计算机与信息工程会议

一些卷子和总结

当排队系统的到达间隔时间和服务时间的概率分布复杂或无法用公式表达时，解析法无法应用。此时，随机模拟法成为解决方案。例如，某仓库每天只能卸货2车，若当天到达车辆超过此数，将推迟到次日。根据历史数据分析，货车到达数的概率分布平均为1.5车/天。问题转化为求每天推迟卸货的平均车数。通过随机模拟，可模拟出事件按历史概率规律发生的情形。模拟过程中，生成的随机数与到达车数的对应关系如表4所示。

探索算法的定义和类型 掌握算法分析的基础知识 学习算法设计技术 了解算法效率的测量和优化

《大数据与云计算导论》是山东科技大学计算机科学与工程学院的一门重要课程，涵盖了大数据处理技术和云计算的基础理论、核心技术及应用实践。这门课程帮助学生理解和掌握这两项引领信息技术发展的关键技术。学生将学习如何通过分布式计算框架如Hadoop进行大数据处理，理解MapReduce编程模型以及HDFS分布式文件系统的工作原理。此外，还会涉及NoSQL数据库，如HBase和MongoDB，以及流处理技术如Apache Kafka和Spark Streaming。课程还详细讲解亚马逊AWS、微软Azure和谷歌Cloud等主流云服务提供商的服务，以及虚拟化技术如VMware和Kubernetes容器编排。同时，会关注OpenStack这样的开源云计算平台，了解其架构和组件。课程内容包括理论知识的详细讲解、实际大数据处理项目的应用、云计算平台的实操操作，提升学生的动手能力和解决实际问题的能力。通过本课程的学习，学生不仅能掌握大数据和云计算的基本概念和技术，还能了解这两个领域的最新发展动态，为未来在IT行业中的职业生涯打下坚实基础。

图像处理技术利用计算机算法对数字图像进行一系列操作，以提升图像质量、提取关键信息或进行分析。其发展主要受到计算机技术进步、离散数学理论的完善以及各领域 (如农业、医学、工业) 对图像处理需求增长的推动。常见技术包括： 噪声去除：消除图像中的随机干扰，提高图像清晰度。 图像增强：调整图像亮度、对比度等，使图像更易识别或分析。 图像复原：修复图像缺陷或失真，恢复图像的原始信息。 图像分割：将图像划分为不同的区域，以便进行进一步分析或处理。 特征提取：从图像中提取出关键特征，用于图像识别、分类等任务。

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