课程目标

数据库管理 安装、启动和关闭 SQL Server 分配系统资源 创建和管理数据库 管理 SQL Server 帐户和数据库用户 管理数据库对象 Tansact-SQL 配置 SQL Server 参数以调谐系统性能 数据保护 对数据库进行备份和恢复 故障排除 诊断系统故障 解决常见问题

掌握设计数据库的基本步骤 熟练使用 T-SQL 实现建库、建表和约束 掌握 T-SQL 编程，实现强大的查询 掌握创建索引和视图，快速访问数据库 掌握创建存储过程，实现复杂的业务规则 理解触发器的原理，实现高级约束

本课程介绍数据库的基本概念、原理和技术，探讨数据库系统的发展趋势。同时，深入讨论DBMS的构成和功能，包括查询处理、事务处理和存储管理优化策略。课程还涵盖关系代数、SQL以及面向对象建模语言ODL/UML的语法。另外，探索数据库设计的规范化方法和理论，重点讨论如何构建高效的数据库。最后，课程还包括数据库编程的基础和高级操作，以及利用DBMS的事务和触发程序功能。

培养学生综合运用数据库知识解决实际问题的能力，包括数据库设计、规划、应用程序开发和调试。深入理解客户机/服务器体系结构，掌握大型数据库工作模式。通过实践项目，学生将设计和实现一个完整的数据库应用系统，锻炼综合运用数据库知识的能力和熟练使用流行软件开发工具。

地理信息系统（GIS）课程学习目标包括掌握GIS的概念和基本功能，理解GIS数据处理流程（采集、编辑、组织、管理、分析、输出），熟悉GIS空间分析技术和方法，具备用GIS解决专业问题的能力。此外，课程还涵盖GIS的发展趋势，通过学习打下理论基础，掌握常用GIS软件操作。

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

本设计基于matlab2019平台，数字图像处理课程中实现运动目标检测。项目包含一个用户友好的matlab_GUI界面，每个按键对应不同的功能程序，为用户操作提供便利。附带多个运动视频，供后续检测参考。运行程序时需要根据电脑摄像头参数进行调整。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

在这个课程中，我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发，介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码，包括FMCW波形的创建，以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图（RDM）。在项目的第二部分，我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB，并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。