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第一章 Visual Basic程序设计概述（1） 1.1 引例 1.2 VB主要功能和特点 1.3 VB集成开发环境 第二章 VB简单的程序设计（3） 2.1 程序设计方法的发展 2.2 VB中的有关概念 2.3 建立简单的应用程序 2.4 基本控件和属性 2.5 工程的管理及环境的设置 2.6 生成可执行文件和制作安装盘 2.7 程序调试 2.8 常见错误 第三章 VB语言基础（2） 3.1 编码规则 3.2 数据类型 3.3 变量与常量 3.4 运算符和表达式 3.5 常用函数 3.6 常见错误 第四章 基本的控制结构（6） 4.1 顺序结构 4.2 选择结构 4.3 循环结构 4.4 其他辅助控制语句 4.5 常用算法（一） 4.6 常见错误 （顺序、条件、循环） 第五章 数组（4） 5.1 数组的概念 5.2 静态数组及声明 5.3 动态数组及声明 5.4 数组的基本操作 5.5 控件数组 5.6 自定义数据类型 5.7 常用算法（二） 5.8 常见错误 第六章 过程（5） 6.1 函数过程的定义与调用 6.2 子过程的定义与调用 6.3 参数传递 6.4 变量、过程的作用域 6.5 递归 6.6 常用算法（三） 6.7 重点和难点 第七章 常用控件（4） 7.1 单选按钮和复选框 7.2 框架 7.3 列表框和组合框 7.4 滚动条和Slide控件 7.5 时钟 7.6 ProgressBar控件 7.7 UpDown控件 7.8 Animation控件 7.9 SSTab控件 7.10 鼠标器和键盘 第八章 界面设计（3） 8.1 通用对话框 8.2 菜单设计 8.3 多重窗体和多文档界面 8.4 工具栏和状态栏 8.5 RichTextBox控件 8.6 应用程序向导 第九章 文件（2） 9.1 文件系统控件 9.2 文件的读写 9.3 常用的文件操作语句和函数 第十章 图形操作（3） 10.1 图形操作基础 10.2 绘图属性 10.3 图形控件 10.4 图形方法 第十一章 数据库技术（1） 11.1 数据库概念 11.2 数据库管理器 11.3 数据控件 *11.4 ADO数据控件 *11.5 结构化查询语言(SQL) *11.6 报表制作 11.7 错误处理

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

HASH造表、查表方法广泛而有效地应用于计算机基本软件和应用软件的设计中,尤其在计算机的数据处理和数据库技术中,更为如此。本文使用初等的数学方法对这种先进的查找技术的效率—表平均查找长度A进行了理论上的讨论,同样得到了前人已经得到的两个理论计算公式。此外,我们还在M—150计算机上做了随机模拟试验,得到了一系列试验结果,支持和验证了理论的正确性

一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点

一、传统存储技术,网络附加存储,存储区域网络, isCS存储技术 二、NAS存储案例,SAN存储案例,光纤通道存储交换机有关问题。 三、备份与恢复的概念、类型及技术。备份设备和介质的选择、备份软件的选择及方案选择。 四、Windows2000的数据备份、还原、系统修复与磁盘容错

一、介绍根据内容检索的基本概念。 二、介绍检索系统的评介方法。讨论针对文本数据的根据内容检索问题,集中讨论向量空间表示,以及文档中匹配查询的算法、隐含语义索引和文档分类。介绍用于对个人偏好建模的自动推荐系统

针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法

购物篮是顾客在一次事务中所购买项的集 合,所谓事务是一个明确定义的商业行为。 事务数据库研究的一个最普通的例子就是 寻找项的集合,或叫做项集。包含个项的 项集被称为i-项集。包含该项集的事务的百 分数叫做该项集的支持度。支持度超过指 定阈值的项集叫做频繁项集

多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集