1. Introduction : Problems with large programs 2.The Game of Life (a continuing example) 3. Programming style 4. Coding, Testing ,and Further Refinement 5. Program Maintenance 6. Preview (a) Software Engineering (b) Problem Analysis (c) Requirements Specification (d) Coding 7. Pointers and Pitfalls 8. References

顺序查找是一种最基本和最简单的查找方法。它的思路是,从表中的第一个元素开始,将给定 的值与表中逐个元素的关键字进行比较,直到两者相符,查到所要找的元素为止。否则就是表中没有要找的元素,查找不成功。对于表中 记录的关键字是无序的表,只能采用这种方法 。描述顺序査找的算法见框图8-1。其中n是表r 的长度,k是要查的元素的关键字,请查到的元 素的序号

在地下水研究中应用GIS技术,是由于地下水研究需要组织、定量和解释大量的水文 地理数据。早期的地下水模拟研究需要把地图图表等信息转换成计算机可读的格式。这 些工作费时、冗长,并且容易出现误差。水文信息如降水、参数信息(如水力传导度)、参 数格式(如井的位置和流量值)以及辅助信息(如边界条件)都需要海量数据的组织和管 理。事实上,所有这些信息都是空间分布的,在某些情况下,还是时间分布的。其中许多 数据在计算机中以地图形式存在,如栅格形式矢量格式或数据表形式的图像。由于计算 机图形技术的发展,现在这些信息可以有效地通过GIS系统来存取

数组是经常使用的一个工具对象，说它是工具是 因为在编写程序时经常使用其良好的数据组织特 性（一种数据结构），说它是对象是因为在Java 中数组是一种动态创建的对象，它包含很多变量， 但要求变量的数据类型必须一致。数组中的数据 元素没有名称，而是通过一种特殊的访问方式即 数组下标来访问数组中的元素值。数组按维数分 为一维数组、多维数组，而多维数组中最常用的 是二维数组，本章按照这种分类方式分别介绍一 维数组、二维数组和多维数组

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

采用结构化程序和规范化数据库技术,开发了挤压模具设计综合数据库系统.该系统由6个设计模块,即棒材模、实心型材模、空心型材模、壁板模、宽展模、导流模设计模块和1个系统维护模块组成,可以构成挤压模具设计专家系统重要的专家经验来源和实现自学习、自积累的支撑体系,也可以作为独立的软件使用,完成模具设计过程中的经验积累与数据积累,代替挤压模具设计技术资料手册,实现相关设计参数的自动计算和模具强度校核.利用该系统可以大大减轻技术人员的劳动工作量,同时提高模具设计的准确度,保证模具设计的合理性,最终达到提高挤压生产效益的目的

11.3静态成员 类实际上就是一种用户定义的数据类型。每当生成一个某一类 的对象时,系统就为该对象分配一块内存来存放其所有成员( 从理论上讲,包括所有成员函数)。然而,在实际应用中,常 常希望程序中所有同一类的对象共享某一成员(通常指数据成 员,比如,同一学校中所以学生对象中的学校名称成员),以 保证数据的一致性及简化操作。解决这一问题的一个办法就是 将需要共享的数据说明成全局变量,但这样作将破坏数据的封 装性。更好的解决办法就是将需要共享的成员说明成类中的静 态成员