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SOlidworks是当今最为流行的三维CAD软件之一，它具有基于特征、参数化、实体造型的特点。 要掌握三维建模的方法，必须正确理解其基本概念，并作大量的三维实体造型工作

• 声卡的工作原理。 • 声卡的结构与分类。 • 声卡的性能与技术指标。 • 声卡的选购原则与方法。 • 音箱的结构与分类。 • 音箱的性能与技术指标。 • 音箱的选购方法

第一节 程序的灵魂-----算法 第二节 算法的概念 第三节 简单算法举例 第四节 算法的特性 第五节 算法的表示方法 第六节 结构化程序设计方法

原子吸收分析中多数元素的标准曲线线性范围较窄,高含量中测量值往往落在曲线弯曲部分,为了扩大测量范围,现多数仪器具有曲线校直装置,但它操作调整烦杂,效果也不理想。本文提出的曲线校直计算,方法简便。作图法与线性回归法原理相合。先求出校直系数K,然后对试样测量的吸光度进行校直计算,经过校正后的吸光度在标准曲线直线部分延伸线上查得含量。文中通过测定高锰实例计算,证明方法简便可行,便于推广应用

通过封闭功率流齿轮试验台测量了齿轮系统温度，首次将有限元法和热弹流法综合起来求解齿轮系统的温度场，在有限元分析理论中引入了黏度-压力-温度和密度-压力-温度方程，精确地确定了对流换热系数.以有限元法得到的本体温度作为热弹流计算的初始温度，得到了啮合线上各点的最高温度和闪温，并且分析了最高温度和闪温沿啮合线的分布规律.结果表明：有限元仿真的本体温度和试验结果吻合良好，热弹流方法计算出来的闪温分布与ISO闪温较为接近，齿轮最高温度区域随着变位系数的增大向齿顶移动

1、过程化程序设计和面向对象程序设计的基本概念及设计方法; 2、过程化程序设计的语言基础,程序设计基本结构; 3、可视化程序设计的基本方法、类

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

一、本课程教学目的和课程性质 课程教学目的：通过本课程的学习，使学生学会分析研究计算机加工的数据的结构特性，掌握基本的数据组织、数据存储及数据处理的方法，掌握算法的效率分析方法，培养学生根据实际问题的需要选择和设计合适的逻辑结构、存储结构及算法的能力

一、面向对象程序设计(OOP) 1、 将数据(属性)和方法(行为或功能)封装到类(classes)中 2、 数据与方法常常是紧密相关的 3、对象(objects): 类的实例对象或类本身 4、 三个基本特性：封装性、继承性和多态性