非常简单CPU数据通路设计实验报告非常简单CPU数据通路设计【实验目的】
1. 掌握CPU的设计步骤
2. 学会芯片的运用及其功能
【实验环境】
Maxplus2环境下实现非常简单CPU数据通路的设计
【实验内容】
非常简单CPU的寄存器:一个8位累加器AC，一个6位的地址寄存器绘制
AR，一个6位的程序计数器PC，一个8位的数据寄存器DR，一个2位的指令寄存器IR。其数据通路详见教材P。
1、零件制作
6位寄存器 (自行设计)
6位计数器 (自行设计)
8位寄存器 (可选择74系列宏函数74273)
8位计数器 (由两个74161构成)
2位寄存器 (由D触发器构成，自行设计)
6三态缓冲器 (自行设计，可由74244内部逻辑修改而成)
8三态缓冲器 (选择74系列宏函数74244，或作修改)
alu模块 (自行设计，限于时间，其内部逻辑不作要求) 2、选择器件，加入数据通路顶层图
8位累加器AC:选择8位计数器
6位地址寄存器AR:reg6
6位的程序计数器PC:cou6
8位的数据寄存器DR:选择8位寄存器
2位的指令寄存器IR:选择2位寄存器
3、为PC、DR加入三态缓冲器。
4、调整版面大小，器件位置。
5、设计地址引脚、数据引脚、8位内部总线，加入数据引脚到内部总线的
缓冲器。
6、连接各器件之间以及到内部总线的线路，设计并标注各控制信号。
7、(选做)编译之后，给出微操作 AR<-PC 的测试方法及仿真结果。
8、实验报告中应给出各元部件的实现方法、内部逻辑贴图、打包符号说
明及顶层的“非常简单CPU”数据通路图。
实验报告
一、实验步骤
基于前面非常简单CPU的讲解，我掌握了非常简单CPU的指令集结构及非常简单CPU的指令读取过程和执行过程，本次实验是在上次实验的基础之上完成非常简单CPU数据通路的设计，其步骤如下:
(1)、AC累加器原理图如下:
打包后得到如下:
(2)、两位高地址寄存器IR的设计如下:
打包后得电路图如下:
(3)、6位地址寄存器AR设计如下:
打包后AR如下:
(4)、八位地址寄存器DR如下:
打包后如下:
(5)、程序计数器PC如下:(老师已给出)
打包后得:
(6)、控制8位地址总线的三态缓冲器电路如下:
打包图如下:
同理有控制6位地址总线的三态缓冲器:
打包图如下:
最重要的部分ALU设计如下:
由一个八与门电路和并行加法器连入一个16位输入的数据选择器，在受到SEL 和GN控制时分别选择and8或者并行加法器得到的结果并送到AC的输入端
打包如下:
其中八输入与门为下图:
并行加法器为下图:
十六位数据选择器为下图:
最后得到简单CPU设计数据通路如下:
仿真波形为下图:
说明:从图中可以看出当PC输入为100011时AR的输出也为10011，即该CPU 实现了PC到AR的功能。CPU功能验证完毕～
实验结论:
整体来看，简单CPU的设计基本完工，但是有些地方不够完善，所以还没能够实现所有的功能。
实验感想:
本次实验是在对基本CPU的设计的理解上完成的，其中运用到了很多数电方面的知识。所以这对知识的融会贯通很有好处。设计该简单CPU时比较难的地方就是ALU部分，这里用到了并行加法器，数据选择器和门电路的等，由于在EDA实验时有了比较好的基础，所以在设计这个部分时不时非常难，但是我也明白了以前知识的用处是很大的，做好复习很重要～
课程设计报告题目：数据库实验上机实验报告 专业班级：计算机科学与技术1210班 学号： U9 姓名：候宝峰 指导教师： 报告日期： 2015-06-04 计算机科学与技术学院
目录 一、基本SQL操作（部分选做）............. 错误!未定义书签。 1）数据定义........................... 错误!未定义书签。 2）数据更新........................... 错误!未定义书签。 3）用SQL语句完成下述查询需求：....... 错误!未定义书签。 二、DBMS综合运用（部分选做）............. 错误!未定义书签。 1）学习sqlserver的两种完全备份方式：数据和日志文件的脱机备份、系统的备份功能（选做）。......... 错误!未定义书签。 2）学习系统的身份、权限配置操作....... 错误!未定义书签。 3）了解SQLSERVER的存储过程、触发器、函数实现过程错误!未定义书签。 三、实验总结............................. 错误!未定义书签。 1）实验问题及解决..................... 错误!未定义书签。 2）实验心得........................... 错误!未定义书签。
一、基本SQL操作（部分选做） 1）数据定义 参照下面的内容建立自己实验所需的关系数据 创建三个关系： 商品表【商品名称、商品类型】 GOODS【GNAME char（20）,GTYPE char（10）】 主关键字为（商品名称）。商品类型为（电器、文具、服装。。。） 商场【商场名称,所在地区】 PLAZA【PNAME char（20），PAREA char（20）】 主关键字为商场名称。所在地区为（洪山、汉口、汉阳、武昌。。。） 销售价格表【商品名称、商场名称、当前销售价格、目前举办活动类型】 SALE【GNAME char（20），PNAME char（20），PRICE FLOAT，ATYPE char（10）】主关键字为（商品名称、商场名称）。举办活动类型为（送券、打折），也可为空值，表示当前未举办任何活动。表中记录如（‘哈森皮靴’，‘亚贸广场’，200，‘打折’），同一商场针对不同的商品可能采取不同的促销活动。 create table goods(gname char(20) primary key,gtype char(10)); create table plaza(pname char(20) primary key,parea char(20)); create table sale (gname char(20), pname char(20), price FLOAT, atype char(10)check (atype in('送券','打折','')), primary key(gname,pname), foreign key(gname)references goods(gname), foreign key(pname)references plaza(pname)); 图1 goods表 图2 plaza表 图3 sale表 2）数据更新 （1）向上述表格中用sql语句完成增、删、个、改的操作；
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/198186380.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/198186380.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
网络数据库应用实训报告 日期：2016年3月18日班级：物联1411 一、实训目的和要求 1、掌握采用界面方式创建、修改、删除数据库； 2、掌握采用T-SQL 语句创建、修改、删除数据库； 二、实训所需仪器、设备 硬件：计算机软件：操作系统Windows7、SQLServer2008 三、实训内容 1）在管理平台中管理数据库。 （1）创建数据库“studentsdb”。 （2）查看studentsdb数据库的属性。 （3）修改数据文件大小为2MB，指定“最大文件大小”为5MB。日志文件的大小在每次填满时自动递增5%。 （4）将studentsdb数据库的名称更改为student_db。 2）使用T-SQL 语句管理数据库 （1）使用CREATE DATABASE 创建studb数据库，然后通过系统存储过程sp_helpdb查看系统中的数据库信息。 （2）使用ALTER DATABASE 修改studb数据库的设置，指定数据文件大小为5MB，最大文件大小为20MB，自动递增大小为1MB。（3）
为studb数据库增加一个日志文件，命名为studb_Log2，大小为5MB，最大文件大小为10MB。 （4）将studb数据库的名称更改为my_studb。 （5）使用DROP DATABASE 删除my_studb数据库。 四、实训步骤 （内容说明：1.大致的操作步骤；2.参数设置） 1）在管理平台中管理数据库。 （1）数据库右击→新建数据库→数据库名称“studentsdb”； （2）数据文件→初始大小→2MB （3）数据文件→点击自动增长下的→最大文件大小→限制文件大小→5MB； （4）日志文件→点击自动增长下的→文件增长→按百分比→5% （5） studentsdb右击→属性； （6） studentsdb右击→重命名→student_db； 2）使用T-SQL 语句管理数据库 命令如下： CREATEDATABASE studb on PRIMARY ( NAME='student_db', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA', size=4MB, MAXSIZE=20MB, FILEGROWTH=1 ) log on ( NAME='stusb_log2', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL
数据库实验报告
武汉理工大学 学 生 实 验 报 告 书 实验课程名称 数据库系统概论 开 课 学 院 计算机科学与技术学院 指导老师姓名 学 生 姓 名 学生专业班级 学生学号 实验课成绩
2013 — 2014 学年第二学期实验课程名称：数据库系统概论 实验项目名称SQL SEVER 2000的系 统工具及用户管理 实验 成绩 实验者专业班 级 组别 同组者实验 日期 2014年4 月24日
第一部分：实验分析与设计（可加页） 一、实验内容描述（问题域描述） 实验目的和要求：了解SQL SEVER 2000的功能及组成，熟练掌握利用SQL SEVER 2000工具创建数据库、表、索引和修改表结构及向数据库输入数据、修改数据和删除数据的操作方法和步骤，掌握定义数据约束条件的操作。 二、实验基本原理与设计（包括实验方案设计，实 验手段的确定，试验步骤等，用硬件逻辑或者算法描述） 实验内容和步骤： （1）熟悉SQL SEVER 2000的界面和操作。 （2）创建数据库和查看数据库属性。 （3）创建表、确定表的主码和约束条件。 （4）查看和修改表的结构。 （5）向数据库输入数据，观察违反列级约束时出现的情况。 （6）修改数据。 （7）删除数据，观察违反表级约束时出现的情况。 三、主要仪器设备及耗材 Windows XP SQL SERVER 2000
第二部分：实验调试与结果分析（可加页） 一、调试过程（包括调试方法描述、实验数据记录， 实验现象记录，实验过程发现的问题等） 没有错误 错误：未能建立与WORKEPLACE\XUMENGXING的链接SQL Server 不存在或访问被拒绝 原因：未启动数据库服务 二、实验结果及分析（包括结果描述、实验现象分 析、影响因素讨论、综合分析和结论等） 实验结果部分截图：
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
. . 《数据库原理与技术》实验报告 实验一、数据定义及更新语句练习 一、实验容 建立如下mySPJ数据库，包括S，P，J，和SPJ四个基本表(《数据库系统概论》第二章习题5中的四个表)，要现关系的三类完整性。 S(SNO,SNAME,STATUS,CITY); P(PNO,PNAME,COLOR,WEIGHT); J(JNO,JNAME,CITY); SPJ(SNO,PNO,JNO,QTY)； 二、完成情况
附上按照实验容编写的程序代码。（小四号字，宋体） 三、实验结果 1、插入一条记录 2、①将p表中的所有红色零件的重量增加5。 ②将spj表中所有供应商的QTY属性值减少10。用子查询。
3.利用Delete语句删除p表中的所有红色零件的记录。 附上各个步骤所用的实验用例与结果显示（小四号字，宋体） 四、问题与解决 （小四号字，宋体） 1 ．实验中遇到的问题及解决过程 2 ．实验中产生的错误及原因分析 首先写出执行语句不成功的时候系统报告的错误信息。然后分析错误原因，并给出解决办法。
实验二简单查询和连接查询 一、实验容 （一）完成下面的简单查询： ①查询所有“”的供应商明细； ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。 ③查询工程名称中含有“厂”字的工程明细。 （二）完成下面的连接查询： ①等值连接：求s表和j表的相同城市的等值连接。 ②自然连接：查询所有的供应明细，要求显示供应商、零件和工程的名称，并按照供应、工程、零件排序。 ③笛卡尔积：求s和p表的笛卡尔积。 ④左连接：求j表和spj表的左连接。 ⑤右连接：求spj表和j表的右连接。 二、完成情况 （一）完成下面的简单查询： ①查询所有“”的供应商明细； ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。
滨江学院 题目数据库实验报告（一） 学生姓名 学号 系部电子工程系 专业通信工程 指导教师林美华 二Ｏ一三年十二月十八日
实验一数据库的定义实验 本实验需要2学时。 一、实验目的 要求学生熟练掌握和使用SQL、SQL Server企业管理器创建数据库、表、索引和修改表结构，并学会使用SQL Server 查询分析器接收语句和进行结果分析。 二、实验内容 1 创建数据库和查看数据库属性。 2 创建表、确定表的主码和约束条件。为主码建索引。 3 查看和修改表结构。 4 熟悉SQL Server企业管理器和查询分析器工具的使用方法。 三、实验步骤 1 基本操作实验 (1) 使用企业管理器按教材中的内容建立图书读者数据库。 （2）在企业管理器中查看图书读者数据库的属性，并进行修改，使之符合要求。 （3）通过企业管理器，在建好的图书借阅数据库中建立图书、读者和借阅3个表，其结构为； 图书（书号,类别,,作者,书名,定价,作者）. 读者(编号，,单位,性别,)． 借阅(书号,读者编号,借阅日期) 要求为属性选择合适的数据类型，定义每个表的主码.是否允许空值和默认值等列级数据约束。 （4）在企业管理器中建立图书、读者和借阅3个表的表级约束．每个表的主码约束．借阅表与图书表间、借阅表与读者表之间的外码约束，要求按语义先确定外码约束表达式．再通过操作予以实现．实现借阅表的书号和读者编号的惟一性约束：实现读者性别只能是“男”或“女”的Check(检查)约束。 2 提高操作实验 (一) 将教材中用SQL描述的建立学生--课程操作．在SQL Server企业管理器中实现。库中表结构为： 学生（学号,,年龄,性别,所在系）． 课程（课程号,课程名,先行课）． 选课（学号,课程号,成绩） 要求: 1)建库、建表和建立表间联系。， 2)选择合适的数据类型。 3)定义必要的索引、列级约束和表级约束． 四、实验方法 l创建数据库 （1）使用企业管理器创建数据库的步骤 1)从“开始”菜单中选择；“程序”“Microsoft SQL2000”“企业管理器”.
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
1.利用图形用户界面创建，备份，删除和还原数据库和数据表（50分，每小题5分） ●数据库和表的要求（第五版教材第二章习题 6 要求的数据库） 数据库名：SPJ，其中包含四张表：S表, P表, J表, SPJ表 ●完成以下具体操作： (1)创建SPJ数据库，初始大小为 10MB，最大为50MB，数据库自动增长，增长方 式是按5％比例增长；日志文件初始为2MB，最大可增长到5MB，按1MB增长。 数据库的逻辑文件名和物理文件名均采用默认值。 (2)在SPJ数据库中创建如图2.1-图2.4的四张表(只输入一部分数据示意即可)。 S表： P表： J表： SPJ表：
(3)备份数据库SPJ（第一种方法)：备份成一个扩展名为bak的文件。（提示： 最好先删除系统默认的备份文件名，然后添加自己指定的备份文件名） (4)备份数据库SPJ（第二种方法)：将SPJ数据库定义时使用的文件(扩展名为 mdf,ldf的数据文件、日志文件等)复制到其他文件夹进行备份。 原位置: 新的位置： (5)删除已经创建的工程项目表(J表)。 (6)删除SPJ数据库。（可以在系统默认的数据存储文件夹下查看此时SPJ数据 库对应的mdf,ldf文件是否存在） 删除过后文件不存在 (7)利用备份过的bak备份文件还原刚才删除的SPJ数据库。（还原数据库）
(8)利用备份过的mdf,ldf的备份文件还原刚才删除的SPJ数据库。（附加） (9)将SPJ数据库的文件大小修改为100MB。 (10)修改S表，增加一个联系电话的字段sPhoneNo，数据类型为字符串类 型。 2.利用SQL语言创建和删除数据库和数据表（50分，每小题5分） ●数据库和表的要求 数据库名：Student，其中包含三个表：S：学生基本信息表；C：课程基本信息表；SC：学生选课信息表。 ●完成以下具体操作： (1)用SQL语句创建如图2.5-图2.7要求的数据库Student，初始大小为20MB， 最大为100MB，数据库自动增长，增长方式是按10M兆字节增长；日志文件初
1.使用系统存储过程(sp_rename)将视图“V_SPJ”更名为“V_SPJ_三建”。（5分） exec sp_rename v_spj, v_spj_三建; 2.针对SPJ数据库，创建并执行如下的存储过程：（共计35分） (1)创建一个带参数的存储过程—jsearch。该存储过程的作用是：当任意输入一个工 程代号时，将返回供应该工程零件的供应商的名称(SNAME)和零件的名称(PNAME) 以及工程的名称(JNAME)。执行jsearch存储过程，查询“J1”对应的信息。（10 分） create proc jsearch @jno char(2) as select sname, pname, jname from s,p,j,spj where s.sno=spj.sno and p.pno=spj.pno and j.jno=spj.jno and spj.jno=@jno; 执行： exec jsearch 'J1'
(2)使用S表，为其创建一个加密的存储过程—jmsearch。该存储过程的作用是：当执 行该存储过程时，将返回北京供应商的所有信息。（10分） 创建加密存储过程： create proc jmsearch with encryption as select * from s where s.city='北京'; sp_helptext jmsearch; (3)使用系统存储过程sp_helptext查看jsearch, jmsearch的文本信息。（5分） 用系统存储过程sp_helptext查看jsearch： exec sp_help jsearch; exec sp_helptext jsearch;
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
《数据库系统原理》实验报告 专业：＿＿＿信息安全＿＿＿＿ 班号：＿＿＿＿＿＿＿ 学号：＿＿＿＿＿＿ 姓名：＿＿＿＿＿＿＿＿ 实验日期：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 上机地点：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 实验环境： 报告日期：2012年 4月26日
一、实验内容、过程及完成情况（必须有所用的SQL 语句、语句执行效果） 1、第三章习题3（P127）：用SQL语句建立第二章习题5 （P74）中四个表，创建的基本表应考虑数据完整性 （1）打开cmd，进入mysql.exe文件所在的文件夹。 然后以用户名root密码123456登录。 如下图所示 图1 （2）执行创建数据库语句：create database mytest1; 然后执行语句：show databases查看库，发现mytest1库建立成功。 如下图所示 图2
（3）选择数据库mytest1，然后执行创建表S的语句：CREATE TABLE S ( SNO CHAR(2), SNAME VARCHAR(8), STATUS SMALLINT, CITY VARCHAR(8), PRIMARY KEY （SNO） ); 如下图所示 图3 （4）执行语句describe S; 显示表S的结构。如下图所示 图4 （5）在mytest1中，执行创建表P的语句： CREATE TABLE P( PNO CHAR(2), PNAME VARCHAR(8), COLOR CHAR(2), WEIGHT SMALLINT, PRIMARY KEY (PNO) ); 如下图所示
图5 （6）显示表P的结构，如下图所示 图6 （7）在mytest1中，执行创建表J的语句：CREATE TABLE J( JNO CHAR(2), JNAME VARCHAR(8), CITY VARCHAR(8), PRIMARY KEY (JNO) ); 如下图所示 图7 （8）显示表J的结构，如下图所示
北京邮电大学国际学院 _11-12_学年第_二_学期实验报告 课程名称：数据库技术与应用 项目名称：基本SOL语句的用法 项目完成人： 姓名：武学超学号： 指导教师：____ ____韩祥斌_____________ 日期： 2012 年 3 月 16 日
目录 一、实验目的............................................. 错误!未定义书签。 1. 结合数据库技术与应用教学的基本知识，理解并掌握基本SQL语句的用法。错误! 未定义书签。 二、实验内容............................................. 错误!未定义书签。 1. 回顾基本SQL语句的语法............................... 错误!未定义书签。 2. 回顾MySQL的基本用法................................. 错误!未定义书签。 3. 初始化数据库，将文件中的内容复制并粘贴到MySQL-Front 的SQL编辑器中，然 后点击“运行”........................................... 错误!未定义书签。 4. 了解实验用例的背景，并进行如下SQL语句的训练：....... 错误!未定义书签。 三、实验环境............................................. 错误!未定义书签。 1. 32位Xp系统下 Mysql 程序（命令行）.................. 错误!未定义书签。 四、实验结果............................................. 错误!未定义书签。 1. 问题讨论............................................. 错误!未定义书签。 2. 试验心得............................................. 错误!未定义书签。
数据库实验报告 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
课程名称：数据库原理与应用 实验内容：数据库安全性管理 作者所在系部：网络工程系 作者所在专业：网络工程 作者所在班级： B13521 作者姓名：李文阳 作者学号： 指导教师姓名：王振夺 北华航天工业学院教务处制 实验四数据库安全性管理 一、实验目的 1、理解数据库的安全性机制； 2、掌握SQL Server 2005的验证模式、登录管理、用户管理、角色 管理以及权限管理； 二、实验内容 （一）附加上次实验所创建的数据库“db_Library”，并回顾该库的数据表信息。 （二）设置SQL Server的安全验证模式，并以两种方式尝试登录。
（三）登录账户管理 1、以管理员身份登录SQL Server，修改sa的密码。 2、使用SQL语句创建一个SQL Server登录账户，账户名为你的名字拼音，密码自定义。创建完成后，以该账户来进行登录。 3、使用SQL语句来修改上述登录账户的密码。 4、禁用上述登录账户连接SQL Server，并进行验证。 （四）数据库用户管理 1、使用SQL语句添加db_Library数据库用户User2，其登录账户为上题所创建的SQL Server登录账户，使用默认dbo架构，并赋予该用户能够运行Select语句的权限。 （五）权限管理 1、使用SSMS将创建数据表和创建视图的权限授予User2。 2、使用SQL语句将对db_Library数据库中图书信息表的查询、插入、以及对书名和作者列的修改权限授予用户User2。 3、使用SSMS收回User2创建数据表和创建视图的权限。 4、使用SQL语句收回User2修改书名和作者列的权限。 （六）删除上述所建立的数据库用户以及登录账户。 三、实验步骤 主要实现的SQL语句。 使用T-SQL语句创建一个SQL Server登录账户，账户名为你的名字拼音，密码自定义。创建完成后，以该账户来进行登录。
实验一 SQL Server基本使用与数据定义一．实验目的 1．掌握“服务管理器”、“企业管理器”及“查询分析器”基本使用方法；2．熟悉数据库建模及E/R图的画法； 3．掌握SQL Server 中数据库、及数据表的建立与管理方法； 4．掌握数据的导入/导出及数据库备份/还原方法。 二．实验内容 一、SQL Server 基本使用 1．启动SQL SERVER。 2．注册服务器 3．企业管理器属性 4．查询分析器介绍 5．查看数据库及浏览表中记录 二、数据库的建立与管理 1．数据库建模 2．启动、并打开SQL Server 3．使用图形界面创建数据库和表 4．使用查询分析器创建表 5．数据库的备份与还原
实验二 SQL查询 一．实验目的： 1．掌握SQL语言中SELECT语句的多种查询方式。 2．掌握对表建立与删除索引的方法。 3．掌握聚焦函数的使用方法。 4．掌握集合查询方法。 二．实验内容： 1．建立与删除［索引］的方法。 在各表中，分别按代理商编号、客户编号、产品编号及订单编号建立索引。 CREATE INDEX 代理商No ON 代理商(代理商编号) CREATE INDEX 客户No ON 客户(客户编号) CREATEINDEX产品No ON产品(产品编号) CREATEINDEX订单No ON订单(订单编号) 2．单表查询， ①从产品表中查询现有产品的库存量。 SELECT COUNT(*) FROM产品 ②从客户表中查询“王五”的地址及代理商编号。 SELECT地址,代理商编号 FROM客户 WHERE姓名='王五' ③从代理商表中查询代理商“惠普”的提成金额。 SELECT提成金额 FROM代理商 WHERE姓名='惠普' ④从订货项目表中查询编号为“444”的订单所订购的商品编号及数量。 SELECT产品编号,订购数量 FROM订货项目 WHERE订单编号='444' ⑤分别求代理商和客户的总数。 SELECT COUNT(*)代理商数 FROM代理商 SELECT COUNT(*)客户数 FROM客户 ⑥从订货项目表中，查询编号为0033的产品定货总数量。 SELECT COUNT(*)订货总数量 FROM订货项目 WHERE订单编号='0033' 3．多表查询 ①查询编号为300的客户通过的代理商的姓名和地址。 SELECT代理商.姓名,代理商.地址
实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程
主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验数据分析实验报告
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