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  • 方差分析来源 自由度 Adj SS Adj MS F 值 P 值模型 14 1137.51 81.251 4.19 0.004线性 4 218.65 54.662 2.82 0.060热条 T 1 ...

    方差分析

    来源 自由度 Adj SS Adj MS F 值 P 值

    模型 14 1137.51 81.251 4.19 0.004

    线性 4 218.65 54.662 2.82 0.060

    热条 T 1 68.13 68.129 3.52 0.079

    停留时间 1 70.94 70.939 3.66 0.074

    热条 P 1 52.62 52.616 2.71 0.119

    材料温度 1 26.96 26.963 1.39 0.255

    平方 4 372.07 93.018 4.80 0.010

    热条 T*热条 T 1 202.61 202.611 10.45 0.005

    停留时间*停留时间 1 175.32 175.318 9.05 0.008

    热条 P*热条 P 1 50.52 50.522 2.61 0.126

    材料温度*材料温度 1 37.87 37.866 1.95 0.181

    双因子交互作用 6 546.79 91.132 4.70 0.006

    热条 T*停留时间 1 540.47 540.470 27.89 0.000

    热条 T*热条 P 1 0.12 0.121 0.01 0.938

    热条 T*材料温度 1 0.30 0.305 0.02 0.902

    停留时间*热条 P 1 4.84 4.840 0.25 0.624

    停留时间*材料温度 1 0.90 0.899 0.05 0.832

    热条 P*材料温度 1 0.16 0.160 0.01 0.929

    误差 16 310.08 19.380

    失拟 10 308.20 30.820 98.51 0.000

    纯误差 6 1.88 0.313

    合计 30 1447.60

    模型汇总

    R-sq(调 R-sq(预

    S R-sq 整) 测)

    4.40228 78.58% 59.84% 0.00%

    已编码系数

    系数标 方差膨

    项 系数 准误 T 值 P 值 胀因子

    常量 28.44 1.66 17.09 0.000

    热条 T 1.685 0.899 1.87 0.079 1.00

    停留时间 -1.719 0.899 -1.91 0.074 1.00

    热条 P 1.481 0.899 1.65 0.119 1.00

    材料温度 1.060 0.899 1.18 0.255 1.00

    热条 T*热条 T -2.662 0.823 -3.23 0.005 1.03

    停留时间*停留时间 -2.476 0.823 -3.01 0.008 1.03

    热条 P*热条 P -1.329 0.823 -1.61 0.126 1.03

    材料温度*材料温度 -1.151 0.823 -1.40 0.181 1.03

    热条 T*停留时间 -5.81 1.10 -5.28 0.000 1.00

    热条 T*热条 P -0.09 1.10 -0.08 0.938 1.00

    热条 T*材料温度 -0.14 1.10 -0.13 0.902 1.00

    停留时间*热条 P 0.55 1.10 0.50 0.624 1.00

    停留时间*材料温度 0.24 1.10 0.22 0.832 1.00

    热条 P*材料温度 -0.10 1.10 -0.09 0.929 1.00

    以未编码单位表示的回归方程

    强度 = -289.3 + 2.287 热条 T + 206.6 停留时间 + 0.124 热条 P

    + 0.594 材料温度 - 0.00426 热条 T*热条 T - 39.6 停留时间*停留时

    间 - 0.000532 热条 P*热条 P - 0.00288 材料温度*材料温度

    - 0.930 热条 T*停留时间 - 0.000070 热条 T*热条 P - 0.00028 热

    条 T*材料温度 + 0.0440 停留时间*热条 P + 0.047 停留时间*材料温度

    - 0.00010 热条 P*材料温度

    异常观测值的拟合和诊断

    标准化

    观测值 强度 拟合值 残差 残差

    3 20.69 14.43 6.26 2.20 R

    5 27.43 21.72 5.71 2.01 R

    9 25.99 20.16 5.83 2.05 R

    19 21.38 15.10 6.28 2.21 R

    R 残差大

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  •   在Java EE软件架构中,与浏览器直接通过HTTP交互的是视图层构件,包括JSP和Servlet。 Servlet一般用来接受用户输入消息,执行业务逻辑操作后转发用户请求。 JSP负责组织消息内容并为用户产生响应页面的HTML数据...

    1.MVC架构

      MVC架构包含的三种元素是:模型、视图、控制器。模型负责提供操作数据对象;视图负责提供用户操作界面;控制器负责按照输入指令和业务逻辑操作数据对象,并产生输出。
      在Java EE软件架构中,与浏览器直接通过HTTP交互的是视图层构件,包括JSP和Servlet。

    • Servlet一般用来接受用户输入消息,执行业务逻辑操作后转发用户请求。
    • JSP负责组织消息内容并为用户产生响应页面的HTML数据流。

      对于复杂业务逻辑需要交给控制器构件来完成,Servlet将请求消息转发给后端负责业务逻辑处理的JavaBean进行处理,JavaBean利用数据方位Service所返回的数据响应客户请求。一般对于持久化存储的数据,Service需要调用数据访问持久层的数据模型(DAO)来实现数据的获取和修改。

    2.Java Bean

      EJB构件中的Bean分为三类:

    • Session Bean(会话构件)负责处理客户与服务器交互的业务逻辑
    • Entity Bean(实体构件)表示数据库中存在的业务实体
    • Message Bean(消息驱动构件)用于接受异步JMS消息

      会话构件负责维护客户端与服务器的交互状态,按照是否跨方法调用保存客户端与服务器的交互状态可以分为有状态和无状态会话构件,前者在交互过程需要保存客户端与服务器交互的中间状态数据,一般在实现类中由自身的属性用于存储中间状态数据,无状态会话构件不需要保存中间状态数据。

    3.响应式Web设计

      响应式Web设计(Responsive Web design)的理念是:页面的设计与开发应当根据用户行为以及设备环境(系统平台、屏幕尺寸、屏幕定向等)进行相应的响应和调整。响应式网页设计就是一个网站能够兼容多个终端,而不是为每个终端做一个特定的版本。减小为不断到来的新设备做专门的版本设计和开发的工作量。
      响应式Web设计具体的实现方式包括媒体查询(media query)、流式布局(弹性布局、动态布局)、液态图片(弹性图片)等。

    • 媒体查询,在CSS3中使用 @media 查询,你可以针对不同的媒体类型定义不同的样式。
    • 流式布局: 网页中主要的划分区域的尺寸使用百分数;用em替换px。
    • 液态图片:自适应,移除高、宽属性然后设置max-width属性为100%。

    4.分布式数据库

      主从复制、数据分割、数据分片等是实现分布式数据库的主要手段和核心技术。
      主从复制可以便面数据库单点故障:主服务器实时、异步复制数据到从服务器,当主数据库宕机时,可以在从数据库中选择一个升级主服务器,从而防止数据库单点故障。主从复制优点,提高查询效率,根据系统数据库访问特点,可以使用主数据库进行数据的插入、删除及更新等写操作,而从数据库则专门用来进行数据查询操作,从而将查询操作分担到不同的从服务器以提高数据库访问效率。
      主从复制实现原理,把主服务器上的binLog日志(记录数据的增删改和授权等写操作行为)复制到从服务器上执行一遍,这样从服务器上的数据就和主服务器上的数据相同了。

    步骤:
    a、主库有写操作时,会将日志信息写到binlog中
    b、主库启用新线程log dump线程,从库启用新的io线程,这两个线程保持着长连接
    c、当binlog有变动时,log dump线程会将数据推给从数据库的io线程
    d、io线程获得binlog后写到relay log(中继日志)中,由sql独立线程完成数据库的写操作。
    
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  • 响应面法优化牛蒡根总黄酮提取工艺以下是文献中利用Minitab统计软件的析因实验得到的一些相关数据:现在同样就这篇文章中的相关数据,利用minitab实际操作如下:一、部分析因设计及实验结果1.创建因子设计得:(对应...

    响应面法优化牛蒡根总黄酮提取工艺

    以下是文献中利用Minitab统计软件的析因实验得到的一些相关数据:

    现在同样就这篇文章中的相关数据,利用minitab实际操作如下:

    一、部分析因设计及实验结果

    1.创建因子设计得:(对应表3)

    2.分析因子设计得:(对应表4)

    拟合因子: Y 与 A, B, C, D

    Y 的估计效应和系数(已编码单位)

    项 效应 系数 系数标准误 T P 常量 16.1084 0.04058 397.00 0.000 A 0.4413 0.2206 0.04058 5.44 0.012 B 1.7202 0.8601 0.04058 21.20 0.000 C 0.8663 0.4331 0.04058 10.67 0.002 D 0.1472 0.0736 0.04058 1.81 0.167 A*B -1.9323 -0.9661 0.04058 -23.81 0.000 A*C -0.0982 -0.0491 0.04058 -1.21 0.313 A*D -0.5173 -0.2586 0.04058 -6.37 0.008Y=16.1084+O.2206A+0,.8601B+0.4331C-0.9661AB Ct Pt 0.8496 0.07028 12.09 0.001 S = 0.114764 PRESS = *

    R-Sq = 99.78% R-Sq(预测) = *% R-Sq(调整) = 99.19% Y 的方差分析(已编码单位)

    来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P 主效应 4 7.8521 7.85207 1.96302 149.04 0.001 A 1 0.3894 0.38940 0.38940 29.57 0.012 B 1 5.9185 5.91852 5.91852 449.37 0.000 C 1 1.5008 1.50078 1.50078 113.95 0.002 D 1 0.0434 0.04337 0.04337 3.29 0.167 2因子交互作用 3 8.0216 8.02158 2.67386 203.02 0.001 A*B 1 7.4672 7.46718 7.46718 566.96 0.000 A*C 1 0.0193 0.01931 0.01931 1.47 0.313 A*D 1 0.5351 0.53510 0.53510 40.63 0.008 弯曲 1 1.9250 1.92497 1.92497 146.16 0.001 残差误差 3 0.0395 0.03951 0.01317 纯误差 3 0.0395 0.03951 0.01317

    合计 11 17.8381 Y 的异常观测值

    拟合值 标准化 观测值 标准序 Y 拟合值 标准误 残差 残差 1 3 17.5640 17.5640 0.1148 0.0000 * X 3 5 14.8760 14.8760 0.1148 0.0000 * X 5 1 13.2470 13.2470 0.1148 0.0000 * X 6 4 16.0240 16.0240 0.1148 0.0000 * X 8 6 17.0040 17.0040 0.1148 0.0000 * X 9 7 17.8640 17.8640 0.1148 0.0000 * X 10 2 15.8660 15.8660 0.1148 -0.0000 * X 11 8 16.4220 16.4220 0.1148 0.0000 * X X 表示受 X 值影响很大的观测值。

    Y黄酮提取得率(mg/g) 残差图

    二、对表4的试验结果进行回归分析 中心复合实验设计及结果(对应表5)

    中心复合设计

    因子: 2 仿行: 1 基础次数: 13 总试验数: 13 基础区组: 1 合计区组数: 1 两水平因子:全因子 立方点: 4 立方体的中心点: 5 轴点: 4 轴点的中心点: 0 Alpha: 1.41421

    响应曲面回归:Y 与 B, C

    分析是使用已编码单位进行的。 Y 的估计回归系数

    项 系数 系数标准误 T P 常量 21.8704 0.5265 41.542 0.000 B 1.1120 0.4162 2.672 0.032 C 0.9398 0.4162 2.258 0.059 B*B -2.3416 0.4463 -5.246 0.001 C*C -2.7391 0.4463 -6.137 0.000 B*C -0.6240 0.5886 -1.060 0.324 S = 1.17721 PRESS = 36.4662

    R-Sq = 91.04% R-Sq(预测) = 66.32% R-Sq(调整) = 84.64% Y 的方差分析

    来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P 回归 5 98.572 98.572 19.714 14.23 0.001 线性 2 16.958 16.958 8.479 6.12 0.029 B 1 9.892 9.892 9.892 7.14 0.032 C 1 7.066 7.066 7.066 5.10 0.059 平方 2 80.057 80.057 40.028 28.88 0.000 B*B 1 27.865 38.142 38.142 27.52 0.001 C*C 1 52.192 52.192 52.192 37.66 0.000 交互作用 1 1.558 1.558 1.558 1.12 0.324 B*C 1 1.558 1.558 1.558 1.12 0.324 残差误差 7 9.701 9.701 1.386

    失拟 3 3.840 3.840 1.280 0.87 0.525 纯误差 4 5.860 5.860 1.465 合计 12 108.273

    Y 的估计回归系数,使用未编码单位的数据 项 系数 常量 21.8704 B 1.11198 C 0.939799 B*B -2.34157

    C*C -2.73907 B*C -0.624000

    Y 残差图

    三.统计/DOE/响应曲面/等值线/响应曲面图 得到相应的曲面图(对应图6)

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  • 前言,本文章所有内容均摘录自《软件设计师教程(第5版)》 第1章 计算机系统知识 1.1机器字长为n时各种码制表示的带符号数的范围 码制 定点整数 定点小数 原码 $-(2^{n-1}-1)\sim +(2^{n-1}-1)$ $-(1-2^{n-1}...

    前言,本文章所有内容均摘录自《软件设计师教程(第5版)》

    第1章 计算机系统知识

    1.1机器字长为n时各种码制表示的带符号数的范围

    码制定点整数定点小数
    原码 − ( 2 n − 1 − 1 ) ∼ + ( 2 n − 1 − 1 ) -(2^{n-1}-1)\sim +(2^{n-1}-1) (2n11)+(2n11) − ( 1 − 2 n − 1 ) ∼ + ( 1 − 2 − ( n − 1 ) ) -(1-2^{n-1})\sim+(1-2^{-(n-1)}) (12n1)+(12(n1))
    反码 − ( 2 n − 1 − 1 ) ∼ + ( 2 n − 1 − 1 ) -(2^{n-1}-1)\sim +(2^{n-1}-1) (2n11)+(2n11) − ( 1 − 2 n − 1 ) ∼ + ( 1 − 2 − ( n − 1 ) ) -(1-2^{n-1})\sim+(1-2^{-(n-1)}) (12n1)+(12(n1))
    补码 − ( 2 n − 1 ) ∼ + ( 2 n − 1 − 1 ) -(2^{n-1})\sim +(2^{n-1}-1) (2n1)+(2n11) − 1 ∼ + ( 1 − 2 − ( n − 1 ) ) -1\sim+(1-2^{-(n-1)}) 1+(12(n1))
    反码 − ( 2 n − 1 − 1 ) ∼ + ( 2 n − 1 − 1 ) -(2^{n-1}-1)\sim +(2^{n-1}-1) (2n11)+(2n11) − 1 ∼ + ( 1 − 2 − ( n − 1 ) ) -1\sim+(1-2^{-(n-1)}) 1+(12(n1))

    1.2 工业标准IEEE 754

    浮点数的表示形式:
    ( − 1 ) S 2 E ( b 0 b 1 b 2 b 3 . . . b p − 1 ) (-1)^S2^E(b_0b_1b_2b_3...b_{p-1}) (1)S2E(b0b1b2b3...bp1)

    • ( − 1 ) S (-1)^S (1)S为该浮点数的数符,当S为0时表示正数,S为1时表示负数
    • E为指数(阶码),用移码表示
    • ( b 0 b 1 b 2 b 3 . . . b p − 1 ) (b_0b_1b_2b_3...b_{p-1}) (b0b1b2b3...bp1)为尾数,其长度为P位,用原码表示

    3种形式的IEEE 754浮点数格式

    参数单精度浮点数双精度浮点数扩充精度浮点数
    浮点数字长326480
    尾数长度P235264
    符号位S111
    指数长度E81115
    最大指数+127+1023+16383
    最小指数-126-1022-16382
    指数偏移量+127+1023+16383
    可表示的实数范围 1 0 − 38 ∼ 1 0 38 10^{-38}\sim 10^{38} 10381038 1 0 − 308 ∼ 1 0 308 10^{-308}\sim 10^{308} 1030810308 1 0 − 4932 ∼ 1 0 4932 10^{-4932}\sim 10^{4932} 104932104932

    1.3 海明码

    设数据位是n位,校验位是k位,则n和k必须满足以下关系:
    2 k − 1 > = n + k 2^k-1>=n+k 2k1>=n+k

    1.4 Cache性能分析

    H c H_c Hc为cache的命中率, t c t_c tc为Cache的存取时间, t m t_m tm为主存的访问时间,则Cache存储器的等效加权平均访问时间 t a t_a ta为:
    t a = H c t c + ( 1 − H c ) t m = t c + ( 1 − H c ) ( t m − t c ) t_a=H_ct_c + (1-H_c)t_m=t_c+(1-H_c)(t_m-t_c) ta=Hctc+(1Hc)tm=tc+(1Hc)(tmtc)

    1.5 磁盘容量计算公式

    • 非格式化容量=面数*(磁道数/面)*内圆周长*最大位密度,磁盘所能存储的总位数
    • 格式化容量=面数*(磁道数/面)*(扇区数/道)*(字节数/扇区),各扇区中数据区容量的总和

    1.6 计算机的使用效率

    以系统在执行任务的任意时刻能正常工作的概率A来表示,即
    A = M T B F M T B F + M T R F A=\frac{MTBF}{MTBF+MTRF} A=MTBF+MTRFMTBF

    • MTBF:平均无故障时间,两次故障之间系统能正常工作的时间的平均值
    • MTRF:计算机的维修效率,指从故障发生到机器修复平均所需要的时间

    1.7 计算机可靠性模型

    • 串联系统。设系统中各个子系统的可靠性分别用 R 1 R_1 R1, R 2 R_2 R2 R N R_N RN来表示,则系统的可靠性R可由下式求得:
      R = R 1 R 2 . . . R N R=R_1R_2...R_N R=R1R2...RN
    • 并联系统。设系统中各个子系统的可靠性分别用 R 1 R_1 R1, R 2 R_2 R2 R N R_N RN来表示,则系统的可靠性R可由下式求得:
      R = 1 − ( 1 − R 1 ) ( 1 − R 2 ) . . . ( 1 − R N ) R=1-(1-R_1)(1-R_2)...(1-R_N) R=1(1R1)(1R2)...(1RN)

    第3章 数据结构

    3.1 二叉树的性质

    • 二叉树第i层(i>=1)上最多有 2 i − 1 2^{i-1} 2i1个结点
    • 高度为k的二叉树最多有 2 k − 1 2^k-1 2k1个结点(k>=1)
    • 对于任何一棵二叉树,若其终端结点数为 n 0 n_0 n0,度为2的结点数为 n 2 n_2 n2,则 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1
    • 具有n个结点的完全二叉树的深度为[ l o g 2 n + 1 log_2n+1 log2n+1]

    3.2 哈希解决冲突方法

    开放定址法:
    H i = ( H ( k e y ) + d i ) % m i = 1 , 2 , . . . , k ( k ≤ m − 1 ) H_i=(H(key)+ d_i) \% m \quad i=1,2,...,k(k \leq m-1) Hi=(H(key)+di)%mi=1,2,...,k(km1)

    • H(key): 哈希函数
    • m: 哈希表表长
    • d i d_i di: 增量序列

    3.3 各种排序方法的性能比较

    排序方法时间复杂度辅助空间稳定性
    直接插入 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)O(1)稳定
    简单选择 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)O(1)不稳定
    冒泡排序 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)O(1)稳定
    希尔排序 O ( n 1.3 ) O(n^{1.3}) O(n1.3)O(1)不稳定
    快速排序 O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn) O ( log ⁡ n ) O( \log n) O(logn)不稳定
    堆排序 O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn)O(1)不稳定
    归并排序 O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn)O(n)稳定
    基数排序 O ( d ( n + r d ) ) O(d(n+rd)) O(d(n+rd))O(rd)稳定

    第4章 操作系统知识

    4.1 作业调度算法

    响应比:
    R p = 作 业 响 应 时 间 作 业 执 行 时 间 R_p=\frac{作业响应时间}{作业执行时间} Rp=

    作业响应时间为作业进入系统后的等候时间与作业的执行时间之和,即
    R p = 1 + 作 业 响 应 时 间 作 业 执 行 时 间 R_p=1+\frac{作业响应时间}{作业执行时间} Rp=1+

    第5章 软件工程基础知识

    5.1 COCOMO估算模型

    一种精确的、易于使用的成本估算模型,按详细程度分类:

    1)基本COCOMO模型

    一个静态单变更模型,用于对整个软件系统进行估算。其公式如下:
    E = a ( L ) b , D = c E d E=a(L)^b,D=cE^d E=a(L)b,D=cEd
    其中:

    • E表示工作量,单位是人月
    • L是项目的源代码行估计值,不包括程序中的注释及文档,其单位是千行代码
    • a,b,c,d是常数
    2)中级COCOMO模型

    静态多变更模型,将软件系统模型分为系统和部件两个层次。公式如下:
    E = a ( L ) b E A F E=a(L)^bEAF E=a(L)bEAF

    • EAF:工作量调节因子
    • L:软件产品的目标代码行数,单位是千行代码
    • a,b是常数

    5.2 Putnam估算模型

    一种动态多变量模型,假设在软件开发的整个生存周期中工作量有特定的分布。公式如下:
    L = C k E 1 / 3 t d 4 / 3 L=C_kE^{1/3}t_d^{4/3} L=CkE1/3td4/3

    • L表示源程序代码行数(LOC)
    • t d t_d td表示开发持续时间(年)
    • E是包括软件开发和维护在整个生存期所花费的工作量(人年)
    • C k C_k Ck表示技术状态常数,其值依赖于开发环境

    5.3 McCabe度量法

    在一个强连通的有向图G中,环的个数V(G)由下面公式给出:
    V ( G ) = m − n + 2 p V(G)=m-n+2p V(G)=mn+2p

    • V(G):有向图G中的环路数
    • m: 图G中弧的个数
    • n: 图G中的结点数
    • p: 图G中的强连通分量个数

    第8章 算法设计与分析

    8.1 一般算法在平均情况下的复杂度分析

    T ( n ) = ∑ i = 1 m p i × t i T(n)=\sum_{i=1}^m p_i\times t_i T(n)=i=1mpi×ti

    • p i p_i pi:第i类输入发生的概率
    • t i t_i ti:第i类输入的执行时间,
    • 输入分为m类
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