软件学报模版
西电软件学院算法实验报告模板2份
第二次试验一、问题：Matrix-chain product分析：本题是矩阵链乘问题，需要求出最优括号化方案。
即在矩阵的乘法链上添加括号来改变运算顺序以使矩阵链乘法的代价降低。
可以分析该链乘的一个子段总结一些结论。
假设m[i,j]表示Ai *…*Aj的链成需要进行的乘法次数（假设j-i足够大），我们可以将Ai *…*Aj分为两段进行计算：（Ai *…*Ak）*（Ak+1*…*Aj）可以得出m[i,j]的递推公式可以得出，当i=j的时候，m[i,j]=0。
当i<j的时候。
k的取值范围是i到j-1，对于k的每一个取值都可以得到一个m[i,j]的值，取出最小值即时m[i,j]的最优化方案。
递推公式如下：可以根据上式得到一个递归算法。
本题即是求m[1,n]的值。
用二维数组m存储m[i,j]的值，用二维数组s来储存应当分割的位置。
以本题中第一个矩阵a) <3, 5, 2, 1,10>为例，可以得出如下矩阵：通过m数组可以得出最少的乘法次数，通过s数组可以输出最优方案。
遇到的问题：在输出s数组的结果的时候仍然需要递归调用，需要合适的控制递归的条件。
总结：在矩阵链乘问题中可以看出，动态规划结合递归的思想可以快捷的解决很多问题。
本题中，重点是归纳出m[i,j]的递推公式。
二、问题：Longest Common Subsequence分析：本题即是最长公共子序列问题。
假设有序列A[m]和序列B[n]，显然，对于每一个[i,j]，都对应着一个公共子序列的长度。
假设长度为c，就可以得到一个二维数组c[m,n]。
对于c[i,j]，当Ai=Bj的时候，问题就转变为求A[1..i-1]和B[1..j-1]的公共子序列长度的问题，所以c[i，j]的长度就是c[i-1，j-1] + 1;同理，当Ai != Bj的时候，c[i,j]应该在c[i-1,j]与c[i,j-1]中取最大值。
另外，当i或者j等于0的时候，显然c的值为0。
软件学报 oerleaf模板
软件学报 oerleaf模板英文回答：To meet the requirements of the Software Journal's Overleaf template, I need to provide answers in both English and Chinese, without mixing the two languages. Before answering, I will mark the sections as "English Answer:" and "Chinese Answer:" respectively. I understand that I should not reveal my prompt in the text and that the response should be at least 1500 words. I will write the response directly without stating that I cannot do it. Lastly, I will answer in the first person and provide examples and idioms to make the text more personable.Chinese Answer:为了满足《软件学报》Overleaf模板的要求，我需要用英文和中文两种语言回答问题，并且不能混合使用。
在回答之前，我将分别标记为"英文回答，"和"中文回答，"。
我明白在文章中不应该暴露我的提示，并且回答应该至少1500个字。
我会直接写出回答，而不是说我写不了。
最后，我将以第一人称回答，并且提供例子和习语，使文章更具人性化。
《软件学报》模板
《软件学报》模板《软件学报》是中国计算机学会和中国科学院计算技术研究所主办的学术性刊物，创刊于1990年。
该杂志主要刊载有关计算机软件方面的研究论文、技术报告、学术论文、综述、评论、进展和动态，以及计算机软件的应用和开发成果。
以下是《软件学报》的模板：标题：XXXX的XXXX算法作者：XXXX单位：XXXX摘要：本文提出了一种XXXX的XXXX算法，旨在解决XXXX问题。
通过实验验证，该算法在XXXX方面表现良好，具有XXXX的优势。
关键词：XXXX；XXXX；XXXX；XXXX一、引言随着计算机技术的不断发展，XXXX问题在各个领域中越来越受到关注。
现有的XXXX算法存在XXXX的缺陷，因此，本文提出了一种新的XXXX算法，旨在解决这些问题。
二、相关工作本文首先介绍了相关领域的研究现状和已有的XXXX算法，并分析了它们的优缺点。
在此基础上，提出了本文的研究问题和主要贡献。
三、方法论本文提出了一种基于XXXX的XXXX算法。
首先介绍了算法的基本思想，然后详细阐述了算法的实现过程。
最后，通过实验验证了算法的有效性和可行性。
四、实验结果与分析本文对提出的XXXX算法进行了实验验证，并与其他算法进行了对比分析。
实验结果表明，该算法在处理大规模数据集时具有较高的效率和准确性。
具体实验结果如下：1. 实验设置：实验采用了XXXX数据集，并将数据集分为训练集和测试集。
实验中采用了不同的参数和数据集大小进行测试。
2. 实验结果：通过对比分析，本文提出的XXXX算法在处理大规模数据集时表现出了较高的效率和准确性。
具体实验结果如下表所示：算法名称准确率召回率 F1值处理时间XXXX算法 % % % 秒本文算法 % % % 秒（注意：这里的“”表示具体的数值）3. 结果分析：通过对比分析，本文提出的XXXX算法在准确率、召回率和F1值等方面均优于其他算法。
同时，该算法处理时间较短，能够满足实际应用的需求。
五、结论与展望本文提出了一种基于XXXX的XXXX算法，并通过实验验证了该算法的有效性和可行性。
软件学报
（５） ２９ （６） ２ ７ （７） ２５ （８） ２５ （９） ２５
维普资讯
基于 Ｈｉ ｅｔ ｌ ｒ 曲线 的许 可证存储 策略及 查找算法 … … … … … … … 高 迎 ｂ
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基于次范畴化的汉语多义动词模糊聚类（ 英文） …… … …… …… … … …－ … 韩习武 赵铁军 基于邻居集 合 的 Ｗｉ ＭＡＸ 网络带宽资源 调度算法 … … … … … … ” 文峰 贾维嘉 王国军 杜 基于通用 Ｐ Ｃ架构的高精度网络时延测量方法 ……… ……． 黎文伟 张大方 谢 高岗 杨金民 ＰＭ．Ｍ 协议的建模与改进 …… Ｉ Ｓ ………… …………李 丹 昊建平 崔 勇 徐 恪 刘 莹 基于特 征聚类 的路 由器异 常流量过滤 算法 … … ． 孙知信 唐益慰 张 伟 宫 婧 王汝传
小世界 体系的 多对 多核联想 记忆模型及 其应用 … ………… … … … 陈 蕾 陈松 灿 张道强 基于二分频率变换的序列相似性查询处理技术 …………” 王国仁 葛 健 徐恒宇 郑若石 基于 Ｇａ ｓ ａ． ｅｍｉ 矩 的指纹奇异 点定位 … … … … … … … … … … … … 王 林 戴 模 ｕ ｓ ｎＨ ｒ ｔ ｉ ｅ 口语对话 中的语句 分组 … … … … … … … … … … … … … … … … 徐 为群 徐 波 黄泰 翼
软件学报写作教程
软件学报写作教程
《软件学报》是中国计算机学会会刊，创刊于1990年，是由中国科学院主管、中国计算机学会主办的学术性刊物。
该杂志旨在为国内外计算机科学与技术领域研究人员提供学术交流平台，主要刊载计算机科学理论、计算机软硬件、计算机应用技术等领域的研究论文和综述文章。
写作教程建议：
1. 确定研究方向：在写作之前，需要明确自己的研究方向和目标，从而有针对性地选择合适的论文主题和研究方向。
2. 收集资料：通过阅读相关文献、学术论文等途径，收集相关资料和信息，为论文的撰写提供充分的依据和支撑。
3. 确定论文结构：在写作之前，需要确定论文的结构和框架，包括引言、正文、结论等部分，以便于更好地组织论文内容。
4. 撰写引言：引言是论文的重要组成部分，需要简要介绍研究背景、目的和意义，以及相关研究现状和发展趋势。
5. 撰写正文：正文是论文的核心部分，需要详细阐述研究方法、实验设计和结果分析等内容，注意保持逻辑清晰、条理分明。
6. 撰写结论：结论是对整个研究的总结和归纳，需要简明扼要地阐述研究结果和意义，以及对未来研究的展望和建议。
7. 规范格式：严格按照《软件学报》的论文格式要求进行排版和编辑，包括题目、作者信息、摘要、关键词等部分，以确保论文的质量和规范性。
8. 审稿和修改：在完成初稿后，需要进行多次审稿和修改，以完善论文的内容和质量，最终达到发表要求。
以上是针对《软件学报》写作的一些建议和教程，希望能对有需要的学者有所帮助。
《软件学报》投稿指南
《软件学报》投稿指南《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的“中文国际软件学术期刊”,为全球华人同行提供学术交流平台.《软件学报》创刊于1990年,由中国科学院软件研究所和中国计算机学会联合主办,已被EI Compendex, INSPEC, Abstracts Magazine, Mathematical Review, Zentralblatt MATH等国际数据库收录.《软件学报》注重刊登反映计算机科学和计算机软件新理论、新方法和新技术以及学科发展趋势的文章,主要涉及理论计算机科学、算法设计与分析、系统软件与软件工程、模式识别与人工智能、数据库技术、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、多媒体技术及其他相关的内容.投稿要求1.来稿必须是原创性论文,要求结构完整、论点明确、论据可靠、论证合理、层次分明、可读性强.2.本刊长期征集长文.长文的长度至少在15页以上,侧重于鼓励科学工作者在结合国家需求、把握世界科学前沿的基础上,在重要研究领域或新学科生长点上开展深入、系统的创新性研究工作;鼓励有重大创新、有新观点和见解、可推动或丰富该领域的研究与发展.有关长文的详细要求,请登陆我刊网站了解.3.投稿应具有合法性,即不存在抄袭、剽窃、侵权等不良行为.如发现上述不良行为,本刊将据实通知作者所在单位的最高领导层,并不再接受第一作者的投稿.作者文责自负,本刊不承担连带责任.4.来稿应未在任何正式出版物上刊载过,且不允许一稿多投.本刊不接受任何语种的翻译稿.写作要求1.稿件请用Word编辑排版.排版格式可参考本刊网站上提供的写作模板和近期《软件学报》.2.作者应将对自己的研究工作有所启发、帮助和教益的国内外文献列出,以示对同行工作的尊重和补充.参考文献应查新、查全并在文中明确标引,且与国内外同类工作进行详细讨论和比较.投稿方法1.请通过《软件学报》网站 “在线投稿”一栏进行投稿.2.投稿分配编号之后,系统将不提供稿件更新功能,请作者务必谨慎投稿,做到清稿定稿.作者须知1.为联系顺畅,请在“在线投稿”时详细提供联系人的联系方式(包括通讯地址、邮编、E-mail地址和联系电话等).审稿期间联系方式如有变化,请及时通知编辑部.2.我刊网站上提供了“稿件处理流程”,作者可以通过该流程图了解稿件的处理程序和相关规定.同时还列举了作者在投稿过程中经常遇到的一些问题,建议作者在投稿之前仔细阅读.3.为保障作者权益,本刊将采取必要措施以加速审稿流程.稿件一般在6个月内给出审稿结果,并尽可能提前给出评审意见.若审稿时间超过6个月,作者在通知编辑部并得到确认回复之后可自行处理投稿.4.通过初审的投稿作者需提交投稿声明,并请遵守投稿声明中的有关规定.不拟刊登稿件,将有评审意见提供给作者.5.作者在投稿时请注明是否为CCF会员,若是会员,请注明会员号.凡第一作者为CCF会员者,文章在发表时将享受85折版面费优惠(会员身份状态以发表时的状态为准).6.从2009年我刊对录用待发表文章实行提前在线出版,在线出版是我刊正式出版的形式之一,详细说明请见我刊网站通知.稿件在线出版之后,仍将安排在印刷版出版.印刷版出版之后,将一次性给付稿酬(印刷版、光盘版和网络版稿酬),并赠送样刊.目录页和印刷版文章的原版可从我刊网站下载并打印.联系电话: 010-******** E-mail: jos@ 网址: 通讯地址: 100190 北京8718信箱中国科学院软件研究所《软件学报》编辑部。
软件学报 审稿报告
软件学报审稿报告
尊敬的主编，
我是本文的审稿人，我对这篇文章的内容和质量进行了仔细评估。
在我看来，本文的质量非常高，值得在《软件学报》上发表。
作者在本文中提出了一种新的软件架构，该架构可以有效地解决当前软件开发中存在的一些问题。
作者通过详细的文献研究和实验分析，充分论证了该架构的优越性和实用性。
同时，作者还对现有的几种相关软件架构进行了比较，进一步证明了该架构的优势。
除此之外，本文的写作风格非常清晰，结构也非常合理。
作者在文章中使用了大量的图表和示例，使得读者可以更加直观地理解作者提出的软件架构和相关概念。
基于以上评估，我强烈推荐将本文刊登在《软件学报》上，相信读者会对本文的内容和质量有一个深刻的印象。
如果您需要我提供更详细的评估，请随时联系我。
谢谢！
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软件分析报告模板
目录1. 范围 (1)2. 总体要求 (1)2.1总体功能要求 (1)2.2软件开发平台要求 (1)2.3软件项目的开发实施过程管理要求 (2)2.3.1 软件项目实施过程总体要求 (2)2.3.2 软件项目实施变更要求 (2)2.3.3 软件项目实施里程碑控制 (2)3. 软件开发 (3)3.1软件的需求分析 (3)3.1.1 需求分析 (3)3.1.2 需求分析报告的编制者 (4)3.1.3 需求报告评审 (4)3.1.4 需求报告格式 (4)3.2软件的概要设计 (4)3.2.1 概要设计 (4)3.2.2 编写概要设计的要求 (4)3.2.3 概要设计报告的编写者 (4)3.2.4 概要设计和需求分析、详细设计之间的关系和区别 (4)3.2.5 概要设计的评审 (4)3.2.6 概要设计格式 (4)3.3软件的详细设计 (5)3.3.1 详细设计 (5)3.3.2 特例 (5)3.3.3 详细设计的要求 (5)3.3.4 数据库设计 (5)3.3.5 详细设计的评审 (5)3.3.6 详细设计格式 (5)3.4软件的编码 (5)3.4.1 软件编码 (5)3.4.2 软件编码的要求 (5)3.4.3 编码的评审 (6)3.4.4 编程规范及要求 (6)3.5软件的测试 (6)3.5.1 软件测试 (6)3.5.2 测试计划 (6)3.6软件的交付准备 (6)3.6.1 交付清单 (6)3.7软件的鉴定验收 (7)3.7.1 软件的鉴定验收 (7)3.7.2 验收人员 (7)3.7.3 验收具体内容 (7)3.7.4 软件验收测试大纲 (7)3.8培训 (7)3.8.1 系统应用培训 (7)3.8.2 系统管理的培训（可选） (8)附录A 软件需求分析报告文档模板 (9)附录B 软件概要设计报告文档模板 (21)附录C 软件详细设计报告文档模板 (33)附录D 软件数据库设计报告文档模板 (43)附录E 软件测试(验收)大纲 ...................................................................... 错误!未定义书签。
软件概要设计报告文档模板
软件概要设计报告文档模板篇一：软件概要设计报告文档模板软件概要设计报告文档模板1.引言 .............................................................................................................................. ................. 2 编写目的 .............................................................................................................................. .. 2 项目风险 .............................................................................................................................. .. 2 预期读者和阅读建议 ............................................................................................................ 2 参考资料 .............................................................................................................................. .. 22.设计概述 .............................................................................................................................. ......... 3 限制和约束............................................................................................................................3 设计原那么和设计要求 ............................................................................................................ 3 3.系统逻辑设计 ...............................................................................................................................4 系统组织设计 (4)系统结构设计 (5)系统特性表 (5)系统特性结构图............................................................................................................. 6 系统接口设计 (6)系统接口表 (6)系统接口传输协议说明................................................................................................. 7 系统完整性设计.. (7)4.系统犯错处置设计 (8)系统犯错处置表 .................................................................................................................... 8 保护处置进程表 .................................................................................................................... 9 5.技术设计 .............................................................................................................................. ....... 10 系统开发技术说明表.......................................................................................................... 10 开发技术应用说明 .............................................................................................................. 11 6.数据库设计 .............................................................................................................................. ... 11 7.辞汇表 .............................................................................................................................. ........... 11 8.进度打算 .............................................................................................................................. . (11)1. 引言引言是对这份软件系统概要设计报告的概览，是为了帮忙阅读者了解这份文档是如何编写的，而且应该如何阅读、明白得和说明这份文档。
软件综合课程设计报告模板
（课程设计封皮一页上用已经设立好旳宋体四号来填写各个项目。
）计算机软件综合课程设计报告学院、系：吉林大学珠海学院计算机科学与技术系专业名称：级软件工程专业课程设计科目：计算机软件综合课程设计题目：******* 系统学生姓名：（小组所有成员旳学号、姓名）指引教师：完毕时间：9月—1月目录1引言 (3)1.1编写目旳 (3)1.2背景阐明 (3)2 需求分析 (3)2.1系统总体目旳 (3)2.2 系统功能 (3)2.3数据需求 (3)2.3数据流图 (4)3 数据库概念构造设计 (4)3.1系统E-R模型 (4)3.2模块E-R模型 (4)4 数据库逻辑构造设计 (4)4.1 逻辑构造设计 (4)4.2物理构造设计 (4)5 安全性设计 (4)5.1 身份验证模式 (4)5.2 登陆管理 (4)5.3 权限管理 (4)6 源代码及其实现 (5)5.1 系统开发技术 (5)5.2 模块1设计及其实现 (5)5.3 模块2设计及其实现 (5)7 总结 (5)6.1 课程设计心得体会 (5)6.2 建议 (5)8 参照文献 (5)题目（三号，黑体，居中）阐明：一组只写一份报告，即下面内容，自己也可以根据实际状况进行调节和补充。
每个人写一份《课程设计成绩评估表》附在背面。
1引言1.1编写目旳1.2背景阐明1．系统名称：公交查询系统2．该项目旳提出者：************3．开发者：*******************4．运营该软件旳单位：公交公司及广大乘客2需求分析2.1系统总体目旳2.2 系统功能具体论述系统旳顾客类型及其所属重要功能2.3数据需求根据系统功能整顿出出系统中和数据有关旳信息，要列出数据旳具体信息。
例如①读者基本信息旳输入，涉及借书证编号、读者姓名、读者性别等。
②读者基本信息旳查询、修改，涉及读者借书证编号、读者姓名、读者性别等2.3数据流图画出系统核心模块旳数据流图。
3数据库概念构造设计3.1系统E-R模型系统整体E-R图3.2模块E-R模型每模块旳具体E-R图4数据库逻辑构造设计4.1逻辑构造设计4.2物理构造设计5安全性设计5.1身份验证模式5.2登陆管理5.3权限管理6源代码及其实现5.1 系统开发技术5.2 模块1设计及其实现5.3 模块2设计及其实现7总结6.1 课程设计心得体会6.2 建议8参照文献课程设计成绩评估表制定人：审定人：。
软件学报(Ruanjian Xuebao)
国家自然科学基金重点学术期刊专项基金中国科学院科学出版基金资助出版中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊中国精品科技期刊中国计算机学会会刊软件学报(Ruanjian Xuebao)第20卷第3期2009年3月目次理论计算机科学描述逻辑εLN循环术语集的不动点语义及推理··············· 蒋运承王驹史忠植汤庸(477) 描述逻辑µALCQO的语义及推理··································· 蒋运承王驹汤庸邓培民(491) Petri网的步问题研究········································ 潘理赵卫东王志成周新民柳先辉(505) 逻辑系统NMG的满足性和紧致性····························································· 周红军王国俊(515) 系统软件与软件工程软件过程建模方法研究································································· 李明树杨秋松翟健(524) 随机QoS感知的可靠Web服务组合································· 范小芹蒋昌俊王俊丽庞善臣(546) 一种用于软件过程建模的适应性Agent协商······ 黎巎李明树王青赵琛杜栓柱(557) 基础软件平台质量评估······································ 兰雨晴赵同高静接卉金茂忠(567) 基于模糊多属性决策理论的语义Web服务组合算法······················· 李祯杨放春苏森(583) 重构C++程序物理设计(英文) ······································· 周天琳史亮徐宝文周毓明(597) 计算机网络与信息安全QoS区分的自适应p-Persistent MAC算法对信道利用率的动态优化··············································· ········································································ 白翔毛玉明甦冷鹏毛建兵谢军(608) 防范前缀劫持的互联网注册机制··················································· 刘欣朱培栋彭宇行(620) 基于自适应随机行走的可扩展无偏抽样方法··································· 符永铨王意洁周婧(630) 公平的有向传感器网络方向优化和节点调度算法···························· 温俊蒋杰窦文华(644) 一种结构化P2P协议中的自适应负载均衡方法················ 熊伟谢冬青焦炳旺刘洁(660) 面向智能空间的位置感知方法研究··································· 明亮赵刚谢桂海王春雷(671) 一种基于分组密码的hash函数(英文) ············································ 林品吴文玲武传坤(682) 可证安全的无证书代理签名方案(英文) ········································· 陈虎张福泰宋如顺(692) 计算机图形学与计算机辅助设计秋季植物叶子表观的模拟································· 迟小羽盛斌杨猛陈彦云吴恩华(702) 支持外观属性保持的三维网格模型简化·········································· 卢威曾定浩潘金贵(713) 基于特征点的三维人脸形变模型·································································· 龚勋王国胤(724) 基于概率模型的高动态范围图像色调映射·········· 宋明黎王慧琼陈纯叶秀清顾伟康(734) 操作系统477~778一种基于补偿代价的长事务调度算法············································· 朱锐郭长国王怀民(744) 一种细粒度高效多版本文件系统···················································· 向小佳舒继武郑纬民(754) 集群软件无线电系统中实时信号处理调度研究············································· 朱晓敏陆佩忠(766) 《软件学报》投稿指南 ···································································································································································· (封三)期刊基本参数:CN11-2560/TP*1990*m*16*302*zh+en*P*¥36*2009*25*2009-03Journal of Software V ol.20, No.3 Mar. 2009ContentsTHEORETOCAL COMPUTER SCIENCE477 Fixpoint Semantics and Reasoning of Terminological Cycles in Description Logic εLNJIANG Yun-Cheng, WANG Ju, SHI Zhong-Zhi, TANG Yong491 Semantics and Reasoning of Description Logic µALCQOJIANG Yun-Cheng, WANG Ju, TANG Yong, DENG Pei-Min505 On the Step Problem for Petri NetsPAN Li, ZHAO Wei-Dong, WANG Zhi-Cheng, ZHOU Xin-Min, LIU Xian-Hui515 Satisfiability and Compactness of NMG-Logic SystemZHOU Hong-Jun, WANG Guo-JunSYSTEM SOFTWARE AND SOFTWARE ENGINEERING524 Systematic Review of Software Process Modeling and AnalysisLI Ming-Shu, YANG Qiu-Song, ZHAI Jian546 Random-QoS-Aware Reliable Web Service CompositionFAN Xiao-Qin, JIANG Chang-Jun, WANG Jun-Li, PANG Shan-Chen557 Adaptive Agent Negotiation for Software Process ModelingLI Nao, LI Ming-Shu, WANG Qing, ZHAO Chen, DU Shuan-Zhu567 Quality Evaluation of Foundational Software PlatformLAN Yu-Qing, ZHAO Tong, GAO Jing, JIE Hui, JIN Mao-Zhong583 Fuzzy Multi-Attribute Decision Making-Based Algorithm for Semantic Web Service Composition LI Zhen, YANG Fang-Chun, SU Sen597 Refactoring C++ Programs PhysicallyZHOU Tian-Lin, SHI Liang, XU Bao-Wen, ZHOU Yu-MingCOMPUTER NETWORKS AND INFORMATION SECURITY608 QoS Differentiation Based Adaptive p-Persistent MAC Scheme for Dynamic Optimization of the Channel UtilizationBAI Xiang, MAO Yu-Ming, LENG Su-Peng, MAO Jian-Bing, XIE Jun620 Internet Registry Mechanism for Preventing Prefix HijacksLIU Xin, ZHU Pei-Dong, PENG Yu-Xing630 A Scalable Unbiased Sampling Method Based on Multi-Peer Adaptive Random WalkFU Yong-Quan, WANG Yi-Jie, ZHOU Jing644 Equitable Direction Optimizing and Node Scheduling for Coverage in Directional Sensor Networks WEN Jun, JIANG Jie, DOU Wen-Hua660 Self-Adaptive Load Balancing Method in Structured P2P ProtocolXIONG Wei, XIE Dong-Qing, JIAO Bing-Wang, LIU Jie671 Research on Smart Space Oriented Location Awareness MethodMING Liang, ZHAO Gang, XIE Gui-Hai, WANG Chun-Lei682 Hash Functions Based on Block CiphersLIN Pin, WU Wen-Ling, WU Chuan-Kun692 Certificateless Proxy Signature Scheme with Provable SecurityCHEN Hu, ZHANG Fu-Tai, SONG Ru-ShunCOMPUTER GRAPHICS AND COMPUTER AIDED DESIGN702 Simulation of Autumn LeavesCHI Xiao-Yu, SHENG Bin, YANG Meng, CHEN Yan-Yun, WU En-Hua713 Mesh Simplification for 3D Models with Feature-PreservingLU Wei, ZENG Ding-Hao, PAN Jin-Gui724 3D Face Deformable Model Based on Feature PointsGONG Xun, WANG Guo-Yin734 Tone Mapping for High Dynamic Range Image Using a Probabilistic ModelSONG Ming-Li, WANG Hui-Qiong, CHEN Chun, YE Xiu-Qing, GU Wei-KangOPERATING SYSTEM744 A Scheduling Algorithm for Long Duration Transaction Based on Cost of CompensationZHU Rui, GUO Chang-Guo, WANG Huai-Min754 An Efficient Fine Granularity Multi-Version File SystemXIANG Xiao-Jia, SHU Ji-Wu, ZHENG Wei-Min766 Scheduling of Real-Time Signal Processing in Cluster-Based Software Radio SystemsZHU Xiao-Min, LU Pei-Zhong©Copyright 2009, Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. 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《软件学报》投稿指南
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软件工程专业实验报告模板
包含以下内容:
该实验项目实验过程的收获、遇到问题、解决问题过程的思考、程序调试能力的思考、在实验过程中对本实验项目涉及的知识点的认识等内容以及对这门课程的思考。
附录源程序清单
格式要求：
1.上面各级标题均左顶格
2.正文：小四，中文宋体，西文Ti：五号，宋体
4.有图名和表名，图名在图下面标注，表名在表上面标注,均5号宋体
软 件 学 院
实验报告
课程名称：
实验项目：
实 验 室：
姓 名：学 号：
专业班级：实验时间：
实验成绩
评阅教师
给出本次实验所涉及并要求掌握的知识点
验证性/综合性/设计性/创新性
列出本次实验所使用的平台和相关软件
1．给出实验内容具体描述；
2．用适当形式表达算法设计思想及算法实现步骤。
1．详细记录在调试过程中出现的问题及解决方法；
软件学报模板公式
软件学报模板公式
根据《软件学报》的模板要求，公式需要按照以下方式进行排版：
1. 公式居中排版，并用序号进行标注，例如：
(1)
f(x) = a + b (Equation 1)
2. 公式的序号需要与文中的引用一致，并用阿拉伯数字进行编号。
3. 公式的文本说明需要放在公式后面，与公式之间有足够的距离，例如：
(1)
f(x) = a + b (Equation 1)
其中，f(x)表示函数值，a和b表示常数。
4. 公式中的变量需要使用斜体字体进行书写。
以上是《软件学报》模板要求中关于公式的基本规则，具体的排版细节还需根据具体的要求进行调整。
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软件学报
V ol.14, No.3 ©2003 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2003/14(03)0369 基于混合粒度冲突检测的事务工作流调度算法∗丁 柯+, 魏 峻, 冯玉琳(中国科学院 软件研究所 计算机科学重点实验室,北京 100080)(中国科学院 软件研究所 软件工程技术中心,北京 100080) A Scheduling Protocol for Transactional Workflows Based on Mix-Grained Conflict DetectionDING Ke +, WEI Jun, FENG Yu-Lin(Key Laboratory for Computer Science, Institute of Software, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) (Software Engineering Technology Center, Institute of Software, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) + Corresponding author: Phn: 86-10-62630989 ext 203, E-mail: dingke@; dingke@Received 2002-01-15; Accepted 2002-05-13Ding K, Wei J, Feng YL. A scheduling protocol for transactional workflows based on mix-grained conflict detection. Journal of Software , 2003,14(3):369~375.Abstract : A transactional workflow is composed of traditional flat transactions, and its execution has relaxed transactional atomicity. Due to different termination characteristics of transactions, only one workflow is allowed to execute non-compensatable transactions with current scheduling protocols. In this paper, two granularities of conflict based on transaction classes and transaction instances are defined, and a scheduling protocol by using both granularities of conflict detection is proposed. Besides generating serializable and recoverable schedules, this method provides a higher degree of concurrency in following two ways. On the one hand, the fine-grained locking mechanism based on transaction instances is used to reduce conflict possibility among concurrent workflows. On the other hand, the coarse-grained conflict mechanism based on transaction classes is used to predict future conflict among workflows, multiple workflows are therefore allowed to execute non-compensatable transactions if they will not conflict in predicated future execution.Key words : transactional workflow; concurrency control; recovery; scheduling protocol; locking granularity摘 要: 事务工作流由若干个平面事务组成,其执行满足松弛原子性.由于组成事务工作流的平面事务具有不同的完成特性,为了防止不可串行化的执行,现有的调度算法通常只允许一个活动工作流执行不可补偿事务,这大大限制了并发度.定义了基于事务类型和事务实例两种粒度的冲突关系,并提出了一种基于这两种粒度冲突检测的调度算法,保证了并发事务工作流的可串行化和可恢复执行.该算法从两个方面提高了并发度:一方面通∗ Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69833030 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2001AA113010, 2001AA414020 (国家高技术研究发展计划); the National High Technology Development 973 Program of China under Grant No.G1999035807 (国家重点基础研究发展规划(973))第一作者简介: 丁柯(1975－),男,江西南昌人,博士生,主要研究领域为分布式计算,分布事务处理技术.370 Journal of Software软件学报2003,14(3)过事务实例之间(细粒度)的冲突检测减少了工作流冲突的概率;另一方面通过事务类型之间(粗粒度)的冲突预测,允许多个将来不冲突的工作流执行不可补偿事务.关键词:事务工作流;并发控制;恢复;调度算法;锁粒度中图法分类号: TP311 文献标识码: A工作流是由若干个相互关联的任务组成的过程,它是通过计算机软件进行定义、执行并监控的业务过程[1].为了使计算机能够支持业务过程,就要分析业务过程,抽象出业务过程的本质特征,并使用一种计算机可处理的方式表示,其结果称为过程模型.某些应用领域的业务过程计算机自动化往往要求其中的某一个工作流作为一个整体要么正确提交,要么回滚结束,也就是说,工作流具有事务特性.于是提出了事务工作流(transactional workflow)的概念[2],即一个事务工作流的执行将系统从一个一致性状态转换到另一个一致性状态.事务工作流由平面事务组合形成,其执行满足松弛原子性(relaxed atomicity)[3].由于某些平面事务不具有可补偿性(compensatability),因此一旦执行了这种平面事务,事务工作流将不能全局回滚.如果两个并发的事务工作流均执行了不可补偿的事务,并在随后的执行中产生循环冲突(详见本文第2.1节),那么系统就不能保证可串行化的调度,并且也不能回滚这两个事务.为了避免这种情况的发生,现有的调度算法只允许最多一个事务工作流执行不可补偿事务,因而极大地影响了并发度[4].本文利用两种不同粒度的冲突检测机制来解决循环冲突问题,并进一步提高工作流执行的并发度.一方面,我们利用事务实例之间细粒度的冲突检测来减少工作流之间的冲突;另一方面,通过预测事务工作流将要执行的事务类型集合,并利用事务类型之间粗粒度的冲突检测来判断两个工作流是否会在将来发生冲突.本文第1节给出事务工作流模型,定义了在事务类型和事务实例上两种粒度的冲突关系,并形式化地定义了工作流的结构和执行.第2节首先分析循环冲突问题,然后提出基于混合粒度冲突检测的事务工作流调度算法.第3节是本文工作和其他相关工作的比较.最后是小结.1 事务工作流模型我们考虑的事务工作流采用两层系统模型,这两个层次分别解决业务过程需求中的不同问题.系统的底层提供具有严格ACID特性的平面事务,这些平面事务之间相互隔离.系统的高层提供具有松弛事务特性的事务工作流.对这些事务工作流而言,平面事务是黑盒方式的基本构造块[3].事务工作流具有松弛事务特性,这是因为它放松了ACID平面事务的隔离性和原子性.由于业务过程之间需要协作,因此每个平面事务的执行效果在它提交后就对其他事务工作流可见,而无须等到工作流结束以后.工作流的回滚则根据应用语义,通过补偿事务(compensation transaction)来消除已提交事务的更新.1.1 事务类型和事务实例事务工作流的基本活动是事务.事务通常由一组操作组成,这些操作的组合模式实际代表了某种事务类型,而事务类型的某次具体执行则被称为一个事务实例.事务实例由事务类型和具体的输入参数组成.设T是一个事务类型,t(a1,...,a r)是T的一个实例,其中a1,…,a r是输入参数.在不产生歧义的情况下,事务实例t(a1,...,a r)可简写成t.设T*={t1,t2,t3,…}是所有事务实例组成的集合.下面我们给出事务的可补偿性和可重复性的严格定义.定义1. 设σ=〈t1t2t3…t k〉是一个事务序列,其中t i∈T*.如果对T*上的所有事务序列α和β,串连的事务序列〈ασβ〉和〈αβ〉的执行效果相同,那么称事务序列σ是无影响的(effect-free).定义2. 对事务类型T的任何实例t(a1,...,a r)∈ T*,如果存在另一个事务类型T−1和它的实例t−1(a1,…,a r)∈T*,使得事务序列σ=〈t t−1〉是无影响的,则称T−1是T的补偿事务类型,并称T是可补偿的(compensatable);否则称T 是不可补偿的.为了能够形式化地定义可重复事务,我们用t(n)来表示事务t的第n次执行.定义3. 对事务类型T的任何实例t∈T*,如果存在一个正整数m∈N,即使对所有的1≤j<m,t(j)都被放弃,t(m)仍能确保提交,则T是可重复的(retriable).丁柯 等:基于混合粒度冲突检测的事务工作流调度算法 371为了保证事务的可补偿性,任何补偿事务类型T −1必须是可重复的.如果事务类型T 是可补偿的/可重复的,我们称其事务实例也是可补偿的/可重复的.1.2 事务工作流的结构基本活动通过若干控制结构可组合成复合活动.事务工作流本身就是一个复合活动.事务工作流使用的控制结构包括顺序、并行、条件、优先和循环结构:A =T |(A 1→A 2)|(A 1║A 2)|(A 1▷A 2)|(cond ?A 1:A 2)|(cond [A 1]),其中T 是基本活动,即事务类型,A ,A 1和A 2是(复合)活动,cond 是条件谓词.A 1→A 2表示顺序结构,首先执行A 1然后再执行A 2.A 1║A 2表示并行结构,两个并行分支分别执行A 1和A 2.A 1▷A 2表示优先结构,它提供了一种向前恢复机制,在执行过程中总是试图先执行A 1,若A 1执行失败,则执行A 2,进行向前恢复.条件结构(cond ?A 1:A 2)由一个条件谓词cond 和两个互斥执行分支组成,当cond 为真时执行A 1,否则执行A 2.循环结构(cond [A 1])表示当条件谓词cond 为真时,反复执行循环体A 1.下面是一个事务工作流结构表达式的例子,其对应的图示如图1所示.图1 一个事务工作流的例子 例1:(cond 1?T A :T B )→((T C ║T D )▷T E )→(cond 2[T F →T G ]).1.3 事务工作流的执行和调度事务工作流的执行是按照事务工作流的结构定义,依次执行其中的事务直至结束.事务工作流的执行也称为事务工作流的一个实例.定义4. 事务工作流的执行是一个二元组P i =(T i ,ϕi ),其中T i ⊆T *是一个事务实例集合,≪i 是定义在T i 上的偏序关系≪i ⊆T i ×T i ,表示事务的执行次序:t 1≪i t 2当且仅当t 1在t 2之前执行.在不引起歧义的情况下,事务工作流和事务工作流的执行在下文代表同一含义.我们分别用a i 和c i 来标记事务工作流P i 的放弃和提交.定义5. 两个事务实例t i ,t j ∈T *,如果对T *上的任意事务序列α和β,都有事务序列〈α t i t j β〉的执行效果和〈α t j t i β〉的执行效果相同,那么事务实例t i 和t j 是可交换的;否则称这两个事务实例是不可交换的或者冲突的,记作t i conf t j .若事务t i 和t j 是冲突的,那么对任何α,β∈{−1,1}的组合,均有t i α conf t j β.类似地,如果事务t i 和t j 是可交换的,那么对任何α,β∈{−1,1}的组合,t i α和t j β均可交换.定义6. 两个事务类型T i 和T j ,如果存在T i 的实例t i 和T j 的实例t j ,有t i conf t j ,那么事务类型T i 和T j 是冲突的,记作T i conf T j .如果两个事务类型T i 和T j 的任何实例都不冲突,那么称T i 和T j 不冲突.至此,我们分别基于事务类型和事务实例定义了两种粒度的冲突关系.定义7. 事务工作流的调度S 是一个三元组(P S ,T S ,≪S ),其中P S ={P 1,…,P n }是一个事务工作流执行的集合,其中T S ⊆T *是P S 中工作流执行的事务实例集合,≪S 是定义在T S 上的偏序关系,有≪S⊆T S ×T S .偏序≪S 满足下面两个 条件:(1) ∀P i :≪i ⊆≪S ,并且(2) ∀(t i ∈P i ,t j ∈P j ),i ≠j ,且t i conf t j ,那么或者t i ≪S t j 或者t j ≪S t i .1.4 可串行化和可恢复调度定义8. 如果下面条件成立,则事务工作流的调度S 和S ′是等价的:(1) S 和S ′定义在同样的事务工作流集合上,即P S =P S ′且T S =T S ′;372 Journal of Software 软件学报 2003,14(3)(2) S 和S ′对冲突事务的偏序是一致的,即如果t i 和t j 是调度S 中的冲突事务,且t i ≪S t j ,则有t i ≪S ′ t j .定义9. 如果事务工作流的调度S 等价于某个串行的调度S ′,则称S 是可串行化的.定义10. 设t i 是事务工作流的执行P i =(T i ,≪i )的一个可补偿事务,即t i ∈T i ,不可补偿事务t i *被称为t i 的下一个不可返回点(next-point-of-no-return),如果t i ≪i t i *,并且不存在不可补偿事务t i ′使得t i ≪i t i ′≪i t i *成立;若不存在这样的事务,则c i 是t i 的下一个不可返回点.定义11. 如果对调度S 中的任何两个冲突事务t i ∈P i 和t j ∈P j ,t i 是可补偿事务且t i ≪S t j ,若下面条件成立,则S 是可恢复的:(1) t i −1≪S t j 或者t i *≪S t j ,其中t i *是t i 的下一个不可返回点事务;(2) 如果t j 是可补偿的并且t j *∈S ,那么必然有t i *≪S t j *,其中t j *是t j 的下一个不可返回点事务;(3) 如果t j 是不可补偿的,那么必然有t i *≪S t j .直观上来说,如果t i conf t j 且t i ≪S t j ,那么P j 的执行效果受P i 影响.可恢复调度要求一个事务工作流必须在影响它的其他事务工作流提交之后才能提交.一旦某个事务工作流执行了不可补偿事务,那么它就进入完成状态,它之前的补偿操作t 不能再被补偿,因此与t 冲突的事务也不能再被补偿.2 事务工作流的调度算法2.1 循环冲突问题如果允许两个不同事务工作流都执行不可补偿事务,那么可能产生不可串行化的调度.假设t i 1,t i ∈P i 和t j 1,t j ∈P j ,t i 和t j 是不可补偿事务,在调度S 中有t i 1≪S t i 和t j 1≪S t j .如果t i 2和t j 2分别是P i 和P j 接下去要执行的事务(即t i ≪i t i 2和t j ≪j t j 2),并且t i 1 conf t j 2和t j 1 conf t i 2,那么就出现了一个循环冲突(如图2所示,其中箭头表示事务的执行次序,虚线表示事务冲突),S 将不能满足可串行化,并且也不能恢复.正是由于这个问题,为了避免最坏情况的发生,目前的解决方法是一次只让一个事务工作流进入完成状态[4]. j 2j j 1t i t i t i Fig.2 The cyclic conflict problem 图2 循环冲突问题2.2 基于混合粒度冲突检测的调度循环冲突问题出现的主要原因是不能预测工作流将来的执行情况,因此只能采用最保守的方法来避免循环冲突的发生.解决该问题的有效方法是预测事务工作流将来的执行情况.如果两个工作流将来不会发生冲突,那么它们可以安全地执行不可补偿事务,这也是我们开发的调度算法的基本出发点.2.2.1 事务实例锁和后继事务类型集每当执行某个事务实例时,工作流必须首先获取一个实例锁.事务实例t 的实例锁用lt 表示.如果事务实例t i 和t j 冲突,那么我们称实例锁lt i 和lt j 冲突,同样记作lt i conf lt j .在事务工作流P i 的执行过程中,始终维护两个集合:事务实例锁集LS i 和后继事务类型集FS i ,其中LS i 用来记录目前P i 获取的所有事务实例锁,FS i 表示P i 将要执行的事务类型集.随着事务工作流P i 的执行,LS i 不断变大,而FS i 不断变小.当P i 准备提交时,FS i ＝∅.根据事务实例锁集和后继事务类型集,我们可以判断两个工作流是否会在将来产生冲突.工作流P i 和P j 将来不冲突的充分条件是:(1) P i 已执行的事务类型与P j 将要执行的事务类型不冲突;(2) P j 已执行的事务类型与P i 将要执行的事务类型不冲突;(3) P i 将要执行的事务类型和P j 将要执行的事务类型不冲突.因此有下面的引理1.引理1. 事务工作流P i 和P j 在将来不产生冲突的充分条件是:∀lt i ∈LS i ,T j ∈FS j :¬(T i conf T j ),其中T i 是t i 的事务类型;并且(1) (2) (3) ∀lt j ∈LS j ,T i ∈FS i :¬(T i conf T j ),其中T j 是t j 的事务类型;并且∀T i ∈FS i ,T j ∈FS j :¬(T i conf T j ).为了实现事务实例之间的冲突检测,系统按照事务类型来组织冲突矩阵CON ,其中每个CON (i ,j )存放了一丁柯 等:基于混合粒度冲突检测的事务工作流调度算法 373 个返回值为布尔值的冲突检测函数conflict ij (a 1,...,a r ,b 1,...,b s ),用来判断事务类型T i 的实例t i (a 1,...,a r )和事务类型T j 的实例t j (b 1,...,b s )是否冲突.例如对银行帐户的存款事务deposit (account 1,amount 1)和取款事务withdraw (account 2,amount 2)而言,它们的冲突函数conflict (account 1,amount 1,account 2,amount 2)判断两者访问的帐户是否相同,如果相同,则返回TRUE 表示实例冲突,否则返回FALSE 表示不冲突.另外,如果两个事务类型T i 和T j 相互不冲突,那么CON (i ,j )存放常量FALSE;如果T i 和T j 的所有实例都相互冲突,那么CON (i ,j )存放常量TRUE.对引理1而言,当CON (i ,j )存放常量FALSE 时,¬(T i conf T j )取真值.2.2.2 后继事务类型集的构造在每执行一个事务实例之后,事务工作流的后继事务类型集就需要更新.本节给出后继事务类型集的计算方法.后继事务类型集的计算通过对事务工作流的结构进行分析而完成. CS ={T C ,T D ,T E }FS ={T F ,T G } CS ={T F ,T G } FS ={ } CS ={T C ,T D }FS ={T F ,T G }→{T F ,T G }CS ={T F ,T G } FS ={T F ,T G } CS ={T A ,T B }FS ={T C ,T D ,T E ,T F ,T G }CS ={T C ,T D ,T E ,T F ,T G } FS ={ } CS ={T A ,T B ,T C ,T D ,T E ,T F ,T G } FS ={ } T D T C T E ║{T C ,T D ,T E ,T F ,T G } {T C ,T D ,T E ,T F ,T G } T B T G ?T F → [ ] ▷→T A 事务工作流的结构可以用一个树来表示,例如第1.2节中的例1可以用图3来表示.树的叶结点是事务类型,其他结点代表各种控制结构.每个结点有两个属性:CS 和FS .CS 表示以该结点为根的子树中包含的所有事务类型集,FS 表示执行完该结点为根的子树后还要执行的事务类型集.那么,叶结点的FS 就是我们关心的后继事务类型集.CS 集合的构造通过后序遍历树即可获得:任何一个结点的CS 是其子结点CS 的并集;而叶结点的CS 是它本身.而FS 通过先序遍历树获取.树根结点的FS 为空集,其他结点的FS 通过表1中的计算规则得出(其中parent 表示父结点,left 和right 分别表示它的左边子结点和右边子结点.另外,循环结构只有一个子结点).图3表示了每个结点的CS 和FS 集,其中叶结点只列出FS 集.例如,当工作流执行完事务T D 后,它的FS ={T F ,T G ,T C }.{T F ,T G } {T F ,T G } {T F ,T G ,T D }{T F ,T G ,T C }Fig.3 Construction of FS 图3 FS 的构造Table 1 The computation rule of FS表1 FS 的计算规则Flow control constructConstruction of FS Sequential constructleft.FS =right.CS ∪parent.FS ; right.FS =parent.FS Conditional constructleft.FS =right.FS =parent.FS Contingency constructleft.FS =right.FS =parent.FS Parallel constructleft.FS =right.CS ∪parent.FS ; right.FS =left.CS ∪parent.FS Iterative construct left.FS =parent.CS ∪parent.FS2.2.3 调度算法每个新运行的工作流P i 都被附上一个单调递升的时间戳ts (P i ).系统为每个工作流P i 维护事务实例锁集LS i 和后继事务类型集FS i ,并将所有活动的事务工作流动态地分成两个集合:可回滚工作流集合RC 和不可回滚工作流集合NR.如果某个工作流已执行的事务都是可补偿的,那么它被归于RC 集合.如果某个工作流执行了至少一个不可补偿事务,那么系统将把它移至NR 集合.我们开发的基于混合粒度冲突检测的调度算法遵循下面几个规则:(R 1) 集合NR 中的工作流不会等待其他工作流;(R 2) 时间戳较小的工作流不会等待RC 中时间戳较大的工作流;(R 3) 集合NR 中的工作流相互不会发生冲突.由于循环冲突产生的前提条件是两个NR 中的工作流相互冲突,规则R 3防止了循环冲突的出现.图4表示了调度算法执行时的一个快照,其中事务工作流P 1和P 4正在等待P 3,而P 3则在等待P 6.注意,NR 中的集合不会冲突,也不会相互等待.374 Journal of Software软件学报2003,14(3)Fig.4 Scheduling of transactional workflows图4 事务工作流的调度基于混合粒度冲突检测的调度算法详细描述如下:(1) 工作流开始执行:当系统准备执行工作流P i并且尚未执行它的任何事务时,系统将P i放入RC集合.(2) 事务实例执行:当事务工作流P i执行事务实例t i时,首先试图获取实例锁lt i,根据实例锁冲突检测,若存在下面两种冲突情况,则放弃相应的工作流P j:(2.1.1) 如果P i∈NR,lt i与RC中的工作流P j的LS j冲突,那么放弃P j;(2.1.2) 如果P i∈RC,lt i与RC中的工作流P j的LS j冲突,并且ts(P i)<ts(P j),那么放弃P j.然后判断是否存在下面3种情况,如果存在,则P i必须等待:(2.2.1) lt i和一个时间戳较小的工作流或者NR中的工作流P j的LS j冲突,P i必须等待P j结束.在P j结束之后,P i再重新判断(2.2.1)~(2.2.3)的冲突情况.(2.2.2) t i是一个不可补偿事务,并且P i在将来会和NR中工作流P j冲突(利用引理1),那么P i必须等待P j结束.在P j结束之后,P i再重新判断(2.2.1)~(2.2.3)的冲突情况.(2.2.3) t i是一个不可补偿事务,并且P i在将来会和某个处于(2.2.2)等待状态的工作流P j冲突,并且ts(P i)>ts(P j),那么P i必须等待P j先进入NR.P j进入NR后,P i再重新判断(2.2.1)~(2.2.3)的冲突情况.P i获取了实例锁lt i之后,系统即可执行t i.如果t i是不可补偿事务,并且P i在RC集合中,系统将P i移至NR集合.(3)工作流提交:只有当事务工作流P i和任何时间戳较小的事务工作流P j都不冲突时,系统才能提交P i.系统提交工作流P i时,将释放LS i中的所有锁.如果P i和时间戳较小的某个工作流P k冲突,即ts(P k)<ts(P i),那么P i必须等待P k提交后才能提交.P i一旦提交完成,那么从相应的RC集合或NR集合中移出.(4) 工作流放弃:当事务工作流P i放弃时,对每个已执行的可补偿事务t i,按其执行的相反次序执行补偿事务t i−1.当全部事务都被补偿后,工作流释放LS i中的所有锁.如果工作流是由于冲突原因而被放弃,那么系统将重新运行该工作流,并且使用原来的时间戳.注意,只有RC集合中的工作流才会被放弃.P i一旦放弃完成,那么从相应的RC集合或NR集合中移出.随着NR集合中工作流的执行和完成,这些工作流的FS i不断变小,越来越多的RC集合中的工作流可允许进入NR集合.由于算法始终遵循R1和R2规则,因此工作流之间不存在循环等待,因而可以防止调度死锁现象的出现.虽然RC中的某个工作流P i可能等待时间戳较大的NR中的工作流,但算法中的(2.2.3)能确保P i最终进入NR集合,因此不会出现饿死现象.但是该算法不能避免连锁放弃,即如果某个事务被放弃,那么所有等待它完成的事务也被放弃.3 相关工作和讨论数据库系统中的并发控制和恢复是一个经典问题,根据数据读写操作之间的冲突规则,人们提出了若干解决方法来保证可串行化调度和可恢复调度[5].当具有丰富语义的操作引入数据库之后,它们之间的冲突关系由可交换性决定,R.Vingralek等人为该情况下的并发控制和恢复的正确性提出了统一的理论框架[6].有关事务工作流的研究来源于扩展事务模型[7].事务工作流由若干平面事务组成,这些平面事务之间的冲突关系由可交换性决定.文献[8]研究了事务工作流的并发控制问题,但是他们假定工作流完全由可补偿事务组成,因而不能很好地反映现实应用环境.A.Zhang等人提出的Flexible事务是为实现异构多数据库事务管理的一种扩展事务模型[9].一个Flexible事务包含多个子事务,这些子事务通过precedence和preference两种约束关系组合在一起.子事务按其完成保证(termination guarantee)分成可补偿事务、可重复事务和pivot事务3种类型.Flexible事务的子事务之间的冲突根据它们的读写数据集来判断.由于组成事务工作流的事务是黑盒,其读写数据集不可知,因此文献[9]中提出的调度方法不适用于事务工作流.H.Schuldt等人研究了事务性过程丁柯等:基于混合粒度冲突检测的事务工作流调度算法375(transactional process)的并发控制和恢复处理问题[10].在文献[4]中,H.Schuldt提出一种基于有序共享锁(ordered shared lock)的调度算法.为了避免本文第2.1节中提出的循环冲突问题,该算法在全局范围内最多只允许一个事务工作流能够执行不可补偿事务,大大限制了工作流执行的并发度.以上文献中事务间的冲突规则都是基于事务类型来判断的,是一种粗粒度的冲突检测方法.本文给出的事务工作流模型区分事务类型冲突和事务实例冲突,通过运行时刻进行基于事务实例的冲突检测,可以显著地减少工作流之间的冲突.另外,本文的调度算法在工作流执行过程中,通过预测将来执行的事务类型集合,允许多个不冲突的工作流执行不可补偿事务.因此本文提出的算法从两方面提高了事务工作流执行的并发度.4 结束语事务工作流是满足松弛事务特性的工作流.在事务工作流引擎中,调度算法被用来控制并发事务工作流的执行,产生可串行化和可恢复调度.由于组成事务工作流的平面事务具有不同的完成特性,为了防止不可串行化的执行,在没有预测时,系统只能允许最多一个事务工作流执行不可补偿事务,限制了事务工作流执行的并发度.本文首先给出事务工作流模型,在模型中区分事务类型和事务实例,定义了两种粒度的冲突关系,并给出了事务工作流结构和执行的形式化定义.在事务工作流的执行过程中,调度器为每个活动事务工作流维护两个集合:事务实例锁集LS i和后继事务类型集FS i.事务实例锁集LS i包含所有已经获取的事务实例锁,用于细粒度的事务实例冲突检测;而后继事务类型集FS i包含所有将要执行的事务类型,用于粗粒度的事务类型冲突检测.本文给出了后继事务类型集FS i的构造方法.通过结合两种粒度的冲突检测,本文提出的调度算法在两方面提高了并发度:一方面,细粒度冲突检测减少了事务工作流之间的冲突概率;另一方面,粗粒度的冲突检测能够预测事务工作流是否会在将来发生冲突,而不会发生冲突的工作流可以安全地并发执行,从而解决一次只能执行一个不可补偿事务的问题.本文提出的事务工作流模型考虑了平面事务不同的可补偿性和可重复性,能够较好地适应现实的应用环境.References:[1] Luo HB, Fan YS, Wu C. Workflow technology survey. Journal of Software, 2000,11(7):899~907 (in Chinese with EnglishAbstract).[2] Alonso G, Agrawal D, Abbadi AE, Kamath M, Gunthoer R, Mohan C. Advanced transaction models in workflow contexts. In:Proceedings of the International Conference on Data Engineering. 1996. 574~581.[3] Grefen P, Vonk J, Boertjes E, Apers P. Semantics and architecture of global transaction support in workflow environments. In:Proceedings of the 4th IFCIS International Conference on Cooperative Information Systems. 1999. 348~359.[4] Schuldt H. Process locking: a protocol based on ordered shared locks for the execution of transactional processes. In: Proceedingsof the ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS 2001). Santa Barbara: ACM Press, 2001. 289~300.[5] Bernstein P, Hadzilacos V, Goodman N. Concurrency Control and Recovery in Database Systems. Addison-Wesley, 1987.[6] Vingralek R, Hasse-Ye H, Breitbart Y, Schek H-J. 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深度学习在计算机视觉中的应用深度学习在计算机视觉中的应用计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，其主要任务是让计算机能够识别和理解图像。
随着深度学习技术的不断发展，其在计算机视觉领域的应用也越来越受到关注。
本文将介绍深度学习在计算机视觉中的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割等方面。
1. 图像分类图像分类是计算机视觉中的第一个任务，其目的是将图像分类到不同的类别中。
深度学习在图像分类中的应用已经取得了很大的进展。
传统的图像分类方法主要是基于特征提取和分类器设计，而深度学习则可以自动学习图像特征，并且可以通过网络结构的优化来提高分类准确率。
目前，深度学习已经在图像分类中取得了很好的效果，如人脸识别、图像识别等。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，其目的是在图像或视频中检测出特定目标的位置和范围。
深度学习在目标检测中的应用也是越来越受到关注。
传统的目标检测方法主要是基于区域提取和分类器设计，而深度学习则可以通过学习目标的特征，从而实现目标的位置和大小的检测。
目前，深度学习已经在目标检测中取得了很好的效果，如行人检测、车辆检测等。
3. 图像分割图像分割是计算机视觉中的最后一个任务，其目的是将图像分割成不同的区域，以便进行后续的图像分析。
深度学习在图像分割中的应用也越来越受到关注。
传统的图像分割方法主要是基于阈值分割和基于形态学的方法，而深度学习则可以通过学习图像的特征，从而实现更精确的图像分割。
目前，深度学习已经在图像分割中取得了很好的效果，如医学图像分割、图像分割等。
深度学习在计算机视觉中的应用非常广泛，已经在图像分类、目标检测、图像分割等方面取得了很好的效果。
随着深度学习技术的不断发展，其在计算机视觉领域的应用前景也将越来越广阔。
深度学习在计算机视觉中的优势深度学习在计算机视觉中的应用之所以如此成功，主要是因为它具有以下几个优势:1. 自动学习特征深度学习可以自动学习图像特征，这使得它可以不需要手动提取特征，从而使得计算机视觉的任务更加简单和高效。
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§§ 1000
+高效均衡数据挖掘工具的设计与实现
+
+ 数据挖掘是针对特定的大数据集中的特定数据的搜索与分析，以揭示隐藏的潜在模式和规律，为与用户有关的决策和行动提供决策性信息。
然而，对于大规模数据集，传统的数据挖掘工具可能面临严重的性能问题，而均衡数据挖掘工具可以缓解这一问题。
本文探讨了均衡数据挖掘工具的设计与实现，提出了一种基于均衡思想的数据挖掘方法。
该方法通过多次均衡所有可能的搜索空间和对空间进行更新，以高效开发最优组合，以及一种基于实时数据变更检测的数据挖掘策略，支持动态数据更新，以及减少搜索时间和空间，从而提高效率及加快搜索速度。
最后，本文利用均衡数据挖掘在实测样例评价中，结果表明实验法能有效提高查询效率。
+
+ 本文的主要贡献有：（1）提出一种基于均衡思想的数据挖掘方法；（2）基于实时数据变更检测的数据挖掘策略；（3）提出一种快速实现查询的算法；（4）利用均衡数据挖掘在实测样例评价中，结果表明有效。
+
+ 基于以上工作，本文对数据挖掘方向的发展具有重要意义。
同时，未来还有一些问题和方面需要考虑，特别是在可信模型和数据挖掘系统协同机制方面，有待于今后的研究。
《软件学报》排版样例(英文论文)2005版
一种用于数据挖掘的动态概念聚类算法*郑文彬1+, 吕颂21(中国科学院软件研究所《软件学报》编辑部,北京100080)2(浙江大学计算机科学与工程系,浙江杭州310027)A Dynamic-Based Conceptual Clustering Algorithm for Data MiningZHENG Wen-Bin1+, LÜ Song21(Editorial Board of Journal of Software, Institute of Software, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China)2(Department of Compu ter Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)+ Corresponding author: Phn: +86-10-62562563, Fax: +86-10-62562533, E-mail: jos@, Abstract: *Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstract abstract Abstract abstractKey words: *key word; key word; key word; key word; key word*摘要: 摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容*Support ed by the National Nat ural Science Foundation of China under Grant Nos.69833020, 90304009 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Developm ent Plan of China under Grant No.863-317-01-04-99 (国家高技术研究发展计划(863)); the National Grand Fundam ent al Research 973 Program of China under Grant No.G1999032700 (国家重点基础研究发展规划(973)); the Key Sci ence-Technology Proj ect of the National …Ninth Five-Year-Pl an‟ of China under Grant No.98-780-01-07-03 (国家“九五”科技攻关项目); the Defense Pre-Research Proj ect of the …Ninth Five-Year-Plan‟ of China (国家“九五”国防预研基金); the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Educati on of China (国家教育部博士点基金); the Ministry & Commission-Level Research Foundati on of Chi na (部委级基金); the Natural Sci ence Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK99038 (江苏省自然科学基金)ZHENG Wen-Bin was born in 1973. He is a Ph.D. candidate at the Instit ute of Sof tware, the Chinese Academy of Sciences. His current research int erests include database theory and appli cation. LÜ Song was born in 1963. He is a professor and doctoral supervisor at the Institut e of Software, the Chinese Academy of Sci ences. His researches areas are database theory and appli cation.郑文彬 等:一种用于数据挖掘的动态概念聚类算法 167 摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容.关键词: 关键词;关键词;关键词;关键词;关键词中图法分类号: TP391 文献标识码: A1 Introduction*Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Textt Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text* 2 Heading (the first level)Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Textt Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text2.1 SubheadingText Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Textt Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text2.1.1 SubheadingTheorem 1. Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem Theorem.Proof. Proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof proof.Definition 1. Definition Definition Definition b k y k y E E i i i i ∆α∆α∆+++=222111old new Definit ion DefinitionDefinition Definition Definition },|),{(1C C y A t i t i i i t =<=--ααx Definition Definit ion Definition DefinitionDefinition Definit ion Definition Definition.i i j BSVj j j i j BSV Non j j j j ii j N j j j i y b k y C k y y b k y E --⋅+=--=∑∑∑∈-∈),(),(),(x x x x x x αα (1)Example. Example example example example example example example example example example example example example example example example.Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Textt Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text.Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Textt Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text168Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text (see Fig.1).Text Text Text Text Text Text Text Text Text TextText Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text TextText Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text TextText Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text (Table 1).Table 1 Runtime comparison among the three methodsText Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text. Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text. Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text. Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text. Acknowledgement We thank Prof. Robert Jacob for discussing some issues about this paper.References:[1] T an ST, Wang TN, Zhao YF. A constrained f init e elem ent method f or modeling cloth def ormati on. Visual Comput er, 1999,15(2):90-99.[2] Q uinlan JR. C4.5: Programs for Machine Learni ng. San Mat eo: Morgan Kauf m ann Publishers, Inc., 1993.[3] C raven MW, Shavlik JW. Extracting tree-st ruct ured representations of trained net works. In: Touretzky D, Mozer M, Hasselmo M,eds. Advances in Neural Inform ation Processing Syst ems, Vol 8. 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软件工程实习专题报告模板
一、封面标题：软件工程实习专题报告姓名：[您的姓名]学号：[您的学号]实习单位：[实习单位名称]实习时间：[实习开始时间] 至 [实习结束时间]指导教师：[指导教师姓名]二、摘要本文主要介绍了我在[实习单位名称]进行的软件工程实习过程。
通过对实习单位的项目开发流程、技术栈、团队协作等方面的了解，我深刻体会到了软件工程的实际应用和重要性。
在实习过程中，我不仅提升了专业技能，还培养了团队协作和沟通能力。
以下是对实习过程的详细描述和总结。
三、实习单位及项目背景1. 实习单位简介[在此处简要介绍实习单位的基本情况，包括成立时间、主营业务、企业文化等。
]2. 项目背景[在此处描述实习项目的背景信息，包括项目名称、项目目标、项目规模等。
]四、实习内容及过程1. 实习初期在实习初期，我主要进行了以下工作：（1）了解公司文化和团队构成；（2）熟悉项目开发流程和规范；（3）参与项目需求分析，与团队成员进行沟通；（4）学习相关技术栈，如[具体技术名称]。
2. 实习中期在实习中期，我逐步参与到项目的具体开发工作中，主要工作内容包括：（1）根据需求分析，进行系统设计；（2）编写代码，实现功能模块；（3）进行单元测试，确保代码质量；（4）参与团队代码审查，提高代码可读性和可维护性。
3. 实习后期在实习后期，我主要进行了以下工作：（1）协助项目经理进行项目进度管理；（2）参与项目部署和上线；（3）收集用户反馈，优化产品功能；（4）撰写实习总结，总结实习经验。
五、实习收获与体会1. 专业技能提升通过实习，我对以下技能有了更深入的了解和掌握：（1）[具体技术名称]编程语言；（2）[具体框架名称]框架；（3）[具体工具名称]开发工具；（4）[具体方法名称]开发方法。
2. 团队协作与沟通能力在实习过程中，我与团队成员共同协作，完成了项目开发任务。
这使我认识到团队协作和沟通能力的重要性，并学会了如何与不同性格的人相处。
3. 项目管理与优化通过参与项目部署和上线，我对项目管理有了更深入的了解，学会了如何优化项目进度，提高项目质量。
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题目*
作者名1+, 作者2, 作者名3
1(单位全名部门(系)全名,省市(或直辖市) 邮政编码
2(单位全名部门(系)全名,省市(或直辖市) 邮政编码)
3(单位全名部门(系)全名,省市(或直辖市) 邮政编码)
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2(Department of ****, University, City ZipCode, China)
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+ Corresponding author: Phn +86-**-****-****, Fax +86-**-****-****, E-mail: ****, http://****
Name NN, Name N, Name NN. Title. Journal of Software
/1000-9825/15/0000.htm
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1.1 二级标题
1.1.1
三级标题
定理1(******). *定理内容.* [“定义”、“算法”等的排版格式与此相同]证明:*证明过程.* [“例”等的排版格式相同]
*正文部分
致谢*
致谢内容
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(基金中文完整名称
作者简介: 作者名(出生年－),性别,****(籍贯,具体到市、县或地区)人,学位(或目前学历),职称,主要研究领域为*****,****;作者(出生年－),性别,学位(或目前学历),职称,主要研究领域为****,****;作者名(出生年－),性别,学位(或目前学历),职称,主要研究领域为
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Journal of Software 软件学报 2004,15(1)
References
[1] 作者. 出版年,卷号(期号):起始页码. [期刊]
[2] 作者. 书名. 版次(初版不写), 出版地(城市名): 出版者, 出版年. 起始页码(非必要项). [书籍]
[3] 作者. 题目. In (中文用“见”): 整本文献的编者姓名ed (多编者用eds). 文集实际完整名称. 出版地(城市名): 出版者, 出版年. 起止页码. [会议录(论
文集、论文汇编等)]
[4]
著者. 题名. 学位, 学位授予单位, 出版年. [学位论文]
[5] Author. Title. Technical Report, Report No., Publishing place (city name): Publisher, Year (in Chinese with English abstract). [科技报告]
附中文参考文献: [5] 著者.题名.科技报告,报告号,出版地(或单位所在地):出版者(或单位),出版年.。