计算机应用实习报告

毕业实习报告 计算机应用技术 实习报告4篇 实习总结1篇 找工作的经历 立即下载

计算机应用实习报告

前言

我于2005年8月29日至9月8日在进行了为期两个星期的实习。通过此次实习,我对自己的专业有了更全面、更深入的认识,看到了自己专业知识上的不足,同时也提高了自己的观察分析、交流沟通、组织协调等能力。

在实习中,我们参观了云南英茂通信股份有限公司、云南经济信息中心。通过参观这两家单位,使我了解到了单前计算机应用技术在卫星、数据库、网络通讯方面的应用。尤其是计算机在无线通讯、远程通讯的应用。计算机已经成为现代社会多元化的潮流,它已经深入到日常工作和生活的方方面面,象文字处理、信息管理、辅助设计、图形图像处理、教育培训以及游戏娱乐等。

本次实习,通过听讲座、听报告,我还了解到了数据仓库在企业的应用,同时加上对云南经济信息中心的参观,对数据仓库有了一定的了解。我是学计算机软件工程的,而且我给自己的发展定了目标,就是向数据库方向发展,因此数据仓库的应用对我尤其重要,通过本次实习,我了解到了首次了解、认识了数据仓库。

网络也是本次实习中的一个组成部分,在本次实习中,我们听了关于IP V4~IP V6的讲座,同时动手组装了局域网。

在实习的最后,我们还听了一个关于计算机综合的讲座,一个有关于项目开发与管理的讲座。

在当今软件开发中,决定项目成败的一个重要因素就是项目管理者的管理能力。“软件工程项目的管理是一项复杂而要求严格的活动”。这要求一个项目管理者需要具备较高的软件工程管理素质和能力。在项目管理的实际工作中,项目经理必须了解项目进度中隐含的逻辑以进行进度的规划;项目经理的主要职能不是技术性的,但却不能忽略技术的影响;他们的职能不是过程改善,但必须考虑过程的作用和生命周期。项目经理的职能不是软件质量保证或配置管理,但必须了解 SQA 、 SCM和相关系统;他们不负责财务工作,但却需要时常关注成本,最后,项目经理还要执行人力资源管理的功能,与项目内外的人员沟通协调,领导和激励他的团队成员。

   本实习报告共分为四部分,第一部分是参观报告,第二部分是计算机硬件及网络技术,第三部分是数据仓库及挖掘技术,,第四部分是总结报告。

 

 

 

 

 

第一部分 参观报告

参观云南英茂股份有限公司

云南英茂通信股份有限公司(英文名称Yinmore Telecommunication Technology Co.,Ltd.)成立于一九九四年六月,是按照现代企业制度建立起来的股份制公司。英茂通信主营业务是以VSAT卫星通信平台为基础的数据和数字图象传输、因特网接入(ISP)、网络信息增值服务,以及与上述业务相关的网络运用软件的开发和制作;同时承接计算机局域网系统集成和弱电系统集成。该公司目前主要股东有云南烟草、云南英茂集团、四川长虹。公司主要的业务是:计算机应用系统集成、VSAT卫星通信。

一、数据传输

英茂目前租用了亚太2,3号及鑫诺1号卫星。上行总带宽128K,下行最大50M。通过卫星和地面站的数据传输达到亚太地区的数据广播业务。

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卫星

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主站

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站-1

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站-2

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站-n

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数据通过传输到YTT(英茂)主站,集中上传后,然后通过卫星传输。

二、远程教育

远程教育:因远程教育是一钟广播方式,因此利用卫星具有覆盖范围广的特点。

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卫星

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课堂

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YTT机房

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远程教室

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远程教室

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远程教室

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远程教室

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远程教室

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[远程教育,广播模式]

三、DVB广播

通过YTT卫星网,可以实现远程会议、DVB数字广播。

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卫星

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远程会议室

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发射天线

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YTT机房

(控制)

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远程办公室

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远程办公室

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远程办公室

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<![endif]><![endif]--><!--[if mso & !supportInlineShapes & supportFields]><![endif]-->    DVB系统通常由4部分组成:播出控制中心、传输系统、用户接收机和用户管理系统。

四、YTT在农业银行的数据备份应用

云南省农业银行,目前主要是用YTT的VAST卫星业务作数据备份业务。

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卫星

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YTT主站

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农行支行

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农行支行

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农行支行

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农行支行

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农行数据库

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各个支行、分行把数据发送到卫星上,再通过YTT把数据最终传输回农行的数据库,进行数据备份。由于采用卫星传输,当地面传输系统出问题时,仍然不影响农行的数据备份。

五、在烟草交易的应用

 目前,云南省的烟草交易大都采用卫星数据交易。如图

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卫星

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交易厅

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交易厅

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交易厅

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YTT主站

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交易厅

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交易厅

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交易厅

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交易厅

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烟草交易中央服务器

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六、Internet业务

 英茂目前采用的Internet业务,主要是利用现有的卫星业务开展得增值服务,主要永远边远或通讯不发达的地区上网用。

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Internet出口

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Y

T

T

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卫星

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远程上网

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远程上网

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远程上网

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由图可知,YTT实际上,在Internet服务中,起的是一个传输和代理服务器的作用。

小结:

   目前,虽然VSAT卫星业务的应用还很多,但是随着光纤通讯的发展,目前1000M的FDS网络已经成熟,而卫星业务的带宽有限,同时价格居高。因此,今后卫星业务可能会逐步萎缩。不过,卫星业务仍然不会消失,因为可以覆盖的地域是光纤通讯所不及的,同时,卫星可以进行广播通讯,而光纤有线通讯虽可以做到广播,但是无法做到卫星广播一样出色,因此VSAT仍然扮演一个重要角色,继续发展下去。

 

 

参观云南经济信息中心

云南经济信息中心成立于1963年,成就初主要是为了参与全国人口第二次普查,先后从国外进口了一系列计算机用于统计数据。

1963年成立,命名为“电子计算站”,采用“阿里托马”电动计算机。

1979年,进口了美国的小型机

1986年,进口了IBM 4381大型机

现今采用惠普的7210 和 NE9000,从1999年开始投资1亿日元建设了云南经济信息网,以昆明-大理-版纳为中心,覆盖了省内38县。信息网采用了数据仓库这一新技术,对全省的信息进行了采集与分析。云南经济信息中心为了数据的安全,共有3套网络,这3个网络在物理上、软件上都是隔离的。1个是国家的信息网络,第2个是与Internet向连的办公网络,第3个就是经济信息网络。由于国家的信息网络保密,因此我们无法得知更详细的信息。

云南经济信息中心,机房布局如下,它的设计很科学,做到了人机环境分离,2套空调系统分别为机器、工作人员提供供气。

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监控室(工作人员工作的地方)

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机 房(普通)

[云南省]

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隔离机房

[国家]

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云南经济信息中心的办公网络采用电信的IP光纤专线出口,内部使用思科7500路由器和三层交换机组建内部局域网。具体如图。

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电信IP专线

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思科7500路由器

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三层交换机

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PC 网管

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小型交换机

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管理服务器

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DNS

服务器

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WEB

服务器

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邮局

服务器

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OA办公网络

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云南经济信息网采用了2台HP的服务器和1台计算机组成数据仓库。同时采用SAS挖掘系统对全省的数据进行分析。具体如图。

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数据库

服务器

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数据库

服务器

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中控服务器

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数据管理服务器

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中控服务器负责数据的存储于管理,数据管理服务器负责数据的采集与分析。

第二部分计算机硬件与网络技术

一、组装电脑

一套完整的计算机系统保护:硬件系统、软件系统。

软件系统包括:系统软件、应用程序等

硬件系统包括:主机、显示器、键盘鼠标等。

组装一台电脑,最主要的是组装主机部分。

主机内部包括:

主板:计算机的最基本硬件,它是其他硬件的支持与载体

CPU:计算机中最重要的硬件,它直接影响一台计算机的性能。

内存:数据的中转站,常见的内存有SDR、DDR、DDRII等等。

硬盘:计算机的主要存储器。目前流行的有ATA33/66/100及SATA接口的。部分高档计算机还采用SCSI接口的硬盘。

显卡:负责计算机的图形处理。目前有PCI、APG2/4/8X及PCI-E接口的。

其他:声卡、网卡、MODEM等

组装一台计算机时,应该严格按要求组装要注意:

1、         安装电脑前,应把身体上的静电放掉,如果有可能最好带静电环。

2、         安装时,应先安装主板。在安装其他。

3、         安装CPU时,应该注意型号,因目前主要有AMD和Intel的CPU,而两家的CPU接口规格不统一,因此不可混插。同时,就算是同一公司的,也要严格区别年代、型号。例如PII和PIII就不一样,PIII的主板不可以插PII,P4的主板也不可以插PIII,更不可以插AMD的CPU。

4、         安装显卡,注意区别是AGP的还是PCI-E的插槽。

5、         如果有声卡,网卡、MODEM也要注意接口。

6、         安装硬盘时,要小心,注意轻拿轻放,同时注意区别硬盘的接口,有IDE、SCSI、SATA的,它们的排线都不意样,要严格区别

7、         安装光驱、刻录机等

8、         最后给各个设备接上电源线。

9、         检查

10、     开机、进行首次设置CMOS

实际操作

本次实践组装的计算机配置如下:

主板:PCI TX4    CPU:  奔腾MMX 200     内存: 64MB (EDO)

显卡:S3V64      声卡、网卡:无

硬盘:昆腾1.2G  5.25英寸  光驱:无     软驱:SONY 3.5英寸

 

二、计算机与网络

(一)网卡与双绞线

   两台计算机通过网卡直接连接就可以组成网络了。当计算机多了,可以用HUB或交换机连接,就可以组成局域网了。

  计算机与计算机的网络连接是通过双绞线连接的。目前多用5类或超5类线。超五类线可以达到100M的速度。如果采用FDS光纤通讯,可以达到1000M甚至10G网。

双绞线的有T568A和T568B两种线序:

T568A:绿白 绿 橙白 蓝 蓝白 橙 棕白 棕 

T568B:棕白 橙 绿白 蓝 蓝白 绿 棕白 棕

在作线时,根据需要可以做平行线或交叉线,交叉线可以采用一头做T568A,另一头做T568B的线。

最后通过网卡,就可以把计算机连接起来了。目前网卡主要是10M/100M自适用网卡。

(二)IPV 4与 IPV6

1969年美国国防部研发了阿帕网ARPANET网络,也就是Internet的前身。1983年TCP/IP协议正式成为阿帕网的标准,为今后的Internet的形成奠定了基础。

IP地址:由网络号与主机号两部分组成,能够唯一表示一台主机地址。

目前的IPV4共采用32位二进制表示。IPV6将采用128位

IPV4把地址分为5类:

   A类:以’0’开始,7位网络号,24位表示主机号

     B类:以’10’开始,14位网络号,16位表示主机号

     C类:以’110’开始,21位网络号,8位表示主机号

     D类:以’1110’开始

     E类:以’1110’开始

为了方便记忆,在IPV4中IP地址才用点分制表示,把32位IP地址分为4组,每组8位二进制,如202.203.200.2

在IPV6中IP地址也才用了类型的方法,不过它采用的是“:”冒号作分隔符,把128位分为8组,每组用4个16进制数表示。如:1080:0000:0000:0000:0008:0080:2BC1:123A

IPv6是因特网的新一代通信协议,在容纳IPv4的所有功能的基础上,增加了一些更为优秀的功能,其主要特点如下:

  1.扩展地址和路由的能力  2.简化了IP报头的格式

  3.支持扩展选项的能力  4.支持对数据的确认和加密

  5.支持对数据的确认和加密  6.支持自动配置

  7.支持源路由   8.定义服务质量的能力

  9.IPv4的平滑过渡和升级

第三部分 数据仓库与数据挖掘

(一)什么是数据仓库

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。

数据仓库的目的是要建立一种体系化的数据存贮环境,将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来,使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息,企业内不同单位的成员都可以在此单一的环境之下,通过运用其中的数据与信息,发现全新的视野和新的问题、新的分析与想法,进而发展出制度化的决策系统,并获取更多经营效益。

数据仓库的建立给用户提供了一个统一、一致的分析环境。可以从数据仓库中进行利润增长分析,了解产品和服务间的关系、利润、产品线等,有利于指导决策,提高效益。将企业保存的信息同统计数据相结合,能更好地了解顾客,包括购买方式、产品包装、服务经验等,市场计划可分割成能带来大量利润并能吸引顾客的形式。执行决策的效果可以通过快速反馈到数据仓库收集的历史数据中而得到加强,造成一种可行的、更新更快的方式,以便更精确、更全面地满足顾客的需求,从而加强顾客与企业的关系,使得与对手的竞争变得更加容易,等等。

 

(二)数据挖掘技术

数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,有多种分类法。根据开采任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据开采对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据开采方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。

数据发掘支持决策工具的发现模式。数据发掘基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业收集的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助决策者调整数据策略,减少风险,作出正确的决策。其结果通常出现在冗长的报告中,也可用可视化工具进行分析。

(三)数据仓库的基本体系结构

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客户应用

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DW

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集成器

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监视器

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DB

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监视器

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监视器

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DB

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数据源,指为数据仓库提供最底层数据的运作数据库系统及外部数据。监视器,负责感知数据源发生的变化,并按数据仓库的需求提取数据。集成器,将从运作数据库中提取的数据经过转换、计算、综合等操作,并集成到数据仓库中。

数据仓库,存贮已经按企业级视图转换的数据,供分析处理用。根据不同的分析要求,数据按不同的综合程度存储。数据仓库中还应存储元数据,其中记录了数据的结构和数据仓库的任何变化,以支持数据仓库的开发和使用。

客户应用,供用户对数据仓库中的数据进行访问查询,并以直观的方表示分析结果的工具。

第四部分 总结

2周的实习结束了,我通过听知名专家的讲座、对计算机的前沿知识、发展现状及趋势有了更进一步的认识,同时通过参观了云南英茂通信股份有限公司了解到了Unix系统目前在大企业的应用还是比较广泛的,打破了Windows在我的知识领域。通过参观英茂,不仅仅是从书本上认识Unix,而是在实际应用中看到了Unix所发挥出的魅力。

Unix最早是在美国贝尔实验室研究出来的,由于它的复杂、安全级别等等较复杂,一般的桌面PC是不用的,因此很少可以了解到她的应用。长期以来只是从书本上认识它。这次参观,我看到了Unix系统在英茂公司里,起了一个很重要的作用,就是做网管与远程监控及控制为一体的应用。

英茂目前的业务都是基于卫星的无线业务,虽然VSAT卫星业务的应用还很多,但是随着光纤通讯的发展,目前1000M的FDS网络已经成熟,而卫星业务的带宽有限,同时价格居高。因此,今后卫星业务可能会逐步萎缩。不过,卫星业务仍然不会消失,因为可以覆盖的地域是光纤通讯所不及的,同时,卫星可以进行广播通讯,而光纤有线通讯虽可以做到广播,但是无法做到卫星广播一样出色,因此VSAT仍然扮演一个重要角色,继续发展下去。

通过参观了云南信息经济中心,数据仓库的应用首次进入了我的脑海,对于这一个也许不是什么新东西的事物,也许对于我来说,的确是第一次听说。通过查询资料得知数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。常见的数据仓库系统有IBM、Oracle、Sybase、Informix、AT&T GIS、SAS Tnstitute、Prism Software等等。

数据仓库与数据挖掘这一技术的应用将会具有很大应用价值。数据发掘基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业收集的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助决策者调整数据策略,减少风险,作出正确的决策。其结果通常出现在冗长的报告中,也可用可视化工具进行分析。

在实习的最后,我们还听了一个关于大型信息系统工程建设 的讲座。这对我们今后设计系统具有很好的指导。

两周的实习虽短,但是学到了很多知识,参观云南信息经济中心学到了机房的布局怎样最合理、对人的健康最好。也从他们这里看到三层交换机的网管功能的应用。以及数据仓库和数据挖掘技术的应用等等

从英茂了解到了卫星数据业务的应用,远处教育、远程会议室的应用等。

通过本次实习,无论是参观的、还是学习的,都对我将来的发展具有很深远的影响。透过英茂、经济信息中心,我看到的是计算机的应用与发展,尤其是网络计算机及网络计算分布式系统的在企业、政府的应用。在强大网络的支持下、配合数据库系统作为后台的系统将是今后软件发展的趋势。今后系统,可能都是数据库系统。因此,我的发展目标也就是数据库系统方向发展。

数据库系统从最初的桌面数据库、发展到了网络数据库一直到现在的数据仓库。数据库系统的蓬勃发展,也说明了数据在今天社会的重要性!系统如果没有了数据,会是一个什么系统?

庞大的数据库系统的发展需要一个强大的网络支持,因此从某种角度看,要做一个好的数据库系统,还得从网络入手,没有网络的支持,数据库是很难发展的。因此今后的世界是网络的时代、是信息数据的时代。因此我需要的学的知识还有很多!

多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用,如著名的SAS数据分析软件包、Business Object公司的决策支持系统Business Object,以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。

今后的发展可能就是朝着数据的多维分析开始,同时项目管理的重要性会越来越重。在这种情况下,一味按照软件工程项目管理条款来作,估计是很有问题的。第一,很多项目对于开发者来说,技术上都是不确定的。软件工程的一些思路都是按照建筑来说的,相对来说,建筑技术不会变化很大,无论是别墅还是小区,都是用砖头、水泥等。而项目而言,系统编程、网络编程、桌面编程等等,VB/VC/DELPHI/JAVA,WINDOWS/UNIX都是很难统一一种技术的。所以那些动辄软件工程挂嘴边的人,如果自身技术不够扎实,没有详细的实战经验,那么只能是添乱,设计的构架乱七八糟。第二,工期紧张,如果按照前期预研、概要设计、详细设计等等一系列作下来,那么我敢打赌,大多数项目最后的结果就是拖延,为什么,一则前期占用了太多的时间,二则,实际开发过程中总会有未曾设想到的问题,那么这些问题最后就会要命。其实,我们看看房地产开发,我们也能发现,大部分房子很难做到如期交房的。或者交房后发现质量问题。第三,需求变化大,作为一个建筑设计,至少可以保证一条,设计完后,开始施工,变化的空间不会很大,因为这水泥砖头都是实实在在的,而软件不同,可变性强大,客户需求经常变。

所以,我觉得现在的软件开发其实有点类似于室内装修,竞争激烈,客户要求变化大,工期要求短。

通过这次实训我对大型信息系统工程的认识有了进一步加深,因为大型项目需要的人员比较多,因此没有完善的组织机构和制度是无法协调好各个部分的工作的。而这一点在软件开发里是很重要的,现在计算机科学飞速发展,软件已经不是一个或某几个人可以作出来的了,现在的软件需要的是团队开发,单枪匹马的时代过去了。程序质量是项目全方位的体现,包括管理水平、程序员的工作状况、相应的标准规范、文档的考核、个人激励制度等等所有的因素,但在这里面起重要因素的是“项目管理”,因为如果没有一个好的管理,再能干的团队也难写出高质量的代码。多人协作编写一个工程项目的工作的确具有挑战性,要完成好项目工作,没有统一的标准规范是不可能的。

我学的专业是计算机科学与技术软件工程方向,而我自己的目标也是做一名出色的程序员和系统设计师。因此软件工程和工程项目管理将对我今后的发展具有很大的影响。这次实训我把曾经在书本上看到的东西,通过参观英茂、经济信息中心,看到了它们的应用。通过听专家的讲座,学习到了数据仓库在通讯领域的应用。学到的东西,还远远不止这些,但是我可以肯定地是,今天所学的知识,明天一定有用。

在此我想对本次带实训的所有老师,致以深深的谢意!

  

 

2005年9月10日

计算机应用、学生毕业实践实习报告 毕业实践实习报告是对实习中看到的、参与的各种计算机应用、软件设计、图形图像处理、动画制作等工作,加以综合、分析和概括,用简练流畅的文字表达出来。写毕业实践实习报告是对实习内容的系统化、巩固和提高的过程,是以后计算机各类报告的入门尝试,是进行计算机应用、软件开发、图形图像处理、动画制作等思维的训练 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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