运行程序

这份资料包含学习MongoDB时使用的文件，并附带了MongoDB运行程序，方便您进行实践操作。

在执行程序后，您可以查看测试结果。插入数据后，Login表和Detail表的内容可参照图4.12和图4.13展示。图4.12展示了Login表，图4.13则是Detail表，两者通过主键关联（共享主键方式）。这些步骤详细说明了Hibernate教程中的操作流程。

软件II执行程序是一款专门用于资源下载的工具。它通过优化下载过程，提升了用户体验。用户可以轻松快速地获取所需资源，同时保持高效率和稳定性。

SqlcipherShell64.exe是一个用于管理和操作SQLite数据库的工具。它支持64位操作系统，提供了强大的加密功能和灵活的数据库管理能力。使用SqlcipherShell64.exe，用户可以通过命令行界面执行各种数据库操作，包括创建、查询、更新和删除数据。该工具被广泛应用于需要安全管理数据库的场合，如企业数据存储和个人数据保护。

可以在github上下载hadoop2.7.3-on-windows_X64-master.zip，亲测可用。

Matlab课件中程序exn812的执行结果如下：绘图语句subplot(2,1,1); h1=plot(t,uc), grid,set(h1,'linewidth',2) 在第一个子图中绘制出uc，subplot(2,1,2), h2=plot(t,ir2); grid,set(h2,'linewidth',2) 在第二个子图中绘制出ir2，并使用gtext函数标注'uc'和'ir2'。

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。

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基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

MATLAB程序的运行时间可以通过多种方法进行测量和计算。例如，可以使用clock函数记录开始时间t1和结束时间t2，然后通过etime函数计算它们之间的时间差，这样可以得到程序的执行时间。另一种方法是使用tic和toc函数，分别用于启动和停止计时器，并显示所用的时间。还可以使用cputime函数来计算程序执行期间的CPU时间。这些方法提供了多种选择，可以根据具体需求来选择合适的计时方法。