1.一种教学资源库管理方法，其特征在于，包括如下步骤：在目标专业的教学资源上传至教学资源库后，自动生成所述目标专业的教学资源的资源元数据；

确定所述资源元数据的多个元数据样本，所述元数据样本包括多个资源信息；

提取每个元数据样本中所有资源信息的数字特征，通过云模型生成所述每个元数据样本的云滴样本，依据所述每个元数据样本的数字特征确定所述每个元数据样本对所述云滴样本的样本隶属度；

确定各个资源信息在对应元数据样本中的波动趋势，根据所有波动趋势生成各个元数据样本中所有资源信息的分布模式；

基于所有的样本隶属度和所有分布模式确定所述资源元数据与所述教学资源之间的匹配度，依据所述匹配度对目标专业的教学资源进行存储分配。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取每个元数据样本中所有资源信息的数字特征具体包括：选取一个元数据样本作为选定元数据样本；

确定选定元数据样本中所有资源信息的平均信息量；

确定选定元数据样本中各个资源信息的资源占比；

通过所有资源占比和所述平均信息量确定选定元数据样本中所有资源信息的数字特征；

继续确定剩余元数据样本中所有资源信息的数字特征。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述每个元数据样本的数字特征确定所述每个元数据样本对所述云滴样本的样本隶属度具体包括：选取一个元数据样本作为选定元数据样本；

获取选定元数据样本的数字特征中的平均信息量和选定元数据样本的云滴样本；

确定所述平均信息量和所述云滴样本之间的资源波动量；

通过所述资源波动量和所述数字特征确定选定元数据样本与对应云滴样本的样本隶属度；

继续确定剩余元数据样本与对应云滴样本的样本隶属度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各个资源信息在对应元数据样本中的波动趋势具体包括：获取所述数字特征中的资源信息熵和平均信息量；

选取一个元数据样本作为选定元数据样本；

通过所述平均信息量确定选定元数据样本中各个资源信息的信息偏移量；

通过所有信息偏移量和所述资源信息熵确定选定元数据样本中各个资源信息的波动趋势；

继续确定剩余元数据样本中各个资源信息的波动趋势，从而得到各个资源信息在对应元数据样本中的波动趋势。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有波动趋势生成各个元数据样本中所有资源信息的分布模式具体包括：选取一个元数据样本作为选定元数据样本；

获取选定元数据样本中各个资源信息的波动趋势；

通过所有波动趋势确定各个资源信息在选定元数据样本中的分布概率；

根据所有分布概率生成选定元数据样本中所有资源信息的分布模式；

继续生成剩余元数据样本中所有资源信息的分布模式。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所有的样本隶属度和所有分布模式确定所述资源元数据的匹配度具体包括：通过所有的样本隶属度和所有分布模式确定各个元数据样本对所述资源元数据的资源贡献度；

根据所有的资源贡献度确定所述资源元数据的匹配度。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标专业为机械与设计制造专业。

8.一种教学资源库管理系统，其特征在于，包括：生成模块，用于在目标专业的教学资源上传至教学资源库后，自动生成所述目标专业的教学资源的资源元数据；

处理模块，用于确定所述资源元数据的多个元数据样本，所述元数据样本包括多个资源信息；

所述处理模块，还用于提取每个元数据样本中所有资源信息的数字特征，通过云模型生成所述每个元数据样本的云滴样本，依据所述每个元数据样本的数字特征确定所述每个元数据样本对所述云滴样本的样本隶属度；

所述处理模块，还用于确定各个资源信息在对应元数据样本中的波动趋势，根据所有波动趋势生成各个元数据样本中所有资源信息的分布模式；

执行模块，用于基于所有的样本隶属度和所有分布模式确定所述资源元数据与所述教学资源之间的匹配度，依据所述匹配度对目标专业的教学资源进行存储分配。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的教学资源库管理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的教学资源库管理方法的步骤。