教分计算

毕业设计中包含计算机论文的完整SQL和ASP源码，适用于网上教务评教系统。

学生评教目前采用纸质方式，因多种原因优于网上评教。评教结果快速输入到“评教明细”工作表中，详见“评教结果.xls”。系统支持ASP和PHP两种源码实现自动统计，结果直接复制到EXCEL文件中形成汇总表。

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

本课题通过系统设计与架构设计实现江西微软实训评教系统的优化。数据库设计采用面向对象的方法，确保数据存储和管理效率。系统架构设计利用江西微软技术中心的Mgicode企业框架生成器，基于SSH框架，提升系统稳定性和性能。

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小

提供了一个学习Oracle数据库管理系统的绝佳机会，特别是针对初学者。这个资源可能包含了实现各种Oracle功能的示例代码，帮助用户理解Oracle的基本概念、语法和操作。Oracle是全球广泛使用的数据库管理系统之一，尤其在大型企业和关键任务应用中占有重要地位。 内容中提到，这是博主的私有资源，通常这样的资源由于博主的个人经验和技术深度，往往包含了实用且详细的示例。博主愿意将这些资源分享出来，对于学习者来说是一份宝贵的财富。适合初学者入门，意味着这个源代码集合应该以基础概念为主，逐步引导学习者了解Oracle的核心特性。 Oracle数据库的基础知识涵盖了许多方面，如SQL（结构化查询语言）

Hadoop 2.7.2是一个开源框架，专注于分布式存储和计算，作为大数据处理的核心组成部分。此版本于2015年发布，为Linux环境提供稳定运行，满足企业大规模数据处理需求。核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）。更新特性包括YARN（全局资源管理）、高可用性支持、NameNode Federation（多实例管理）、Erasure Coding（节省存储空间的冗余策略）及性能优化。在Linux环境中的部署与配置需要安装Java环境并解压hadoop-2.7.2.tar.gz至指定目录。

Spark2.4.3分布式计算平台的部署涉及将Spark软件安装到多台计算机上，以支持大规模数据处理和分布式计算。以下是详细的部署步骤和关键知识点：1. 配置Master节点：负责集群管理和任务协调。包括解压软件包、配置环境变量、编辑配置文件等。2. 配置Worker节点：执行实际计算任务，需将软件包复制到各节点并配置运行内存。3. 启动集群：包括Master和Worker节点的启动，并配置相关服务如Hadoop和Spark历史日志。4. 测试集群：使用命令验证节点进程、测试计算功能、提交任务和查看执行日志。5. 配置文件概述：包括各节点配置文件及端口号设置。

使用Matlab编写的小工具，用于计算二值图像的分形维度特征。