一、词法分析与词法分析程序 1.词法分析的任务是识别源程序中具有独立含义的最小语法单位-符号或单词,如 标识符,无正负号常数与界限符等。并把源程序转换为等价的内部表示形式 2.功能: 读入源程序字符串;识别单词(符号); 转换成属性字; 一些其他的简单工作:删除注解,预加工处理

总复习 第一章汇编语言基础知识 1.2数据表示 1.十进制数转换二进制数; 整数部分不断除以 2,记下每次得到的余 数,直到商为零;②余数倒排,即最后得到的余 数排在最高位,第一个余数排在最低位。例如将 十进制数13转换成二进制数: 小数部分转换:乘2取整,顺序排列得到 的整数。例如将0.8125转换成二进制数

本章学习目标： • 高级语言的分类、特点和选择 • 常用编程语言的特点 • Turbo C的基本结构和语句 • 面向对象的编程方法 • 高级语言编程技术与编程风格 4.1计算机程序和高级语言 4.2常用编程语言简介 4.3面向对象编程语言简介 4.4编程的风格与原理 4.5小结

8.1指针的概念 8.2指针变量的定义与引用 8.3指针运算 8.4指针和数组 8.5指针与字符串 8.6指针数组和指向指针的指针 8.7指针与内存的动态分配 8.8指针与数组作为函数的参数 8.9带参数的main函数 8.10返回指针值的函数 8.11函数指针的定义与引用 8.12本章小结

第一章数据库基础理论 第九章创建项目 第二章 Visual FoxPro系统概述第十章程序设计基础 第三章 Visual FoxPro基础第十一章面向对象可视化编程基础 第四章表操作 第十二章表单设计及运行 第五章索引及创建索引第十三章实用表单的设计 第六章创建数据库 第十四章创建报表 第七章视图与查询 第十五章菜单设计 第八章SQL关系数据库查询语言第十六章小型系统开发实例

一、 学科平台课程 1 《高级语言程序设计》 二、 专业课程 1 《计算机导论》 2 《离散数学》 3 《电子技术》 4 《电子技术实验》 5 《计算机组成原理》 6 《数据结构》 7 《数据库系统原理 A》 8 《软件工程概论》 9 《操作系统》 10《算法设计与分析》 11《计算机网络》 12《软件质量保证与测试》 13《软件项目管理与案例分析》 14《人机交互技术》 15《软件系统分析与设计》 16《软件过程与管理》 17《软件体系结构》 三、 个性化发展课程 1 《可视化项目开发技术》 2 《Web 开发技术》 3 《嵌入式系统原理与应用 A》 4 《移动平台应用开发》 5 《数据挖掘》 6 《Python 程序设计》 7 《人工智能》 8 《深度学习》 9 《大数据处理基础》 10《企业信息化系统分析》 11《三维动画原理与开发技术》 12《编译原理》 13《科技论文写作》 14《工程经济学》 15《前沿知识研讨》 16《职业能力拓展》 17《企业级开发技术》 四、 实践环节 1 《认识实习》 2 《小型软件项目综合课程设计》 3 《软件项目实践》 4 《生产实习》 5 《毕业实习》 6 《毕业设计》

本文着重阐述了对金川矿区不良岩体平巷地压活动规律的几点看法。通过现场调查,特别是根据较大量的现场围岩变形量测的资料,结合进行非线性YPZ-2程序的有限元分析和室内模型试验。采用这些综合方法研究,得出如下规律:1.金川矿区不良岩体具有明显的流变特征,如果支护得当,多数巷道地压基本属于稳定性流变地压。2.金川二矿区Ⅱ-Ⅱ岩组喷锚网支护的双轨巷道围岩移动范围约为8~9米,围岩松动圈一般大于1.5米,小于2.5米。3.巷道围岩内出现两个压缩区,一个膨胀区和一个松动区。压缩区对圃岩起支撑作用,而松动区别为支护所抑制,从而使巷道处于稳定状态。4.金川矿区岩体存在较大的水平构造应力,它对巷道地压活动特点有重要影响:5.金川矿区在以绿泥石片岩为代表的膨胀性岩石中,在风干、遇水后将产生不可忽视的膨胀压力。 最后,本文依据岩石力学原理从巷道布置、巷道形状,支护结构、支护施工程序和排水疏干等方面扼要地提出了金川矿区不良岩体巷道地压控制的主要方法和措施,强调采用监控法施工,使巷道维护既安全又经济

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

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