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《经济数学基础》课程教学资源:第八章 数据处理(8.2)直方图
文档格式:DOC 文档大小:130.5KB 文档页数:6
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
中国科学技术大学:《计算机安全》课程教学资源(教案讲义)第十二章 密码学介
文档格式:DOC 文档大小:609KB 文档页数:19
从前一大约在十年以前,你可能听说密码编码学( cryptography)对计算机安全没有作 出什么贡献。计算机安全是关于TCBs(可信计算基)的、引用监控、自主型和强制访问 控制、安全模型和系统规范的形式验证。按照这种观点,密码所起的作用实际上是外围 的。在安全操作系统当中,存储口令的单向函数仅仅是密码机制的一个明显的实例。 现在,倾向性却走到了另外一个极端。密码被看成了将解决所有计算机安全问题的神 奇的对策。安全操作系统由于太昂贵、使用太受限制和太远离用户的要求,而作为过去的 事不再考虑,它最终像恐龙绝迹一样消亡。密码能够提供这样重要的承诺吗?
《C++语言》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十二章(12-2)几个特殊运算符的重载
文档格式:PPS 文档大小:100KB 文档页数:26
12.2几个特殊运算符的重载 12.2.1增量减量运算符
武汉大学:《计算机信息检索与利用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 检索语言
文档格式:PPT 文档大小:136.5KB 文档页数:20
检索语言时检索文献所使用的语言。信息的存储 和检索是两个紧密联系的过程,通常在存储和检索 过程中要涉及到文献著者、文献标引者、信息检索 者和信息用户四个方面的人。这些人因其专业知识 、工作经历、地区语言习惯不同,所使用的语言也 各有不同。如不采取措施克服语言上的差异,就没 有共同语言,就会给信息检索造成极大困难。为了 使信息检索过程顺利进行,在信息的存储与检索联 系起来,把标引人员与检索人员联系起来以便取得 共同理解的语言,这就是信息检索语言
武汉大学:《细胞生物学 Cell Biology》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十一章 细胞增殖及其调控
文档格式:PPT 文档大小:6.48MB 文档页数:75
细胞分裂(cell division ),由原来的一个亲代细胞( mother cell )变成两个子代细胞 ( daughter cell)。 各种细胞在分裂之前 ,还必须进行一定的物质准备。物质准备和细胞分裂是一个相互联系的过程,这一过程即为细胞增殖( cell proliferation)
《理论力学》课程教学资源(讲稿)第四章 平面任意力系(4.2)平面力系向一点简化
文档格式:PDF 文档大小:312.17KB 文档页数:13
第二节平面力系向一点简化 1、平面力系向一点简化平面力系向0点简化,得到通过简化中心O的一个力和一个力偶
《理论力学》课程教学资源(讲稿)第六章 空间力系(6.5)空间任意力系向一点简化主矢和主矩
文档格式:PDF 文档大小:172.7KB 文档页数:7
6-5空间任意力系向一点简化主矢和主矩 1、力系向一点简化·主矢和主矩 空间任意力系向任选点简化,可得一个力和一个力偶。力 的大小、方向等于力系的主矢量,作用线通过简化中心;力偶的矩矢等于力系对简化中心的主矩。主矢与简化中心位置无关,主矩则与简化中心位置有关
湖南大学:《线性代数与解析几何》课程教学资源(PPT课件讲稿)综合试题(共4份,含参考答案)
文档格式:PPT 文档大小:2.22MB 文档页数:147
综合试题1 一、判别下列命题是否正确 1.如果行列式d=0那么它至少有一行元素全为零 2.如果含n个末知量的n个方程构成的线性方程组的系数行列式等于零,那么它有无穷多解. 3.如量向量组与向量组的秩相等,那么I~I 5.如果向量B可由向量组唯一线性表出,·则线性无关
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第六讲 反向传播网络
文档格式:DOC 文档大小:184KB 文档页数:19
第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为:
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第五讲 自适应线性元件
文档格式:DOC 文档大小:177KB 文档页数:19
自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想
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