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Windows编程采用的是面向对象的方法(Objec Oriented Programming,简称OOP)。面向对象软 件开发的方法是吸收了软件工程领域中有益概念和有效的方法,而发展起来的一种软件开发方法。它 集抽象性、封装性、继承性和多态性于一体,可以帮助人们开发出模块化、数据抽象程度高的、体现 信息隐蔽、可复用、易修改、易扩大等特性的程序
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所谓“文件”是指一组相关数据的有序集合。 这个数据集有一个名称,叫做文件名。 ◼ 从不同的角度可对文件作不同的分类。从用户 的角度看,文件可分为普通文件和设备文件两 种
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3.1停时(可选时) 设(Q,F,P)为基本概率空间,参数集T或为R=[0∞)或为Z+={012}, 令,t∈T为一簇上升的o-域,即对一切s,t∈T,s<,7ccF 定义3.1.1:取值于R=RU{+∞}或Z=Z+∞}上的随机变量称为(相对 于-域F)停时(可选时)(stopping time or optional time),如果对每个 t∈R,{w:t(w)≤t}={st}e,(或者对每个n∈,≤n}n) 对于离散时间的停时有另外一个刻划:为停时若对每个
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第八章极谱和伏安分析法 1.某金属离子还原为金属的可逆极谱波的半波电位为-0.480V该金属离子在0.50mol/L络合集溶液中,其络离子可逆还原极谱波的半波电位为-1.004V,若电极反应的电子数为2,络离子的稳定常数为101试求络合物的配位数
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本文首先介绍了重复数据删除技术的定义分类,以及一般过程。然后对重复数据删除领域一些热门问题的研究现状进行了总结。热门的研究问题包括主存储和二级存储数据集特性、数据划分方法、减轻磁盘索引瓶颈、提高恢复性能、可靠性、可扩展性等。最后通过对研究现状进行总结,结合存储和高性能计算的新兴技术,指出重复数据删除技术未来可能的研究方向
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针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题,提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下,可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度,并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性,同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数,消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验,发现本文算法在对数据进行聚类时,聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高
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一、Riemann积分对定义域作分划 若f(x) Riemann可积,则f(x)在[a,b]上 Lebesgue可积,且积分值相等。 f(x) Riemann可积当且仅当f(x)的不连续点全体为零测度集
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EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成
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第一节数列的极限 一、数列的极限 设xn=f(n)是一个以自然数集为定义域的函 数,将其函数值按自变量大小顺序排成一列,x1 x2…称为一个数列.xn称为数列的第n项 ,也称为通项数列也可表示为{xn}或xnf(xn)
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一个有效的二值图像处理运算集是从数学形态学下的 集合论方法发展起来的。尽管它的基本的运算很简单,但 它们和它们的推广结合起来可以产生复杂得多的效果。并 且,它们适合于用相应的硬件构造查找表的方式实现快速 的流水线处理。这种方法通常用于二值图像但也可以扩展 到灰度级图像的处理
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