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《中国历史文选》课程PPT教学资源(繁体)申誡公侯榜文
文档格式:PPT 文档大小:196KB 文档页数:12
【題解】 本文選自中央研究院歷史語言研究所校印本《明實 錄》卷七十四《太祖實錄》,標題是編者加的。 朱元璋是憑藉淮西農民武裝集團起家的,在統一全 國的過程中,這個集團中相當多的人物上升爲國公、 列侯,迅速轉化爲全國性的大地主。他們擁有部曲、 義子和大量的奴僕,與各地衛所的軍官也有密切的聯 繫。他們的子弟和家奴往往仗勢枉法,欺壓鄉里,魚 肉百姓。爲了防止階級矛盾的激化,防止貴族與中下 級軍官的勾結,維護地主階級的整體利益,加強皇朝 中央集權的統治,洪武五年(公元1372年)六月乙巳(三 十日),朱元璋發佈了誡飭公侯的布告,鑄成鐵榜,作 爲永久的法誡
《电路》课程教学资源(PPT课件讲稿)第15章 电路方程的矩阵形式
文档格式:PPT 文档大小:1.81MB 文档页数:71
15.1 割集 15.2 关联矩阵、回路矩阵、割集矩阵 15.3* 矩阵A、Bf 、Qf 之间的关系 15.4 回路电流方程的矩阵形式 15.5 结点电压方程的矩阵形式 15.6* 割集电压方程的矩阵形式 15.7* 列表法
东南大学:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)图论(图的基本概念)
文档格式:PPTX 文档大小:5.49MB 文档页数:72
图的基本概念 欧拉图与哈密顿图 树 平面图 支配集、覆盖集、独立集、匹配与着色 第一节 图 第二节 通路、回路、图的连通性 第三节 图的矩阵表示和运算
北京大学:《离散数学》系列课程之一《集合论与图论》第25讲 支配,覆盖,独立,匹配
文档格式:PDF 文档大小:912.62KB 文档页数:52
一、支配集,独立集,点覆盖团 二、边覆盖,边独立集(匹配) 三、最大匹配, Berge定理 四、完备匹配,Hall条件,t条件 五、完美匹配, Tutte定理
《金融管理》第九章 效率市场假说
文档格式:PPT 文档大小:122KB 文档页数:25
如果一个资本市场在确定证券价格时充 分、正确地反映了所有的相关信息,这 个资本市场就是有效的。正式地说,该 市场被称为相对于某个信息集是有效的 …如果将该信息披露给所有参与者时证 劵价格不受影响的话。更进一步说,相 对于某个信息集有效…意味着根据(该 信息集)进行交易不可能赚取经济利润
重庆某高校:《高等内燃机原理》课程教学资源(PPT课件)模块五 排放后处理_第3次 柴油机排放处理系统
文档格式:PPTX 文档大小:1.29MB 文档页数:48
3.1 微粒捕集器 3.2 NOX机外净化技术 3.3 氧化催化转化器 针对柴油机排气中含有的大量微粒,研制开发柴油机微粒捕集器成为柴油机后处理的热点。 随着排放法规的进一步严格,仅仅靠机内净化技术是不够的,必须同时采取机外净化技术。目前,国内外研究的微粒机外净化主要有等离子净化、静电分离、溶液清洗、离心分离及微粒捕集器等
《数据把掘概念与技术》第八章(8-6) 多维关联规则挖掘
文档格式:PPT 文档大小:189.5KB 文档页数:31
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
河南中医药大学:《数据库原理 The Principle of Database》课程教学资源(课件讲稿)第六章 关系数据理论 第十四讲 多值依赖与公理系统
文档格式:PDF 文档大小:941.44KB 文档页数:35
一. 多值依赖及第四范式 二. 数据依赖的公理系统 逻辑蕴涵 Armstrong公理系统 函数依赖集的闭包 函数依赖集的等价及最小函数依赖集
西安电子科技大学:《电路分析基础》精品课程电子教案(PPT课件讲稿)第2章 电阻电路的一般分析方法
文档格式:PPT 文档大小:925KB 文档页数:27
2.1 图与电路方程 一、网络(电路)的拓扑图 二、回路、割集、树 三、KCL和KVL的独立方程 2.2 2b法和b法 一、2b法 二、b法 2.3 回路法与网孔法 一、回路法 二、网孔法 2.4 割集法与节点法 一、割集法 二、节点法
《数据把掘概念与技术》第八章(8-6) 多维关联规则挖掘
文档格式:PPT 文档大小:252.5KB 文档页数:37
多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),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,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 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
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