◼ 函数原型与函数特征 ◼ 数据声明与作用域 ◼ 类、对象、构造函数与析构函数 ◼ 输入/输出 ◼ 函数、参数传递与函数返回值 ◼ 函数名重载与操作符重载 ◼ 动态存储分配 ◼ 友元函数与内联函数 ◼ 结构、联合与类 ◼ 模板类

2.1硬件设备 22全站仪概述 2.2.1全站仪的发展 2.2.2全站仪的概念 2.2.3全站仪的基本组成 2.2.4全站仪的分类 2.2.5防水等级 23全站仪测量原理 2.3.1电子测距原理 2.3.2电子测角原理和方法 24全站仪部件名称及功能 2.5全站仪的检校 2.6使用全站仪测图 2.7数据通讯 2.7.1数据通信的基本概念 2.7.2全站仪通信参数的设置

一、 数据类型和表示 二、指令系统设计原理和优化 三、RISC计算机

7.1 组合逻辑电路的分析与设计 7.2 加法器与数值比较器 7.3 编码器 7.4 译码器 7.5 数据选择器与数据分配器

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

一、应用程序设计前的工作 二、应用程序功能设计 三、数据库应用程序设计实例

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例