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原创 【时间序列预测】From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting

时间序列预测中，通道独立（CI）策略通过单独处理不同通道提升性能，但泛化能力差且忽视通道交互；通道依赖（CD）策略将所有通道混合，但导致过平滑问题。针对此，我们开发了基于内在相似性的通道聚类模块（CCM），动态分组通道并结合分组信息，兼顾CI和CD的优点。实验表明，CCM可显著提升长期和短期预测性能（CI模型平均提升2.4%，CD模型平均提升7.2%），实现零点预测，并有效挖掘时间序列的内在相似性。

2025-03-13 12:03:04 1204

原创 【时间序列表示学习】TSLANet: Rethinking Transformers for Time Series Representation Learning

时间序列数据分析面临长短程依赖性挑战。尽管Transformer模型在捕捉长程依赖方面表现优异，但在噪声灵敏度、计算效率及小数据集上的过拟合问题仍待解决。针对此，我们提出了轻量级自适应网络TSLANet。其创新点包括：通过自适应频谱块结合傅里叶分析增强特征表示并捕获长期与短期交互；利用自适应阈值减轻噪声影响，并引入交互式卷积块和自我监督学习提升对复杂时间模式的解码能力及数据集上的鲁棒性。实验表明，TSLANet在分类、预测和异常检测任务中优于现有先进模型，在不同噪声水平和数据规模下展现出良好的弹性和适应性。

2025-03-13 03:30:00 750

原创 【多视图聚类】Deep Multiview Clustering by Contrasting Cluster Assignments（通过对比聚类分配进行深度多视图聚类）

多视图聚类（MVC）旨在揭示多视图数据的潜在结构，但现有深度学习方法在探索多视图不变表示方面仍具挑战性。本文提出了一种跨视图对比学习（CVCL）方法，通过对比分析多个视图间的聚类分配来学习不变表征并生成聚类结果。该方法采用深度自动编码器提取与视图相关的特征，并在微调阶段引入聚类级别的CVCL策略以探索多视图间的一致语义信息。实验表明，所提出的CVCL方法通过软聚类赋值对齐策略显著提高了聚类区分度，并在多个数据集上超越现有最优方法。

2025-03-12 05:45:00 949

原创 【时间序列聚类】Time2Feat: Learning Interpretable Representations for Multivariate Time Series Clustering

对多变量时间序列进行聚类是现实世界中涉及多个信号和传感器的许多应用中的一项关键任务。现有系统旨在最大限度地提高有效性、效率和可扩展性，但却无法保证结果的可解释性。这阻碍了它们在需要人类理解算法行为的关键真实场景中的应用。本文介绍了用于多变量时间序列（MTS）聚类的端到端机器学习系统 Time2Feat。该系统依赖于从时间序列中提取的信号间和信号内可解释特征。然后，采用降维技术选择保留大部分信息的特征子集，从而提高结果的可解释性。此外，领域专家可以通过提供少量具有目标群集的 MTS，对这一过程进行半监督.

2025-03-11 05:30:00 2134

原创 【时间序列表示学习】Towards Learning Disentangled Representations for Time Series（学习时间序列的分离表征）

时间序列数据的表示学习虽然取得了一定进展，但现有表征缺乏可解释性，难以编码多个潜在因素的复杂交互。传统解决方案如LSTM-VAE模型易受KL消失问题困扰，导致潜在空间与观测空间脱节；而传统的解纠缠方法可能进一步加剧这一问题。在此基础上，本文提出时间序列解纠缠（DTS）框架，通过覆盖单个潜在因素和群体语义片段实现多层次解纠缠。为此，我们增强了原始VAE目标函数，将因子表征与解缠联系起来，并引入互信息最大化项，以促进潜在空间与观测空间的有效关联。

2025-03-10 14:54:31 1052

原创 【时间序列预训练】Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency

对时间序列预训练的关键挑战在于时序动态、趋势变化及周期效应的不匹配问题。为解决这一难题，本文提出了一种新的自监督学习方法——时频一致性（TF-C）。该方法利用同一示例在时域和频域表征的时空位置关系，设计了一个可分解的预训练模型，通过对比学习优化时间和频率成分的距离。实验表明，在八个数据集上，与现有八种先进方法相比，基于TF-C的新方法平均F1分数高出基准15.4%。

2025-03-10 10:50:36 954

原创 【时间序列聚类】Feature-driven Time Series Clustering（特征驱动的时间序列聚类）

时间序列聚类在数据科学与分析中有广泛应用，但现有算法对特征丰富的现实时间序列效果有限，无法有效处理变长和异构的时间序列。本文提出一种基于图编码的半监督聚类框架，通过提取重要特征构建图结构，并结合社区检测技术利用共现矩阵优化聚类结果。实验表明该方法具有可扩展性与鲁棒性，在医疗保健数据和UCR基准测试中均优于现有算法。

2025-03-10 09:25:44 723

原创 【时间序列聚类】Temporal Phenotyping using Deep Predictive Clustering of Disease Progression

由于医疗电子健康记录的普及，患者的护理数据通常以时间序列形式存储。对这类时间序列数据进行聚类分析在患者分型、预测预后及制定同质亚群治疗策略中具有重要意义。本文提出了一种基于深度学习的时间序列聚类方法，旨在将患者分成不同群组，每个群组的成员具有相似的未来结果（如不良事件或并发症的发生）。通过学习离散表示并引入新的损失函数，该方法鼓励聚类内具有同质化的未来结果分布。实验在真实世界数据集上验证了模型的优越性能，证明其能够识别有意义的患者亚群，并为临床决策提供可操作信息。

2025-03-08 09:34:52 643

原创 【时间序列聚类】Time-Series Clustering Based on the Characterization of Segment Typologies（基于分段类型特征的时间序列聚类）

时间序列聚类旨在根据相似性或特征对时间序列进行分组。传统方法结合特定距离测量和标准聚类技术，但未充分考虑不同子序列的相似性。本文提出一种两阶段时间序列聚类技术。第一阶段通过最小二乘多项式分割程序生成片段，并基于近似线段模型系数和统计特征将片段投影到一维空间。随后，进行第一次分层聚类以提取片段组。第二阶段定义特定映射过程，在同一维空间中表示所有时间序列并最终分组。算法自动调整主要参数，即误差阈值，考虑内部聚类质量。实验在UCR档案的84个数据集上验证结果。

2025-03-07 09:38:52 793

原创 【UCR数据集】统计情况

在数据科学与机器学习领域中，UCR数据集以其丰富、多样的时间序列数据而著称，成为研究者们评估和比较各类时间序列分类算法的重要基准资源。自2002年首次发布以来，UCR数据集不断扩展，从最初的16个数据集逐步增长到如今广泛应用的128个单变量数据集，每个数据集均附有详细的类别标签。这一数据仓库不仅涵盖了传感器数据、图像数据、心电信号等多种类型的数据，还在数据分布和统计特性方面为算法的优化与改进提供了宝贵的信息。

2025-03-06 10:08:59 751

原创 【时间序列聚类】Brain EEG Time-Series Clustering Using Maximum-Weight Clique（利用最大权重团对脑电图时间序列进行聚类）

脑电图（EEG）是一种复杂、微弱且高度变化的时间序列数据，在神经认知障碍诊断和脑机接口中应用广泛，但传统无监督方法难以有效处理其无标记特性。本文提出了一种新颖的聚类算法mwcEEGc，通过改进弗雷切相似性加权并构建最大加权簇（MWC）来解决无标记EEG时间序列的聚类问题。该算法避免计算聚类中心点，直接根据顶点和边权重进行聚类。实验表明，mwcEEGc在14个真实脑电图数据集上优于10种先进方法，并满足聚类特性如丰富性、一致性和顺序无关性。

2025-03-06 09:47:04 922

原创 【聚类】Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning（自标签通过同时聚类和表示学习）

Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning结合聚类和表征学习是深度神经网络无监督学习最有前途的方法之一。然而，这种看似直接的结合会导致问题设定不当且解退化的学习困境。本研究中提出了一种新型学习框架，通过最大化标签与输入数据索引之间的信息量来获得。我们证明了这一准则将标准交叉熵最小化扩展为一种最优传输问题，并利用 Sinkhorn-Knopp 算法的快速变体解决了在数百万张输入图像和数千个标签上的 OT 问题。

2025-03-05 16:23:44 767

原创 【时间序列分类】DifferenceGuided Representation Learning Network for Multivariate Time-Series Classification

【时间序列分类】DifferenceGuided Representation Learning Network for Multivariate Time-Series Classification多变量时间序列（MTS）因其广泛的应用场景（如医学、多媒体、制造业、动作识别和语音识别等）而成为研究热点。然而，传统 MTS 分类方法未能充分建模时差信息，而这一关键信息能够揭示数据的动态演化特性。针对这一挑战，本文提出了一种创新的差分引导表示学习网络（DGRL-Net）

2025-03-05 10:19:34 1241

原创 【时间序列聚类】Learning Representations for Incomplete Time Series Clustering（学习用于不完全时间序列聚类的表示）

Learning Representations for Incomplete Time Series Clustering时间序列聚类是一种重要的无监督数据分析技术，应用于医学分析和 DNA 微阵列等许多实际领域。现有的聚类方法通常基于数据完整的假设。然而，实际应用中的时间序列往往包含缺失值。传统的策略（先插补再聚类）并没有将插补和聚类过程作为一个整体进行优化，这不仅使性能取决于插补和聚类方法的组合，而且也无法取得令人满意的结果。如何最好地提高不完整时间序列的聚类性能仍然是一个挑战。本文提出了一种新颖的

2025-03-04 21:07:59 934

原创 时间序列UCR和UEA数据集介绍

​UCR单变量时间序列数据集（包含128个数据集，如传感器数据、图像数据等）、UEA多变量时间序列数据（包含30个数据集，如面部检测、轨迹数据等），目前是时间序列挖掘领域重要的开源数据集资源。详细的数据集介绍可以阅读这两篇论文The UCR Time Series Archive和The UEA multivariate time series classi cation archive, 2018。

2024-11-27 16:30:20 2975 4

原创 2024研究生数学建模获奖名单生成 -- 按学校单位统计

2024研究生数学建模获奖名单生成 -- 按学校单位统计

2024-11-12 09:42:31 252 1

原创 基于矩阵乘法的GPU烤机python代码（pytorch版）

基于矩阵乘法的GPU烤机python代码（pytorch版）

2024-05-06 20:56:18 764 2

原创 生成requirements.txt文件

对于Python项目，生成和使用requirements.txt是十分必要的。通过requirements.txt可以一次性保存和安装项目所需要的所有库。尤其是在复现github上的实验代码时。本文提供了三种生成requirements.txt的方法，其中第三种方法最为实用。

2024-05-06 19:55:41 2189 1

原创 CSP认证2023-09：坐标变换(其一)、坐标变换（其二）、梯度求解，python满分代码解答

CSP认证2023-09：坐标变换(其一)、坐标变换（其二）、梯度求解，python满分代码解答

2023-11-25 17:20:50 1651

原创 CSP认证2023-05：重复局面、矩阵压缩、解压缩，python满分解答代码

CSP认证2023-05：重复局面、矩阵压缩、解压缩，python满分解答代码

2023-11-24 17:34:55 1149

原创 CSP认证2023-03：田地丈量、垦田计划、LDAP，python满分解答代码

CSP认证2023-03：田地丈量、垦田计划、LDAP，python满分解答代码

2023-11-24 14:00:42 1084

原创 CSP认证2022-12：现值计算、训练计划、JPEG解码，python满分解答代码

CSP认证2022-12:现值计算、训练计划、JPEG解码，python满分解答代码

2023-11-24 11:41:38 589 1

原创 CSP认证2022-03：未初始化警告、出行计划、计算资源调度器，python满分解答代码

CSP认证2022-03：未初始化警告、出行计划、计算资源调度器，python满分解答代码

2023-11-24 10:14:48 1007 1

原创 Friedman检验和Nemenyi后续检验-python实现论文中p值计算与临界差异图的绘制

Friedman检验和Nemenyi后续检验是论文中最常用的显著性检验方法，两种方法的详细介绍见《机器学习》-西瓜书P42-P44。在本文中，将使用真实论文中的数据进行计算，并绘制出论文中常见的临界差异图（CD），如下图所示。

2023-10-12 21:01:53 1016

原创 论文中p值计算方法与临界差异图的绘制

本文主要利用python实现论文中常用的p值比较方法，P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较，在论文中通常用来检验两种方法的性能差异。

2023-05-10 22:29:59 5737 5

原创 对实验数据最优结果进行涂色的方法

最近做实验要对模型进行对比分析，例如对不同的方法或者不同的模型获得的实验结果进行分析，将数据表格中不同的方法或模型在同一数据集上的同一指标最优值进行涂色（加粗、下划线等）。然而在数据集少时还能用肉眼去找，但是数据集一旦多的话，瞪眼法效率低还容易出错，本文利用excel的条件规则就能很容易解决这个问题。

2023-05-10 22:15:40 346

原创 pytorch神经网络之optuna参数搜索--以野生蓝莓产量预测比赛为例

最近在参加kaggle上的一个比赛时，发现了一个非常有用的自动化参数搜索方法optuna。在本文中将搭建一个简单的pytorch神经网络，从而对野生蓝莓产量进行预测，模型使用optuna包对参数进行自动搜索，同时也以可视化的形式对参数搜索结果进行展现。本文包含详细完整的代码和代码说明。

2023-05-10 21:41:34 3256 4

原创 UEA数据集和UCR数据集的处理

UEA数据集和UCR数据集，目前是时间序列挖掘领域重要的开源数据集资源，每个数据集样本都带有样本类别标签，为了方便处理，这里将其中的标签和数据分离出来，并转换为csv文件

2022-11-24 18:21:49 10705 31

原创 CSP认证2022-09：如此编码、何以包邮？、防疫大数据，python满分解答代码

第27次CCF计算机软件能力认证前三题：如此编码、何以包邮？、防疫大数据，python满分解答代码。

2022-10-06 16:26:45 1981

原创 CSP认证2022-06：归一化处理、寻宝！大冒险！、角色授权，python满分解答代码

第26次CCF计算机软件能力认证前三题：归一化处理、寻宝！大冒险！、角色授权，python满分解答代码。

2022-10-04 23:29:50 1344

原创 中文幽默计算ECHC

目录前言一、任务介绍二、数据集三、数据处理3.1数据合并3.2数据扩展3.3数据集划分四、预训练模型五、结果5.1引入库5.2加载模型 5.3获得result文件 5.4运行结果 5.5评测结果 总结这是一个评测网站上的任务，评测地址为：http://sa-nsfc.com/evaluation/http://sa-nsfc.com/evaluation/这里面有6个nlp评测的任务，如图： 所以喜爱nlp的不妨来试一试！本次任务主要分为两个任务......

2022-07-04 23:58:57 1351 1

原创 基于神经网络的情景喜剧笑点识别(CCL2020-EHC)

本文主要内容为关于EHC幽默识别的分类任务，主要是针对数据集进行处理，通过预训练模型进行训练，而没有详细的讲怎么去构建神经网络模型，以及神经网络的实现过程是什么样的，当然这也是本文的不足吧。但是通过我给出的预训练模型，可以非常简单的完成本次幽默识别的任务，效果也还算不错吧。............

2022-07-03 01:05:00 599

原创 leetcode双指针例题

leetcode笔记

2022-06-17 18:19:07 131

原创 利用决策树算法（非调库，python代码实现）在鲍鱼数据集上对年龄进行预测

​在上一篇文章中，通过调取sklearn库中的tree模块来构建在鲍鱼数据集上的决策树，并对测试集鲍鱼的年龄进行预测，但是，通过调库的方式只能处理数值型的属性，若数据集中既包含连续型属性和离散型属性，则处理起来比较困难。而在本文中，将具体实现决策树的构建过程，并能分别处理连续型属性和离散型属性，最后对鲍鱼数据集中的鲍鱼年龄进行预测。​........................

2022-06-17 17:50:26 1830 3

原创 利用随机森林算法实现在泰坦尼克号数据集的分类

目录前言一、数据集说明二、步骤1.引入库2.读入数据3.数据预处理3.1.选取合适的属性列；3.2.空余的age填充整体age的中值；3.3.空余的Embarked填充Embarked的众数3.4.把male变成0，把female变成1；3.5."Embarked"特征中的类别变成数字（S-0，C-1，Q-2）4.划分标签和数据 5.五折交叉验证，训练数据集6.结果​编辑 总结源代码： 泰坦尼克号数据集下载：http://链接：https://pan.baidu.com/s/11dgLPZhbSy7pU7b

2022-06-16 23:18:12 2163 2

原创 使用朴素贝叶斯在给定的数据集上完成邮件分类任务

本文通过实现朴素贝叶斯算法，在给定的数据集上完成邮件分类任务

2022-06-02 20:43:47 222

原创 利用决策树算法来实现鲍鱼数据集年龄的预测

本文主要内容为构建在鲍鱼数据集上的决策树，并对测试集鲍鱼的年龄进行预测。

2022-06-02 15:58:25 3392 11

原创 基于ISOMAP算法实现测地线的绘制

在学习西瓜书上的流形学习时，我们学习到了测地线的概念，那么如何画测地线呢?所谓“条条大路通北京”，上一篇文章我们根据西瓜书实现了测地线的画法，但是作者觉得在求距离矩阵时自己的代码有些啰嗦，所以本文将针对求距离矩阵的方法进行改进。........................

2022-05-11 10:03:13 910 2

原创 在瑞士卷数据集上使用python绘制测地线

在学习西瓜书上的流形学习时，我们学习到了测地线的概念，那么如何画测地线呢?本文将使用python简单的实现一下在瑞士卷数据集上测地线的绘制。文章目录前言一、读取数据？二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.绘图4.测地线的绘制4.1首先对每个点基于欧 氏距离找出其近邻点4.2建立一个近邻连接图4.3找出从源点到终点的最短路径4.4绘制5.结果展示总结源代码：前言在学习西瓜书上的流形学习时，我们学习到了测地线的概念，那么.......

2022-05-11 09:24:02 2017 9

原创 基于神经网络的微博情绪分类

本文仅供参考文章目录任务说明一、基于 Word2Vec 的文本表示及文本分类方法二、实验原理三、具体步骤1.引入库2.读入数据3.数据清洗4.生成word2vec模型5.文本表示6.模型预测四、优化1.模型选择2.参数优化五、分类结果最终评分：​总结：任务说明本届微博情绪分类评测任务一共包含两个测试集：第一个为通用微博数据集，其中的微博是随机收集的包含各种话题的数据；第二个为疫情微博数据集，其中的微......

2022-04-27 20:16:34 5992 5

多变量时间序列UEA数据，每个数据集文件夹下仅包含xxx-TRAIN.arff和xxx-TEST.arff两个文件
多变量时间序列UEA数据，每个数据集文件夹下仅包含xxx_TRAIN.arff和xxx_TEST.arff两个文件，同时将文件中的%注释语句删除，使其能够直接通过scipy.io中的arff.loadarff方法读取数据。文件结构如下： New_Multivariate_arff： - ArticularyWordRecognition - ArticularyWordRecognition_TEST.arff - ArticularyWordRecognition_TRAIN.arff - AtrialFibrillation - AtrialFibrillation_TEST.arff - AtrialFibrillation_TRAIN.arff - BasicMotions - BasicMotions_TEST.arff - BasicMotions_TRAIN.arff ...

2024-06-15

UEA中FaceDetection和InsectWingbeat数据集处理后的CSV文件
数据集目录如下： -针对FaceDetection和InsectWingbeat数据集的特殊处理 -FaceDetection -FaceDetectionDimension1_TEST.csv -FaceDetectionDimension1_TRAIN.csv -FaceDetectionDimension2_TEST.csv -FaceDetectionDimension2_TRAIN.csv ...... -test_label.csv -train_label.csv -InsectWingbeat ......

2023-11-08

csv格式的UEA数据集
该数据集将多元时间序列数据的多维拆解成多个一维文件，并以csv的格式对数据进行存储 该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/Multivariate2018_arff_csv -ArticularyWordRecognition -test_dim1.csv -test_dim2.csv ..... -train_dim1.csv -train_dim2.csv ..... -train_label.csv -test_label.csv 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签

2023-02-08

csv格式的UCR数据集
该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/UCRArchive_2018_csv -ACSF1 -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -Adiac -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -AllGestureWiimoteX -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -...... 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签

2023-02-08

nlp幽默等级识别数据集
nlp幽默等级识别数据集，文件格式为csv文件

2022-07-04

nlp幽默等级训练数据集
nlp幽默等级训练数据集，文件格式为csv文件

2022-07-04

基于bert的幽默等级分类预训练模型
幽默是一种特殊的语言表达方式，在日常生活中扮演着化解尴尬、活跃气氛、促进交流的重要角色。而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一，其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成，具有重要的理论和应用价值。 本资源是基于基于bert的幽默等级分类模型，请结合我的博客使用！

2022-07-04

基于bert的幽默识别预训练模型
幽默是一种特殊的语言表达方式，在日常生活中扮演着化解尴尬、活跃气氛、促进交流的重要角色。而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一，其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成，具有重要的理论和应用价值。 本资源是基于基于bert的幽默识别模型，请结合我的博客使用！

2022-07-04

EHC幽默识别英文模型
这是训练好的EHC幽默识别英文模型，具体使用请参考我的博客。 任务介绍 本次评测选取了两部不同语种的情景喜剧（英文为《老友记》，中文为《我爱我家）作为数据来源。根据场景和剧情的变化，情景喜剧被划分成若干段对话（Dialogue），在一段对话中，存在不同角色进行交流，产生连续的对白（Utterance）。同一段对话中的对白按顺序出现，存在上下文关系。相比于单句幽默，对话中的幽默可能来自于上下文语境，而非对白内容本身。因此，参赛者需要结合上下文语境内容对对白是否幽默作出判断，识别出情景喜剧中的笑点。 数据介绍 本次评测任务的数据涉及两种语言：英文数据来自情景喜剧《老友记》，中文数据来自情景喜剧《我爱我家》。任务根据场景变换将情景剧的对话结构分为Dialogue和Utterance两个层级，其中一个Dialogue包含若干个有序出现的Utterance。

2022-07-02

EHC幽默识别中文模型
这是训练好的EHC幽默识别模型，具体使用请参考我的博客。 任务介绍 本次评测选取了两部不同语种的情景喜剧（英文为《老友记》，中文为《我爱我家）作为数据来源。根据场景和剧情的变化，情景喜剧被划分成若干段对话（Dialogue），在一段对话中，存在不同角色进行交流，产生连续的对白（Utterance）。同一段对话中的对白按顺序出现，存在上下文关系。相比于单句幽默，对话中的幽默可能来自于上下文语境，而非对白内容本身。因此，参赛者需要结合上下文语境内容对对白是否幽默作出判断，识别出情景喜剧中的笑点。 数据介绍 本次评测任务的数据涉及两种语言：英文数据来自情景喜剧《老友记》，中文数据来自情景喜剧《我爱我家》。任务根据场景变换将情景剧的对话结构分为Dialogue和Utterance两个层级，其中一个Dialogue包含若干个有序出现的Utterance。

2022-07-02

Java补充实验.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验9 Java输入输出流.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验8 javaFX程序设计.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验7 成员访问控制与异常.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验6 继承与接口.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验5 JAVA常用类.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验4 面向对象基础.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验3 方法和数组.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验2 Java语言基础.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验1 Java环境搭建.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

Java实验1代码.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验12 单例模式与枚举.doc
本专栏主要为Java程序设计（基础）实验报告和Java程序设计（进阶）实验报告，基础篇有JAVA环境搭建、Java语言基础、方法和数组、面向对象基础、Java常用类、继承与接口、成员访问控制与异常、JavaFX程序设计、Java输入输出流；进阶篇有反射、泛型、注解、网络编程、多线程、序列化、数据库、Servlet、JSP、XML解析、单例模式与枚举。本专栏主要为Java入门者提供实验参考。

2022-05-02

实验11 XML解析.doc
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实验10 JSP.doc
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实验9 Servlet.doc
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Java实验8 数据库.doc
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Java实验7 序列化.doc
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2022-05-02

Java实验6多线程.doc
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2022-05-02

实验5 网络编程.doc
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2022-05-02

Java实验4 注解.doc
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2022-05-02

Java实验3泛型.doc
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2022-05-02

Java实验2 反射.doc
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2022-05-02

问卷调查，回答好有赏

2024-03-05

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