2．对于任意两个随机变量X 和Y ，若E(XY)=E(X)E(Y)，则有( )。 A. X 和Y 独立。 B. X 和Y 不独立。 ？ C. D(X+Y)=D(X)+D(Y) D. D(XY)=D(X)D(Y) 3．下列各函数中可以作为某个随机变量的概率密度函数的是（ ）。 A ． 其它1||0|)|1(2)(≤? ??-=x x x f 。 B. 其它2 ||05.0)(≤???=x x f C. 0 021)(2 2 2)(<≥??? ? ???=--x x e x f x σμπ σ D. 其它0 0)(>???=-x e x f x ， 4．设随机变量X ～)4,(2μN , Y ～)5,(2μN , }4{1-≤=μX P P , }5{2+≥=μY P P , 则有（ ） A. 对于任意的μ, P 1=P 2 B. 对于任意的μ, P 1 < P 2 只对个别的μ，才有P 1=P 2 D. 对于任意的μ, P 1 > P 2 设X 为随机变量，其方差存在，c 为任意非零常数，则下列等式中正确的是（ ） A ．D(X+c)=D(X). B. D(X+c)=D(X)+c. C. D(X-c)=D(X)-c D. D(cX)=cD(X) ！ 6． 设3阶矩阵A 的特征值为-1，1，2，它的伴随矩阵记为A*， 则|A*+3A – 2E|= 。 7．设A= ??? ? ? ??-????? ??--10000002~011101110x ，则x = 。 8．设有3个元件并联，已知每个元件正常工作的概率为P ，则该系统正常工作的概 率为 。 9．设随机变量X 的概率密度函数为其它A x x x f <>? ??=+-y x ke y x f y x ，则系数=k 。 二、填空题（每空3分，共15分）

自考 工程数学 27054 考试大纲

工程数学课程自学考试大纲 课程代号：27054 课程名称：工程数学 编写学校：南京理工大学编写老师：审核老师： Ⅰ课程性质与课程目标 一、课程性质和特点 《工程数学》课程是工科类各专业本科阶段的一门重要的理论基础课程，它包含《概率论与数理统计》和《复变函数与积分变换》两大部分内容。 概率论与数理统计是研究随机现象的统计规律性的数学学科，是工科各专业（本科段）的一门重要的基础理论课程。概率论从数量上研究概率随机现象的统计规律性，它是本课程的理论基础。数理统计从应用角度研究处理随机性数据，建立有效的统计方法，进行统计推断，通过本课程的学习，要使学生掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法，并具备应用概率统计方法解决实际问题的能力。 复变函数与积分变换是重要的基础理论课，它包含复变函数与积分变换两部分内容。复变函数是研究复自变量复值函数的分析课程，在某些方面，它是微积分学的推广，独立成为一门课程，这是因为它有其自身的研究对象和独特的处理方法，解析函数是复变函数研究的中心内容，留数计算及其应用以及保形映射是复变函数特有的问题。积分变换是通过把一类函数转变为另一类更为简单的且易于处理的函数。本课程介绍傅里叶变换和拉普拉斯变换，可以应用积分变换求解某些积分方程、微分方程、微分积分方程以及计算一些实积分。通过本课程的学习，为以后学习工程力学、电工学、电磁学、振动力学及无线电技术等课程奠定必要的基础。 二、课程目标 《工程数学》课程课程的目标： 通过本课程的学习，使学生理解概率论与数理统计的基本概念，能用随机事件、随机变量及其分布等概念描述随机现象，明确各种分布与数字特征之间的关系，了解大数定律与中心极限定理的基本思想，掌握参数估计，假设检验等数据统计分析方法的原理及应用。学会有效地收集、整理和分析带有随机特性的数据，对实际问题作出推断或预测，并为采取一定的决策和行动提供依据和建议，具备分析和处理带有随机性数据的能力。 使学生初步掌握复变函数的基本理论和方法，获得复变函数的基本运算技能，加深对微积分中有关问题的理解，同时培养学生初步应用复变函数的方法分析和

大数据挖掘作业

实用标准文案 数据挖掘的第二次作业 1.下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。 对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。 status是类标号属性。 1)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status 分为2个部分： Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计 31 Marketing 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分： Salary分为6各部分： 21…25 共计20 26K…30K 共计46 26…30 共计49 31K…35K 共计40 31…35 共计79 36K…40K 共计4 36…40 共计10 41K…45K 共计4 41…45 共计3 46K…50K 共计63

46…50 共计4 66K…70K 共计8 位 精彩文档． 实用标准文案 位 位 位 位 位 位 ，所以departmentagesalary由以上的计算知按信息增益从大到小对属性排列依次为：、、作为 第一层，之后剩下的数据如下：定salary 由这个表可知department和age的信息增益将都为0。所以第二层可以为age也可以为

department。 2)构造给定数据的决策树。 由上一小问的计算所构造的决策树如下： 精彩文档． 实用标准文案 Salary 26K:30K 66K:70K 31K:35K Junior Senior 36K:40K 41K:45K 46K:50K Junior Junior Senior Age 21:25 26:30 36:40 31:35 Junior Senior Junior Senior

初中数学的工程问题专题总结

数学中工程问题 一、基本概念理解。 工作量：完成工作的多少，可以是全部工作量，为了方便解题，一般用数“1”表示，也可以是部分工作量，常用分数表示。例如工程的一半可表示成1／2，工程的五分之一可表示成1／5。 常用的数量关系式1：小明一分钟能写15个汉字，请问五分钟他能写多少个汉字？ 【解题关键点】工作量=工作效率×工作时间，15×5=75(个)。 常用的数量关系式2：做500个零件，平均每天做50个，几天可以做完？ 【解题关键点】工作时间=工作量÷工作效率，500÷50=10（天）。 常用的数量关系式3：4小时做了100个零件，平均每小时做多少个零件？ 【解题关键点】工作效率=工作量÷工作时间，,100÷4=25(个)。 常用的数量关系式4：甲一天能生产10个产品，乙一天能生产20个产品，问甲、乙一天一共生产多少个产品？ 【解题关键点】总工作量=各份工作量之和，10+20=30（个）。 二、合作完工问题。 通过计算工效和，来算出工作时间。工效和为所有工作人员的效率之和。 工作总量÷工效和=工作时间 合作完工问题1：一项工程,由甲工程队单独做需20天完成，由乙工程队单独做需30天完成，两队合作需多少天完成？ 分析：设总工作量为1，由甲工程队单独做需20天完成，由乙工程队单独做需30天完成，可知甲、乙的工作效率分别是1／20、1／30。 【解题关键点】工作总量÷工效和=工作时间，1÷（1／20+1／30）=12（天）。 合作完工问题2：甲乙两车运一堆货物。若甲单独运，则甲车运的次数比乙车少5次；如果两车何运，那么各运6次就能运完，甲车单独运完这堆货物需要多少次？ 【解题关键点】设甲单独运需要X次，则乙单独需要X+5次，则甲、乙的工作效率分别为1／X 、 1／（X+5）依题意有1／X + 1／（X+5）=1／6解得X=10 三、组合合作完工问题。

现代检测技术大作业最终版

现代检测技术 大型作业 （2014/2015学年第1学期） 课题名称粮食存储环境品质监测系统设计院（系）自动化工程学院 专业电气系统检测与控制 小组成员 时间 指导老师

一．设计背景及意义 “国以民为本，民以食为天”，“兵马未动，粮草先行”，这些都充分说明粮食对国家的重要性。储粮是为了防备战争、保证非农业人口的粮食消费需求、调节国内粮食供求平衡、稳定粮食市场价格、应对重大自然灾害及其它突发性事件而采取的有效措施。因此，粮食的科学储藏具有重要的战略意义和经济意义。 我国是世界上最大的粮食生产、储藏及消费大国，粮食储藏是国家为防备战争、灾荒及其他突发性事件而采取的有效措施，因此粮食的安全储藏是关系到国计民生的战略大事。在粮食的储藏的过程中，由于粮仓温湿度异常而造成粮食变质，带来的经济损失是惊人的。粮食在贮藏过程中，会因为受温度、湿度、氧气、微生物及昆虫等因素的影响，从而造成其质量的不良改变。目前我国许多粮食仓储单位采用测温仪器与人工抄录、管理相结合的传统方法，消耗了大量的人力和财力，并且效果不佳，发霉变质等现象大量存在。因此设计粮食储存品质监测系统，可以提高工作效率，实现粮仓数据的实时监控，是仓储单位亟待解决的重要问题。 粮食在贮藏过程中，会因为受温度、湿度、压力、2 CO、微生物及昆虫等因素的影响，从而造成其质量的不良改变。对粮食贮藏过程中的影响参数进行实时监测、分析，是保障粮食储存品质的有效手段。在此，通过采用CAN总线的数据采集系统对影响粮食贮藏过程中的参数进行实时采集、分析，当发现不良变化时，能够及时发出预警信息，保证粮食储存的安全。 粮食储存品质监测系统是利用现场的前沿机检测粮食储备库中粮食的基本情况，并结合其他粮情信息（如入仓时间、品种、仓型、天气状况等）进行综合分析，然后通过控制电机启停，达到对相应参数的控制。利用监控室的上位机对粮仓进行监控，用户可方便地构造自己需要的数据采集系统，在任何时候把粮仓现场的信息实时地传到控制室，管理人员不需要深入现场，就可以按照所需的要求对粮仓内的情况进行控制，还可以查看历史数据，优化现场作业，提高了生产效率，增强了国家粮食储备安全水平，以获得实时粮仓管理，实现自动化、智能化，为实现我国粮仓管理现代化更近了一步。

工程数学基础第一次作业第一次答案

《工程数学基础(Ⅰ)》第一次作业答案 你的得分：100.0 完成日期：2013年09月03日20点40分 说明：每道小题括号里的答案是您最高分那次所选的答案，标准答案将在本次作业结束(即2013年09月12日)后显示在题目旁边。 一、单项选择题。本大题共20个小题，每小题4.0 分，共80.0分。在每小题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。 1.( D ) A.(-6, 2, -4) B.(6, 2, 4)T C.(2, 6, 4) D.(3, 6, 4)T 2.( D ) A. B. C. D. 3.设A为3x2矩阵，B为2x4矩阵，C为4x2矩阵，则可以进行的运算是 ( ) ( B ) A.AC T B B.AC T B T C.ACB T D.ACB 4.设A是可逆矩阵，且A+AB=I，则A-1 等于 ( )( C ) A.B B.1+ B C.I + B D.(I-AB)-1 5. ( D ) A.|A+B|=| A |+|B| B. | A B|=n| A||B| C. |kA|=k|A|

D.|-kA|=(-k)n|A| 6. ( D ) A. 6 B.-6 C.8 D.-8 7.设A B均为n阶方阵，则成立的等式是( )( B ) A.|A+B|=| A |+|B| B.| A B|=| BA| C.(AB)T= A T B T D.AB= BA 8.设A,B,C均为n阶方阵,下列各式中不一定成立的是 ( )( A ) A.A(BC)=(AC)B B.(A+B)+C=A+(C+B) C.(A+B)C=AC+BC D.A(BC)=(AB)C 9.设α1,α2,α3是3阶方阵A的列向量组，且齐次线性方程组Ax＝b有唯一解， 则 ( )( B ) A.α1可由α2,α3线性表出 B.α2可由α1,α3线性表出 C.α3可由α1,α2线性表出 D.A,B,C都不成立 10.设向量组A是向量组B的线性无关的部分向量组，则 ( )( D ) A.向量组A是B的极大线性无关组 B.向量组A与B的秩相等 C.当A中向量均可由B线性表出时，向量组A，B等价 D.当B中向量均可由A线性表出时，向量组A，B等价 11.设n阶方阵A的行列式|A|=0则A中( )( C ) A.必有一列元素全为0 B.必有两列元素对应成比例 C.必有一列向量是其余向量线性表示 D.任一向量是其余向量的线性组合 12. ( A ) A. B.

大数据作业

大数据环境下，数据存储技术的研究现状及发展前景 1、数据存储技术现状 互联网络从上世纪90年代开始，发展迅速，加快了信息传播和共享的速度，尤其是一些社交网站的兴起，数据量更是以前所未有的速度暴增，文字资料、声音、视频、图像等多媒体数据铺天盖地。据资料显示，上世纪90年代，互联网资源不是很丰富的时代，网民月平均流量1MB左右，之后则快速增长，2000年后，逐渐发展为每月10MB、100MB、1GB，据估计2014年可能会达到10GB。淘宝网每日几千万笔交易，单日数据量达几十TB，数据存储量几十PB，百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。 随着技术发展，大数据广泛存在。在进入云环境的时代，传统IT系统存储技术面临建设成本高、运维复杂、扩展性有限等问题的挑战，系统存储扩容压力很大，主要表现在以下几个方面：首先，传统存储开放性不足，通常采用软硬件一体化解决方案，标准化程度低，不同厂家系统无法混合使用；其次，成本较高，且市场垄断严重，建设成本居高不下，扩容成本尤其高；再者，扩展性能较差，其单点扩展存在容量上限和接口带宽等限制，面对云时代PB级的海量存储需求，在容量和性能的扩大数据（Big Data）。 2、大数据环境下数据存储需求特点 随着现代信息网络技术发展，数据信息总量正呈指数级爆炸式增长，在如此大量数据产生的时代，用户的数据存储需求具有全新的特点： 2.1 对数据库高并发读写的需求 随着互联网应用的发展，Web 2.0应用强调的是以用户为主，需要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态的信息，目前比较流行的微博就是如此。该类应用对数据库的并发访问的负载就非常高，往往能达到每秒上万次的读写请求，甚至更多。从已有的优秀的数据库产品看来，对于上万次SQL查询还能勉强应付，但是应付上万次SQL写数据请求时，I/O成了瓶颈。 2.2 对海量数据的高效率存储和访问的需求 以Facebook为例，它一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张拥有2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至无法忍受的。在未来大数据时代，海量数据的高效存储和访问是必须要解决的问题。 2.3 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 在基于W e b 的架构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个Web应用的用户量和访问量与日暴增时，数据库服务器却没办法像Web Server那样简单地通过更多的硬件和服务节点来进行性能扩展与负载分担。对于很多需要不间断

数学建模在工程中的应用

模糊分析法解足球队排名问题 余科（数理学院122112 ） 苏博飞（数理学院122111） 王有元（数理学院122111） 过思甸（公管学院023112） 摘要：本文解答了93年全国大学生数学建模竞赛B题，运用模糊聚类分析法，讨论了足球队比赛的排名问题。首先，我们将数据进行预处理，求出每队的胜,负,平以及总场数，归一化处理后作为建模的影响因子，然后由相似系数构建模糊相似矩阵，最后构建模糊等价矩阵截取进行排名，并将得到的结果从12支队推广到了N支队的情况。本文中所用的方法经过验证，得到的结果合理，可信。 关键词：模糊分析法，相似系数，比赛排名 一问题分析 根据题目所给的表格，我们能得到的数据是残缺和不整齐对称的，这样就给排名造成了困难。例如在图表中，T1队和T2队打了三场比赛，和T5只打了一场比赛，和T11没打比赛。这样如果只是单纯的利用胜利的场数来进行排名，所得到的结果必定是不完善的，同时也是不准确的。因此为了得到较完善的结果，我们可以先将每个队所参加的比赛中，胜，负和平的场数列表如下，得到每个队实力的大概了解。

表一 场数 队T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 胜10 5 8 1 2 2 13 6 7 6 1 2 负 5 4 4 12 5 3 1 8 8 5 6 3 平 4 6 3 6 2 0 3 3 2 6 2 4 总19 15 15 19 9 5 17 17 17 17 9 9 接着，我们分析各队在每场比赛中的平均进球数，失球数和进失球数差数，这些数据也有助于我们进一步了解各队的实力。列表如下： 表二 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 进球数1.41 2 0.8 1.33 3 0.63 2 1 0.6 2.05 9 0.94 1 0.64 7 0.88 2 0.77 8 0.66 7 失球数0.94 1 0.66 7 0.8 1.68 4 1.44 4 1.2 0.58 8 0.82 4 1 1 1.55 6 1 进失球差0.47 1 0.43 3 0.53 3 -1.05 2 -0.44 4 -0.6 1.47 1 0.11 8 -0.35 3 -0.11 8 -0.77 8 -0.33 3 通过表一，二的分析，我们可以确定T7是最好的，T4是最差的，但是对于其他的球队仅以上述数据还是无法得出准确可信的排名。 为了得出合理可信的排名，我们还应该考虑，Ti与其余各队的比赛成绩，由于有的对和其余的对没有比赛，其成绩难以确定。为了解决这个难题，我们准备先制定一个规则，为各队定义一组特征数据，同时计算各队之间的模糊相似度。最后综合表一二，即可得出合理的排名出来。

工程数学练习题(附答案版)

（一） 一、单项选择题（每小题2分，共12分） 1. 设四阶行列式b c c a d c d b b c a d d c b a D = ，则=+++41312111A A A A （ ）. A.abcd B.0 C.2 )(abcd D.4 )(abcd 2. 设(),0ij m n A a Ax ?==仅有零解，则 （ ） (A) A 的行向量组线性无关; (B) A 的行向量组线性相关; (C) A 的列向量组线性无关; (D) A 的列向量组线性相关; 3. 设8.0) (=A P ，8.0)|(=B A P ，7.0)(=B P ，则下列结论正确的是（ ）. A.事件A 与B 互不相容； B.B A ?； C.事件A 与B 互相独立； D.)()()(B P A P B A P += Y 4. 从一副52张的扑克牌中任意抽5张，其中没有K 字牌的概率为（ ）. A.552548C C B.52 48 C.5 54855C D.555548 5. 复数)5sin 5(cos 5π πi z --=的三角表示式为（ ） A ．)54sin 54(cos 5ππi +- B ．)54sin 54(cos 5π πi - C ．)54sin 54(cos 5ππi + D ．)5 4sin 54(cos 5π πi -- 6. 设C 为正向圆周｜z+1|=2,n 为正整数，则积分 ?+-c n i z dz 1)(等于（ ） A ．1； B ．2πi ； C ．0； D ．i π21 二、填空题（每空3分，共18分） 1. 设A 、B 均为n 阶方阵，且3||,2|| ==B A ，则=-|2|1BA . 2. 设向量组()()() 1231,1,1,1,2,1,2,3,T T T t α=α=α=则当t = 时, 123,,ααα线性相关. 3. 甲、乙向同一目标射击，甲、乙分别击中目标概率为0.8， 0.4，则目标被击中的概率为 4. 已知()1,()3E X D X =-=，则2 3(2)E X ??-=??______.

大数据作业

●作业2：大数据的4V特征是什么？ 大量化(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）。 ●作业3：大数据、机器学习和数据挖掘的区别与联系？ 大数据就是许多数据的聚合； 数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你有过去10年的气象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的； 机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。 相似点在于：都是数据分析的工具，三个领域内都有办法用来分析同一数据，基本原理都很浅显。 ●提问：什么是Map，什么是reduce Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。 Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。

工程技术中常用的数学建模方法概述

工程技术中常用的数学建模方法概述 摘要对目前工程和管理研究领域所涉及的数学建模方法作了简要分析，指出不同的问题所需用到的建模方法，并通过举例说明建模的方法和步骤。 关键词数学建模；建模方法；模型；建模；数学应用 在现实社会生产实践中，随着科学研究的进步，多学科交叉运用越来越多。数学建模就是一种解决实际应用问题的有效方法，当然要在充分了解问题的实际背景的基础上，把实际问题抽象成数学问题，建立起数学模型，利用数学知识对数学模型进行分析探求，得到数学结果，得出应用问题的解。即通过对问题的数学化，模型构建和求解检验[1]。 其一般步骤可分成如下几点： （1）模型准备：了解问题的实际背景，搜集建模必需的各种信息，明确建模目的。 （2）建模：对问题进行必要合理的简化和假设，根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量（变量和常量）之间的关系或其他数学结构。 （3）求模：根据数学知识和方法，求解数学模型，得到数学问题的结果。求模时要注意灵活运用各种数学方法，包括matlab等工程软件[2]。 （4）回归：把数学问题的结果回归到实际问题中，通過分析，判断，验证，得到实际问题的结果。 下面谈谈几种常用的数学建模法，限于篇幅，不便举太多例子。 （1）建立函数模型法 有关成本最低，效益最大，用料或费用最省等应用问题，可考虑建立相应函数关系式，并把实际问题转化为求最值的问题。 （2）建立三角形模型法 有关涉及几何、测量、航海等应用问题可考虑转化为三角问题来解决[3]。 （3）建立数列模型法 对于一些产量增长，细菌繁殖，存款利率，物价调节，人口探测等应用问题，往往需要通过观察分析，归纳抽象，建立出数列模型，然后用数列的有关知识加

0931工程数学作业

（0931）《工程数学》作业1 一、填空题： 1. 行列式 1 023********* 3 1 ---中，元素3-的代数余子式为 . 2．设A 为3阶方阵，且为3阶方阵，且||3=A ，则2 1||2 =A . 3．矩阵 ,A B 满足2 2 ()()+-=-A B A B A B ，则,A B 应满足 . 4．设A 、B 、C 为三个事件，则A 、B 、C 都发生表示为 . 5．已知1()2 P A =，1(|)3 P B A =，1(|)2 P A B =，则()P A B = . 二、选择题： 1．在下列构成6阶行列式展开式的各项中，取“＋”号的项有（ A ） （A ）152332445166a a a a a a （B ）112632445365a a a a a a （C ）215316426534a a a a a a （D ）513213446526a a a a a a 2．下列矩阵中不是初等矩阵的是（ B ） （A ）110 1?? ???；（B ）0 010101 0?? ? - ? ?? ? ；（C ）1 0003000 1?? ? ? ???；（D ）1 0001050 1?? ? ? ?? ? . 3．下列结论正确的是（ D ） （A ）0()-=0A E x λ的解向量都是A 的特征值0λ的特征向量； （B ）如果α是A 的属于特征值0λ的特征向量，则α的倍向量k α也是A 的属于0λ的特征向量； （C ）如果,αβ是A 的属于特征值0λ的特征向量，则其线性组合1122k k αα+也是A 的属于特征值0λ的特征向量； （D ）如果,αβ是A 的属于两个互异特征值12,λλ的特征向量，则,αβ线性无关。

无损检测大作业-小论文

南京航空航天大学无损检测技术报告 无损检测技术在道桥领域的应用简介 （南京航空航天大学机电学院,南京市，210016） 摘要：本文简要介绍了当前无损检测领域中常用技术，如超声、射线、渗透、涡流、磁粉等常规无损检测技术，举例具体说明了超声波在道桥中的应用情况，并分析了超声波无损检测技术在道桥工程应用中所存在的困难与问题，以及预测道桥无损检测技术今后的发展趋势。关键词:无损检测技术；超声波；道桥；应用与发展 Introduction to NDT technology in the field of bridge Wang Yan （ College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics ＆Astronautics, Nanjing, 210016, China）Abstract：This article briefly describes the current commonly used in the field of non-destructive testing techniques, such as ultrasound, radiation, penetration, eddy current, magnetic and other conventional NDT techniques，specific illustrates the application of ultrasound in bridge, and analyze the ultrasonic nondestructive testing technology in road difficulties and problems that exist in bridge engineering applications, as well as non-destructive testing techniques to predict bridge future trends. Key words：NDT technology; ultrasound; bridge; application and development 1.引言 无损检测技术(Nondestructive Testing, NDT)是一门新兴的综合性应用学科，它是在不破坏或损坏被检测对象的前提下，利用材料内部结构异常或缺陷存在所引起的对热、声、光、电、磁等反应的变化，来探测各种工程材料、零部件、结构件等内部和表而缺陷，并对缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及其变化作出判断和评价[1]。 近20年来，在我国的道桥建设飞速发展的同时，也有大批既有道路与桥梁相继进入老化时期。为此，为了确保道桥结构的安全运营，对道桥检测工作提出了更高的要求，道桥检测工作亦由此愈发显得重要。目前国内外在道桥检测方面继出现了许多现代检测技术与检测方法，其中比较具代表性的，国内外学者关注最多的是桥梁的健康诊断无损检测。道桥的无损检测技术的发展始于20世纪30年代初，目前已形成了一套较完整的无损检测体系[2]。文中扼要地介绍了超声波无损检测技术在道桥检测中的具体应用。 2. 无损检测及其新技术 1.1常规无损检测方法 无损检测技术是产品质量控制中不可缺少的基础技术，随着产品复杂程度增加和对安全性的严格要求，无损检测技术在产品质量控制中发挥着越来越重要的

工程数学基础2014年试卷

课程名称：工程数学基础 课程编号：S131A035 学院名称： 教学班 学号： 姓名： 一. 判断 （10分） 1．设X 是数域K 上的线性空间,12,M M 是X 的子空间, 则12?M M 是X 的 线性子空间. （ ） 2．设A C A n n ,?∈相似于对角阵的充分必要条件是其特征多项式无重零点 . （ ） 3．设是],[b a 上以b x x x a n ≤<<<≤ 10为节点的Lagrange 插值基函数，则 ()1==∑n k k l x . （ ） 4. 解线性方程组Ax b =，若A 是正定矩阵，则G-S 迭代格式收敛。( ) 5. 设(, )x X ∈，当0x ≠时，必有0x >. ( ) 6. 差商与所含节点的排列顺序无关. （ ） 7．对任意,n n A ?∈ A e 可逆.（ ） 8. 若Jacobi 迭代格式收敛，则Seidel 迭代格式收敛.（ ） 9. 设(,)∈x,y X ，则00,x,y x =?=或0y =.（ ） 10.设3 3?∈C A 的Jordan 标准形?? ?? ??????=2212J ，则A 的最小多项式为 2(2)λ-. （ ） 二. 填空(10分) 1. 设 201361A ?? ??=?? ??-?? , 则A 的Jordan 标准型为 . 2. 具有1n +个不同求积节点的插值型求积公式，至少具有 次代 数精度 3．设200010011A -?? ??=?? ???? ，则=∞)(A Cond . 4. Cotes 求积系数() n k C 满足()0 n n k k C ==∑ 。 5. 2 ()2-1f x x =，则0123 [2,2,2,2]f = 。

大数据作业

互联网时代的大数据技术课后习题 1、新摩尔定律的含义是什么？ 是由杰弗里·摩尔（Geoffrey Moore）创立的关于技术产品生命周期的定律，被称为新摩尔定律。在技术产品的采用生命周期里，不同类型的接纳者所占大致比例为：创新者（Innovator）：2.5%、早期采用者（Early Adopters）： 13.5%、早期大众（Early Majority）：34%、晚期大众（Late Majority）：34%、 落伍者（Laggards）：16% ；关键是，技术在从早期采用者到到早期大众接纳过程有一个鸿沟，大部分技术产品无法跨越这个鸿沟就死掉了。 2、大数据现象是怎么形成的？ 数据变身大数据，大数据这一概念的形成，有三大标志性事件 2008年9月，美国《自然》杂志专刊第一次提出大数据概念。 2011年2月1日，《科学》(Science) 杂志专刊一-Dealing with data, 通过社会调查的方式，第一-次综合分析了大数据对人们生活造成的影响，详细描述了人类面临的"数据困境" 2011年5月，麦肯锡研究院发布报告一Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库I具获取、储存、管理和分析能力的数据集。 3、大数据有哪些特征？ 大数据有三大特征 第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 第三个特征是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 4、如何对大数据的来源进行分类？ 从大数据的来源来看 按数据来源行业划分 主要分为以下几个大类：国家数据库、企业数据、机器设备数据、个人数据。 国家数据库 包含公开的和保密的两个方面。 公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据，包括历年统计年鉴或人口普查的数据，以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。 保密的数据有军事数据、航空航天、卫星监测、刑事档案等等不可公开的大量数据。 企业数据 如公司百度、阿里巴巴、腾讯、新浪微博、亚马逊、facebook等公司的用户消费行为数据及社交行为数据。旅游公司的酒店、交通、门票等订单数

工程数学试卷及标准答案

1．某人打靶3发，事件Ai 表示“击中i 发”，i=0,1,2,3. 那么事件A=A1∪A2∪A3表示( )。 A. 全部击中. B. 至少有一发击中. C. 必然击中 D. 击中3发 2．对于任意两个随机变量X 和Y ，若E(XY)=E(X)E(Y)，则有( )。 A. X 和Y 独立。 B. X 和Y 不独立。 C. D(X+Y)=D(X)+D(Y) D. D(XY)=D(X)D(Y) 3．下列各函数中可以作为某个随机变量的概率密度函数的是（ ）。 A ． 其它1||0|)|1(2)(≤???-=x x x f 。 B. 其它2 ||05.0)(≤? ??=x x f C. 0 021)(2 2 2)(<≥??? ? ???=--x x e x f x σμπ σ D. 其它0 0)(>???=-x e x f x ， 4．设随机变量X ～)4,(2μN , Y ～)5,(2μN , }4{1-≤=μX P P , }5{2+≥=μY P P , 则有（ ） A. 对于任意的μ, P 1=P 2 B. 对于任意的μ, P 1 < P 2 C. 只对个别的μ，才有P 1=P 2 D. 对于任意的μ, P 1 > P 2 5．设X 为随机变量，其方差存在，c 为任意非零常数，则下列等式中正确的是（ ） A ．D(X+c)=D(X). B. D(X+c)=D(X)+c. C. D(X-c)=D(X)-c D. D(cX)=cD(X)

6． 设3阶矩阵A 的特征值为-1，1，2，它的伴随矩阵记为A*， 则|A*+3A –2E|= 。 7．设A= ??? ? ? ??-????? ??--10000002~011101110x ，则x = 。 8．设有3个元件并联，已知每个元件正常工作的概率为P ，则该系统 正常工作的概率为 。 9．设随机变量X 的概率密度函数为其它A x x x f <>?? ?=+-y x ke y x f y x ，则系数=k 。 11．求函数t e t f β-=)(的傅氏变换 (这里0>β)，并由此证明： 二、填空题（每空3分，共15分） 三、计算题（每小题10分，共50分）

应用数学基础

北京石油化工学院2012年高职升本科 《应用数学基础》考试大纲 一、考试性质 “高职升本科”考试是为选拔北京市高等职业教育应届优秀毕业生进入本科学习所组织的选拔性考试。 二、考试科目 《应用数学基础》 三、适用专业 本课程考试适用于报考《计算机科学与技术》、《电子信息工程》、《电气工程与自动化》、《信息管理与信息系统》专业的考生。 四、考试目的 本次考试的目的主要是测试考生在高职或相当于高职阶段的学习中是否具有本科学习的能力。是否了解或理解一元微积分各个部分的基本概念和基本理论，是否掌握了各种基本方法和基本运算，是否具有一定的抽象思维能力、逻辑推理能力、运算能力以及应用一元微积分基本知识分析并解决简单的实际问题的能力。 五、考试内容 根据应用数学基础课程大纲的要求，并考虑高职高专教育的教学实际，特制定本课程考试内容。 1．函数、极限和连续 1.1函数 1.1.1 知识范围 （1）函数的概念 函数的定义，函数的表示法，分段函数。 （2）函数的性质 单调性、奇偶性、有界性、周期性。 （3）反函数 反函数的定义，反函数的图像。 （4）基本初等函数

幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。 （5）函数的四则运算与复合运算。 （6）初等函数。 1.1.2 要求 （1）理解函数的概念，会求函数的表达式及定义域，会求分段函数的定义域及函数值，会描绘简单的分段函数的图像。 （2）理解函数的有界性、单调性、奇偶性和周期性。 （3）掌握函数的四则运算与复合运算。 （4）熟练掌握基本初等函数的性质及其图像。 （5）了解初等函数的概念。 （6）会建立简单实际问题的函数关系式。 1.2 极限 1.2.1 知识范围 （1）数列极限的概念 数列、数列极限的定义。 （2）数列极限的性质 唯一性、有界性。 （3）函数极限的概念 自变量趋于有限值时函数的极限，左、右极限及其与极限的关系，自变量趋于无穷大时函数的极限，函数极限的性质。 （4）无穷小与无穷大 无穷小与无穷大的定义，无穷小与无穷大的关系，无穷小的性质，无穷小的比较。 （5）极限的运算法则。 （6）极限存在准则，两个重要极限。 1.2.2 要求 （1）理解极限的概念。会求函数在一点处的左右极限。 （2）熟练掌握极限的四则运算法则。

2018年度大数据挖掘大作业

数据挖掘在航空CRM的应用 1、引言 运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。CRM勺主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。CRM整合了、公司、 员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期内及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。 在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高内部效率向尊重外部转移。而CRMS念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。随着“以客户为中心"的客 户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。 2、设计思路与方案概述 1. 研究方法 数据仓库与数据挖掘是CRM勺重要组成部分，航空公司与客户的交流会产生大量的数据，这 些数据一般由交易系统收集而来，然后将这些数据集中、清理、汇总后进入数据仓库，设计良好的数据仓库包含客户与公司交流的历史记录。将数据挖掘工具用于处理这些历史记录，可以帮助公司将来更好的服务客户。 2研究思路 1、通过对比国内外航空公司关系管理应用现状，分析出我国航空公司客户关系管理存在的主要问题。 2、针对存在的问题，构建我国航空公司客户关系管理系统模型，并在此基础上，应用数据仓库的相关知识，建立我国航空公司客户信息数据仓库，最后应用数据挖掘技术对航空公司客户群体进行划分。 3、构建CRM数据仓库，对客户信息数据模型进行建立，同时对操作数据存储（ODS）进行分析。 4、对OLAP技术和数据挖掘技术（基于互动循环过程和SEMMA勺数据挖掘实施方法）在CRM 中研究分析，并分析了金字塔模型和收转发分析模型，得出有利于航空公司营运的分析结论。 3、航空公司CRM体系结构与数据挖掘的应用分析 1、航空公司CRM体系结构