一、课程性质、目的和任务 《化工原理》课程是化工类及相近专业的一门主要技术基础课，它是综合运用数学、物 理、化学等基础知识，分析和解决化工类型生产中各种物理过程（或单元操作）问题的工程 学科，本课程担负着由理论到工程、由基础到专业的桥梁作用。该课程教学水平的高低，对 化工类及相近专业学生的业务素质和工程能力的培养起着至关重要的作用

面向过程的程序设计方法采用函数(程)来描述对数据的 操作,但又将函数与数据分离。这种实质上的依赖与形式上 的分离使得所编写出来的大型程序难于控制,严重时甚至可 能导致程序的崩溃。 C++的类体现了OOP技术所要求的抽象和封装机制。类将 欲处理目标的属性(数据)和对其进行操作的方法(函数) 封装成一个整体。这样,既把自然界中的一类实体抽象成一 种具有自主行为的数据类型,同时又将它们的属性隐藏起来 以阻止外界的干扰。 类描述了数据类型的组织形式;对象则是类的实例,是存放 在内存中可操作的变量

SQL特点 9.1.1数据库语言SQL 9.1.2SQL特点 2 SQL数据定义 9.2.1 SQL模式的创建和撤销 9.2.2 SQL的基本数据类型 9.2.3基本的表的创建和撤销 9.2.4索引的创建和撤销 3 SQL数据查询 9.3.1 SELECT基本句型 9.3.2 SELECT语句的使用技术 9.3.3 SELECT语句完整的结构 9.3.4 数据查询的改进写法 9.3.5 嵌套查询的改进写法 9.3.6 基本表的连接操作 9.4.1数据插入 9.4.2 数据删除 9.4.3 数据修改 4 SQL数据更新 4 计算机基础教研室 6 嵌入式SQL 5 视图的定义及操作 9.5.1 视图的创建和撤销 9.5.2 对视图的操作 9.6.1 嵌入式SQL的实现方式 9.6.2 嵌入式SQL的使用规定 9.6.3 SQL的集合处理方式的主语言 单记录处理方式之间的协调 9.6.4嵌入式SQL的使用技术

一、查找的基本概念 1.查找就是在给定的DS中找出满足某种条件的结点;若存在这样的结点,查找成功;否则,查找失败。(找) 2.查找表是一组待查数据元素的集合。待找 3.静态查找是仅仅进行查询和检索操作,不改变查找表中数据元素间的逻辑关系的查找。(不改变元素关系) 4.动态查找是除了进行查询和检索操作外,还对查找表进行插入、删除操作的查找,动态地改变查停止放映找表中数据元素之间的逻辑关系。改变元素关系

基础知识 操作系统 OFFICE 网络基础 多媒体 程序设计 1.1 计算机概述 1.2 计算机系统 1.3 微型计算机 1.4 计算机系统的维护 2.1 数制 2.2 数据存储的组织方式 2.3 数值在计算机中表示 2.4 信息编码 2.5 计算科学与计算思维 3.1 操作系统概述 3.2 Windows7基本操作 3.3 文件管理 3.4 W7其它重要操作 ➢ 4.1.1 办公自动化含义 ➢ 4.1.2 办公自动化软件 ➢ 4.1.3 Office 2010的基本操作*** 4.1 办公自动化概述 ➢ 4.4.1 认识PowerPoint 2010 ➢ 4.4.2 设计演示文稿 ➢ 4.4.3 美化演示文稿 ➢ 4.4.4 制作幻灯片动画效果 ➢ 4.4.5 演示文稿的放映与打印设置 计算机网络概述 局域网概述与构建 Internet基础 信息检索 网络安全与道德 算法概述 程序与程序设计 利用C语言编程 数据库技术概述 Access应用 数据库

精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

第3章数据表的创建及操作 3.1数据表的创建 3.2数据表的维护 3.3数据表的排序、索引与查询 3.4数据表的统计与汇总 3.5多个数据表的使用

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

第一章概述 一、研究对象:信息的表示方法、数据的组织方法、操作算法设计 二、意义地位:数据结构+算法=程序程序设计的基础系统软件的核心 三、发展过程:数值计算非数值计算建立数学模型客体及其关系的表示设计数值计算方法数据的组织操作算法的设计 四、非数值计算应用的发展,促进了数据结构的研究和发展以及其体系的完善

第五章数据的基本操作 5.1数据的添加、修改和删除 5.2简单查询 5.3连接查询 5.4子查询