过程图片
CPI前五项：
结果：
分析
从上图中可以清晰地看出，93、94、95、96年左右出现了较高的通货膨胀，而在07年左右也出现了大于5%的通货膨胀。当CPI升幅过大的时候，表明居民生活成本较之以前变高，如果收入没有增加那么相对于社会环境来说收入实际是降低了。
代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
money_supply=ts.get_money_supply()#获取货币供应量数据
print(money_supply.head()) #输出money_supply前5行
money_supply=money_supply.sort_values('month').iloc[228:,:]
money_supply.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv")
#按month升序，取出连续不缺失的观测值，保存为csv格式文件
date=pd.date_range('1997-1-1',periods=len(money_supply),freq='M')
#用date重新定义时间，从1997.1.1开始到money_supply时间段内，按月的频率
df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv") #读取csv文件
df.index=date #设置下标时间
df=df.iloc[:,2:8] #取出2-7列所有数据（拿所需数据)
df.rename(columns={'m2_yoy':'M2增长率','m1_yoy':'M1增长率',
'm0_yoy': 'M0增长率'},inplace=True)
#更改对应列的列名称
df.head()
print(df.head()) #输出money_supply前5行
df[["M2增长率","M1增长率"]].plot(figsize=(12,6)) #绘制曲线图
plt.title('M2和M1月度同比增长百分比',size=16)#设置标签
plt.xlabel('时间',size=14)
plt.ylabel('百分比',size=14)
#设置x,y轴标题
#设置图注，xy=(横坐标，纵坐标)，为箭头尖端；
# xytext=(横坐标，纵坐标)，为文字的坐标，指的是最左边的坐标
#arrowprops设置图注颜色大小
plt.annotate('亚洲金融危机',size=13,xy=('1997-7-1',24),xytext=('1998-1-
1',27),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),)
plt.annotate('美国次贷危机',size=13,xy=('2007-8-1',20),xytext=('2008-1-
1',24),
arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05),)
plt.annotate('四亿万刺激计划',size=13,xy=('2009-1-1',30),xytext=('2010-1-
1',32),
arrowprops=dict(facecolor='orange',shrink=0.05),)
plt.annotate('金融去杠杆',size=13,xy=('2016-8-1',12),xytext=('2017-1-1',15), arrowprops=dict(facecolor='blue',shrink=0.05),)
plt.grid() #网格线
plt.show()
过程图片
未筛选的初始数据前五项
筛选、处理后的数据前五项
结果图
分析
从上图可以发现，出现金融危机、美国次贷危机的时候明显M1、M2的同比增长率明显进行了下降，而我国推行的“四万亿刺激计划”使M2和M1的增长率达到峰值，2016-2017年以来，金融去杠杆后M1、M2一直处于下降的状态，而较于M2而言，M1的波动一直大于M2。
代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
#分别获取M1,M2，GDP的数据，按年的升序排列，并保存为csv文件
money_supply_year=ts.get_money_supply_bal()
money_supply_year=money_supply_year.sort_values('year')
money_supply_year.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据
/money_supply_year.csv")
GDP=ts.get_gdp_year()
GDP=GDP.sort_values('year')
GDP.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/GDP.csv")
#读取csv文件的数据
df1=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money_supply_year.csv") dateparse=lambda dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y') #重新设定日期格式
#将year作为数据框架的index导入
df1=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据
/money_supply_year.csv",parse_dates=
['year'],index_col=['year'],date_parser=dateparse)
df2=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/GDP.csv",parse_dates=
['year'],index_col=['year'],date_parser=dateparse)
#parse_dates为解析指定行为date类型；index_col为指定某列为行索引；
#date_parser：指定将输入的字符串转换为可变的时间数据
df2=df2[38:]
df=pd.DataFrame()
df["M2/GDP"]=df1["m2"]/df2["gdp"] #计算M2/GDP的比率
df["M1/GDP"]=df1["m1"]/df2["gdp"] #计算M1/GDP的比率
df[["M2/GDP","M1/GDP"]].plot(figsize=(12,6)) #绘制曲线
plt.title('M2/GDP与M1/GDP的历年走势',size=16)
plt.xlabel('时间',size=14)
plt.ylabel('M2/GDP',size=14)
#设置x,y轴标题
#设置图注，xy=(横坐标，纵坐标)，为箭头尖端；
# xytext=(横坐标，纵坐标)，为文字的坐标，指的是最左边的坐标
#arrowprops设置图注颜色大小
plt.annotate('亚洲金融危机',size=13,xy=('1997-7-1',1.2),xytext=('1998-1-
1',1.3),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),)
plt.annotate('美国次贷危机',size=13,xy=('2007-8-1',1.5),xytext=('2008-1-
1',1.6),
arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05),)
plt.annotate('四亿万刺激计划',size=13,xy=('2009-1-1',1.8),xytext=('2010-1-
1',1.9),
arrowprops=dict(facecolor='orange',shrink=0.05),)
plt.annotate('金融去杠杆',size=13,xy=('2016-8-1',2.05),xytext=('2017-1-
1',1.9),
arrowprops=dict(facecolor='blue',shrink=0.05),)
plt.grid() #网格线
plt.show()
过程图片
分析
从上图不难看出,M2/GDP总体上是曲折上升的，而M1/GDP总体上升较为缓慢，M2/GDP从1990年的不到90%到2017年的接近220%。2017年以来，尽管经济增长一直处于下行空间，但在金融去杠杆的影响下，广义货币供应量持续下滑，导致M2/GDP出现下降趋势。如此看来GDP的增长率是快于M1,M2的，而且M2快于M1。
代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
#获取消费、投资、净出口率，按年的升序排列，并保存为csv文件
gdp_for=ts.get_gdp_for()
gdp_for.head()
gdp_for=gdp_for.sort_values('year')
gdp_for.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/gdp_for.csv")
dateparse=lambda dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y') #重新设定日期格式
df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/gdp_for.csv",parse_dates=
['year'], index_col='year', date_parser=dateparse) #读取csv 文件
df.rename(columns={'end_for':'消费贡献率','asset_for':'投资贡献率',
'goods_for': '净出口贡献率'},inplace=True)
#更改对应列的列名称
df[["消费贡献率","投资贡献率","净出口贡献率"]].plot(figsize=(12,6)) #绘制曲线图
plt.title('M2和M1月度同比增长百分比',size=16) #设置标签
plt.xlabel('时间',size=14)
plt.ylabel('百分比',size=14)
#设置x,y轴标题
#设置图注，xy=(横坐标，纵坐标)，为箭头尖端；
# xytext=(横坐标，纵坐标)，为文字的坐标，指的是最左边的坐标
#arrowprops设置图注颜色大小
plt.annotate('亚洲金融危机',size=13,xy=('1997-7-1',30),xytext=('1998-1-
1',34),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),)
plt.annotate('美国次贷危机',size=13,xy=('2007-8-1',19),xytext=('2008-1-
1',22),
arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05),)
plt.annotate('四亿万刺激计划',size=13,xy=('2009-1-1',80),xytext=('2010-1-
1',60),
arrowprops=dict(facecolor='orange',shrink=0.05),)
plt.annotate('金融去杠杆',size=13,xy=('2016-8-1',40),xytext=('2017-1-1',38), arrowprops=dict(facecolor='blue',shrink=0.05),)
plt.grid() #网格线
plt.show()
过程图片
分析
从上图可以看出，净出口贡献率大多时候是负的，但这并不意味着外贸在拖经济后退。从总需求角度，一国的GDP可以分解为总投资、总消费和净出口三个部分，净出口是指出口额与进口额之差，净出口对GDP增长的贡献率=净出口增量/GDP增量×100%。因此，净出口指标以及净出口贡献率，表示的是外贸对GDP的统计贡献度。净出口贡献率是负数，表明外需对经济增长的拉动作用在减弱，但并不表明对外贸易对经济增长起了负的拉动作用。
更为明显的是，消费贡献率和投资贡献率随着时间的推移，两者之间的差距是越来越小，其中投资和净出口的贡献率波动较大，消费贡献率波动较小。
《面向对象与UML》 实验报告
实验一UML建模基础 一、实验目的 1.熟悉UML建模工具Rational rose的可视化环境。 2.掌握利用Rational rose进行建模的步骤。 二、实验内容 1.熟悉Rational rose建模环境 2.建模基本步骤 3.结合日常生活中实际使用的系统，模仿2中的用例模型绘制用例图，并保存模型，熟悉利用Rational rose的建模过程，要求绘制的用例图中用例与2中的用例图不相同。 三、实验结果 建模基本步骤中得到的用例图 实验2 用例图 一、实验目的 1. 熟悉UML用例图的基本图形元素。 2. 掌握用例与用例之间的各种关系。 3. 熟悉针对具体场景使用例图进行软件建模的方法。 4. 掌握用例规格说明的概念和基本结构，以及用例规格说明的作用。
二、实验内容 1. 根据实验一建模实例，熟悉利用Raional rose软件绘制用例图的基本方法。 2 通过对“学生信息管理系统”的需求描述，确定系统用例图： “学生信息管理系统”的需求描述如下： 在每个新学年开始都会有新生入学，这时系统的管理人员可以通过系统将这些新生的学籍、年龄、家庭住址、性别、身高、学生证号、身份证号等基本信息存入数据库，每个新生都对应一个唯一的编号，此编号可以是学生，在日程管理中，系统管理员还可以对所有学生的基本信息进行查询、修改和删除等操作；同时校领导可以查询、修改全校所有学生的基本信息。 学校领导可以通过本系统了解每个班的任课教师、辅导员、学生姓名、学生人数、专业等班级基本信息。系统管理员可以进行查询班级基本信息、添加班级、修改班级基本信息、删除班级等操作。 在考试结束以后，教师可以将学生的考试成绩录入系统，还可以对学生的成绩进行查询和修改。学生可以通过本系统进行成绩的查询。 学生还可以在网上选择自己选修的课程（必修课必须上，所以不用选），学生通过本系统可以看到有哪些课程可以选以及课程的基本信息。课程的基本信息包括：课程号、所属专业、课程名称、开课学期、学时数、学分、任课教师等。每个学生每学期的选修课程数不得大于6门，如果已经选择了6门课程则不能再选择其他课程。只有将已选择的课程删除掉才能再选择新课程。系统管理员负责修改、增加、删除选修课程。 系统管理员可以对系统的账号进行添加、设置、删除、查询等操作，同时可以设置每个账号的权限以及对应的个人信息。 a) 请根据上述描述，确定系统的参与者 b) 确定系统的用例并绘制完整的用例图。 3. 根据2中所绘制的“学生信息管理系统”用例图，写出学生“选择课程”用例的 用例规格说明。 4. 考虑一个网络订餐系统的需求，并绘制出完整的用例图。 实验步骤： 1参与者：管理员学生校领导教师 2用例：登陆系统，录入学生基本信息，查询学生基本信息，修改学生基本信息，删除学生基本信息，（学生信息包括：学籍，年龄，家庭住址，性别，身高，学生证号，身份证号，查询班级基本信息（任课教师，辅导员，学生姓名，学生人数，专业班级），添加班级，修改班级基本信息，删除班级，录入成绩，查询成绩，修改成绩，查询课程信息，（课程基本信息包括：课程号，所属专业，课程名称，开课学期，学时数，学分，任课教师）选择课程，删除已选课程，修改课程，增加课程，删除选修课程，添加帐号，设置帐号（设置帐号的权限和对应
谢谢欣赏实验三数据选择器 实验人员：班号：学号： 一、实验目的 (1) 熟悉并掌握数据选择器的功能。 (2) 用双4选1数据选择器74LS153设计出一个16选1的数据选择器。 (3) 用双4选1数据选择器74LS153 设计出一个全加法器。 二、实验设备 数字电路实验箱，74LS00，74LS153。 三、实验内容 (1) 测试双4选1数据选择器74LS153的逻辑功能。 74LS153含有两个4选1数据选择器，其中A0和A1为芯片的公共地址输入端，Vcc 和GND分别为芯片的公共电源端和接地端。Figure1为其管脚图： Figure 1 1Q=A1A01D0+A1A0?1D1+A1A0?1D2+A1A0?1D3 2Q=A1A02D0+A1A0?2D1+A1A0?2D2+A1A0?2D3 按下图连接电路： Figure 2 (2) 设某一导弹发射控制机构有两名司令员A、B和两名操作员C、D，只有当两名司令员均同意发射导弹攻击目标且有操作员操作，则发射导弹F。利用所给的实验仪器设计出一个符合上述要求的16选1数据选择器，并用数字电路实验箱上的小灯和开关组合表达实验结果。 思路： 由于本实验需要有四个地址输入端来选中16个数据输入端的地址之中的一个，进而实现选择该数据输入端中的数据的功能，即16选1。而公共的A0、A1两个地址输入端和S使能端（用于片选，已达到分片工作的目的，进而扩展了一位输入）一共可以提供三个地址输入端，故需要采用降维的方法，将一个地址输入隐藏到一个数据输入端Dx 中。本实验可以降一维，也可以降两位。由于两位比较复杂，本实验选择使用降一维的方式。 做法： 画出如应用题中实现所需功能的卡诺图： 谢谢欣赏
Verilog HDV 数字设计与综合 实验报告 微电子0901班 姓名：袁东明 _ 学号：_04094026 一、实验课题： 1.八选一数据选择器 2.四位数据比较器 二、八选一数据选择器Verilog程序： 2.1主程序 module option(a,b,c,d,e,f,g,h,s0,s1,s2,out); input [2:0] a,b,c,d,e,f,g,h; input s0,s1,s2; output [2:0] out; reg [2:0] out; always@(a or b or c or d or e or f or g or h or s0 or s1 or s2) begin case({s0,s1,s2}) 3'd0 : out=a;
3'd1 : out=b; 3'd2 : out=c; 3'd3 : out=d; 3'd4 : out=e; 3'd5 : out=f; 3'd6 : out=g; 3'd7 : out=h; endcase end endmodule 2.2激励程序 module sti; reg [2:0] A,B,C,D,E,F,G,H; reg S0,S1,S2; wire [2:0] OUT; option dtg(A,B,C,D,E,F,G,H,S0,S1,S2,OUT); initial begin A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=0;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=0;S2=1; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=1;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=1;S2=1; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=1;S1=0;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=1;S1=0;S2=1;
习题集第一章 判断题 1.在中国证券市场上发行股票可以以低于面值的价格折价发行。（F） 2.股东不能直接要求发行人归还股本，只能通过二级市场与其他投资者交易获 得资金。（T） 3.债权人与股东一样，有参与发行人经营和管理决策的权利。（F） 4.通常情况下，证券收益性与风险性成正比。（T） 5.虚拟投资与实际投资相同，二者所产生的价值均能计入社会经济总量。（F） 6.一般而言，政府为了调控宏观经济情况，可以直接进入证券市场从事证券的 买卖。（F） 7.我国的银行间债券市场属于场外市场。（T） 8.中国政府在英国发行、以英镑计价的债券称为欧洲债券。（F） 9.优先股股东一般不能参加公司的经营决策。目前中国公司法规定公司可以发 行优先股。（F） 10.中国股票市场目前交易方式有现货交易、信用交易、期货交易和期权交易。 （F） 11.金融期货合约是规定在将来某一确定时间，以确定价格购买或出售某项金融 资产的标准化合约，不允许进行场外交易。（T） 12.中国的主板市场集中在上海证券交易所和深圳证券交易所。其中上海证券交 易所集主板、中小企业板和创业板于一体的场内交易市场。 13.中国创业板采用指令驱动机制，属于场内交易市场。（T） 14.中国证监会是依照法律法规，对证券期货市场的具体活动进行监管的国务院 直属单位。（T） 15.中国证券业协会是营利性社会团体法人。（F） 16.有价证券即股票，是具有一定票面金额，代表财产所有权，并借以取得一定 收入的一种证书。（F） 17.证券发行市场，又称为证券初级市场、一级市场。主要由发行人、投资者和 证券中介机构组成。（T） 18.在中国，场内交易采用经纪制进行，投资者必须委托具有会员资格的证券经 纪商在交易所内代理买卖证券。（T） 19.保护投资者的利益，关键是要建立公平合理的市场环境，使投资者能在理性 的基础上，自主地决定交易行为。（T） 20.我国股票发行实行核准制并配之以发行审核制度和保荐人制度。（T） 21.目前，我国法律规定地方政府不能擅自发行地方政府债。（F） 22.政府机构债券的信用由中央政府担保，其还款可由中央政府来承担。（F） 23.商业银行不同于普通的市场中介，它通过分别与资金供求双方签订存款和贷 款契约，形成资金供应链中的一个环节。（T） 24.由于与某上市公司存在合作关系，金马信用评级有限公司在评级报告中提高 了对该公司的信用等级。（F） 25.天利会计事务所对某公司客观评价其财务状况，导致该公司不符合上市要 求，无法顺利上市。（T） 26.金融远期合约是规定签约者在将来某一确定的时间按规定的价格购买或出 售某项资产的协议。假如互换合约中规定的交换货币是同种货币，则为利率互换；是异种货币，则为货币互换。（F）
实验报告 一、实验目的 熟悉QuartusⅡ的VHDL文本设计流程全过程，学习简单组合电路的设计、多层次电路设计、仿真和硬件测试。 二、实验设备 GW48系列SOPC/EDA实验开发系统实验箱一台计算机一台 三、实验内容 1首先利用QuartusⅡ完成2选1多路选择器的文本编辑输入(mux21a.vhd)和仿真测试等步骤，给出下图所示的仿真波形。最后在实验系统上进行硬件测试，验证本项设计的功能。 源程序为: ENTITY mux21a IS PORT ( a, b, s: IN BIT; y : OUT BIT ); END ENTITY mux21a; ARCHITECTURE one OF mux21a IS BEGIN PROCESS (a,b,s) BEGIN IF s = '0' THEN y <= a ; ELSE y <= b ; END IF; END PROCESS; END ARCHITECTURE one ;
图（1 ) 2选1多路选择器的编译图 、图(2) 功能仿真的波形图 图(3 ) 功能引脚图
图(4) 2选1多路选择器的RTL电路 2. 将此多路选择器看成是一个元件mux21a，利用元件例化语句描述图，并将此文件放在同一目录中。并对上例分别进行编译、综合、仿真,并对其仿真波形做出分析说明。以下是程序： 图(5) 双二选一多路选择器的编译图
图(6) 双路数据选择器功能仿真图 图(7) 双二选一多路选择器的引脚锁定图图 5 双2选1多路选择器 图(8) 双路数据选择器RTL电路图
图(9) 编程下载图 3.、引脚锁定以及硬件下载测试。若选择目标器件是EP1C3，建议选实验电路模式5，用键1(PIO0，引脚号为1)控制s0；用键2(PIO1，引脚号为2)控制s1；a3、a2 和a1 分别接clock5(引脚号为16)、clock0(引脚号为93)和clock2(引脚号为17)；输出信号outy仍接扬声器spker(引脚号为129)。通过短路帽选择clock0接256Hz信号，clock5 接1024Hz，clock2 接8Hz 信号。最后进行编译、下载和硬件测试实验（通过选择键1、键2，控制s0、s1，可使扬声器输出不同音调）。 图(10) 实验电路模式5
中国图书全文数据库 共找到 6 条 ?[1] 陈树文主编.组织管理学[M]. 大连理工大学出版社, 2005 ?[2] 张声雄著.如何创建学习型组织[M]. 中国社会科学出版社, 2003 ?[3] 曾建明等主编.知识主管[M]. 长春出版社, 2002 ?[4] (美)彼得·圣吉等(Pete rM.Senge)著,王秋海等译.变革之舞[M]. 东方出版社, 2001 ?[5] 李仕模编著.第五代管理[M]. 中国物价出版社, 2000 ?[6] 周德孚等编著.学习型组织[M]. 上海财经大学出版社, 1998 外文题录数据库 共找到8 条 ?[1] Levin R.Employee incentive progra ms[J]. Am Dent Assoc.2004 ?[2] Cheris Kemn.Teach smart peoplehow to learning. Usa:Harvard business review. 1991 ?[3] Marquar M J.building the learning organization systems approach to quantum inprovement and global succe ss. . 1996 ?[4] https://www.doczj.com/doc/c5813475.html,anizational.CultureandLeade rship. . 1992 ?[5] Deborah Ancona.In praise of the incomplete. Harvard business review. 2007 ?[6] F Campagna.Tranining needsanalysis training design and evaluation of training e ffect ivenss. . 1996 ?[7] Linda Beamer,Iris rarer.Inte rcultural Communication in the Global Workplace. . 2003 ?[8] Wollam J Rothwell.The Instruct ional DesignProcess. . 1992 中国图书全文数据库 共找到9 条 ?[1] 风笑天主编.社会研究方法[M]. 高等教育出版社, 2006 ?[2] (美)德博拉·安科纳(Debo rahAncona)[等]著,王迎军,汪建新,周博文译.组织行为学[M]. 机械工业出版社, 2006 ?[3] (德)马克斯·韦伯(Ma xWebe r)著,胡景北译.社会学的基本概念[M]. 上海人民出版社, 2005 ?[4] 王璞,曹叠峰著.流程再造[M]. 中信出版社, 2005 ?[5] 甘华鸣主编.业务流程[M]. 中国国际广播出版社, 2002 ?[6] 邹农俭主编.社会研究方法通用教程[M]. 中国社会出版社, 2002 ?[7] (法)让·雅克·拉丰(Jean-JacquesLaffont)著.激励理论[M]. 北京大学出版社, 2001 ?[8] 范玉顺等编著.企业建模理论与方法学导论[M]. 清华大学出版社, 2001 ?[9] 陈向明著.质的研究方法与社会科学研究[M]. 教育科学出版社, 2000 更多 外文题录数据库 共找到20 条 ?[1] Becker, P.E,and Dhingra, P.H.Religion involvement and voluntee ring: Implication for civil society [J]. Sociology of religion. 2001 ?[2] Ruth Sara,Aguilar-Saven.Business process modeling:Review and framework[J]. International Journal of Production Econo-mics. 2004 ?[3] Booch G.Rational Software: Coming Age in an Object-Oriented World. IEEE Trans. Software,. 1995
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
上海财经大学教学管理系统案例 1月16日，是上海财经大学新学期开学的第一天。在学校教务处，记者没有看到学生选课的拥挤场面，问及原因，原来是学校启用了教学管理系统。借助这套系统，学生可在任何地方联网，通过输入自己的账号，进入教学管理系统进行选课。 成效：提高了工作效率 开学这几天，按说是上海财经大学教务处杨擎宇最忙的时候，但就是在这个时候，他还是抽出时间接受了记者的采访。 杨擎宇之所以能在最忙的时候脱身，归功于上海财经大学实施的教学管理信息系统。这位几乎一毕业就参与上海财经大学教学管理信息系统建设的小伙子感受颇深，他告诉记者：“使用教学管理信息系统后，工作时间、工作地点的限制得以突破，不仅学校、教师、学生之间的沟通环节缩减，而且教职员工的工作量大大减少，工作效率也提高了很多。” 据介绍，在排课排考方面，教学管理信息系统启用以前排课排考需要1～2个月，现在通过教学管理信息系统只需要1～2周。在选课方面，上此套系统之前，学校采取的方法是机房分批选课，即每批100～200名学生在教师的安排监控下在学校机房统一选课；而现在，学生可随时随地进入教学管理系统进行选课。系统能够支持1000～1500名学生同时在线选课，并且能够根据选课的人数情况，对人员进行随机的筛选，实现了相对的公平合理。 谈及评教工作，用杨擎宇的话说“那更是天壤之别”。以前评教的方法是人工向学生发放1万～2万份评教表，然后人工统计评教结果，统计工作量为3人用1～2周的时间完成，评教率约为50%。而现在，通过评教系统，学生只需要上网填写调查表，提交即可。系统会自动生成试卷统计评教结果，统计工作量为1人用半天的时间完成，评教率超过90%。同时，学生可以在学期中随时通过系统向老师提出有关教学的各种建议意见，大大提高了师生之间的沟通效果。 难点：专业化定制要求高 从2001年起，杨擎宇除了日常工作之外，还有一份额外的工作，就是参与教学管理系统的建设。提到当初上海财经大学决定建设教学管理系统的原因，杨擎宇指出：“高校正处于学年制向学分制转变的改革阶段，这对教学管理提出了更高的要求。另外，学校的管理模式也由学校一级管理逐渐转变为学校、院系二级管理模式。传统的教学管理方法已经无法满足形势的发展。” 由于当时上海财经大学还没有设立信息化办公室，教学管理系统的建设工作便由学校教务处的一班人来承担。他们分赴清华大学、西南交大、复旦大学等高校实地考察，结果发现各大学使用的以及市场上现有的一些教学管理系统各功能模块之间基本上是独立的，用户只能把它作为一个辅助工具来使用，而上海财经大学需要的教学管理系统应该是整个学校的一个管理平台，对每一个学生从进校到毕业能够在一个统一的流程中进行管理。最终，具有教育行业信息化实施经验的上海金仕达多媒体有限公司中标，成为上海财经大学教学管理系统的提供商。 针对系统的开发，上海金仕达多媒体有限公司软件开发部经理张心涛表示：“在没有前例的情况下，开发这样一套系统的工作是非常艰苦的。我们需要调查分析出上海财经大学教学中的各种不同需求，针对这些不同的需求开发不同的功能模块，最后整合成一个完整的管理信息系统。” 谈及系统开发的技术，张心涛如数家珍：“金仕达为上海财经大学开发的教学管理系统全部采用B/S（浏览器服务器）架构，系统维护和升级都非常方便，只要更新服务器就可以了。同时，系统采用Java开发，无论在Windows还是Unix/Linux上均可以运行，对平台没有限制。”
一、实验目的 1、掌握利用ArcGIS三维分析模块进行创建表面的基本方法.。 2、掌握利用ArcGIS三维分析进行各种表面分析的基本方法，并能进行表面创建及景观图 制作。 3、掌握地形特征信息的提取方法，能利用ArcGIS软件基于DEM对山脊线和山谷线的提取。 4、掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示其原理与方法，熟练掌握ArcGIS软件表面 及矢量要素杂场景中的三维显示及其叠加显示。 5、熟练掌握ArcScene三维场景中要素、表面的多种可视化方法。 6、通过制作某区域的飞行动画，实现对该区域的宏观浏览，掌握地形的三维显示与飞行动 化的制作方法。 二、主要实验器材（软硬件、实验数据等） 计算机硬件：Lenovo Y460N 计算机软件：ArcGIS10.0软件 实验数据：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘 三、实验内容与要求 1、表面分析 要求： （1）熟悉ArcGIS三维分析工具中的表面分析工具。 （2）进一步分析表面，包括计算表面积、体积、坡度、坡向等，设置阴影地貌等以增强可视化，或者从一个特定的位置或路径设置可视化的更高级别的可视性分析等。 操作： （1）计算表面积与体积： 1)打开“面积与体积统计数据”工具，在对话框中如下图设置，点击“计算统计 数据”，得到面积和体积统计数据。 图1 计算表面积与体积 （2）坡度的计算: 1)选择表面分析的坡度工具: “Spatial Analyst 工具”→“表面分析”→“坡度”。
2)在打开的对话框中如图2设置，生成坡度栅格图像如图3。 图2：“坡度”对话框 图3 坡度栅格图像 （3）坡向的计算： 1)选择表面分析的坡向工具: “Spatial Analyst 工具”→“表面分析”→“坡向”。 2)在打开的对话框中设置，生成坡向图像如图4。 图4 坡向图像 （4）可视性分析： 1)视线瞄准线的创建：选择 “创建透视线”工具。 2)在打开的对话框中设置，并选择透视线的点；如图5所示。
电气工程学院电工电子教学基地 数字电子技术实验 实验报告 仿真实验1 用数据选择器设计函数发生器 学号：18291035 姓名：陈涟漪 班级：电气1802 成绩： 指导教师：周晖 完成时间：2020年5 月15 日
数字电子技术实验 仿真实验1 用数据选择器设计函数发生器 1 实验任务 使用数据选择器74LS151和适当门电路设计一函数发生器，能够实现4位二进制码数据范围指示功能。要求该函数发生器能区别以下三种情况： （1）0≤X≤4； （2）5≤X≤9； （3）10≤X≤15。 2 实验电路
3 实验步骤 采用A、B、C、D取0或1依次表示这四位二进制码的从高到低位的取值（例如:A=0，B=1，C=0，D=0表示四位二进制码0100）。则对于第一组来说，共有5个四位二进制码包含在其中，用卡诺图表示如下： 化简即得： 同理，也有5个数包含在第二组中，卡诺图如下： 化简即得： 第三组包含了6个数，卡诺图如下：
化简即得： 对以上三个式子都去两次非并利用摩根定律可得： 这样就完成了该问题的逻辑转化。 根据前面对该实验分析所得到的逻辑表达式可以发现，输入变量为A、B、C、D，但是在后面的逻辑运算中它们的“非”都用到了，也就是第一步我们要得到这四个变量的非。然后再进行后面的与非运算。三个输出变量的状态也可以用三个灯泡来表示，这里采用了三个颜色不同的灯泡用以区分。到这里，逻辑图就可以很容易的用Multisim软件模拟出来。 其中，最上面的X1灯泡亮时，表示输入数字在0≤X≤4范围内，X2亮时表示输入数字在5≤X≤9范围内，X3亮时表示输入数字在10≤X≤15范围内。这里还是用了四个开关，每个开关“开”表示1，“关”表示0，四个开关以ABCD的顺序来表示四位二进制数。四位二进制数同上，也有16中情况，这里不做一一展示，只对每一类给出一种模拟结果。
>>>大学数据库：211工程高校列表<<< "211工程"介绍 1993年2月13日中共中央、国务院印发的《中国教育改革和发展纲要》及国务院《关于<中国教育改革和发展纲要>的实施意见》中，关于"211工程"的主要精神是：为了迎接世界新技术革命的挑战，面向21世纪，要集中中央和地方各方面的力量，分期分批地重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科、专业，使其到2000年左右在教育质量、科学研究、管理水平及办学效益等方面有较大提高，在教育改革方面有明显进展，力争在21世纪初有一批高等学校和学科、专业接近或达到国际一流大学的水平。概括为："211工程"就是面向21世纪，重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科点……>>了解更多 北京(28所)清华大学北京大学中国人民大学北京交通大学 北京工业大学北京航空航天大学北京理工大学北京科技大学 北京化工大学北京邮电大学中国农业大学北京林业大学 中国传媒大学中央民族大学北京师范大学中央音乐学院 对外经济贸易大 学 北京中医药大学北京外国语大学中国地质大学（北京）中国矿业大学(北 京) 北京邮电大学宏福校 区 北京大学医学部中国石油大学(北京)中国政法大学中央财经大学华北电力大学北京体育大学 上海市(11所)上海外国语大学复旦大学华东师范大学上海大学东华大学上海财经大学华东理工大学同济大学上海交通大学第二军医大学 上海交通大学医 学院 天津(4所)南开大学天津大学天津医科大学河北工业大学重庆(2所)重庆大学西南大学
河北(2所) 东北大学秦皇岛 分校 华北电力大学（保定） 山西(1所)太原理工大学 内蒙古(1所)内蒙古大学 辽宁(4所)大连理工大学东北大学辽宁大学大连海事大学吉林(3所)吉林大学东北师范大学延边大学 黑龙江(4所)哈尔滨工业大学哈尔滨工程大学东北农业大学东北林业大学 江苏(11所)南京大学东南大学苏州大学南京师范大学中国矿业大学中国药科大学河海大学南京理工大学江南大学南京农业大学南京航空航天大学 浙江(1所)浙江大学 安徽(3所) 中国科学技术大 学 安徽大学合肥工业大学 福建(2所)厦门大学福州大学 江西(1所)南昌大学 山东(3所)山东大学中国海洋大学中国石油大学(华东)
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
cout<<"It is in fun 2."< cout<<"It is back in fun 2."< 1.2.2所谓函数重载是指同一个函数名可以对应多个函数的实现，函数重载允许一个程序内声 明多个名称相同的函数，这些函数可以完成不同的功能，并可以带有不同的类型，不同数目的 参数及返回值。 123函数重载时，要求函数的参数个数或参数类型不同。 124操作符重载是将C++语言中已有的操作符赋予新的功能，但与操作符本来含义不冲 突，使用时只需要根据操作符出现的位置判断其具体执行哪一种功能使用操作符重载时, 必须用以下方式来声明函数： 函数类型operator # （形参表） 2.程序注释与运行结果： #include 实验三选数据选择器实 验报告 集团公司文件内部编码：（TTT-UUTT-MMYB-URTTY-ITTLTY- 实验三、八选一数据选择器 一、实验目的： 1.熟悉Quartus II6.0软件的使用和FPGA设计流程 2.用VHDL语言进行八选一数据选择器的设计 二、实验步骤： 一．建立文件夹：在D盘“xingming”的文件夹下建立一个名为“choice8”的文件夹。 二．建立新工程 1.双击桌面上Quartus II6.0 的图标，启动该软件。 2.通过File => New Project Wizard… 菜单命令启动新项目向导。在 随后弹出的对话框上点击Next按钮，在 What is the working directory for this project 栏目中设定新项目所使用的路径：D:\xingming\choice8；在 What is the name of this project 栏目中输入新项目的名字:choice8，点击 Next 按钮。在下一个出现的对话框中继续点击Next,跳过这步。 3.为本项目指定目标器件：选择器件系列为ACEX1K ,选择具体器件为 EP1K30TC144-3 1728 24576 ,再点击Next。在弹出的下一对话框中继续点击Next ，最后确认相关设置，点击Finish按钮，完成新项目创建。 三．设计输入 1.建立一个VHDL文件。通过 File => New 菜单命令，在随后弹出的对 话框中选择 VHDL File选项，点击 OK 按钮。通过 File => Save As 命令，将其保存，并加入到项目中。 2.在VHDL界面输入8选1数据选择器程序，然后通过File => Save 第九章国际投资政策管理 一、填空题 1.国际直接投资影响东道国资本形成的途径有二：一是通过资本流动带来的直接资本流入效应，即；二是通过带动东道国产业前后向辅助性投资而产生的间接示范效应，即。 2.外国直接投资对东道国产业结构的影响主要表现在两个方面：一是；二是。 3.减少投资国与东道国之间国际贸易作用的国际直接投资称为，而起着增加投资国与东道国之间国际贸易作用的国际直接投资称为。 4.使用最为广泛的财政优惠政策是税收优惠，首先是，其次为、、退税、加速折旧等。 5.东道国资本政策主要包括：和。 二、选择题 1.以下关于国际直接投资对东道国资本形成直接效应的描述不正确的是（）。 A在起始阶段，无疑是资本流入，是将国外储蓄国内化，一般会促进东道国的资本形成，形成新的生产能力，对东道国经济增长产生正效应 B绿地投资能够直接增加东道国的资本存量，对东道国的资本形成有显在的正效应，而购并投资只是改变了存量资本的所有权，对东道国的资本形成没有直接的效应 C跨国公司在东道国融资也会扩大东道国投资规模，从而对资本形成产生积极的效应 D如果外国投资进入的是东道国竞争力较强的产业，外国投资的进入会强化竞争性的市场格局，推动产业升级，带动国内投资的增长，对资本形成会产生正效应 2.下面关于国际直接投资对东道国的技术进步效应描述不正确的是（）。 A国际直接投资对东道国的技术进步效应主要是通过跨国公司直接转移发挥的 B跨国公司将技术转让给东道国的全资子公司的方式效应最低 C合资方式下技术转移效应较高，但转移的技术等级一般较低 D跨国公司通过与东道国当地企业或机构合作研发将有助于推进东道国技术进步 3.下面关于国际直接投资的产业结构效应描述不正确的是（）。 A东道国经济发展水平越低，跨国公司进入的市场集中度效应越显著 B国际直接投资可以通过促进东道国要素优化配置，推动东道国产业结构优化 C国际直接投资会使投资国出现产业空心化，不利于投资国经济发展 D小岛清的比较优势理论描述了国际直接投资促进东道国和投资国产业结构优化的情形 4.下面关于国际直接投资就业效应的描述不正确的是（）。 A东道国劳动力素质越高，国际直接投资促进就业的效应也越显著 B无论如何，国际直接投资总会增加东道国就业 C国际直接投资一定程度上会造成投资国短期内失业增加 D跨国公司的人力资源开发和培训有利于提高东道国劳动力素质 5.以下不属于东道国防止国际避税的措施是（）。 A根据国际组织提出的国际收入与费用分配原则制定自己的税收政策 B转让定价税制 C避税地对策税制 D经济特区政策 三、是非题 1.东道国在政策安排上一般倾向于鼓励跨国公司利润再投资。（） 2.跨国公司国际直接投资对东道国有着显著的技术转移效应。（） 3.跨国公司国际直接投资对东道国技术进步效应的大小与东道国本身的教育水平、技术水平有着较高的正相关的关系。（） 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组实验三选数据选择器实验报告
上海财经大学《国际投资学》课程章节练习及答案09
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