梯度法和共轭梯度法 1.无约束最优化问题 2.梯度法 3.共轭梯度法

机器感知与模式识别：移动数据的交通出行方式识别方法

Windows 数据恢复原理与方法 - 提示信息

《无限元方法》PDF题解电子书（扫描版）

6.1无符号数和有符号数 6.2数的定点表示和浮点表示 6.3定点运算 6.4浮点四则运算 6.5算术逻辑单元

第6章输入/输出 6.1口入/口出概述 6.2简单的输入/输出接口芯片 6.3数据传送的控制方式 6.4可编程DMA控制器8237A

2.1 数据信息的表示方法 2.1.1进位计数制及转换 2.1.2 机器数的编码格式 2.1.3 数值数据的表示方法 2.1.4 字符的表示 2.2 MIPS指令集 2.2.1 基本概念 2.2.2 MIPS的操作数 2.2.3 MIPS指令的表示 2.2.4 逻辑操作 2.2.5 决策指令 2.2.6 硬件对过程的支持 2.2.7 MIPS中32位立即数和寻址 2.2.8 翻译并执行程序

一、平面直角坐标系中,体积力为常数常数 1、应力表示的相容方程:(2-22)

机器学习：支持向量数据描述的基因表达数据聚类方法

映射方法:将具体的样本空间映射到数集或者 函数集(传统的方法;概率论中常用)。 直接方法:直接指定样本空间为数集或函数集 当样本空间为一维实数集合时,则称该一维实变量为随机变量。 当样本空间为一维复数集合时,则称该一维复数变量为复随机变量当样本空间为高维实数空间时,则称该高维实数空间为随机向量当样本空间为定义于某个数集上的函数组成,则称该函数集合为随机过程