提出面向对象数据库的逻辑设计方法,并且通过一个实例对方法的可行性进行了检验.此方法对传统的ER模型进行了扩展,加入了继承、构成、消息传递、方法等成分;提出了较为规范的根据陈述需求的资源文本生成扩展的ER模型的方法,包括概念提取、概念分析、分析形式化、确定概念模型等步骤;提出了较为规范的由扩展的ER模型生成面向对象数据库的数据结构的方法,包括消息传递的实现方法和联系的实现方法,以及拥有实例的类的确定法则

一个类的方法代码只有一份,它们的生命期和类是一致的,所谓的实例方法 是指通过对象名调用的方法,静态方法与类关联,而不是与对象关联,定义 静态方法时要使用 static关键字,调用静态方法时要使用类名,而不是对象名 。静态方法不能直接访问非静态的字段,静态字段可以被所有方法所访问

主要介绍了与本学科相关的几种研究方法和基本原理。从研究方法讲有实证分析与规 范分析方法、演绎与归纳方法、博弈论方法、成本收益分析方法;从基本原理讲主要有: 利己主义和利他主义伦理观、公平与效率观、边际效用论、帕累托原理、委托代理原理 从研究方法讲本章主要掌握什么是博弈论方法、成本收益分析方法;而从基本原理讲则 都较重要对后面的学习影响较大

第一章 昆虫标本的采集和处理技术 实验一 采集昆虫的工具和方法.1 实验二 昆虫气味诱集. 8 实验三 昆虫灯诱调查方法.9 实验四 昆虫标本的制作方法—干制标本.10 实验五 昆虫标本的制作方法—浸渍标本.15 实验六 昆虫成虫剖腹干制法.17 实验七 昆虫标本的制作方法—生活史标本.18 第二章 观察昆虫的设备及其使用技术 实验八 观察昆虫的设备及其使用技术.20 第三章 昆虫形态特征的描述和绘图技术 实验九 昆虫形态特征的描述.25 实验十 昆虫的绘图技巧. 27 第四章 昆虫抽样调查的理论与方法 实验十一 害虫种群空间分布型的判别分析方法. 31 实验十二 害虫种群密度的田间抽样调查方法.34 第五章 昆虫饲养方法与技术 实验十三 果蝇的采集、饲养与性状观察.36

第一章 理论部分 1 常微分方程数值解简介 . 1 1.1 欧拉方法 . 1 1.2 龙格-库塔方法 . 3 2 Matlab 简介 . 6 2.1 Matlab 的主要特点 .6 2.2 Matlab 操作和桌面简介 .6 2.3 Matlab 图形功能 .9 2.4 Matlab 的 M 文件设计.14 第二章 实验部分 1 欧拉方法及其 Matlab 程序.18 1.1 显式欧拉方法的 Matlab 程序 .18 1.2 隐式欧拉方法的 Matlab 程序 .18 1.3 改进欧拉方法的Matlab程序 .19 2 龙格-库塔方法及其 Matlab 程序 .23 2.1 二阶龙格-库塔方法及其 Matlab 程序 .23 2.2 四阶龙格-库塔方法及其 Matlab 程序 .24

一、启发式教学思想 二、中学数学教学方法 1、有关教学方法的一些概念 2、数学教学方法的分类 3、传统的数学教学方法 4、现代数学教学方法 5、现代数学教学方法的特点 6、我国现代数学教学方法发展的趋势 7、数学教学方法的选择

在高中美术鉴赏课教学方法单一的状况下，探究多样化美术鉴赏教学的方法，对促进学生的全面发展、促进教师专业提高、促进学校美术课程的发展具有十分深远的意义。本文首先阐述了美术鉴赏的类型、角度、方法与艺术表现形式的关系，为后文分析高中美术鉴赏多样化教学方法做了铺垫。高中美术鉴赏多样化教学方法的分类是本文的论据，对多样化教学方法做出论述，是文章必不可少的部分。本文重点在于提出多样化教学方法的设计思路和多样化教学方法评价的有效目的，为高中美术鉴赏课开展实施多样化教学提出了可能性与必要性，是本文的核心所在。通过以上四个方面内容阐释，总结出了多样化美术鉴赏教学对于提升学生的整体素质，提高学生的审美能力，培养学生的创新精神和实践能力具有积极的作用

6.1知识的求原、求真法 (1)求原方法——版本鉴别法 (2)求真方法——文本校勘法 6.2知识的组织、检索法 (1)组织方法——文献分类法 (2)检索方法——目录查检法 6.3知识的计量、分析法 (1)计量方法——文献计量法 (2)分析方法——引文分析法 6.4知识的导读、咨询法 (1)导读方法——提要揭示法 (2)咨询方法——参考咨询法

一、标准分析方法 一个项目的测定往往有多种可供选择的分析方法这些方法的灵敏度不同对 仪器和操作的要求不同而且由于方法的原理不同干扰因素也不同甚至其结果 的表示涵义也不尽相同。当采用不同方法测定同一项目时就会产生结果不可比 的问题因此有必要进行分析方法标准化活动。标准方法的选定首先要达到所要 求的检出限度·其次能提供足够小的随机和系统误差同时对各种环境样品能得 到相近的准确度和精密度,当然也要考虑技术、仪器

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）