| 1 | 实验实训开发管理平台支持IT类方向不同的技术栈课程资源，并为实训课程资源提供开发环境。同时支持用户基于平台围绕课程教学需求进行自主化的实训课程研发和定制。该平台也为课程实训实践运行和评测提供支撑，从而实现对实验过程的自动化评测和智能化评估。
一、实训环境管理
1.多模态实践项目的开发与运行，基于轻量级容器支撑不同技术架构和仿真系统的实验实训活动。主机动态扩容机制，实现资源的灵活伸缩，为大并发教学场景提供支撑。 | 重要
| 否 |
| 2 | 2.实验资源自主可控调度，可自定义限制实验的时长，在实验超时后用户可申请继续使用，否则资源将被强制回收。（需提供虚拟资源调度相关软件著作权登记证书） | 非常重要 | 是 |
| 3 | 3 .容器和容器集群的全周期自动化运行管理，包括容器启动、加载、编译、运行、部署、测试、销毁等。 | 非常重要 | 是 |
| 4 | 4.在线构建实验环境，提供命令行、图形化桌面、JupyterNotebook等底座环境，部署好的软件可以随时以镜像的形式存档，再次使用时直接恢复到上次存档的状态。（需提供命令行、图形化桌面、JupyterNotebook实验底座环境的截图证明） | 重要
| 否 |
| 5 | 5.镜像信息的细粒度管理，包括镜像名称、镜像别名、创建人、所属计算框架、版本、Python环境版本、适用计算平台镜等信息。一键在线同步、替换实验镜像，同步失败的情况下给出错误提醒。分布式管理镜像版本，通过服务端及本地端镜像仓库实现镜像的拉取、推送和不同版本之间的切换。镜像模糊检索，设置镜像发布状态、公开属性、上下架等信息。 | 重要
| 否 |
| 6 | 6. 实训内容的细粒度管理，包括自定义实训封面、设置实训类别、以列表或扁平化的形式展示实训内容等。Kubernetes统一编排管理服务器资源，实时监测实验环境数量，可通过SSH连接至实验环境进行调试及打印日志等操作。大屏可视化展示资源应用情况，以图表形式展示当前资源的CPU、内存、网络及存储等使用情况。 | 重要
| 否 |
| 7 | 7.兼容主流国产操作系统（需提供所投产品与国产操作系统兼容认证证书） | 非常重要 | 是 |
| 8 | 二、实训开发管理
1.大规模编程语言及框架的融合和集成，为各类实验研发活动的开展提供底座支撑环境。 | 重要
| 否 |
| 9 | ★2.实验环境管理，预置Python、C、Java、R、Docker、Raptor、openEuler、OpenCV、麒麟操作系统、Hadoop、Spark、ZooKeeper、Hive、Pig、Hbase、Tensorflow、PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore、MegEngine等实验环境。 | 非常重要 | 是 |
| 10 | 3.为每种实验环境提供适用场景说明、常用库说明以及实训模板样例，支持基于实训模板一键快速构建实践项目。实验基础信息配置，包括实训名称、技能标签、背景图、实训简介等。新建实践题、选择题任务，定义任务关卡，设置闯关模式。 | 重要
| 否 |
| 11 | 4.为每一种实验环境提供标准评测脚本，用户可自编程修改标准模板的评测规则，满足各类复杂工程项目的多样化评测需求。（需提供智能评测相关软件著作权登记证书） | 非常重要 | 是 |
| 12 | 5.自定义分配实践项目资源，包括限制实践项目使用的最大CPU、内存以及磁盘等信息。细粒度管理实训测试集，包括设置得分策略、隐藏策略、预期输出匹配策略以及特殊判断策略等，支持一个项目匹配多个测试集。
上传、下载、分享、删除数据集以及一键复制数据集的相对路径。 | 重要
| 否 |
| 13 | 6.实践项目代码库目录化管理，可分层显示文件名及文件路径，一键切换查看文件内容等。多模式管理实训代码库文件，提供多级目录管理功能，支持在线创建文件、拖拽式批量上传文件、Git协同管理文件。在线新建、上传、重命名、复制、删除、下载文件以及一键复制仓库路径。 | 重要
| 否 |
| 14 | 7.通过双版本库管理实训项目代码文件，可将其中一个版本库设置为私有版本库，私有版本库仅对实训管理员可见。（需提供双版本库管理的截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 15 | 8.系统认证的老师一键复制实践项目，形成一个全新的项目副本，教师可在此基础上优化、迭代形成自己的实践项目。 | 重要
| 否 |
| 16 | 9.实训项目细粒度权限的控制管理，包括隐藏或公开参考答案、禁止复制参考答案、显示或隐藏代码仓库地址、显示或隐藏代码目录、开启或禁用粘贴以及开启或关闭实验跳关等。（需提供相关功能的截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 17 | 10.一键快速进入实验环境，开启学、练、评测等模拟实战。实验实训个性化管理，包含收藏、筛选、发布、审核、撤销等功能。 | 重要
| 否 |
| 18 | 三、多模态实验模式
1.面向不同教学场景，提供多模态实训模式，包括IDE集成开发环境模式、图形化桌面模式、Jupyter Notebook模式、代码驱动虚拟仿真模式、Linux命令模式，每种模式都支持自定义测试集及自动评测。（需提供相关功能的截图证明，并做好现场或线上演示准备） | 非常重要 | 是 |
| 19 | 2.在同一浏览器界面集成IDE文本编程环境、实验指导、测试集及智能评测等模块。代码文件交互操作，提供代码文件切换、恢复初始代码、重置代码仓库、代码自动补全及代码高亮显示等功能。自定义IDE编程工具，包括IDE编程风格、代码字体大小、编辑器快捷键等。CentOS、Ubuntu、麒麟等图形化操作系统桌面开发环境，可配置应用软件和模拟器。 | 重要
| 否 |
| 20 | 3.从图形化桌面模式切换到IDE文本编程模式，提供一键全屏功能。图形化桌面开发环境重置，整个实训环境一键重置恢复至初始状态。图形化桌面开发复制粘贴，将外部内容复制粘贴到实验环境内，以及实验环境内容复制粘贴到外部环境。图形化桌面实验屏幕的自定义录制，可选择不同屏幕或不同窗口进行实验操作画面录制，自动保存生成视频。 | 重要
| 否 |
| 21 | 4.在图形化桌面实验上传文件，用户可选择个人本地代码文件、配置文件等，上传至开发环境指定路径。图形化桌面实验的文件下载，用户可将开发环境代码文件、配置文件进行打包并下载至本地电脑。 | 重要
| 否 |
| 22 | 5.Linux命令行开发，包括Linux 基础操作命令、软件包安装，删除，配置和管理。开启多个Linux命令行，进行分布式实验环境安装部署操作。重置Linux命令行，可将命令行环境恢复至初始状态。SSH客户端直连，包括IP地址、用户名、密码、端口号等直连信息。 | 重要
| 否 |
| 23 | 5.兼容Jupyter Notebook和Jupyter Lab多功能实时交互实验模式，实现代码实时预览、交互式显示程序运行结果、可视化渲染图表等。JupyterNotebook数据集的实时挂载，自动导入学生实验环境中供数据分析和实验教学使用，提供复制路径与下载。重置JupyterNotebook交互实验，可以恢复到起始的实验环境或初始的实验内容及代码等。 | 重要
| 否 |
| 24 | 6.JupyterNotebook实验的自动化评测，可自定义设置评分规则、测试用例及评测脚本等。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 25 | 7.虚拟仿真实验环境、用户编程环境及智能评测环境集成在同一浏览器界面，可实现用户、程序及3D场景间的实时通信交互，无需安装其它软件、插件。 | 重要
| 否 |
| 26 | 8.自定义编程来驱动3D仿真模型的动作行为，编写完的程序可通过智能评测将程序执行结果反馈至虚拟仿真系统，实现代码业务流程的仿真推演并实时显示交互效果。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 27 | 9.定制化交互式虚拟仿真开发环境，键盘和鼠标360度控制3D模型和场景，可进行拖拽、旋转、视距调整等动作（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 28 | 10.通过鼠标或Python编程控制3D虚拟仿真环境中的动画仿真效果，进行前、后、左、右、上升、下降、转向等动作。内嵌式URL形式集成现有虚拟仿真实验项目，并以WebGL包形式托管现有虚拟仿真项目。 | 重要
| 否 |
| 29 | 四、智能在线评测
1.在线IDE文本编程、Linux命令行、图形化桌面系统、Jupyter交互式实验、3D虚拟仿真类型实训的实时在线评测，提供带会话的多级自动测试与过关评分。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 30 | 2.提供DevOps一体化并发评测流程，从编译、运行、测试到部署的全流程自动化评测执行机制。（需提供并发评测相关技术发明专利证书） | 非常重要 | 是 |
| 31 | 3.通过自定义编程运行驱动实践项目脚本，实现业务流程、运行过程及输出结果的多维联合评测机制。提供灵活判分规则，文本对比、正则匹配、测试集均分、编译得分等多种判分方式。 | 重要
| 否 |
| 32 | ★4.实训输出结果的多模态评比策略，输出结果包括html、apk/exe、文本、图片、音视频等。 | 非常重要 | 是 |
| 33 | 5.评测时间及空间复杂度的直观显示，编译通过后能显示评测消耗的内存及运行总时长。以Diff形式展示程序实际输出结果与预期输出结果，并通过颜色标识出结果的差异性。 | 重要
| 否 |
| 34 | ★6.Python、C、C++、Java、R、JavaScript、Ruby、Go、C#、PHP、Verilog、Scala等12种编程语言的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 35 | 7.MySQL、MongoDB、PostgreSQL、SQLite、Redis、达梦、OpenGauss等数据库的在线自动评测（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 36 | 8.HTML/CSS、Bootstrap、Vue.js、Spring、MyBatis、Spring Boot、Flask、Django等WEB框架的在线自动评测。 | 重要
| 否 |
| 37 | ★9.Linux、OpenEluer、银河麒麟、RISCV、Pintos、ChCore、Docker等操作系统及容器的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 38 | 10.WPS、Git、Junit、StarUNL、CircuitJS、GNS3、Wireshark等应用工具的在线自动评测。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 39 | 11.Tensorflow、Keras、MXNet、PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore、MegEngine、OpenCV等人工智能框架的在线自动评测。 | 重要
| 否 |
| 40 | 12.Hadoop、Spark、ZooKeeper、Hive、Pig、Hbase、MapReduce、Phoenix、HDFS、Sqoop、Flume、Kafka、Flink、Mongodb、Phoenix、Cassandra、Kettle ETL、ElasticSearch、impala、Mahout等大数据技术框架和组件的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 41 | 13.实践项目在评测过程能够作为一个整体进行编译、持续集成/部署，评测通过后，系统能够为部署的服务分配独立IP及端口，用户可以在浏览器中通过IP及端口实时查看效果。签订合同前需逐条功能测试，不符合技术参数要求的，按虚假应标处理,并承担相应法律责任。 | 重要
| 否 |
| 42 | （三）实验实训资源库系统
提供C语言程序设计、C++程序设计、Matlab程序设计、Python程序设计、数据结构、人工智能程序设计、图像处理技术等7门实训课程的核心实验内容，课程实验与实训平台无缝衔接。★1.配套资源包含知识点讲解、实验实训任务、实验指导手册、实验示例代码、标准参考答案等。课程资源与实训平台无缝集成，能实现平台自动测评等相关功能。 | 非常重要 | 是 |
| 43 | 2.实验实训和应用项目资源自动化评测。学生在练习时能够获得平台的实时运行结果反馈，并告知错误信息。学生实训的成绩可以自动与教学课堂中实训作业的成绩同步。对学生实验和实训数据的完整记录，包括代码修改历史、提交历史、错误信息历史等等，并据此自动生成实验报告。
实验实训项目、实践课程的一体化开发与运行支撑，基于轻量级容器与重型虚拟机支持所有技术架构和仿真系统的实验实训活动，为师生提供大规模实验和实训案例资源库，并以多种形式提供丰富的实验实训环境。 | 重要
| 否 |
| 44 | （一）实验实训开发管理平台
一、实训环境管理
1.多模态实践项目的开发与运行，基于轻量级容器支撑不同技术架构和仿真系统的实验实训活动。主机动态扩容机制，实现资源的灵活伸缩，为大并发教学场景提供支撑。 | 重要
| 否 |
| 45 | 2.实验资源自主可控调度，可自定义限制实验的时长，在实验超时后用户可申请继续使用，否则资源将被强制回收。（需提供虚拟资源调度相关软件著作权登记证书） | 非常重要 | 是 |
| 46 | 3.容器和容器集群的全周期自动化运行管理，包括容器启动、加载、编译、运行、部署、测试、销毁等。 | 非常重要 | 是 |
| 47 | 4.在线构建实验环境，提供命令行、图形化桌面、JupyterNotebook等底座环境，部署好的软件可以随时以镜像的形式存档，再次使用时直接恢复到上次存档的状态。（需提供命令行、图形化桌面、JupyterNotebook实验底座环境的截图证明） | 重要
| 否 |
| 48 | 5.镜像信息的细粒度管理，包括镜像名称、镜像别名、创建人、所属计算框架、版本、Python环境版本、适用计算平台镜等信息。一键在线同步、替换实验镜像，同步失败的情况下给出错误提醒。分布式管理镜像版本，通过服务端及本地端镜像仓库实现镜像的拉取、推送和不同版本之间的切换。镜像模糊检索，设置镜像发布状态、公开属性、上下架等信息。 | 重要
| 否 |
| 49 | 6.实训内容的细粒度管理，包括自定义实训封面、设置实训类别、以列表或扁平化的形式展示实训内容等。Kubernetes统一编排管理服务器资源，实时监测实验环境数量，可通过SSH连接至实验环境进行调试及打印日志等操作。大屏可视化展示资源应用情况，以图表形式展示当前资源的CPU、内存、网络及存储等使用情况。 | 重要
| 否 |
| 50 | 7.兼容主流国产操作系统（需提供所投产品与国产操作系统兼容认证证书） | 非常重要 | 是 |
| 51 | 二、实训开发管理
1.大规模编程语言及框架的融合和集成，为各类实验研发活动的开展提供底座支撑环境。 | 重要
| 否 |
| 52 | ★2.实验环境管理，预置Python、C、Java、R、Docker、Raptor、openEuler、OpenCV、麒麟操作系统、Hadoop、Spark、ZooKeeper、Hive、Pig、Hbase、Tensorflow、PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore、MegEngine等实验环境。 | 非常重要 | 是 |
| 53 | 3.为每种实验环境提供适用场景说明、常用库说明以及实训模板样例，支持基于实训模板一键快速构建实践项目。实验基础信息配置，包括实训名称、技能标签、背景图、实训简介等。新建实践题、选择题任务，定义任务关卡，设置闯关模式。 | 重要
| 否 |
| 54 | 4.为每一种实验环境提供标准评测脚本，用户可自编程修改标准模板的评测规则，满足各类复杂工程项目的多样化评测需求。（需提供智能评测相关软件著作权登记证书） | 非常重要 | 是 |
| 55 | 5.自定义分配实践项目资源，包括限制实践项目使用的最大CPU、内存以及磁盘等信息。细粒度管理实训测试集，包括设置得分策略、隐藏策略、预期输出匹配策略以及特殊判断策略等，支持一个项目匹配多个测试集。
上传、下载、分享、删除数据集以及一键复制数据集的相对路径。实践项目代码库目录化管理，可分层显示文件名及文件路径，一键切换查看文件内容等。
多模式管理实训代码库文件，提供多级目录管理功能，在线创建文件、拖拽式批量上传文件、Git协同管理文件。在线新建、上传、重命名、复制、删除、下载文件以及一键复制仓库路径。 | 重要
| 否 |
| 56 | 6.通过双版本库管理实训项目代码文件，可将其中一个版本库设置为私有版本库，私有版本库仅对实训管理员可见。（需提供双版本库管理的截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 57 | 7.系统认证的老师一键复制实践项目，形成一个全新的项目副本，教师可在此基础上优化、迭代形成自己的实践项目。 | 重要
| 否 |
| 58 | 8.实训项目细粒度权限的控制管理，包括隐藏或公开参考答案、禁止复制参考答案、显示或隐藏代码仓库地址、显示或隐藏代码目录、开启或禁用粘贴以及开启或关闭实验跳关等。（需提供相关功能的截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 59 | 9.一键快速进入实验环境，开启学、练、评测等模拟实战。实验实训个性化管理，包含收藏、筛选、发布、审核、撤销等功能。 | 重要
| 否 |
| 60 | 三、多模态实验模式
1.面向不同教学场景，提供多模态实训模式，包括IDE集成开发环境模式、图形化桌面模式、Jupyter Notebook模式、代码驱动虚拟仿真模式、Linux命令模式，每种模式都支持自定义测试集及自动评测。（需提供相关功能的截图证明，并做好现场或线上演示准备） | 非常重要 | 是 |
| 61 | 2.在同一浏览器界面集成IDE文本编程环境、实验指导、测试集及智能评测等模块。代码文件交互操作，提供代码文件切换、恢复初始代码、重置代码仓库、代码自动补全及代码高亮显示等功能。自定义IDE编程工具，包括IDE编程风格、代码字体大小、编辑器快捷键等。CentOS、Ubuntu、麒麟等图形化操作系统桌面开发环境，可配置应用软件和模拟器。 | 重要
| 否 |
| 62 | 3.从图形化桌面模式切换到IDE文本编程模式，提供一键全屏功能。图形化桌面开发环境重置，整个实训环境一键重置恢复至初始状态。图形化桌面开发复制粘贴，将外部内容复制粘贴到实验环境内，以及实验环境内容复制粘贴到外部环境。 | 重要
| 否 |
| 63 | 4.图形化桌面实验屏幕的自定义录制，可选择不同屏幕或不同窗口进行实验操作画面录制，自动保存生成视频。在图形化桌面实验上传文件，用户可选择个人本地代码文件、配置文件等，上传至开发环境指定路径。图形化桌面实验的文件下载，用户可将开发环境代码文件、配置文件进行打包并下载至本地电脑。 | 重要
| 否 |
| 64 | 5.Linux命令行开发，包括Linux 基础操作命令、软件包安装，删除，配置和管理。开启多个Linux命令行，进行分布式实验环境安装部署操作。重置Linux命令行，可将命令行环境恢复至初始状态。SSH客户端直连，包括IP地址、用户名、密码、端口号等直连信息。 | 重要
| 否 |
| 65 | 6.兼容Jupyter Notebook和Jupyter Lab多功能实时交互实验模式，实现代码实时预览、交互式显示程序运行结果、可视化渲染图表。JupyterNotebook数据集的实时挂载，自动导入学生实验环境中供数据分析和实验教学使用，提供复制路径与下载。重置JupyterNotebook交互实验，可以恢复到起始的实验环境或初始的实验内容及代码等。 | 重要
| 否 |
| 66 | 7.JupyterNotebook实验的自动化评测，可自定义设置评分规则、测试用例及评测脚本等。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 67 | 8.虚拟仿真实验环境、用户编程环境及智能评测环境集成在同一浏览器界面，可实现用户、程序及3D场景间的实时通信交互，无需安装其它软件、插件。 | 重要
| 否 |
| 68 | 9.自定义编程来驱动3D仿真模型的动作行为，编写完的程序可通过智能评测将程序执行结果反馈至虚拟仿真系统，实现代码业务流程的仿真推演并实时显示交互效果。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 69 | 10.定制化交互式虚拟仿真开发环境，支持键盘和鼠标360度控制3D模型和场景，可进行拖拽、旋转、视距调整等动作（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 70 | 11.通过鼠标或Python编程控制3D虚拟仿真环境中的动画仿真效果，支持进行前、后、左、右、上升、下降、转向等动作。内嵌式URL形式集成现有虚拟仿真实验项目，并以WebGL包形式托管现有虚拟仿真项目。 | 重要
| 否 |
| 71 | 四、智能在线评测
1.在线IDE文本编程、Linux命令行、图形化桌面系统、Jupyter交互式实验、3D虚拟仿真类型实训的实时在线评测，提供带会话的多级自动测试与过关评分。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 72 | 2.提供DevOps一体化并发评测流程，支持从编译、运行、测试到部署的全流程自动化评测执行机制。（需提供并发评测相关技术发明专利证书） | 非常重要 | 是 |
| 73 | 3.通过自定义编程运行驱动实践项目脚本，实现业务流程、运行过程及输出结果的多维联合评测机制。提供灵活判分规则，支持文本对比、正则匹配、测试集均分、编译得分等多种判分方式。 | 重要
| 否 |
| 74 | ★4.实训输出结果的多模态评比策略，输出结果包括html、apk/exe、文本、图片、音视频等。 | 非常重要 | 是 |
| 75 | 5.评测时间及空间复杂度的直观显示，编译通过后能显示评测消耗的内存及运行总时长。以Diff形式展示程序实际输出结果与预期输出结果，并通过颜色标识出结果的差异性。 | 重要
| 是 |
| 76 | ★6.Python、C、C++、Java、R、JavaScript、Ruby、Go、C#、PHP、Verilog、Scala等12种编程语言的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 77 | 7.MySQL、MongoDB、PostgreSQL、SQLite、Redis、达梦、OpenGauss等数据库的在线自动评测（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 78 | 8.HTML/CSS、Bootstrap、Vue.js、Spring、MyBatis、Spring Boot、Flask、Django等WEB框架的在线自动评测。 | 重要
| 否 |
| 79 | ★9.Linux、OpenEluer、银河麒麟、RISCV、Pintos、ChCore、Docker等操作系统及容器的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 80 | 10.WPS、Git、Junit、StarUNL、CircuitJS、GNS3、Wireshark等应用工具的在线自动评测。（需提供相关功能界面截图证明） | 非常重要 | 是 |
| 81 | 11.Tensorflow、Keras、MXNet、PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore、MegEngine、OpenCV等人工智能框架的在线自动评测。 | 重要
| 否 |
| 82 | 12.Hadoop、Spark、ZooKeeper、Hive、Pig、Hbase、MapReduce、Phoenix、HDFS、Sqoop、Flume、Kafka、Flink、Mongodb、Phoenix、Cassandra、Kettle ETL、ElasticSearch、impala、Mahout等大数据技术框架和组件的在线自动评测。 | 非常重要 | 是 |
| 83 | 13.实践项目在评测过程能够作为一个整体进行编译、持续集成/部署，评测通过后，系统能够为部署的服务分配独立IP及端口，用户可以在浏览器中通过IP及端口实时查看效果。签订合同前需逐条功能测试，不符合技术参数要求的，按虚假应标处理,并承担相应法律责任。 | 重要
| 否 |
| 84 | （二）实验实训资源库系统
提供C语言程序设计、C++程序设计、Matlab程序设计、Python程序设计、数据结构、人工智能程序设计、图像处理技术等7门实训课程的核心实验内容，课程实验与实训平台无缝衔接。
★1.配套资源包含知识点讲解、实验实训任务、实验指导手册、实验示例代码、标准参考答案等。课程资源与实训平台无缝集成，能实现平台自动测评等相关功能。 | 非常重要 | 是 |
| 85 | 2.实验实训和应用项目资源自动化评测。学生在练习时能够获得平台的实时运行结果反馈，并告知错误信息。学生实训的成绩可以自动与教学课堂中实训作业的成绩同步。对学生实验和实训数据的完整记录，包括代码修改历史、提交历史、错误信息历史等等，并据此自动生成实验报告。 | 重要
| 否 |
| 86 | 3.实验实训项目、实践课程的一体化开发与运行支撑，基于轻量级容器与重型虚拟机支持所有技术架构和仿真系统的实验实训活动，为师生提供大规模实验和实训案例资源库，并以多种形式提供丰富的实验实训环境。 | 重要
| 否 |
| 87 | (1)C语言程序设计：
C语言程序设计实训课程提供基本输入输出、表达式语句实训、控制结构实训、函数实训、数组实训、指针实训、结构实训、线性表实训、文件实训等实训资源包
1．C语言基本输入输出实训资源包
实验1：整数四则运算表达式
实验2：不同精度的PI | 重要
| 否 |
| 88 | 2.C语言表达式语句实训资源包
实验1：整型数据的运算
实验2：浮点型数据的运算
实验3：字符型数据的运算
实验4：二进制数据的位运算 | 重要
| 否 |
| 89 | 3.C语言控制结构实训资源包
实验1：分支结构
实验2：循环结构 | 重要
| 否 |
| 90 | 4.C语言函数实训资源包
实验1：登月纸桥
实验2：打印日历
实验3：拆开输出整数
实验4：递归求P函数 | 重要
| 否 |
| 91 | 5.C语言数组实训资源包
实验1：销售波动统计
实验2：最大销售增幅
实验3：队列变换 | 重要
| 否 |
| 92 | 6.C语言指针实训资源包
实验1：去掉字符串首尾空格
实验2：用指针实现pswap函数
实验3：选出串中的数字
实验4：大写字母好看
实验5：子串出现的次数
实验6：字符串的部分复制 | 重要
| 否 |
| 93 | 7.C语言结构实训资源包
实验1：有理数化简
实验2：有理数加法
实验3：有理数平均数
实验4：书籍排序 | 重要
| 否 |
| 94 | 8.C语言线性表实训资源包
实验1：顺序构建线性表
实验2：逆序构建线性表
实验3：排序构建线性表
实验4：查找元素
实验5：删除指定位置的结点
实验6：删除包含特定数据的结点
实验7：线性表长度
实验8：线性表应用 | 重要
| 否 |
| 95 | 9.C语言文件实训资源包
实验1：使用FILE结构操作文本文件
实验2：使用FILE结构操作二进制文件
实验3：使用文件流操作文本文件
实验4：使用文件流操作二进制文件 | 重要
| 否 |
| 96 | (2)C++程序设计：
C++程序设计实训课程提供基本输入输出、表达式语句实训、控制结构实训、函数实训、数组实训、指针实训、结构实训、线性表实训、文件实训等实训资源包
1.C++基本输入输出实训资源包
实验1：表达式输出格式控制
实验2：不同精度的PI | 重要
| 否 |
| 97 | 2.C++表达式语句实训资源包
实验1：整型数据的运算
实验2：浮点型数据的运算
实验3：字符型数据的运算
实验4：二进制数据的位运算 | 重要
| 否 |
| 98 | 3.C++控制结构实训资源包
实验1：分支结构：闰年
实验2：分支结构：一年中的第几天
实验3：分支结构：重排最大数
实验4：循环结构：黑洞陷阱
实验5：循环结构：素数
实验6：循环结构：素数和 | 重要
| 否 |
| 99 | 4.C++函数实训资源包
实验1：登月纸桥
实验2：打印日历
实验3：拆开输出整数
实验4：递归求P函数 | 重要
| 否 |
| 100 | 5.C++数组实训资源包
实验1：销售波动统计
实验2：最大销售增幅
实验3：队列变换 | 重要
| 否 |
| 101 | 6.C++指针实训资源包
实验1：去掉字符串首尾空格
实验2：用指针实现pswap函数
实验3：选出串中的数字
实验4：大写字母好看
实验5：子串出现的次数
实验6：字符串的部分复制 | 重要
| 否 |
| 102 | 7.C++结构实训资源包
实验1：有理数化简
实验2：有理数加法
实验3：有理数平均数
实验4：书籍排序 | 重要
| 否 |
| 103 | 8.C++线性表实训资源包
实验1：线性表
实验2：查找元素
实验3：删除指定位置的结点 | 重要
| 否 |
| 104 | 9.C++文件实训资源包
实验1：使用FILE结构操作文本文件
实验2：使用FILE结构操作二进制文件
实验3：使用文件流操作文本文件
实验4：使用文件流操作二进制文件 | 重要
| 否 |
| 105 | （3）Matlab程序设计：
Matlab程序设计实训课程提供Matlab语言程序设计基础、MATLAB基本语法、MATLAB矩阵进阶、MATLAB程序控制结构、MATLAB绘图、图像空域增强、MATLAB数值计算与符号计算、2ASK数字带通传输系统仿真设计、Matlab典型随机信号模拟等实训资源包
1.Matlab语言程序设计基础实训资源包
实验1：循环结构
实验2：符号替换
实验3：Fibonacci数列计算
实验4：序列稳态值
实验5：分段函数 | 重要
| 否 |
| 106 | 2.MATLAB基本语法实训资源包
实验1：MATLAB基础编程
实验2：变量与表达式
实验3：初遇矩阵（数组） | 重要
| 否 |
| 107 | 3.MATLAB矩阵进阶实训资源包
实验1：字符串操作
实验2：矩阵运算
实验3：数据的导入与导出 | 重要
| 否 |
| 108 | 4.MATLAB程序控制结构实训资源包
实验1：分支结构
实验2：循环结构
实验3：自定义函数 | 重要
| 否 |
| 109 | 5.MATLAB绘图实训资源包
实验1：二维图形的绘制
实验2：三维图形和隐函数的绘制 | 重要
| 否 |
| 110 | 6.图像空域增强实训资源包
实验1：图像平滑
实验2：中值滤波
实验3：锐化滤波 | 重要
| 否 |
| 111 | 7.MATLAB数值计算与符号计算实训资源包
实验1：数据处理
实验2：多项式计算与数值微积分
实验3：线性方程组求解
实验4：符号计算基础 | 重要
| 否 |
| 112 | 8.2ASK数字带通传输系统仿真设计实训资源包
实验1：2ASK信号调制仿真实验
实验2：2ASK信号解调仿真实验 | 重要
| 否 |
| 113 | 9.Matlab典型随机信号模拟实训资源包
实验1：典型随机信号
实验2：典型噪音生成
实验3：混合信号产生 | 重要
| 否 |
| 114 | （4）Python程序设计：
Python程序设计实训课程提供Python基础、基本数据类型、控制结构、函数、模块、堆栈与队列、类的基本语法、继承、特性、面向对象编程等实训资源包
1.Python基础实训资源包
实验1：基础编程
实验2：行与缩进
实验3：标识符与保留字
实验4：注释
实验5：输入输出 | 重要
| 否 |
| 115 | 2.基本数据类型实训资源包
实验1：字符串的拼接：名字的组成
实验2：字符转换
实验3：字符串查找与替换
实验4：列表及操作
实验5：元组及操作
实验6：集合及操作
实验7：字典及操作
实验8：球体体积计算
实验9：字符串操作练习
实验10：集合类型的操作练习 | 重要
| 否 |
| 116 | 3.控制结构实训资源包
实验1：顺序结构
实验2：选择结构：if-else
实验3：选择结构 - 三元操作符
实验4：While循环与break语句
实验5：for循环与continue语句
实验6：循环嵌套
实验7：迭代器 | 重要
| 否 |
| 117 | 4.函数实训资源包
实验1：函数的参数
实验2：函数的返回值
实验3：函数的使用范围
实验4：内置函数
实验5：函数正确调用
实验6：函数与函数调用实验7：递归函数
实验8：Lambda函数
实验9：Map-Reduce | 重要
| 否 |
| 118 | 5.模块实训资源包
实验1：模块的定义
实验2：内置模块中的内置函数 | 重要
| 否 |
| 119 | 6.堆栈与队列实训资源包
实验1：熟悉Python中的list
实验2：用Python实现简单的栈
实验3：用Python实现简单的队列
实验4：栈在括号匹配中的应用
实验5：栈在表达式求值中的应用
实验6：栈在递归中的应用
实验7：队列在层次遍历的应用 | 重要
| 否 |
| 120 | 7.类的基本语法、继承、特性实训资源包
实验1：类的声明与定义
实验2：类的属性与实例化
实验3：绑定与方法调用
实验4：静态方法与类方法
实验5：类的导入
实验6：初识继承
实验7：覆盖方法
实验8：从标准类派生
实验9：多重继承
实验10：类的内建函数
实验11：类的私有化
实验12：授权
实验13：对象的销毁 | 重要
| 否 |
| 121 | 8.面向对象编程实训资源包
实验1：定义抽象类
实验2：三种贷款方式建模
实验3：比较各种贷款的利弊
实验4：定义三维向量类
实验5：定义实例方法计算三维向量的长度
实验6：实现三维向量之间的加法与减法 | 重要
| 否 |
| 122 | （5）数据结构：
数据结构实训课程提供线性结构、树、列表抽象数据类型及其实现、递归与动态规划、排序与查找、树及其算法、图及其算法等实训资源包
1.线性结构实训资源包
实验1：线性表的定义与实现选择题
实验2：顺序表的逆置
实验3：合并有序表
实验4：单链表的逆置
实验5：堆栈选择题
实验6：判断序列的合法性
实验7：中心对称
实验8：共享栈
实验9：循环队列
实验10：元素逆置
实验11：队列操作
实验12：模拟渡口管理
实验13：一元多项式加法 | 重要
| 否 |
| 123 | 2.树实训资源包
实验1：树的定义、表示和术语
实验2：树查找
实验3：完全二叉树的权值
实验4：获取树的规模
实验5：二叉树选择题
实验6：树的中序遍历
实验7：二叉树
实验8：二叉苹果树
实验9：建立二叉搜索树
实验10：二叉搜索树的查找
实验11：二叉搜索树的插入
实验12：二叉平衡树的查找 | 重要
| 否 |
| 124 | 3.列表抽象数据类型及其实现实训资源包
实验1：无序列表的链表实现
实验2：有序列表的链表实现 | 重要
| 否 |
| 125 | 4.递归与动态规划实训资源包
实验1：递归之任意进制转换
实验2：递归之机器人的运动范围
实验3：递归之零钱兑换问题
实验4：动态规划之零兑换问题
实验5：动态规划之最长公共子串
实验6：动态规划之最小编辑距离 | 重要
| 否 |
| 126 | 5.排序与查找实训资源包
实验1：二分查找算法
实验2：冒泡排序算法
实验3：选择排序算法
实验4：插入排序算法
实验5：希尔排序算法
实验6：归并排序算法
实验7：快速排序算法
实验8：基数排序算法 | 重要
| 否 |
| 127 | 6.树及其算法实训资源包
实验1：树的链表实现
实验2：表达式树与前中后缀表达式
实验3：树的遍历（前序、中序、后序）
实验4：二叉树序列化
实验5：二叉堆实现的优先队列
实验6：二叉搜索树的实现
实验7：AVL树的实现 | 重要
| 否 |
| 128 | 7.图及其算法实训资源包
实验1：图的遍历之广度优先
实验2：图的遍历之深度优先
实验3：图应用之拓扑排序
实验4：图应用之最短路径问题
实验5：图应用之最小生成树 | 重要
| 否 |
| 129 | （6）人工智能程序设计：
人工智能程序设计实训课程提供人工智能概述、搜索技术、群体智能算法、知识表示、人工智能中的不确定性、专家系统、机器学习简述、机器学习之分类任务、机器学习之回归任务、机器学习之聚类任务、机器学习之神经网络、深度学习简述、强化学习简述等实训资源包
1.人工智能概述资源包
实验1：人工智能的起源
实验2：人工智能的定义
实验3：实现人工智能的方法
实验4：人工智能的进展 | 重要
| 否 |
| 130 | 2.搜索技术实训资源包
实验1：搜索问题与技术
实验2：启发式搜索算法
实验3：盲目搜索算法
实验4：AlphaBeta剪枝算法
实验5：MinMax算法 | 重要
| 否 |
| 131 | 3.群体智能算法实训资源包
实验1：群智能算法
实验2：遗传算法
实验3：粒子群算法
实验4：蚁群算法 | 重要
| 否 |
| 132 | 4.知识表示实训资源包
实验1：搜索树
实验2：产生式系统
实验3：框架法
实验4：脚本和概念依赖系统
实验5：语义网络 | 重要
| 否 |
| 133 | 5.不确定性实训资源包
实验1：模糊集
实验2：模糊逻辑
实验3：模糊推理
实验4：概率理论和不确定性 | 重要
| 否 |
| 134 | 6.专家系统实训资源包
实验1：专家系统
实验2：知识工程
实验3：知识获取
实验4：经典专家系统 | 重要
| 否 |
| 135 | 7.机器学习实训资源包
实验1：机器学习基本含义
实验2：机器学习基本类型
实验3：机器学习框架
实验4：分类任务
实验6：聚类任务 | 重要
| 否 |
| 136 | 8.神经网络实训资源包
实验1：神经网络
实验2：前馈型神经网络
实验3：反馈型神经网络 | 重要
| 否 |
| 137 | 9.深度学习实训资源包
实验1：深度学习基本含义
实验2：深度学习应用场景
实验3：深度学习基类型
实验4：深度学习框架 | 重要
| 否 |
| 138 | 10.强化学习实训资源包
实验1：强化学习
实验2：强化学习应用场景
实验3：强化学习类型
实验4：强化学习与机器学习
实验5：强化学习框架 | 重要
| 否 |
| 139 | （7）图像处理技术：
图像处理技术实训课程提供数字图像的本质、色彩空间理论基础、数字图像的计算处理、数字图像的几何变换、数字图像直方图、数字图像形态学、数字图像增强、数字图像分割、数字图像几何形状检测、数字图像之模板匹配、图像修补等实训资源包
1.数字图像的本质实训资源包
实验1：自然图像与光谱
实验2：人类视觉特点
实验3：数字图像之离散化信息
实验4：图像的基本类型与表达
实验5：图像与视频的关系
实验6：图像的基本操作
实验7：视频的基本操作
实验8：绘制简单的几何图像
实验9：鼠标事件的处理 | 重要
| 否 |
| 140 | 2.色彩空间理论基础实训资源包
实验1：RGB色彩空间
实验2：HSV色彩空间
实验3：HLS色彩空间
实验4：Lab色彩空间
实验5：RGB转HSV
实验6：RGB转HLS
实验7：RGB转Lab | 重要
| 否 |
| 141 | 3.数字图像的计算处理实训资源包
实验1：逻辑运算
实验2：算术运算
实验3：灰度图像变换 | 重要
| 否 |
| 142 | 4.数字图像的几何变换实训资源包
实验1：扩展缩放
实验2：平移
实验3：翻转
实验4：旋转
实验5：透视变换
实验6：仿射变换 | 重要
| 否 |
| 143 | 5.数字图像直方图实训资源包
实验1：直方图
实验2：灰度直方图
实验3：彩色直方图
实验4：绘制直方图
实验5：线性变换对直方图修改
实验6：分段线性变换对直方图修改 | 重要
| 否 |
| 144 | 6.数字图像形态学实训资源包
实验1：形态学基本概念
实验2：形态学处理的原理
实验3：结构元
实验4：结构元的分类
实验5：腐蚀
实验6：膨胀
实验7：开运算
实验8：闭运算
实验9：顶帽变换
实验10：底帽变换
实验11：形态学梯度 | 重要
| 否 |
| 145 | 7.数字图像增强实训资源包
实验1：直方图正规化
实验2：直方图均衡化
实验3：高斯滤波
实验4：中值滤波
实验5：双边滤波 | 重要
| 否 |
| 146 | 8.数字图像分割实训资源包
实验1：直方图技术法
实验2：熵运算
实验3：Otsu阈值法
实验4：连通域分割
实验5：分水岭算法
实验6：分水岭切割
实验7：Sobel边缘检测
实验8：Canny边缘检测 | 重要
| 否 |
| 147 | 9.数字图像几何形状检测实训资源包
实验1：轮廓检测
实验2：直线检测
实验3：圆检测
实验4：角点检测 | 重要
| 否 |
| 148 | 10.数字图像之模板匹配实训资源包
实验1：图像金字塔
实验2：模板匹配定义
实验3：模板匹配作用
实验4：模板匹配流程
实验5：模板匹配度量方式
实验6：SIFT检测
实验7：HOG检测
实验8：ORB检测
实验9：SURF检测 | 重要
| 否 |
| 149 | 11.图像修补实训资源包
实验1：图像修补
实验2：背景消除 | 重要
| 否 |
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