合并题库中所有的试题

package newexam;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import javax.swing.JOptionPane;

/**
 * @author  该类将把考试题库的所有题目汇总,结果放到第一套题中
 */
public class CollectAll {
	static String fileName = "d:/cf/015山东轻工业学院_XP_13考场.crp";
	static int NUM = 10;

	static Connection con = null;

	// 类静态方法,完成对数据库连接等初始化工作
	static {
		if (fileName.endsWith(".crp")) {
			File srcFile = new File(fileName);
			String newfile = fileName + ".mdb";
			JOptionPane.showMessageDialog(null, fileName
					+ "不是Access文件,系统将自动解密,解密后的文件名为:" + newfile);
			File desFile = new File(newfile);
			try {
				BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(
						new FileInputStream(srcFile));
				BufferedOutputStream out = new BufferedOutputStream(
						new FileOutputStream(desFile));
				int ch;
				while ((ch = in.read()) != -1) {
					ch ^= 9;
					out.write(ch);
				}
				in.close();
				out.close();
				fileName = newfile;
			} catch (FileNotFoundException e) {
				System.out.println("找不到文件!");
				e.printStackTrace();
			} catch (IOException e) {
				System.out.println("文件操作失败!");
				e.printStackTrace();
			}
		}

		try {
			Class.forName("com.hxtt.sql.access.AccessDriver");
			String url = "jdbc:access:///" + fileName;
			con = DriverManager.getConnection(url);
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			System.out.println("ACCESS_JDBC加载失败");
			e.printStackTrace();
		} catch (SQLException e) {
			System.out.println("数据库连接或创建语句失败");
			e.printStackTrace();
		}
	}

	/**
	 * 以第一套题为模板,将其他的题汇总进来
	 */
	public static void allInOne() throws Exception {

		int opt = JOptionPane.showConfirmDialog(null,
				"数据将汇总在第一套题中,汇总前请先备份该数据库,开始汇总吗?", "数据汇总",
				JOptionPane.YES_NO_OPTION);
		if (opt == JOptionPane.NO_OPTION)
			return;
		Statement stat = con.createStatement();
		String sql;
		// 从第二套开始,所有内容汇总到第一套题中
		for (int i = 2; i <= NUM; i++) {
			System.out.println("正在汇总 Judge" + i + "到Judge1");
			sql = "INSERT INTO Judge1 SELECT * FROM Judge" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总MultiSelect" + i + "到MultiSelect1");
			sql = "INSERT INTO MultiSelect1 SELECT * FROM MultiSelect" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总SingleSelect" + i + "到SingleSelect1");
			sql = "INSERT INTO SingleSelect1 SELECT * FROM SingleSelect" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总WindowsOperation" + i
					+ "到WindowsOperation1");
			sql = "INSERT INTO WindowsOperation1 SELECT * FROM WindowsOperation"
					+ i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总ExcelFile" + i + "到ExcelFile1");
			sql = "INSERT INTO ExcelFile1 SELECT * FROM ExcelFile" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总ExcelOperation" + i + "到ExcelOperation1");
			sql = "INSERT INTO ExcelOperation1 SELECT * FROM ExcelOperation"
					+ i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总WordFile" + i + "到WordFile1");
			sql = "INSERT INTO WordFile1 SELECT * FROM WordFile" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总WordOperation" + i + "到WordOperation1");
			sql = "INSERT INTO WordOperation1 SELECT * FROM WordOperation" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总PowerPointFile" + i + "到PowerPointFile1");
			sql = "INSERT INTO PowerPointFile1 SELECT * FROM PowerPointFile"
					+ i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总PowerPointOperation" + i
					+ "到PowerPointOperation1");
			sql = "INSERT INTO PowerPointOperation1 SELECT * FROM PowerPointOperation"
					+ i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总FrontPageFile" + i + "到FrontPageFile1");
			sql = "INSERT INTO FrontPageFile1 SELECT * FROM FrontPageFile" + i;
			stat.execute(sql);

			System.out.println("正在汇总FrontPageOperation" + i
					+ "到FrontPageOperation1");
			sql = "INSERT INTO FrontPageOperation1 SELECT * FROM FrontPageOperation"
					+ i;
			stat.execute(sql);

		}

		System.out.println("汇总成功,请检查表!");
	}

	/**
	 * 删除汇总数据库中所有表,只保留汇总表,汇总数据在第一套题中
	 */
	public static void deleteAll() throws Exception {

		int opt = JOptionPane.showConfirmDialog(null, "删除表之前,请先确认已经汇总.确认删除吗?",
				"删除数据表", JOptionPane.YES_NO_OPTION);
		if (opt == JOptionPane.NO_OPTION)
			return;

		Statement stat = con.createStatement();
		String sql = "";
		// 删除所有表
		int m;
		for (m = 2; m <= NUM; m++) {
			sql = "drop table PowerPointFile" + m;
			stat.execute(sql);
			sql = "drop table powerpointOperation" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table WordFile" + m;
			stat.execute(sql);
			sql = "drop table WordOperation" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table ExcelFile" + m;
			stat.execute(sql);
			sql = "drop table ExcelOperation" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table FrontPageFile" + m;
			stat.execute(sql);
			sql = "drop table FrontPageOperation" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table WindowsOperation" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table Blanks" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table SingleSelect" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table MultiSelect" + m;
			stat.execute(sql);

			sql = "drop table Judge" + m;
			stat.execute(sql);
		}
		stat.close();
		System.out.println("删除成功,请检查!");
	}

	public static void main(String args[]) throws Exception {
		allInOne();
		deleteAll();
	}
}


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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