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2007年9月全国计算机等级考试二级笔试试卷
文档格式:PDF 文档大小:252.93KB 文档页数:12
一、选择题(每小题 2 分,共 70 分) (1)软件是指( )。 A)程序 B)程序和文档 C)算法加数据结构 D)程序、数据与相关文档的完整集合
中国人民解放军陆军军医大学(第三军医大学):《医学文献检索》课程PPT教学课件(4)F1000数据库检索
文档格式:PPT 文档大小:14.25MB 文档页数:63
➢ (一)F1000数据库简介 ➢ (二)F1000浏览 ➢ (三)F1000检索 ➢ (四)My F1000 ➢ (五)F1000讨论
中国人民解放军陆军军医大学(第三军医大学):《医学文献检索》课程PPT教学课件(3)PubMed数据库检索
文档格式:PPT 文档大小:12.12MB 文档页数:116
➢ (一)PubMed 概述 ➢ (二)PubMed 的主要检索途径和方法 ➢ (三)PubMed数据库的辅助功能 ➢ (四)PubMed 检索结果的处理
2007年4月全国计算机等级考试二级笔试试卷
文档格式:PDF 文档大小:218.86KB 文档页数:12
一、选择题(每小题 2 分,共 70 分) (1)下列叙述中正确的是( )。 A)算法的效率只与问题的规模有关,而与数据的存储结构无关 B)算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量 C)数据的逻辑结构与存储结构是一一对应的
延安大学:《网页制作基础教程》学术论文_用户行为驱动的网页布局自动调整的研究
文档格式:PDF 文档大小:348.82KB 文档页数:5
在传统的Web网站中,网页的布局往往由网页制作人员安排并很少变化。为了更好的为网络用户提供服务,提出通过对Web日志的数据清洗,识别出每个用户在一个会话期内访问的页面,依据网页内容在逻辑上的关系和用户经常访问的页面,得到用户对网页内容的兴趣度矩阵及各子项目的兴趣度矩阵。对网络用户根据兴趣度矩阵进行层次化的分类,得到每个用户所属的类别。当用户访问网站时,根据该用户所属的类别进行网页布局的自动调整,让用户能够方便、快捷地访问到自己感兴趣的页面。这样能够给每个用户提供更加个性化、柔软的服务,增加了网站的服务效果和用户对于网站的信赖,避免用户迷失在海量数据中
《小波分析》系列讲座7
文档格式:DOC 文档大小:24.5KB 文档页数:1
基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)
延安大学:《调查方法与实务》课程课程教学资源(PPT课件)第六章 调查数据的整理
文档格式:PPT 文档大小:547.5KB 文档页数:31
第一节 数据的预处理 第二节 统计分组和次数分布 第二节 统计表和统计图
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 9 Outlier Analysis
文档格式:PPT 文档大小:855KB 文档页数:49
◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 8 Cluster Analysis:Basic Concepts and Methods
文档格式:PPTX 文档大小:2.39MB 文档页数:97
◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 7 Classification:Basic Concepts
文档格式:PPT 文档大小:1.41MB 文档页数:76
◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary
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