数据处理名词解释
名词解释 代码的功能
名词解释代码的功能代码的功能是指在计算机编程中，代码所能实现的各种功能和任务。
代码是计算机编程的基本构成单元，它由一系列指令组成，通过这些指令告诉计算机要执行的操作和任务。
1. 简介代码是计算机程序的具体实现，它是计算机通过编程语言来描述和传达的指令。
代码的编写过程称为编程，它是计算机科学中的重要领域。
通过编程，我们可以利用代码来实现各种不同的功能，包括运算、逻辑判断、数据处理、图形界面等。
2. 基础功能代码的基础功能是执行计算和逻辑操作。
编程语言提供了基本的算术运算符（如加法、减法、乘法、除法）和逻辑运算符（如与、或、非），通过这些运算符我们可以进行数值计算和逻辑判断。
代码可以通过这些基本操作实现简单的算法和逻辑流程。
3. 数据处理代码还可以实现复杂的数据处理功能。
计算机程序可以读取、存储和操作各种不同类型的数据。
代码可以对数据进行处理，包括排序、搜索、统计等。
通过代码，我们可以对大量的数据进行高效的处理和分析，从而得到有用的信息。
4. 网络通信在现代计算机中，代码的功能还包括网络通信。
通过编程，我们可以实现计算机之间的数据交换和通信。
例如，代码可以通过互联网发送和接收电子邮件、浏览网页、下载文件等。
代码还可以与网络服务器进行交互，实现在线购物、社交媒体等功能。
5. 图形界面代码可以实现各种不同的图形界面。
通过编程，可以设计和开发图形用户界面（GUI），使用户可以通过可视化的方式与计算机进行交互。
通过代码，我们可以创建窗口、按钮、菜单等，实现用户友好的界面，提供丰富的功能和交互体验。
6. 智能化功能随着人工智能的发展，代码的功能也得到了极大的拓展。
代码可以实现图像识别、语音识别、自然语言处理等智能化功能。
通过编程，我们可以让计算机具有学习和理解能力，实现人机交互的智能化应用。
7. 应用领域代码的功能在各个领域都有广泛的应用。
在科学研究中，代码可以用于模拟、分析和可视化实验数据。
在工程设计中，代码可以用于设计和优化复杂的系统。
数据库系统基础名词解释第一章1.数据数据是描述现实世界的各种信息
数据库系统基础名词解释第一章1.数据: 数据是描述现实世界的各种信息的符号记录，是信息的载体，是信息的具体表现形式，其具体的表现有数字、文字、图形、图像、声音等。
2.信息: 信息是现实世界事物存在的方式或运动状态，是一种已经被加工为特定形式的数据。
3.数据处理: 数据处理指的是利用计算机从大量的原始数据中抽取有价值的信息，作为行为和决策的依据。
4.数据管理: 在数据处理的一系列活动中，将数据收集、存储、分类、传输等基本操作环节称为数据管理。
5.数据库: 数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合，具有较小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性。
6.DBMS (数据库管理系统): 数据库管理系统是操纵和管理数据库的一组软件，它是数据库系统(DBS)的重要组成部分，位于用户和操作系统之间，用于建立、运用和维护数据库，具有定义、建立、维护和使用数据库的功能。
7.数据库系统: 数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，其总目的是存储和产生所需要的信息，一般由数据库、数据库管理系统、用户和硬件环境组成。
8.DBA: 是“数据库管理员”的简称，是数据库系统中的高级用户，全面负责数据库系统的管理、维护、正常使用等工作。
9.外视图(个别用户视图): 外视图是数据库的三个抽象层次中最靠近用户的一层，反映各个用户看待数据库的方式，是概念视图的某一部分的抽象表示。
10.内视图(存储视图): 内视图是数据库的三个抽象层次中最靠近物理存储的一层，反映数据的实际存储方式，是整个数据库实际存储的表示。
11.概念视图(用户共同视图): 概念视图是数据库的三个抽象层次中介于内外两层之间的中间层，是所有个别用户视图综合起来的用户共同视图，是所有外视图的一个最小并集，是整个数据库实际存储的抽象表示。
12.模式: 模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，它仅涉及到对数据类型的描述，不涉及到具体的数值。
13.外模式: 外模式是是数据库用户的数据视图，描述数据的局部逻辑结构，是概念模式的子集。
公差测量的名词解释
公差测量的名词解释公差测量是指对于制造工艺中所涉及到的工件尺寸、形状和位置等进行实际测量以及与设计要求进行对比的过程。
通过公差测量，我们可以衡量工件的质量和精度，确保其在使用过程中的正常运行。
本文将围绕公差测量的相关名词进行解释，并探讨其在现代制造领域的重要性。
一、公差公差是指在设计和制造过程中为了实现组装、配合、测量和运行等方面的要求，对零部件所规定的允许尺寸偏差的范围。
也就是说，公差是用来描述一个尺寸特征与其设计尺寸之间的差别。
在制造过程中，公差起着至关重要的作用，可以控制产品的质量，并确保产品之间的匹配和兼容性。
二、尺寸链尺寸链是指由多个尺寸特征组成的一个整体。
在制造过程中，各个零件的尺寸要求相互关联，形成一个完整的尺寸链。
通过对尺寸链进行测量和公差控制，可以保证整个产品在设计要求范围内的准确度和一致性。
尺寸链的测量需要采用适当的测量工具和技术，确保尺寸链的各个环节都能够满足工程要求。
三、测量误差在公差测量过程中，测量误差是不可避免的。
测量误差是指实际测量值与真实值之间的差异。
这些差异可以由多种因素引起，如测量仪器的精度、测量方法的准确性、环境因素的影响等。
在公差测量中，我们需要通过对误差的分析和控制，尽量减小误差对测量结果的影响，以确保测量结果的准确性和可靠性。
四、测量原理测量原理是指测量过程中所采用的基本原理和方法。
不同的测量任务需要选择不同的测量原理，以确保测量的准确性和可靠性。
常见的测量原理包括机械式测量、光学测量、电子测量等。
在公差测量中，我们需要根据具体的测量需求，选择适当的测量原理，并结合合适的测量工具和技术进行测量操作。
五、测量工具测量工具是执行测量任务所需的设备和仪器。
常见的测量工具包括千分尺、游标卡尺、显微镜、投影仪、测量仪器等。
在公差测量中，我们需要根据测量任务的要求，选择适当的测量工具，并确保其精度和稳定性，以保证测量结果的准确性。
六、数据处理在公差测量中，测量数据的处理是一个重要的环节。
计算机与网络技术基础 名词解释
1基数：在一种数制中，只能使用一组固定的数字符号来表示数目的大小，具体使用多少个数字符号来表示数目的大小，就称为该数制的基数。
2位权：对于多位数，处在某一位的1所表示的数值的大小，称为该位的位权。
3字长：通常将组成一个字的位数叫做该字的字长。
不同级别的计算机的字长是不同的。
4信息：信息在我们的现实世界中是广泛存在的，从计算机应用角度，通常将信息看做人们进行各种活动所需的或所获取的知识。
人对现实世界事物存在的方式或运动状态的某种认识。
5数据：是现实世界中的各种信息记录下来的、可识别的符号。
它们的信息的载体，是信息的具体表示形式。
6信息处理：在当今信息社会，信息处理实际上就是利用计算机的特点，由计算机进行数据处理的过程。
实际上，信息处理的本质就是数据处理，其主要目标是获取有用的信息。
7人工智能：是指用计算机来“模仿”人的智能，时计算机能像人一样具有识别语言、文字、图形和“推理”、学习以及适应环境的能力。
8过程控制：是指实时采集、检测数据，并进行处理和判定，按最佳值进行调节的过程。
9CAD：是“计算机辅助设计”，是指用计算机帮助工程设计人员进行设计工作。
10CAI：是“计算机辅助教学”，是指利用计算机进行辅助教学工作。
11算术逻辑单元：ALU，又称运算器，它是计算机对数据进行加工处理的部件，包括算术运算（加、减、乘、除等）和逻辑运算（与、或、非、异或、比较等）。
12中央处理单元（CPU）：CPU,是硬件系统的核心，它主要由控制器、运算器等组成，并采用大规模集成电路工艺制成芯片，又称微处理器芯片。
13系统软件：是指由计算机生产厂（部分由“第三方”）为使用该计算机而提供的基本软件。
14应用软件：是指用户为自己的业务应用而使用系统开发出来的用户软件。
15操作系统：是最基本、最重要的系统软件。
它负责管理计算机系统的各种硬件资源，并且负责解释用户对机器的管理命令，使它转换为机器实际的操作。
16IP地址：一个IP地址是一个逻辑的32位地址，以用来指定一台TCP/IP主机。
数据处理名词解释
名词解释：第一章试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。
试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值.试验因素；对特征值产生影响的原因或要素.因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。
局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。
重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。
实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。
定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。
定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。
因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。
水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。
子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。
样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。
抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。
样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。
重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。
也称为室内精密度。
再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。
流计算名词解释
流计算名词解释
流计算是一种数据处理模式，其特点是实时处理连续的数据流，而不是离散的数据块。
在传统的批处理模式中，数据被分割成固定大小的块进行处理，而流计算模式可以实时地从数据源获取数据并逐条处理。
流计算能够处理大规模的数据流，以及应对数据源快速变化的情况。
在流计算中，数据会以流的形式不断地传输和处理。
数据源可以是传感器、网络设备、日志文件等产生数据的设备或应用程序。
这些数据会经过流计算引擎进行实时处理，可以进行各种操作，如筛选、聚合、转换、过滤等。
流计算可以根据需要将处理后的数据发送到不同的目标，例如数据库、存储系统、消息队列等。
流计算的优势在于实时性和灵活性。
由于数据是以流的形式进行处理，可以在数据到达时立即进行计算和响应，适合处理需要快速反应的场景。
此外，流计算具有较好的灵活性，可以根据需求动态地调整处理逻辑，使其能够适应不同的数据源和处理需求。
流计算在实际应用中有广泛的应用场景。
例如，金融领域可以利用流计算实时监控股票价格变动，进行实时交易决策；物联网领域可以利用流计算处理来自传感器的大量实时数据，进行设备监控和预警；电商领域可以利用流计算实时分析用户行为，进行个性化推荐等。
总之，流计算是一种基于实时数据流进行处理的方式，能够快速响应数据变化，
适用于各种实时数据处理场景。
随着大数据和实时需求的不断增长，流计算技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。
数据加工名词解释
数据加工名词解释数据加工是指将原始数据进行处理、整理、清洗等操作，以便更好地理解和应用这些数据。
数据加工的目的是提高数据的质量和可利用性，使其更适合用于分析、建模和决策等工作。
数据加工包括以下几个环节：1. 数据收集：从各种渠道收集原始数据，例如企业内部的数据库、信息系统；公共数据库；第三方数据提供商等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、错误、不一致等问题，使数据符合预定的格式和标准。
3. 数据转换：将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以满足特定的需求。
例如，将数据从数据库中导出为Excel表格，或将数据从文本文件转换为XML格式。
4. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，使其可以在一个统一的平台上进行分析和处理。
例如，将多个Excel表格合并为一个表格，或将多个数据库中的数据进行关联。
5. 数据处理：对已整合的数据进行各种计算、统计、分析等操作，以提取有用的信息和洞察，并为进一步的决策和分析提供支持。
例如，计算销售额、平均值、标准差等统计指标，进行趋势分析、关联分析等。
6. 数据标注：给数据加上标签、类别、注释等，以便更好地识别和使用数据。
例如，给文本数据加上情感标签（正面、负面、中性），给图像数据加上物体类别标签等。
7. 数据存储：将处理后的数据存储到合适的介质中，以便后续的应用和分析。
常见的数据存储介质包括数据库、数据仓库、云存储等。
8. 数据可视化：将处理后的数据通过图表、图形、地图等形式进行可视化展示，以便更直观地理解和传达数据的意义和结果。
数据加工的重要性在于，原始数据通常存在很多问题和噪声，不符合真实的情况和需要。
通过数据加工，可以清理和处理这些问题，得到更准确、可靠的数据，提高数据的价值和应用性。
此外，数据加工还能够提取数据的隐藏信息和关联规律，为决策和分析提供更多的参考和支持。
计算机名词解释
1数据处理：是指对原始数据进行收集，整理，合并，选择，存储，输出等加工过程2.过程控制：是指实时采集，检测数据，并进行处理和判定，按最佳值进行调节的过程3.计算机辅助设计(CAD)是指用计算机帮助工程设计人员进行设计工作4.计算机辅助教学(CAI)是指利用计算机进行辅助教学工作5.人工智能(AI)是指用计算机来“模仿”人的智能，使计算机能像人一样具有识别语言，文字，图形和“推理”，学习以及适应环境的能力6.通用机：是指为解决各种问题，具有较强的通用性而设计的计算机wa7.专用机：是指为解决一个或一类特定的问题而设计的计算机8.规模：主要是指计算机的一些主要技术指标，如字长，运算速度，存储容量，外部设备，输入和输出能力，配置软件，价格高低等9.数据：是指能够输入计算机并被计算机处理的数字，字母和符号的集合10.字符编码：就是规定用怎样的二进制码来表示字母，数字和专门符号11.机内码：是指在计算并机中表示汉字的编码12.系统软件：是指由计算机生产厂(部分由“第三方”)为使用该计算机而提供的基本软件13.应用软件：是指用户为自己的业务应用而使用系统开发出来的用户软件14.机器语言：是指机器能够直接认识的语言，它是由1和0组成的一组代码指令15.主机：主机是指这台计算机在网络中的名称，它由大小写字母a~z,A~Z,数字0~9和符号“一”组成16.域：是指服务器控制网络上的计算机能否加入的计算机组合17.第二代的计算机网络：以通信子网为中心的计算机网络称为第二代计算机网络18.校园网络：是指在学校中配置的，覆盖整个学校的计算机网络19.拓扑：是从图论演变而来的，是一种研究与大小形状无关的点，线，面特点的方法20.环形网。
是局域网常用的拓扑结构，它由通信线路将各结点连接成一个闭合的环21.DTE：一般把计算机或终端这类数据处理设备称为DTE22.介质利用率：是指介质传送有效数据的时间与该传输过程所经历的总时间之比。
实验室质量管理体系名词解释
实验室质量管理体系名词解释实验室质量管理体系是实验室为了确保其工作的准确性和可靠性而建立的一套完整的控制机制。
它主要涵盖了质量手册、质量计划、质量记录、人员培训和管理、实验室环境控制、检测设备和仪器的维护和校准、检测方法的验证和确认、样品管理、数据处理和报告生成、不符合工作的处理和纠正措施、持续改进和预防措施、质量监督和质量评估等方面。
1.质量手册质量手册是实验室质量管理体系的基础，它详细描述了质量管理体系的各项规定，包括职责、程序、标准等内容。
质量手册应具有可操作性和可执行性，以便实验室人员能够理解和遵守。
2.质量计划质量计划是实验室为了实现质量目标而制定的具体计划，包括检测项目、检测方法、检测时间、人员职责、设备使用等方面的规定。
质量计划应该具有可操作性，能够被实验室人员执行。
3.质量记录质量记录是实验室工作的重要证据，包括检测报告、检测记录、设备使用记录、人员培训记录等。
质量记录应该具有可追溯性，以便在出现问题时能够追溯到问题的根源。
4.人员培训和管理实验室人员是实验室工作的核心，因此人员培训和管理至关重要。
实验室应该对人员进行定期培训，确保他们具备必要的技能和知识。
同时，实验室也应该建立人员管理机制，包括绩效评估、奖惩制度等，以激励人员更好地工作。
5.实验室环境控制实验室环境是实验室工作的重要因素之一，因此实验室应该对环境进行严格控制，确保实验室的温湿度、清洁度等符合规定要求。
6.检测设备和仪器的维护和校准检测设备和仪器是实验室工作的必备工具，因此实验室应该建立维护和校准制度，确保设备和仪器的准确性和可靠性。
同时，实验室也应该定期对设备和仪器进行检查和维护，以延长其使用寿命。
7.检测方法的验证和确认检测方法是实验室工作的关键因素之一，因此实验室应该建立检测方法的验证和确认制度。
在选择检测方法时，实验室应该评估其准确性和可靠性，并进行必要的验证和确认。
同时，实验室也应该定期对检测方法进行审查和更新，以确保其适用性和有效性。
管理学决策支持系统名词解释
管理学决策支持系统名词解释1. 数据获取与处理数据获取：指从数据源获取数据的过程，包括数据的收集、整理、清洗等步骤。
数据处理：指对获取的数据进行进一步的处理，包括数据的转换、挖掘、分析和可视化等，以便更好地支持决策。
2. 模型构建与模拟模型构建：指根据问题需求，构建适合的数学模型或算法，以描述问题的内在规律和相互关系。
模型模拟：指利用构建的模型或算法，对现实问题进行模拟和预测，以提供决策支持和优化方案。
3. 知识库与知识推理知识库：指存储和管理领域知识的数据库或知识库系统，包括专家经验、案例、规则等。
知识推理：指利用知识库中的知识，通过推理机制对问题进行求解和分析，以提供决策支持和优化方案。
4. 人机交互与智能提示人机交互：指人与计算机之间的交互方式，包括界面设计、命令语言、语音识别等。
智能提示：指利用计算机技术提供智能化的提示和建议，以帮助决策者更好地理解和解决问题，包括关联规则挖掘、趋势预测等。
5. 决策方案生成与评估决策方案生成：指利用前面的分析和推理结果，生成可能的决策方案。
方案评估：指对生成的决策方案进行评估和比较，以选择最优的方案并做出最终的决策。
评估指标可能包括方案的可行性、效益性、风险性等。
6. 实时决策与预警实时决策：指在决策过程中，能够实时地根据最新获取的信息和数据进行决策，以提高决策的时效性和准确性。
预警功能：指通过计算机系统对当前或未来的状况进行监测和预警，以便及时发现潜在问题和风险，为决策者提供警示和应对建议。
7. 系统集成与扩展性系统集成：指将不同的决策支持系统、信息系统、业务系统等进行集成，以实现信息的共享、交换和整合，提高决策效率和协同工作能力。
扩展性：指决策支持系统应具备可扩展性和可维护性，以便能够适应企业业务的发展和变化，同时方便进行系统的升级和维护。
8. 安全与隐私保护安全性：指决策支持系统应具备完善的安全措施，包括数据加密、访问控制、漏洞修复等，确保系统的稳定性和数据的安全性。
计算机组成原理名词解释和简答
第一章名词解释：1.中央处理器：主要由运算器和控制器组成。
控制部件，运算部件，存储部件相互协调，共同完成对指令的执行。
2.ALU：对数据进行算术和逻辑运算处理的部件。
3.数据通路：由操作元件和存储元件通过总线或分散方式连接而成的进行数据存储，处理和传送的路径。
4.控制器：对指令进行译码，产生各种操作控制信号，规定各个部件在何时做什么动作来控制数据的流动。
5.主存：存放指令和数据，并能由中央处理器（CPU）直接随机存取。
6.ISA：指令集体系结构：计算机硬件与系统软件之间的接口。
指令系统是核心部分，还包括数据类型，数据格式的定义，寄存器设计，I/O空间编址，数据传输方式，中断结构等。
7•响应时间：作业从开始提交到完成的时间，包括CPU执行时间，等待I/O 的时间，系统运行其他用户程序的时间，以及操作系统运行时间。
8. CPU执行时间：CPU真正用于程序执行的时间。
包括用户CPU时间（执行用户程序代码的时间）和系统CPU时间（为了执行用户代码而需要CPU 运行操作系统的时间）简答题：1.冯诺依曼计算机由那几部分组成，主要思想：①计算机应由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五个基本部件组成。
②各基本部件的功能是：存储器不仅能存放数据，而且也能存放指令，形式上两者没有区别，但计算机应能区分数据还是指令；控制器应能自动执行指令；运算器应能进行加/减/乘/除四种基本算术运算，并且也能进行一些逻辑运算和附加运算；操作人员可以通过输入设备、输出设备和主机进行通信。
③采用'‘存储程序"工作方式。
2.从源程序到可执行程序的过程：第二章名词解释：1.定点数：计算机中小数点固定在最左（或右）边的数2.汉字输入码：汉字用相应按键的组合进行编码表示3.汉字内码：计算机内部进行汉字存储，查找，传输和处理而采用的存储方式，两个字节表示一个内码4.大端方式：数据字的最低有效字节存放在大地址单元中5.边界对齐：要求数据的地址是相应的边界地址。
edp名词解释
edp名词解释
EDP是一个缩写，具体有不同的解释，下面是其中几种常见的解释：
1. Electronic Data Processing（电子数据处理）：指通过计算机和相关硬件设备对数据进行自动化、电子化处理的过程。
EDP 包括数据输入、存储、处理、输出以及维护等各个环节。
2. Electrical Distribution Panel（电配电板）：指供电系统中用于控制和分配电能的设备，用于连接电源和电器设备。
EDP 通常包括电源开关、保险丝或断路器、电表等组件。
3. Environmental Development Program（环境发展计划）：指为促进可持续发展和环境保护而开展的计划和项目。
EDP旨在合理利用资源、减少环境污染、应对气候变化等。
4. Emergency Department Physician（急诊科医生）：指在医院的急诊科工作的医生，负责处理急诊患者的诊断、治疗和处理紧急情况。
需要根据具体的上下文来确定EDP的具体含义。
(完整word版)实验设计与数据处理试题库
一、名词解释：（20分）1.准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度2.重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法：对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法4.总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体5.试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间二、填空：（20分）1.资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数2.划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空）3.方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性4.要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照5.减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制6.在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式7.正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法8.在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。
三、选择：（20分）1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C）A、主要效应B、交互效应C、试验效应D、简单效应2.统计推断的目的是用（A）A、样本推总体B、总体推样本C、样本推样本D、总体推总体3.变异系数的计算方法是（B）4.样本平均数分布的的方差分布等于（A）5.t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。
6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B）A、对数B、反正弦C、平方根D、立方根7.进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B）A、相关系数B、决定性系数C、回归系数D、变异系数8.进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=(A)9.进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C）A、0.9054B、0.0946C、0.8197D、0.0089四、简答题：（15分）1.回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报：计算相关系数，对相关系数进行检验2.一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。
计算机组成原理名词解释
2.ROM：只读存储器，一种只能读取数据不能写入数据的存储器。
3.SRAM：静态随机访问存储器，采用双稳态电路存储信息。
4.DRAM：动态随机访问存储器，利用电容电荷存储信息。
5.EDO DRAM：增强数据输出动态随机访问存储，采用快速页面访问模式并增加了一个数据锁存器以提高数据传输速率。
1.原码：带符号数据表示方法之一，一个符号位表示数据的正负，0代表正号，1代表负号，其余的代表数据的绝对值。
2.补码：带符号数据表示方法之一，正数的补码与原码相同，负数的补码是将二进制位按位取反后在最低位上加1.
3.反码：带符号数据的表示方法之一，正数的反码与原码相同，负数的反码是将二进制位按位取反
12.操作数寻址方式：指令中地址码的内容及编码方式。
13.系统指令：改变计算机系统的工作状态的指令。
14.特权指令：改变执行特权的指令，用于操作系统对系统资源的控制。
15.自陷指令：特殊的处理程序，又叫中断指令。
16.寻址方式：对指令的地址码进行编码，以得到操作数在存储器中的地址的方式。
10.快闪存储器：一种非挥发性存储器，与EEPROM类似，能够用电子的方法擦除其中的内容。
11.相联存储器：一种按内容访问的存储器，每个存储单元有匹配电路，可用于是cache中查找数据。
12.多体交叉存储器：由多个相互独立、容量相同的存储体构成的存储器，每个存储体独立工作，读写操作重叠进行。
5.外围设备：计算机的输入输出设备，包括输入设备，输出设备和外存储设备。
6.数据：编码形式的各种信息，在计算机中作为程序的操作对象。
7.指令：是一种经过编码的操作命令，它指定需要进行的操作，支配计算机中的信息传递以及主机与输入输出设备之间的信息传递，是构成计算机软件的基本元素。
大数据技术名词解释
大数据技术名词解释大数据（Big Data）是指那些在传统数据处理软件和技术工具无法处理的规模，复杂度和速度下产生的数据集合。
大数据的出现，对传统数据处理和分析方式提出了巨大的挑战，为企业和组织提供了获取更多洞察和价值的机会。
在大数据技术的支持下，企业可从海量数据中挖掘隐含的信息和趋势，以实现更精确的决策和战略规划。
1. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种通过网络（通常是互联网）提供可扩展的计算资源的方式。
它使用户能够根据需求获得所需的计算能力和存储资源，而无需投资于构建和维护基础设施。
云计算为大数据分析提供了强大的计算和存储能力，使用户可以更快速地处理和分析大数据。
2. 分布式计算（Distributed Computing）分布式计算是一种将计算任务分解成多个子任务，在多个计算节点上并行执行的计算模型。
在大数据处理中，分布式计算可以将数据分散在多个计算节点上进行并行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
3. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是通过从大量数据中提取潜在模式和关联规则，以发现有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘技术在大数据分析中起着关键作用，帮助用户发现数据背后的模式、关联和趋势，以支持更精确的决策和预测。
4. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能（AI）的分支领域，通过让计算机系统学习和改进自身的行为，而不需要明确的编程指令。
机器学习技术可用于处理大数据，通过分析和学习数据中的模式和规律，以提取有用的信息和知识。
5. 数据可视化（Data Visualization）数据可视化是通过图表、图形和其他视觉元素将数据呈现出来，以使人们更容易理解和分析数据。
在大数据分析中，数据可视化技术有助于将庞大的数据转化为可视化的图形，帮助用户更加直观地理解数据并发现其中的规律和趋势。
6. 高性能计算（High Performance Computing）高性能计算是一种通过使用高性能计算资源（如并行处理器、分布式存储等）来加快计算速度的计算方法。
归一化法名词解释
归一化法名词解释归一化法，又称为标准化法，是一种数据处理的常用方法。
它通过对数据进行线性变换，使得数据符合一定的标准或特定的分布，以便于进行比较、分析或者其他处理。
在各个领域的数据处理中都有广泛的应用，特别是在机器学习和数据挖掘领域。
归一化法的目的是消除不同数据之间的量纲和数值范围差异，使得数据具有可比性。
在实际应用中，不同的数据可能具有不同的量纲，例如某些数据的单位是厘米，而另一些数据的单位是千克。
如果不进行归一化处理，就会导致数据的差异被放大，从而影响到后续的分析结果。
对于归一化法的应用，常见的方法包括线性归一化和零均值归一化。
线性归一化是将原始数据线性映射到[0,1]的区间内。
具体的计算公式为：$$x'=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$$其中，$x$表示原始数据，$x'$表示归一化后的数据。
通过线性归一化，将原始数据的最大值映射为1，最小值映射为0，其他值则按照线性关系进行映射。
零均值归一化，又称为标准化，是将原始数据按照均值为0，标准差为1的规则进行变换。
具体的计算公式为：$$x'=\frac{x-\mu}{\sigma}$$其中，$x$表示原始数据，$x'$表示归一化后的数据，$\mu$表示原始数据的均值，$\sigma$表示原始数据的标准差。
通过零均值归一化，将原始数据的均值调整为0，标准差调整为1，使得数据更加符合正态分布。
归一化法在实际应用中具有广泛的作用。
首先，归一化可以提高数据的可比性。
例如在数据挖掘中，不同指标的数值范围可能有很大的差异，如果不进行归一化处理，就会导致某些指标在模型中占据主导地位，而其他指标被忽略。
通过归一化处理，可以保证每个指标对模型的贡献相对均衡，从而提高模型的效果。
其次，归一化可以提高模型的鲁棒性。
在一些机器学习算法中，例如支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)等，模型的训练过程依赖于数据之间的距离或相似度。
误差及数据处理
误差与数据处理一、名词解释1）误差：测量结果与被测量真值之差。
2）精密度：在确定的条件下重复测定的数值之间相互接近的程度。
用重复性和再现性表示。
重复性（repeatability）：同一实验室，分析人员用相同的分析法在短时间内对同一样品重复测定结果之间的相对标准偏差；再现性（reproducibility）：不同实验室的不同分析人员用相同分析对同一被测对象测定结果之间的相对标准偏差。
3）准确度：测量结果与被测真值之间的一致程度。
4）真值：与给定的特定量的定义一致的值。
5）绝对误差：测量结果与被测量（约定）真值之差。
6）绝对差值：两个数值之差的绝对值。
7）相对误差：测量误差除以被测量（约定）真值。
8）算数平均值：数值的总和除以其个数。
9）加权算数平均值：给每个数值指定一个称为“权”的非负系数，各个数值与相应的乘积之和除以权的总和。
10）标准值：由特定机关或组织以一定的精密度决定并保证的标准物质物理性能或组成的数值。
11）方差、标准差：各测定值和平均值之差的平方和除以自由度（测定数量减1）而得的商叫方差。
标准差为方差的正平方根。
12）极差：一个定量特征的观测值中最大值和最小值之差。
13）系统误差：在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。
14）随机误差：测量结果与在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值之差。
15）测量不确定度：表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。
16）变异系数：标准偏差在样本均值中所占的百分数，又称相对标准偏差。
即标准偏差与测量结果算术平均值的比值。
17）偏差：一个值减去其参考值。
18）绝对偏差：个别测定值与平均值之差。
19）相对偏差：绝对偏差相对于测量平均值的百分数。
20）平均偏差：各单次测量偏差的绝对值之和与测量次数之比。
用d表示。
21）置信界限：真实值落在平均值的一个指定的范围内，这个范围就称为置信界限。
数据结构名词解释
1.数据数据是描述客观事物的符号,是能够被计算机输入,识别,处理的各种符号,是计算机化的信息。
2.数据项数据不可分割的最小单位,一个元素由若干个数据项构成。
3.数据元素它是组成数据的基本单位,是数据集合中的个体,在计算机程序中,通常作为一个整体进行考虑和处理。
4.数据对象是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。
5.数据处理是指对数据进行查找,插入,删除,合并,排序,统计以及简单计算等的操作过程。
6.数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示(即数据的逻辑结构和物理结构),并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
7.数据类型数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
8.抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型的定义取决于它的一组逻辑特性,而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
９.算法解决一个问题的方法和步骤。
10.时间复杂度T(N)＝O(F(N)),它表示随问题规模Ｎ增大,算法执行时间增长率与F(N)的增长率相同,F(N)算法的时间复杂性。
11.原地工作算法执行时,若额外空间相对于输入数据量来说是常数,则称此算法为原地工作。
12.线性表一种数据结构,是N(N>=0)个同质元素的有限序列,除首尾元素外,每个元素有唯一的前驱和唯一的后继。
13.队列是一种受限线性表,是先进先出的线性表14.循环队列在队列的顺序存储结构中,把存储空间的首尾逻辑上相连,构成一个环,使得存储空间上只要有空余的地址,就可以继续进行入队列操作,极大利用了物理空间。
用头部和尾部两个指示器表示队列头和队列尾,插入在尾部进行,删除在头部进行。
15.单链表每一个数据元素,都需用两部分来存储：一部分用于存放数据元素值,称为数据域；另一部分用于存放直接后继结点的地址(指针),称为指针域,元素的存储空间可以连续,也可以是不连续的。
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名词解释：第一章试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。
试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值.试验因素；对特征值产生影响的原因或要素.因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。
局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。
重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。
实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。
定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。
定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。
因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。
水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。
子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。
样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。
抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。
样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。
重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。
也称为室内精密度。
再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。
也称室间精密度。
误差：测量值和真值的差数偏差：测量值和平均值的差数。
也叫离差。
偏差平方和：测量值对平均值的偏差的平方的加和，叫偏差平方和。
方差(variance):是测量值在其总体均值周围分布状况的一种量度，方差表征随机变量分布的离散程度。
总体方差的定义是：测量值对总体均值的误差的平方的统计平均样本方差：只作过有限次测量的样本方差，通常用s2表示。
s2是测量值对样本均值的偏差的平方的平均标准偏差(标准差)：方差的平方根的正值，叫标准偏差，或标准差自由度：是指可以自由取值的数据的个数。
相对标准偏差(变异系数)(relative standard deviation, RSD):是样本标准偏差与平均值的比值，表示偏差值与平均值的相对大小。
第二章随机事件：在特定情况下可能发生也可能不发生的事件。
用一个只有0，1两种可取值的随机变量X来表示，抛硬币的试验结果。
这种总体叫二项总体。
必然事件:在一定条件下必然出现的现象称为必然事件。
不可能事件：某一事件一定不发生，则称为不可能事件。
随机事件:在某些确定条件下，可能出现也可能不出现的现象被称为随机事件。
频率：设随机事件A在n次实验中出现了m次，则其比值m/n称为随机事件A的频率概率：能够刻画随机事件A在实验中发生可能性的大小的，介于0与1之间的数叫随机事件A的概率，记作P(A).随机变量:若具有随机性的事件可以用数值来表示，则该随机事件就称为随机变量。
测量列：随机变量用X表示，进行一次实验，随机变量可以取得一个测量数值xi，若在相同实验条件下，重复进行n次独立测量，随机变量X就有n个测量值，即x1、x2、… xn，称为一个测量列。
测量值的集合:（x1、x2、… xn）称为随机变量X的一个容量为n的样本的观测值。
离散型随机变量:所取可能值能够一一列出的随机变量叫做离散型随机变量。
例：学生考试成绩连续型随机变量:所取可能值连续存在于某一期间的随机变量，叫做连续型随机变量。
例：加热炉内温度两点式分布：在一次实验中，事件A发生的概率为p，不发生的概率为q＝1－p，将此分布称为Bernoulli，也称为两点式分布(“0-1”分布）。
泊松分布：建立二项式实验模型时，当重复实验次数n非常大，而实验结果（事件）出现的概率p又很小，np不可忽略时，二项式分布就趋向于一种新的分布—泊松分布连续型随机变量：如果随机事件在某一范围内有无数个连续的可能结果，则相应的随机变量叫做连续型随机变量。
分布密度函数：为某一种连续型随机变量寻找一个合适的函数，利用这函数在某一区间内的定积分来表示该变量落在该区间的概率。
这样的函数称为该随机变量的分布密度函数。
均匀分布··连续型随机变量的正态分布··概率密度函数··t分布··F分布··第三章从总体到样本：即研究从总体中抽出的所有可能样本的统计量的分布及其与原总体的关系。
即抽样分布的情况。
从样本到总体：即研究从总体中抽出的一个随机样本，并用样本统计量对总体参数作出推断。
即参数估计和假设测验。
复置抽样→将抽得的个体放回总体继续参加抽样。
不复置抽样→ 抽得的个体不放回总体参加后续的抽样。
参数的点估计：根据样本观测值来估计总体的分布参数，就是参数的点估计。
区间估计：利用样本数据，以抽样总体的分布为理论基础，用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围。
即区间估计。
置信度：所谓置信度就是表示人们所作判断的可靠把握的程度。
置信度有两重含义，一是置信水平，一是置信区间。
X2分布···第四章系统误差：系统误差是由某种确定的因素造成的，使测定结果系统偏高或偏低；当造成误差的因素不存在时，系统误差自然会消失。
随机误差：随机误差又称偶然误差，它是由一些随机的、偶然的原因造成的。
准确度：表示分析结果与真实值接近的程度。
精密度：表示各次分析结果相互接近的程度。
插值法：就是根据已知实验点的数据，找出一个原函数关系的简单表达式，使它们在给定的若干点处符合实验值，用此表达式近似地求出插值点的数值。
第五章反证法：当一件事情的发生只有两种可能A和B，如果能否定B，则等同于间接的肯定了A 小概率原理：发生概率很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生的。
可疑值：由于测量误差的不可避免，有时会发现一组测量值中总会有一二个值明显偏大或偏小，这样的测量值称为可疑值（离群值）。
实验数据的合理性检验：就是利用数理统计方法对误差进行分析，从而正确地评价测量据，并对如何有效改进实验提供有用的信息。
第六章方差分析(ANOV A：analysis of variance)：能够解决多个均值是否相等的检验问题。
F分布：水平间(也称组间)方差和水平内(也称组内)方差之比是一个统计量。
实践证明这个统计量遵从一个特定的分布，数理统计上把这个分布称为F分布单因素方差分析：是指仅分析一个因素对试验结果的影响是否显著的问题。
方差分析的基本思想：就是将总偏差分解为各构成部分之和，然后对它们作统计检验。
条件偏差(组间方差)：每一组的测定平均值和总平均值差值的平方和再乘以重复次数试验误差(组内方差)：各组内的每次测定值和组内平均值差值的平方和：多因素方差分析：方差分析也可以同时分析两个或两个以上的因素，这就是多因素方差分析。
无重复两因素方差分析原理：首先把总偏差平方和Q分解为因素A和B的偏差平方和QA 和QB，以及试验随机误差平方和QE.第七章试验设计：是指以概率论与数理统计学为理论基础，为获得可靠试验结果和有用信息，科学安排试验的一种方法论，亦是研究如何高效而经济地获取所需要的数据与信息的分析处理方法试验指标：用来衡量试验效果的质量指标(如产量、成活率、废品率、转化率等)，称为试验指标。
交互作用：是指这些因素在同时改变水平时，其效果会超过单独改变某一因素水平时的效果因素：在一个试验过程中，影响试验指标的因素通常是很多的，通常固定的试验因素在试验方案中并不称为因素，只有变化的因素才称为因素关于因素数量；不宜选得太多(如超过10个)，也不宜选得太少关于各因素的水平范围：试验水平范围应当尽可能大一点。
关于因素的水平数：每一因素的水平个数最好适当多一些；关于因素的水平间隔因素和水平的含意可以是广义的析因试验设计法：在多因素试验中，将因素的全部水平相互组合按随机的顺序进行试验，以考察各因素的主效应与因素之间的交互效应，这种安排试验的方法称为析因试验设计法正交试验设计方法：用正交表安排多因素试验的方法，称之为正交试验设计方法．第八章全面试验法：将三因素三水平组合搭配而成的各种试验条件全面进行试验而进行比较选优的方法。
均衡分散性：在试验安排中，所挑选出来的水平组合是均匀分布的（每个因素的各水平出现的次数相同）整齐可比性：任意两因素的各种水平的搭配在所选试验中出现的次数相等正交：“正交”意味着不同因素之间的均衡搭配。
从而使计算出来的各因素效应（机器平均加工合格率或人平均加工合格率）在统计上互相独立。
广义的正交性：广义的正交性指任意两列的每一种特征号码组合都出现同样的次数，使试验点在试验范围内能均衡分散，也就是使因素的不同水平组合在因素水平的变化范围内均衡分散。
正交试验设计：正交试验设计就是利用规格化的正交表，恰当地设计出试验方案并有效地分析试验结果，以较少的试验次数得出较优试验结果的一种试验设计方法。
正交表：正交表是根据数理统计理论和正交原理，根据“均衡搭配”与“整齐可比”的原则，经过大量的试验、研究，全面考虑到各因素交互作用的影响而产生的规格化表格。
综合平衡法：先分别考察每个因素对各指标的影响，然后进行分析比较，确定出最好的水平，从而得出最好的试验方案，这种方法就叫综合平衡法。
拟水平法：拟水平法是将水平数少的因素归入水平数多的正交表中的一种处理问题的方法。
在没有合适的混合水平的正交表可用时，拟水平法是一种比较好的处理多因素混合水平试验的方法，这种方法不仅可以对一个因素虚拟水平，也可以对多个因素虚拟水平，交互作用：在多因素试验中一个因素对试验结果的影响依赖于另一因素所取的水平时，称两因素有交互作用。
在多因素对比试验中，某些因素对指标的影响往往是互相制约、互相联系的。
即在试验中不仅因素起作用，而且因素间有时联合起来起作用，这种联合作用并不等于各因素单独作用产生的影响之和，称这种联合作用为交互作用。
交互作用表：规定正交表中某两列因素的交互作用所占列号的表格第九章函数关系：即对两个变量X，Y来说，当X值确定后，Y值按照一定的规律唯一确定，即形成一种精确的关系。
统计关系：即当X值确定后，Y值不是唯一确定的，但大量统计资料表明，这些变量之间还是存在着某种客观的联系。