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《水工建筑物》课程教学资源(大纲教案)教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:65.5KB 文档页数:8
一、课程的地位、作用和任务 水工建筑物是水利水电工程专业中的主干课程之一,通过对本课程的基础知识、基本理论和基本技 能的学习,为今后从事本专业的技术工作打下基础。本课程的基本任务,是使学生掌握主要水工建筑物的 工作特点、型式、构造、设计理论及设计方法:具备重力坝、拱坝、土坝、水闸、溢洪道、水工隧洞和渠 系建筑物的设计能力;具备水利枢纽布置设计能力:具备水利工程管理、水工建筑物原型观测的能力
《微机原理与接口技术》课程教学资源:教学大纲(共八章)
文档格式:DOC 文档大小:181KB 文档页数:11
第一章 基础知识 第二章 微型计算机基础 第三章 8086/8088 CPU 的指令系统 第四章 汇编语言程序设计 第五章 存储器系统 第六章 输入输出和中断技术 第七章 常用数字接口电路 第八章 模拟量的输入输出
Photoshop 7.0 初级教程(PPT课件讲稿)Adobe Photoshop 7.0 中文版入门与提高
文档格式:PPT 文档大小:555.5KB 文档页数:114
第一章 Photoshop7.0中文版基础知识 第二章 Photoshop 7.0 基础操作 第三章 色彩原理和选取颜色 第四章 范围选取 第五章 Photoshop工具与绘图 第六章 图像编辑 第七章 控制图像色彩和色调 第八章 使用图层 第九章 使用路径 第十章 通道和蒙版的应用 第十一章 Photoshop自动化操作 第十二章 使用滤镜
中国科学技术大学:《磁性物理学 magnetic physics》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 磁学基础知识(1/2,只读版)1.1 磁场、磁性和基本磁学量 1.2 孤立原子的磁性
文档格式:PPTX 文档大小:3.24MB 文档页数:48
1.1 磁场、磁性和基本磁学量 1.2 孤立原子的磁性 1.3 宏观物质的磁性质 1.4 磁性体的热力学基础
农业专业:《园林艺术》课程教学资源(理论教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:68.5KB 文档页数:9
课程简介:园林是现代化城市建设的重要组成部分。《园林艺术》密切联系园林规划设计 及建设实际,介绍园林规划设计的基本理论、基础知识及规划设计实例。本课程着重介绍 园林规划设计的基本理论、园林组成要素的规划设计、园林造景艺术的基础和技巧、园林 色彩与构图、园林绿地构图的基本规律、各类绿地规划设计和规划设计实例等内容
《高等机构学》课程教学课件(PPT讲稿)第七章 机构动力学的基础知识
文档格式:PPT 文档大小:1.65MB 文档页数:29
刚体动力学基础 平面机构动力学分析 刚体的线动量、角动量和质量参数 惯量矩阵的变换及惯量椭球 分离体分析法连杆机构力分析的虚功方法
《信息检索》课程教学资源(PPT课件讲稿)计算机科技信息检索
文档格式:PPT 文档大小:61.5KB 文档页数:15
培养和强化广大学生的信息意识,了解信 息检索与利用的基础知识和检索原理。从宏观 层面上掌握信息组织和加工的基本方法,学会 和掌握我国和世界上几种主要和重要传统检索 工具和机检数据库的使用方法和检索技巧,掌 握有效索取原始文献各种途径及论文投稿的技 巧,初步掌握文献信息分析的方法。为日后提 高科研工作效率、水平和质量打下基础
快速开发技能工具——Delphi_教学课件
文档格式:PPT 文档大小:4.54MB 文档页数:366
第一章 Delphi77.0集成开发环境 第二章面向对象基础知识和 Windows程序开发初步 第三章 Object Pascal语言基础 第四章常用控件的使用 第五章程序的调试和异常处理 第六章数据库程序开发 第七章项目实例1系部图书管理系统 第八章项目实例2一小区物业管理系统 第九章项目实例3- DelphiExcel控制 第十章项目实例4-DVD租赁管理系统
《中国旅游地理与地域文化》课程教学资源:教学大纲
文档格式:PDF 文档大小:226.67KB 文档页数:10
根据专业结构的要求,让学生了解我国旅游资源的主要特征和分布规律,了解我国旅游业的形成发展、旅游构成及其变动趋势以及旅游区划等,并让学生掌握我国各旅游区的地理环境概况、旅游资源特征及主要游览区、风景区、风景地、民俗文化等。该课程的最终教学任务是向学生传授该学科的基础知识和基本技能,扩大学生的知识面,合理学生的知识结构,补充学生的旅游地理和地域文化知识
《机器学习》课程教学资源:《机器学习》参考书籍PDF电子版(清华大学出版社,著:周志华)
文档格式:PDF 文档大小:37.53MB 文档页数:434
机器学习是计算机科学的重要分支领域,本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识:第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习):第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索
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