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课程报告,课程报告(范本15篇),课程设计报告精选

课程报告

  • 课程报告(范本15篇)

    我精心为大家挑选了一篇有关“课程报告”的文章,欢迎慢慢阅读,希望你们喜欢并愿意分享。在完成任何目标或任务后,书写报告是必不可少的步骤。写报告时,我们要确保情况属实,观点明确,这是“知行合一”的必要步骤。

    课程报告 篇1

    一、实训目的:

    加深对可视化编程技术基本知识的理解,掌握运用vb开发应用程序的基本方法及基本技巧。

    二、实训时间:

    xx

    三、实训方式:

    上机操作

    四、实训内容:

    这次在3名指导老师的带领下,利用vb开发工具与数据库sqlserver开发一个实用的小型管理信息系统。一共有五个题目。我选择的是第四个—学籍管理系统。它的功能要求如下:

    1、学籍信息输入:实现学生基本情况的输入。包括各个学生的情况,姓名、家庭电话、家庭住址、学号等各个消息。

    2、学籍信息管理:本模块实现了信息的修改、删除、查询。还能查询到平均信息以及单科最高最低信息以及个人信息。把信息统计这个繁琐的工作简单化,为学生信息的管理方面提高工作效率。

    3、学籍信息查询:通过输入学号便可以查询到这个学生的全部信息,包括姓名、性别、生日是、班号、入学日期、联系电话、奖惩日期、奖惩名称和成绩表都一目了然,很大的方便了教工们查询学生信息的过程。

    4、统计查询:实现查询每班人数,男女生比例等。

    五、实训体会:

    为期一周的vb实训在不知不觉中就结束了。在这短短的一周里,我学会了很多新的知识,更掌握了新的技能,让我觉得受益匪浅。同时我又感觉到自己还有好多东西要学,还有好多的东西不懂。这是我大学以来第四次实训,每次实训我都感觉学到了好多东西。因为是一天到晚的不间断训练,所以记的会非常牢固。不像平时上课,每次上课只有45分钟的实际操作。在课上,有老师在前面演示我们都还能跟着做,可轮到我们独立完成的时候,因为实际操作的少,早就忘光了。

    接到任务的时候我的第一感觉就是好难。很多都似乎不会,这学期也没学到什么东西。所以做起来总是不顺利。在实训过程中,vb结合access建立学籍信息管理系统,从设计到实现,问题是层出不穷,但经过我的努力,大部分问题都已解决,实在搞不了的,也在老师的指导下,顺利解决了。学籍信息管理系统是一个比较系统、完善、功能相对较齐全的管理系统,即使是用户模块也可以完成各种操作,如对用户的查询、添加、删除以及修改等。因此程序编写也十分复杂

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  • 课程设计报告精选

    对于职业人,都需要写一份报告,书面报告主要包括工作情况、取得的成效、存在的问题以及今后打算等几个方面。我们在写报告时需要考虑哪些?探讨与“课程设计报告”相关的话题是本文的主题,希望我的观点能够让您更好地理解某个问题!

    课程设计报告(篇1)

    经过了三天的实践学习,在老师的悉心指导和搭档的默契配合下终于完成了硬件课程实验,从中受益匪浅。

    实验首先要做的事情就是接线,对于已经做过微机实验的我们,器件箱并不陌生,但也熟知连线的重要性,连每根线都必须十分细心,因为每根都影响着整个设备的运行。于是,我跟我的搭档分工合作,她读图我连线,为了避免连错,我每根线都以红线为起始位,保持规律性,这样也方便出错后检查。在我俩默契的配合下,我们很快就完成了连线操作,后来测试时却发现数据显示一直不变,经过检查才发现原来数据线少插了一根。还好就这么一根问题,因为很多同学在连线这块就花费了大量的时间了,大大降低了效率,所以说小问题也不能忽视。

    连线正确后,接下来就是编写微指令了,由于对指令的格式不是很熟悉,所以在了解指令格式和工作流程上花费了些时间。编写的指令有两种,一个是操作码,一个是微指令。操作码格式比较简单,相比而言微指令格式比较复杂,共24位,为了便于理解,在编写微指令的时候我都按各部分的含义将24位划分成了几个部分,也便于修改。在编写指令的过程中,我发现虽然写的指令都是平时最常用的基本指令,我们都很清楚每条指令的含义,但是把它们转换成微指令还是比较复杂的。因为有些指令虽然只有一句,但是却包含好几步微操作,我们必须对每条微操作的流程非常清楚才能写出正确的微指令。

    还有就是在编写jmp指令的时候,理论要求我们在执行该指令后,能够实现跳转效果,但很多人都只是理解到这一步,并没有去深思跳转是从哪里跳转到哪里,正如我们刚开始设计这一指令时一样,仅是随随便便的在jmp指令所对应的微指令当中,将后继位地址随便改成了另一个微指令的地址,以为已经实现了跳转,后来发觉,这样的跳转不仅没有任何实际意义,更重要的是在操作员使用这一指令的时候,本意应该是想指定下一步将要执行的指令,作用可能是控制循环,也可能是跳转分支,总之是需要自己去设定的一个目的机器指令,而绝不是随意的指定了一条微指令。后来在老师的指导下,我们在操作码中又添加了一条语句,实现了跳转到固定位置,而不会再由机器随机选取目的地址

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  • 课程中心述职报告 课程中心述职报告 篇1

    不知不觉又过了一学期,在期末之际,身为一名语文课代表,以下是我的述职报告。

    一、德:

    德即为道德品行。在这一学期里,我自认在道德品行方面做得较为良好,做到了尊敬师长、行为规范语言文明、认真完成作业、遵守校规校纪等。虽然在课堂上偶尔会有走神的情况,但和上学期相比有了一定的进步,我会在下学期继续努力,在道德品行上趋于完美。

    二:能:

    从学科能力来说,我在语文方面成绩还算不错,上课听讲也非常认真,能积极地回答问题,活跃班级气氛。而身为课代表,自认为在工作能力上也比较合格。但有些时候领语文早读效果不太好,需要几分钟的时间才能带领起来,在下学期我会想出更多的方法来将早读时间保证起来,希望能让全班都参与到语文早读中,不浪费早上这宝贵的时间。

    三:勤:

    我担任语文课代表已有两个学期,对于本职工作基本都能尽心尽力地做到,如收发作业、查作业、帮助老师整理阅读材料并下发,以及领语文早读等。而且在这学期,我也开始帮助老师誊语文成绩,和另一位语文课代表一同将语文成绩输入到电子表格中。但由于语文学科批卷的复杂性,在刚开始时我习惯性地以为卷子一般都不批,因此未能主动找老师要成绩表,导致不能及时将成绩统计,在下学期我会在这一块更加注意、更加主动。

    最后,感谢各位同学对我们工作的`配合,感谢你们在语文上的每点努力与付出,为了让我们班的语文成绩始终在年级前列,下学期,请继续加油。

    课程中心述职报告 篇2

    在这个学期里,我们17班从相遇中相遇,团结起来,成为了一个新的家庭! 我实际感受到班级里有各种性格的“家庭成员”,也感觉到很多“大家长”总是对我们一直关心正文,我们也在这样的环境下,学到了很多东西,真正的觉得自己长大了许多……

    在这个温暖的家庭中,我是纪律委员,是语文课的代表,有时也被指定为班会的主力。

    我做过最重要的事情。 就是这次的结业式班会! 我是里面的主要人物,要负起这次重要班会的责任来! 这三天,我们在学校和老师们加班工作,做稿子,做幻灯片,写口语,这几天,我们总是比任何人来得都早,走得比任何人晚,我们辛苦地准备了很多,做了四十多张幻灯片,认真地写班会的所有口语 我真的觉得自己的责任加重了,成熟了,成长了,我觉得这能承受住最后班会的压力,不辜负老师的期待,也锻炼了我的合作,组织能力,这件重要的事,让我成长了,成为了主事

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  • 课程实践报告集锦

    写总结报告时,无论是在学习还是工作中,都应当谨遵发掘事物本质及规律的原则。在我们日常的工作学习中,经常需要撰写各种报告。若您对撰写报告感到茫然不知所措,那么今天本栏目小编就为大家准备了一篇有关“课程实践报告”的文章,希望能对您有所帮助!

    课程实践报告 篇1

    《机器学习基础》课程实践报告

    姓名:xxx 学号:xxxxx 日期:xxxx年xx月xx日

    一、实验目的

    本次实验旨在学习和实践机器学习的基本知识,并通过实验掌握数据预处理、特征选择、模型训练与评估等机器学习算法中的基本操作。

    二、实验内容

    本次实验分为三个部分,分别是数据预处理、特征选择和模型训练与评估。具体操作如下:

    1. 数据预处理

    首先我们使用pandas库读入数据,然后进行数据探索(如缺失值、异常值等情况)和清洗(如删除无用列等)。

    代码如下:

    ```python

    import pandas as pd

    import numpy as np

    # 读入数据

    data = pd.read_csv('data.csv')

    # 数据探索

    print('数据行数:', len(data))

    print('数据列数:', len(data.columns))

    # 删除无用列

    data.drop(['id', 'name'], axis=1, inplace=true)

    # 处理缺失值

    data.dropna(inplace=true)

    # 处理异常值

    data = data[(data['age'] >= 0) & (data['age']

    # 输出处理后的数据

    print(data.head())

    ```

    2. 特征选择

    接下来,我们需要对数据进行特征选择,选择出对模型预测有最大贡献的特征。这里我们使用pearson相关系数作为特征选择的指标,选出与指定目标特征相关系数最高的前k个特征。

    代码如下:

    ```python

    import seaborn as sns

    # 计算各特征与目标特征(age)的相关系数

    corr_matrix = data.corr()

    corr_age = corr_matrix['age'].sort_values(ascending=false)

    print(corr_age.head())

    # 取相关系数最大的前k个特征

    k = 5

    top_k_features

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