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1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程
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概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科而随机现象的规律性在相同的 条件下进行大量重复试验时会呈现某种稳定性.例如,大量的抛掷硬币的随机试验中,正面 出现频率;在大量文字资料中,字母使用频率工厂大量生产某种产品过程中,产品的废品 率等.一般地,要从随机现象中去寻求事件内在的必然规律,就要研究大量随机现象的问题 在生产实践中,人们还认识到大量试验数据测量数据的算术平均值也具有稳定性.这 种稳定性就是我们将要讨论的大数定律的客观背景在这一节中
文档格式:PPT 文档大小:18.39MB 文档页数:27
模块六数控电火花线切割机床与操作 数控电火花线切割机床认识项目→ 项目一数控电火花线切割机床加工特点→ 项目二数控电火花线切割机床分类→ 项目三数控电火花线切割机床工艺范围→ 项目四数控电火花线切割机床主要技术参数→
文档格式:PPT 文档大小:660KB 文档页数:119
一.数学在科学中的地位 二.数学的计算功能 三.数学是描述科学规律的合适语言 四.数学是探索未知世界的锐利武器 五.数学是培养和训练思维能力的理想载体 六.数学的哲学意义 七. 数学的美学价值
文档格式:PPT 文档大小:603KB 文档页数:39
• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据,反过来,高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势,要根据所掌握的数据的类型来确定
文档格式:PPT 文档大小:3.7MB 文档页数:191
1.1数控加工概述 1.2数控系统控制原理 1.3数控机床及其坐标系统 1.4数控编程基础 1.5数控加工的工艺处理 1.6数控加工的工艺指令和工艺文件
文档格式:PDF 文档大小:443.7KB 文档页数:5
为了控制板坯连铸结晶器内钢水的卷渣,提出一种用结晶器流场数值模拟计算结果对前人研究出的液面波动指数F数进行计算的方法,研究了F数与液面波动及板坯浇注工艺参数的关系.研究表明:从结晶器流场的数值模拟计算结果中调用相应的计算F数所需的参数,可以方便地计算出F数.调整浇注工艺参数将F数控制在3~5就可以将液面波动控制在±(3~5) mm的合理范围内,从而减小或避免结晶器内的卷渣
文档格式:PDF 文档大小:392.8KB 文档页数:4
在机械稳健性优化设计中不确定变量常被假定为服从某种特定分布的随机变量,在随后的优化模型中丢掉了这些不确定变量的初始数据,这种对不确定变量的处理方式往往不能真切地反映不确定变量的本质,使得出的结论偏离事实.为了更加真切地反映这些不确定变量,使用盲数表达机械设计中的不确定变量,运用盲数运算规则表达各不确定变量之间的关系,把盲数理论和稳健设计相结合,建立基于盲数理论的稳健设计优化模型.使用该优化模型对一个气动换向装置进行了优化计算,优化结果好于传统的稳健设计结果.基于盲数的方法是一种离散化的数值计算方法,算例充分展示了其灵活性,证明了该优化方法是合理的和实用的
文档格式:DOC 文档大小:544.5KB 文档页数:19
设P是数域,是一个文字,作多项式环P,一个矩阵如果它的元素是 的多项式,即P[]的元素,就称为-矩阵在这一章讨论λ矩阵的一些性 质,并用这些性质来证明上一章第八节中关于若当标准形的主要定理 因为数域P中的数也是P]的元素,所以在λ矩阵中也包括以数为元素 的矩阵.为了与-矩阵相区别,把以数域P中的数为元素的矩阵称为数字矩 阵.以下用A(),B()…等表示-矩阵 我们知道,P]中的元素可以作加、减、乘三种运算
文档格式:PPT 文档大小:917.5KB 文档页数:62
从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为
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