实验配置

本实验报告涵盖五个深度学习实验，探索深度学习环境搭建、数据处理、模型构建与评估等关键环节。 实验一：深度学习环境配置 搭建深度学习实验环境，安装必要软件和库（如Python、TensorFlow、PyTorch等）。 测试环境配置，确保软硬件协同工作。 实验二：特征数据集制作和PR曲线 利用公开数据集或自行收集数据，进行数据清洗、特征提取和标注等预处理操作。 划分训练集、验证集和测试集，并生成PR曲线评估模型性能。 实验三：线性回归及拟合 构建线性回归模型，学习输入特征与目标变量之间的线性关系。 使用梯度下降等优化算法训练模型，并分析模型的拟合效果。 实验四：卷积神经网络应用 构建卷积神经网络（CNN）模型，应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。 探讨不同网络结构、参数设置对模型性能的影响。 实验五：生成对抗式网络应用 构建生成对抗式网络（GAN）模型，学习数据分布并生成逼真的样本。 探索GAN在图像生成、风格迁移等领域的应用。 每个实验均包含详细的代码实现和结果分析，展示了深度学习技术在不同场景下的应用。

MySQL数据库软件：选择合适的版本下载安装，确保主从服务器版本兼容。 操作系统：Linux (Ubuntu, CentOS) 或 Windows Server，根据个人偏好或实验需求选择。 网络环境：稳定的网络连接，确保主从服务器之间通信畅通。 主从服务器：至少两台服务器，一台作为主服务器 (Master)，一台或多台作为从服务器 (Slave)。

如题所示，关于Windows平台下Oracle RAC的安装与配置实验参考手册，权限获取后，将提供69MB大小的视频演示。

田纳西州进行的 STAR 实验随机分配学生和老师，通过比较不同班级类型学生的成绩评估班级规模的影响。该实验的结论对理解减小班级规模的效果具有重要意义。

在系统时钟配置实验中，通常使用HSE作为基准时钟，经过PLL倍频后作为系统时钟。例如，设置HSE为8M，PLL倍频因子为9，使得系统时钟SYSCLK为72M。SYSCLK最高可达128M。在启动文件statup_stm32f10x_hd.s中调用SystemInit()函数初始化系统时钟为72MHz。如需调整系统时钟频率，可根据时钟树流程自行修改。

应用 SQL 语言增强数据安全性 理解各种 SQL 语句 巩固 SQL 知识

实验环境： 操作系统：Win7 软件：MATLAB 7.0 PCA人脸识别实验： 在MATLAB工作路径下创建人脸库： 训练集：TrainDatabase 测试集：TestDatabase 人脸图片来自ORL数据库，实验包括： 训练阶段 测试阶段

使用 MATLAB 软件求解一元和多元函数的泰勒多项式和泰勒级数。 了解 MATLAB 函数 taylor 和 Maple 函数 mtaylor 求泰勒多项式的调用格式和用法。

该报告详细介绍了数据库实验五中 SQL 语言的操作，包括代码和截图，步骤明确。

此文档提供 Oracle 实验所需的代码，可为学生学习提供参考。