北邮操作系统第三次实验作业，进程同步。
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C语言编写。
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windows环境下运行。
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欢迎大家下载。
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↖(^ω^)↗。
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附带实验报告哦。
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亲
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2026/1/5 13:19:34
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本文根据J.Upatinieks的椭圆等光程原理,提出了一种现场观测多纵模激光有效相干长度及其TC周期性的全息法.介绍了基本原理与方法,给出了相应的实验结果.
2026/1/5 8:31:48
3.29MB
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DBSCAN，全称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同，DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量，而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集，识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类，低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定：ε（epsilon）半径和minPts（最小邻域点数）。
ε定义了数据点周围的邻域范围，而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点（包括自身），那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类，只要这些点之间的路径上存在其他核心点，且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN，通常会涉及以下步骤：1.**数据预处理**：我们需要加载数据，可能需要进行数据清洗、归一化等操作，以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**：根据数据集的特点，选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整，找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**：使用MATLAB的邻域搜索工具，如kd树（kdtree）或球树（balltree），快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**：遍历所有数据点，依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**：从每个核心点开始，将与其相连的核心点加入同一聚类，直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**：使用合适的评价指标，如轮廓系数，评估聚类的质量。
在MATLAB中，可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN，或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如：```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx＞1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类，并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而，它的缺点是参数选择较困难，且对于高维数据性能可能下降。
因此，在实际应用中，我们需要结合具体的数据集和需求，适当调整参数，以获得最佳的聚类效果。
同时，理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现，对于数据科学家来说是非常重要的技能。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同，DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量，而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集，识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类，低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定：ε（epsilon）半径和minPts（最小邻域点数）。
ε定义了数据点周围的邻域范围，而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点（包括自身），那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类，只要这些点之间的路径上存在其他核心点，且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN，通常会涉及以下步骤：1.**数据预处理**：我们需要加载数据，可能需要进行数据清洗、归一化等操作，以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**：根据数据集的特点，选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整，找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**：使用MATLAB的邻域搜索工具，如kd树（kdtree）或球树（balltree），快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**：遍历所有数据点，依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**：从每个核心点开始，将与其相连的核心点加入同一聚类，直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**：使用合适的评价指标，如轮廓系数，评估聚类的质量。
在MATLAB中，可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN，或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如：```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx＞1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类，并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而，它的缺点是参数选择较困难，且对于高维数据性能可能下降。
因此，在实际应用中，我们需要结合具体的数据集和需求，适当调整参数，以获得最佳的聚类效果。
同时，理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现，对于数据科学家来说是非常重要的技能。
2026/1/4 0:49:14
121KB
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1）理解并掌握Cohen-SutherLand算法的编码思想；
3.实验要求1）将像素网格表现出来，建立网格坐标系；
2）用橡皮筋的形式输入剪裁线段和裁剪窗口；
3）鼠标移动时，显示鼠标当前位置；
4）对于线段裁剪，线段被窗口的四条边裁剪的过程要显示出来；
6）裁剪过程可以重复进行。
3.实验要求1）将像素网格表现出来，建立网格坐标系；
2）用橡皮筋的形式输入剪裁线段和裁剪窗口；
3）鼠标移动时，显示鼠标当前位置；
4）对于线段裁剪，线段被窗口的四条边裁剪的过程要显示出来；
6）裁剪过程可以重复进行。
2026/1/3 20:38:36
462KB
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1．实现段页式存储管理中逻辑地址到物理地址的转换。
能够处理以下的情形： ⑴能指定内存的大小，内存块的大小，进程的个数，每个进程的段数及段内页的个数；
⑵能检查地址的合法性，如果合法进行转换，否则显示地址非法的原因。
2．设计报告内容应说明： ⑴需求分析；
⑵功能设计（数据结构及模块说明）；
⑶开发平台及源程序的主要部分；
⑷测试用例，运行结果与运行情况分析；
⑸自我评价与总结：i）你认为你完成的设计哪些地方做得比较好或比较出色；
ii）什么地方做得不太好，以后如何改正；
iii）从本设计得到的收获（在编写，调试，执行过程中的经验和教训）；
iv）完成本题是否有其他方法（如果有，简要说明该方法）；
v）对实验题的评价和改进意见，请你推荐设计题目。
能够处理以下的情形： ⑴能指定内存的大小，内存块的大小，进程的个数，每个进程的段数及段内页的个数；
⑵能检查地址的合法性，如果合法进行转换，否则显示地址非法的原因。
2．设计报告内容应说明： ⑴需求分析；
⑵功能设计（数据结构及模块说明）；
⑶开发平台及源程序的主要部分；
⑷测试用例，运行结果与运行情况分析；
⑸自我评价与总结：i）你认为你完成的设计哪些地方做得比较好或比较出色；
ii）什么地方做得不太好，以后如何改正；
iii）从本设计得到的收获（在编写，调试，执行过程中的经验和教训）；
iv）完成本题是否有其他方法（如果有，简要说明该方法）；
v）对实验题的评价和改进意见，请你推荐设计题目。
2026/1/3 16:27:48
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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