实验5 异常处理

实验5 体位引流的护理一、实验目的和要求保持呼吸道通畅，减少痰液淤积，避免并发症，提高护理质量，减轻病人痛苦，促进病情恢复。

二、适应证和禁忌证适用于肺脓肿、支气管扩张病人，以及痰液较多的病人。

头外伤、胸部创伤、咯血、严重心、脑、肺疾患病人，病情不稳定者，不宜使用头低位引流。

三、实验主要设备和材料口腔护理设备、痰缸、消毒痰液药物、抬高床头（床尾）的物品等。

四、操作步骤（一）肺脓肿、支气管扩张护理1．环境本病有大量脓臭痰，影响食欲及休息，故应保持室内空气流通，并注意保暖。

2．促进痰液排出鼓励病人进行有效咳嗽，经常活动或变换体位，以利于痰液咳出。

鼓励病人多饮水，必要时给予口服化痰药或雾化吸入，协助进行体位引流。

3．病情观察准确记录24h排痰量。

细致观察痰的颜色、性质、气味及静置后是否分层。

4．用药护理遵医嘱按时按量使用抗生素、祛痰剂和支气管舒张剂。

告知病人用药不良反应，以便及时发现、及时处理。

5．围手术防误吸护理对口腔和胸腹手术的病例，要认真细致做好术前准备；术中注意麻醉的深度，及时清除口腔呼吸道分泌物；加强术后呼吸道护理，湿化、稀释分泌物，鼓励病人咳嗽，保持呼吸道的引流通畅，从而有效地预防吸入性感染。

6．休息、饮食本病急性期应卧床休息，以减少体力和能量消耗。

当毒血症状消退后，病人可适当下床活动，促进炎症吸收和组织修复。

给予高蛋白、高热量、高维生素饮食，加强营养，改善机体情况，提高免疫能力。

鼓励病人多喝开水，以保证水及电解质平衡。

提醒病人进餐前清洁口腔，以免口臭影响食欲。

7．对症护理作好口腔护理，减轻口臭；对高热者作好降温处理；对情绪低落的病人，予以心理指导，鼓励其树立战胜疾病的信心。

8．肺脓肿健康指导（1）提倡健康的生活方式。

应重视口腔护理，积极治疗龋齿、牙周炎、扁桃体炎等口腔慢性感染病灶，避免污染分泌物误吸入下呼吸道。

饭前、饭后、睡前、睡后、体位引流前后都要漱口、刷牙。

多饮水、忌辛辣、戒烟酒。

保持环境整洁、舒适，避免尘埃与烟雾的刺激，维持适宜的室温和湿度，同时注意保暖，避免受凉。

Java程序设计实验指导实验四异常处理一、实验目的1、了解Java的异常处理机制；2、掌握如何合理应用异常处理机制；3、学会自定义异常处理类。

上机练习之前，必须先完成程序的书写，再上机调试。

二、实验任务1、类SimpleException中有方法public static double Division(double x,double y) {if(y==0)throw new IllegalArgumentException("分母不能为0"); //手动抛出异常，对于双精度而言，除数为0可以得到无穷大的值，本不会报异常错误，这里手动强制报错return x/y;}主方法中有代码：double a=Double.parseDouble(args[0]);double b=Double.parseDouble(args[1]);System.out.println(Division(a,b));借助异常机制获所有可能出现的异常，并提示相关异常的出错信息。

最后，无论程序如何结束，保证程序都能输出语句“游戏结束！！！”2、自定义日期类异常，1）、定义一个程序DateExceptionTest，该程序主方法中：a）、采用Scanner类的对象来接收三个整数b）、对于非整数数据，能采用异常进行验证c）、用三个整数借助自定义类DateException构建出一个日期对象，并以“yyyy-mm-dd”的形式输出该日期对象。

d）、使用类2）同时要求，自定义类DateException继承自Exceptiona）、拥有两个构造方法，分别是DateException(String s)、public DateException(int year,int month,int day) throws DateException和一个成员方法Date getDate()。

b）、第二个构造方法能接收三个整数，拥有验证三个数据是否合法的能力，验证时，对于非法数据格式，采用抛出异常DateException，抛出异常时，携带错误提示信息。

实验一java开发环境及语言基础实验目的（1）确保正确配置java开发环境。

（2）了解javac和java命令的使用。

（3）熟悉java中的运算符。

（4）掌握条件语句和循环语句的使用。

（5）掌握通过命令行参数接受数据。

（6）掌握用Scanner类接受数据。

实验内容（1）在控制台中输入java命令，查看输入结果。

（2）编写一个java程序，计算半径为3.0的圆周长和面积并输出结果。

（3）求a+aa+aaa+...+a...a(n个）的和，其中a为1~9之间的整数。

例如，当a=3、n=4时，求3+33+333+3333的和。

（4）给定一个正整数m，统计其位数，分别打印每一位数字，再按照逆序打印出各位数字。

（5）用Scanner类方法输入三角形三边求三角形面积。

实验要求（1）JDK的安装及配置。

（2）在DOS及eclipse下编辑、编译运行第一个java程序：hello world。

（3）求圆周长和面积用方法实现，主函数调用。

（4）从命令行输入1~9之间的整数a，当所求的和大与106时，输出相应的a值及所求的和值。

（5）用Scanner类的方法输入正整数m，m的值不应该超过99999，否则给出错误信息。

应引入包：import java.util.Scanner，然后在需要的方法中实例化对象：Scanner sc = new Scanner(System.in)，最后调用对象的next方法，如int n=nextInt()，接受整数。

实验二数组实验目的（1）掌握数组的定义和使用方法。

（2）熟悉数组的排序、查找的方法。

（3）巩固循环的使用。

实验内容（1）使用for循环，将二维数组的行与列互换，即完成矩阵的转置。

（2）编写数组的排序程序。

（3）编写杨辉三角。

实验要求（1）编写一个界面1 选择排序2 冒泡排序3插入排序4 快速排序5 退出当选择1、2、3、4、5的时候完成相应的功能。

（2）杨辉三角形状为等腰三角形实验三字符串实验目的（1）掌握正则表达式的使用。

Java实验报告专业班级学号姓名指导教师实验一、安装JDK并熟悉java的运行环境一、实验目的熟悉JA V A的运行环境及学习简单的编程。

二、预习内容安装工具软件的基本方法。

三、实验设备与环境装有JA V A语言工具软件(JCreator )的微机若干四、实验内容安装JCreator及JA V A的核心编译程序J2SDK。

1、打开JCreator的安装盘安装JCreator。

2、在相同目录下安装J2SDK。

3、打开JCreator软件对J2SDK文件进行配置。

4、编写一应用程序，在屏幕上显示“HELLO WORLD”。

public class Hello{public static void main(String args[]){System.out.println( "HELLO WORLD");}}5、编写一小程序实现上述功能：在屏幕上显示“HELLO WORLD”。

实验结果：五、注意事项⒈认真填写实验报告⒉遵守实验室各项制度，服从实验指导教师的安排⒊按规定的时间完成实验六、实验总结与体会1．通过这个实验我了解到java的运行环境。

2．通过这个简单的程序使我认识到做实验是要认真对待，不可马虎大意，区分字母的大小写和符号的正确使用。

实验二、基本语法练习一、实验目的⒈熟悉Java的基本语法⒉编写应用程序接收命令行参数⒊编写应用程序接收用户从键盘的输入⒋掌握字符串与数组的基本方法二、预习内容java编程的基本结构三、实验设备与环境装有JA V A语言工具软件(JCreator )的微机若干四、实验内容⒈编写一个应用程序求若干个数的平均数，原始数字要求从命令行输入。

应用程序中main方法的参数String类型的数组args能接受用户从命令行键入的参数。

(1)编辑A verage.java，设保存在D:\myjava目录下。

public class Average{public static void main(String args[ ]){double n,sum=0;for (int l=0;l<args.length;l++){sum=sum+Double.valueOf(args[l]).doubleValue();}n=sum/args.length;System.out.println("average="+n);}}(2)编译。

C语言中的异常处理异常处理是程序设计中非常重要的一部分，它可以帮助我们处理程序运行中可能发生的错误或异常情况，以保证程序的稳定性和可靠性。

在C语言中，异常处理主要通过错误码和异常处理函数来实现。

在C语言中，错误码通常以整数形式表示，一般情况下，函数执行成功时返回0，而发生错误时会返回一个非0的错误码。

我们可以根据函数返回的错误码来判断程序是否执行成功，并在程序中相应地处理这些错误。

通常可以使用if语句或switch语句来判断错误码，并进行相应的处理，比如输出错误信息、重新执行函数、跳出函数等。

另外，C语言中也提供了一些标准的异常处理函数，比如perror()函数和strerror()函数。

perror()函数可以输出一条描述错误原因的信息，通常这个信息包含了错误码对应的错误描述。

而strerror()函数可以根据给定的错误码返回一个描述错误原因的字符串。

这些函数可以帮助我们更方便地处理异常情况。

除了通过错误码和异常处理函数来处理异常，C语言中还提供了一种异常处理的机制，即setjmp()和longjmp()函数。

setjmp()函数用于设置一个标记点，可以在程序的任何地方调用longjmp()函数跳转到这个标记点，有点类似于goto语句，但更加安全。

这种机制适用于一些复杂的异常处理情况，比如在嵌套函数中处理异常。

在实际编码过程中，我们应该养成良好的异常处理习惯，尽量避免普通错误引起的程序崩溃或运行异常。

可以在关键函数中进行错误检查，并根据不同的错误情况进行相应的处理，比如重试、回滚、报错等。

同时，也要注意程序的健壮性和可靠性，避免出现一些潜在的异常情况。

总的来说，异常处理在C语言中是非常重要的，它可以帮助我们更好地处理程序中可能发生的错误或异常情况，提高程序的健壮性和可靠性。

通过合理地使用错误码、异常处理函数和异常处理机制，我们可以处理各种异常情况，并保证程序的正常运行。

希望大家在编程过程中能够重视异常处理，写出高质量的代码。

北理工_数据分析_实验5_数据拟合实验目的：本实验旨在通过数据拟合方法，掌握数据分析中的拟合原理和方法，以及使用Python进行数据拟合的技巧。

实验步骤：1. 收集实验数据：本次实验我们收集了一组关于温度和压力的数据，数据包括不同温度下的压力值。

2. 数据预处理：在进行数据拟合之前，需要对数据进行预处理。

首先，我们将数据导入Python的数据分析库，例如pandas。

然后，我们可以使用pandas对数据进行清洗，包括去除异常值、处理缺失值等。

3. 数据可视化：在进行数据拟合之前，可以通过数据可视化来观察数据的分布情况。

我们可以使用Python的数据可视化库，例如matplotlib或seaborn，绘制散点图或其他图表来展示温度和压力之间的关系。

4. 拟合模型选择：根据实验数据的特点和拟合需求，选择合适的拟合模型。

常见的拟合模型包括线性回归模型、多项式回归模型、指数函数模型等。

在选择模型时，需要考虑模型的拟合效果和复杂度。

5. 数据拟合：使用Python的数据分析库，例如numpy或scipy，进行数据拟合。

根据选择的拟合模型，调用相应的函数进行拟合。

拟合过程中，可以使用最小二乘法等方法来求解拟合参数，得到拟合曲线。

6. 拟合效果评估：对拟合结果进行评估，判断拟合效果的好坏。

可以计算拟合曲线与实际数据之间的误差，例如均方根误差（RMSE）或决定系数（R-squared）。

评估结果可以帮助我们判断拟合模型的准确性和适用性。

7. 拟合结果可视化：将拟合曲线与实际数据一起绘制在同一张图上，以便直观地观察拟合效果。

使用Python的数据可视化库，例如matplotlib，可以绘制拟合曲线和实际数据的折线图或散点图。

8. 结果分析和总结：对实验结果进行分析和总结，讨论拟合效果、模型的适用性以及可能存在的问题。

可以提出改进的建议，并对数据拟合的应用前景进行展望。

实验注意事项：1. 在数据拟合过程中，需要注意选择合适的拟合模型，避免过拟合或欠拟合的情况发生。

实验室异常情况调查处理相关规范目的：制定检验中出现的异常值时应采取的措施，查明缘故（生产、取样、样品保存和检验），并采取纠正预防措施，幸免重复出现。

范围：适用于在质检科处进行的各项成品检测、中间体检测、原辅料检测、工艺用水检测等。

职责：1.检验人员职责：（1）检验人员的首要责任是获得准确的检验结果；（2）必须使用通过批准的检验方法；（3）使用通过校验和适当维护的仪器、设备，而且运行良好；（4）使用有效期内的标准物质、对比品和合格的试剂、试液；（5）在丢弃样品制备液、对比品液和标准制备液之前，检验人员应该核查数据对标准的符合性，并正确处理数据；（6）如在检验过程中发觉差错，检验人员应立即停止检验；（7）出现OOS结果，及时操纵样品、溶液至调查结束；（8）出现OOS结果，通知质检科科长，并协助调查；（9）与质检科科长等相关人员做出调查结论并完成相关调查报告。

2.质检科科长职责：（1）OOS结果进行确认，对可能的缘故进行客观及时的评估；（2）与检验人员讨论方法，确认检验人员明白并执行了正确的检验方法；（3）检查原始分析中得到的记录，包括图谱、计算、溶液、检验用材料、仪器和玻璃器具。

确定有无异常和可疑信息；（4）检查仪器的性能、使用记录；（5）检查标准品、对比品、试剂、溶剂和其他用到的溶液，应满足质量操纵标准的要求；（6）评估检验方法的执行情况，以保证是按照标准执行的，其标准的制定以方法验证数据和历史数据为基础；（7）假如OOS结果确定为实验室差错（培训、仪器、工作不认真等），应组织相关人员进行全然缘故分析，确定差错的来源，并采取纠正预防措施以幸免再次发生；若属于检验人员错误，则需组织对检验人员进行再培训；（8）整个调查过程中的记录和证据。

3.质量部经理职责：（1）审核OOS结果的实验室调查报告；（2）若OOS是生产缘故，参与生产等过程的调查；（3）负责异常调查报告归档及定期评估；（4）在产品的年度报告中对OOS结果进行评价；（5）批准检验异常情况调查报告；（6）指导实验室进行OOS结果的调查，并对调查过程及相关记录进行检查。

北理工_数据分析_实验5_数据拟合实验目的：本实验旨在通过数据拟合方法，对给定的实验数据进行拟合，从而得到合适的数学模型，并分析模型的适合性和拟合效果。

实验步骤：1. 采集实验数据：根据实验要求，采集相应的数据，并记录下各个变量的取值。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

确保数据的准确性和完整性。

3. 数据拟合方法选择：根据实验要求和数据特点，选择合适的数据拟合方法。

常见的数据拟合方法包括线性回归、非线性回归、多项式拟合等。

4. 模型建立：根据选择的数据拟合方法，建立数学模型。

例如，如果选择线性回归，可以建立线性方程模型 y = ax + b。

5. 模型拟合：使用选定的数据拟合方法，将实验数据带入数学模型中进行拟合。

根据拟合结果，得到模型的参数估计值。

6. 拟合效果评估：对拟合结果进行评估，判断模型的拟合效果。

常用的评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。

7. 结果分析：根据拟合结果和评估指标，分析模型的适合性和拟合效果。

可以通过可视化图形展示拟合结果，比较实验数据与拟合曲线的吻合程度。

8. 结论总结：根据实验结果和分析，总结数据拟合的过程和结果，得出结论。

可以讨论模型的优缺点，提出改进意见。

实验数据示例：假设我们进行了一次实验，测量了一系列温度（x）和对应的压力（y）数据。

数据如下：温度（x）：20, 25, 30, 35, 40, 45, 50压力（y）：10, 12, 15, 18, 22, 27, 32根据这组数据，我们希翼找到一个数学模型，能够描述温度和压力之间的关系。

选择线性回归作为数据拟合方法，建立线性方程模型：y = ax + b。

将实验数据带入模型进行拟合，得到参数估计值：a = 0.6b = 4.5通过评估指标，我们可以对拟合效果进行评估。

计算均方误差（MSE）和决定系数（R²）：MSE = 4.3R² = 0.92根据评估结果，我们可以得出结论：线性回归模型能够较好地拟合实验数据，拟合效果较好。

Python语言程序设计实验一、Python语言简介1.Python语言的发展历程2.Python语言的特点–解释型语言–拥有丰富的标准库3.Python语言的应用领域–Web开发–自动化运维二、Python程序设计基础1.变量和数据类型–浮点数类型–字符串类型2.控制结构–if-elif-else语句–for循环–while循环–函数的定义与调用–匿名函数（lambda）–函数的递归调用3.模块和包–模块的概念–模块的搜索路径4.文件操作–文件的打开与关闭–文件读写操作–文件常用方法三、Python高级特性1.面向对象编程–构造函数（__init__）–析构函数（__del__）2.异常处理–异常的概念–异常的捕获与处理–异常的传递–自定义异常3.列表推导式–列表推导式的概念–常用列表推导式–列表推导式的嵌套–生成器的概念–生成器的使用–生成器的迭代器–装饰器的概念–装饰器的使用–带参数的装饰器四、Python常用库•math库•datetime库•json库•urllib库•shutil库2.第三方库–requests库–numpy库–pandas库–matplotlib库–scrapy库–Django库五、Python实验教程1.Python编程环境搭建–安装Python–使用IDE（如PyCharm、VSCode）–安装与使用文本编辑器（如Sublime Text、Atom）2.Python编程规范–代码格式化–注释与文档3.编写与运行Python程序–编写Python源代码–保存源代码–运行Python程序4.Python编程实践–计算器程序–学生信息管理系统–数据分析与可视化–网页自动化测试5.Python项目实战–选择合适的项目–项目需求分析–项目设计与开发–项目测试与部署六、实验要求与评价1.实验报告2.代码质量–代码可读性3.实验评价通过以上知识点的学习与实践，学生可以掌握Python语言的基本语法、编程技巧和项目开发流程，为以后的学习和工作打下坚实的基础。

北理工_数据分析_实验5_数据拟合实验目的：本实验旨在通过数据拟合的方法，对给定的数据进行模型拟合分析，进一步探索数据之间的关系，并通过拟合结果评估模型的准确性和可靠性。

实验步骤：1. 数据收集：收集并整理实验所需的数据，确保数据的准确性和完整性。

- 采集数据的方法：通过实验仪器测量、调查问卷、文献调研等方式获取数据。

- 数据的收集范围：包括变量的取值范围、变量之间的关系等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。

- 数据清洗：剔除异常值、处理缺失值等。

- 数据转换：对数据进行归一化、标准化等处理，以便后续的数据分析。

3. 模型选择：根据实验目的和数据特点，选择合适的数据拟合模型。

- 常见的数据拟合模型：线性回归模型、非线性回归模型、多项式回归模型等。

- 模型选择的依据：根据数据的分布情况、变量之间的关系等，选择最能拟合数据的模型。

4. 模型拟合：使用所选的拟合模型对数据进行拟合分析。

- 拟合方法：根据模型的特点，选择最适合的拟合方法，如最小二乘法、最大似然估计等。

- 拟合过程：根据所选的拟合方法，对模型进行参数估计，得出最优的拟合结果。

5. 模型评估：对拟合结果进行评估，评估模型的准确性和可靠性。

- 残差分析：通过分析模型的残差情况，判断模型是否能够很好地拟合数据。

- 相关系数：计算模型的相关系数，评估模型对数据的解释能力。

- 拟合优度：计算模型的拟合优度，评估模型的整体拟合效果。

6. 结果解释：根据拟合结果，解释数据之间的关系，并提出相应的结论和建议。

- 参数解释：解释模型中各个参数的含义和作用。

- 结果分析：分析拟合结果的意义，讨论模型的可靠性和适用性。

- 结论和建议：根据数据拟合结果，提出相应的结论和建议，为实际问题的解决提供参考。

实验注意事项：1. 数据收集时要注意数据的准确性和完整性，避免收集到无效或缺失的数据。

2. 数据预处理过程中要注意处理异常值和缺失值，以确保数据的质量和可用性。