• 9.1 安全审计 • 9.1.1 安全审计概念 • 9.1.2 审计系统的结构 • 9.1.3 审计的数据来源 • 9.2 数字取证 • 9.2.1 数字取证概述 • 9.2.2 电子证据的特点和取证基本原则 • 9.2.3 数字取证的过程 • 9.3 数字取证关键技术和工具 • 9.3.1 证据信息类别 • 9.3.2 来自文件的数据 • 9.3.3 来自操作系统的数据 • 9.3.4 来自网络的数据 • 9.3.5 来自应用软件的数据

§ 避免绝对值小的数作除数 § 避免两个相近的数据相减 § 要防止大数“吃掉”小数 § 尽量减少计算工作量 § 选用数值稳定性好的算法

5.1数组基本概念 5.2数组元素的下标 5.3数组初始化 5.4数组的大小和越界数组 5.5字符数组 5.6向函数传递数组 5.7多维数组

4.1数组的顺序存储结构 4.1.1数组的定义 几乎在所有的高级算法语言中,都有数组类型数据的定义 数组是线性表的推广,本节仅以二维数组为例,给出数组的定义 左式是大家所熟悉的矩阵,即二维数组 a1an2n一个二维数组的逻辑结构可形式地表为:

1.什么是灰色系统 一、灰色系统 二、灰数 某个只知道大概的范围而不知道其确切值的数,称为灰数。灰数不是一个数,而是一个数集,一个数的区间,记灰数为若a1在灰数中取值,则a1为的一个可能的白化值

（1）理解数据恢复概念及分类； （2）理解数据恢复基础原理； （3）掌握硬盘数据恢复的基本方法及注意事项； （4）掌握硬盘数据备份的方法。 任务1 数据恢复概念及分类 任务2 数据恢复基础原理 任务3 硬盘数据恢复方案分析 任务4 数据备份

第三章总体均数的估计和假设检验 第一节均数的抽样误差与标准误 1.均数的抽样误差与样本均数的分布: (1)均数的抽样误差是指样本均数与总体均数之间的差异以及来自同一总体的样本均数之间的差异

5.1 数组基本概念 5.2 数组元素的下标 5.3 数组初始化 5.4 数组的大小和越界数组 5.5 字符数组 5.6 向函数传递数组 5.7 多维数组

第8章数据处理 第二单元直方图 一、学习目标 了解用直方图的方法处理数据. 二、内容讲解 当数据很多的时候,如何来处理数据?这包括两个方面的问题:从一个角度 来说,若数据很多,计算数据的平均数和方差是很麻烦的,或者说不必要计算精确 的特征数;第二个问方面,我们不满足计算数据的特征数,我们还要知道数据的全 貌

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts