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《DreamweaverMX2004》CSS样式简介
文档格式:PPT 文档大小:150KB 文档页数:1
CSS样式使用户可以控制许多仅使用HTML无法控制的属性。例如,可以指定自定义列表 项目符号并指定不同的字体大小和单位(像素、点数等)。通过使用CSS样式和以像素 为单位设置字体大小,可确保以更一致的方式在多个浏览器中处理页面布局和外观 除了设置文本格式外,还可以控制网页中块级别元素的格式和定位。例如,可以设置 边距、边框、其他文本周围的浮动文本等等
《世纪大讲堂》教学资源(讲稿)第四讲 从打结谈起
文档格式:DOC 文档大小:54.5KB 文档页数:15
在上个世纪的 100 年里,中国人跟数学比较亲近的是 70 年代末,那时候有一 位大数学家,他教给我们哥德巴赫猜想,但同时他也暗示我们,做数学家呢,一 定要耐得住寂寞,而且数学是一件抽象、乏味的劳动,但是不是这样呢?
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)课外阅读及提示1
文档格式:DOC 文档大小:84.5KB 文档页数:1
以后每讲完一章,就给大家送一个小礼包,内容为: 1本章的内容提要或教学大纲 2.课堂上演示的例程的源代码,供大家举一反三之用,也附带给大家一些编程技巧; 3.课外作业及其相应的提示,总的要求是各人的题目都不尽相同,要求用计算器做,并按一定的表格写出中间结果; 4.我们推荐两本教材,我校数学编写的计算方法和崔国华编写的计算方法,由于上课的体系和教材的体系不完全一致,所以也同步给出阅读提示
北京邮电大学自动化学院:《数据结构》第一章 绪论(杨福兴)
文档格式:PPT 文档大小:2.02MB 文档页数:203
计算机的应用已不再局限于科学计算,而更多地用 于控制、管理及数据处理等非数值计算的处理工作 与此对应,计算机加工处理的对象由纯粹的数值发 展到字符、表格和图像等各种具有一定结构的数据 为了编写出一个“好”的程序,必须分析待处理的对 象的特征以及各对象之间存在的关系,这就是“数 据结构”这门学科形成和发展的背景
温州大学:《高等代数》课程教学资源(PPT课件)第一章 多项式(1.6)重因式
文档格式:PPT 文档大小:458KB 文档页数:13
定义1:不可约多项式p(x)称为f(x)的k重因式 (kEN),如果p(x)f(x)而p(x)f(x) 当k=1时,p(x)就称f(x)的单因式, 当k>1时,p(x)称为f(x)的重因式。 如果f(x)的标准分解式为:
东北财经大学数学与数量经济学院:《应用概率论》第三章 随机变量的数字特征(3.3)协方差和相关系数(郑永冰)
文档格式:PPT 文档大小:879KB 文档页数:27
一、协方差 如果X与Y相互独立,则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此,对于任意两个随机变量X与Y,若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立,从而说明X与Y之间有一 定联系,因而给出如下定义
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 样本及抽样分布
文档格式:PPT 文档大小:212KB 文档页数:48
定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值
改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用
文档格式:PDF 文档大小:345.56KB 文档页数:6
对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第9讲 向量组的秩
文档格式:PPT 文档大小:157KB 文档页数:41
在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显 然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关 的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关 的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量 是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩
热轧带钢轧制力模型自学习算法优化
文档格式:PDF 文档大小:282.42KB 文档页数:5
根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高
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