第一章 《商品名称及编码协调制度》 第三章 第一类 活动物；动物产品 第四章 第二类植物产品 第五章 第三类 动、植物油脂及其分解产品；精制的食用油脂；动、植物蜡 第六章 第四类 食品；饮料、酒及醋；烟草、烟草及烟草代用品的制品 第七章 第五类矿产品 第八章 第六类 化学工业及其相关工业的产品 第九章 第七类 塑料及其制品；橡胶及其制品 第十章 第八类 生皮、皮革、毛皮及其制品；鞍具及挽具；旅行用品、手提包及类似容器；动物肠线(蚕胶丝除外)制品 第十一章 第九类 木及木制品；木炭；软木及软木制品；稻草、秸秆、针茅或其他编结材料制品；篮筐及柳条编结品 第十二章 第十类 木浆及及其他纤维状纤维素浆；回收(废碎)纸或纸板；纸、纸板及其制品 第十三章 第十一类 纺织原料及纺织制品 第十四章 第十二类 鞋、帽、伞、杖、鞭及其零件；己加工的羽毛及其制品；人造花；人发制品

酶的分类 1961年国际生化协会酶命名委员会根据酶所催化的反 应类型将酶分为六大类，即氧化还原酶类、转移酶类、水 解酶类、裂解酶类、异构酶类和合成酶类，分别用1、2、 3、4、5、6的编号来表示，再根据底物中被作用的基团或 键的特点将每一大类分为若干个亚类，每个亚类可再分若 干个亚-亚类，仍用1、2、3、……编号。故每一个酶的分 类编号由用“．”隔开的四个数字组成

在多重继承过程中,可能发生在最终的派生类中存在某一个基 类的多个副本的现象。比如,“大学生”类和“职工”类均可以从“ 人”类派生出来,“职工大学生”又可以通过从“大学生”类和“职工 类多重继承而来。但这个最终类中存在两个“人”类的副本

酶的分类 1961年国际生化协会酶命名委员会根据酶所催化的反 应类型将酶分为六大类,即氧化还原酶类、转移酶类、水 解酶类、裂解酶类、异构酶类和合成酶类,分别用1、2、 3、4、5、6的编号来表示,再根据底物中被作用的基团或 键的特点将每一大类分为若干个亚类,每个亚类可再分若 干个亚一亚类

碳酸饮料(品)(汽水)类 果汁(浆)及果汁饮料(品)类 蔬菜汁及蔬菜汁饮料(品)类 含乳饮料(品)类 植物蛋白饮料(品)类 瓶装饮用水类 茶饮料(品)类 固体饮料(品)类 特殊用途饮料(品)类

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

 什么是类  类是对现实世界中具有相似功能的同类实体的抽象；  类是一种自定义的数据类型；  用“new”关键字从某个类实例化对象；  C#中，类分为两种：由系统提供的预先定义的，这些类在.NET框架类库中；用户定义数据类型

1.1 中药显微鉴定基本技术 1.2 中药的化学定性鉴别 1.3 中药的薄层色谱鉴定 1.4 根及根茎类中药材性状及显微鉴定 1.4.1 双子叶和蕨类植物根及根茎类中药 1.4.2 双子叶植物根及根茎类中药 1.4.3 单子叶植物根及根茎类中药 1.5 茎、木类中药材的性状及显微鉴定 1.6 皮类中药材的性状及显微鉴定 1.7 叶及花类中药材的性状及显微鉴定 1.8 果实类中药材的性状及显微鉴定 1.9 种子类中药材的性状及显微鉴定

第7章MFC通用类 内容摘要: 1.MFC中数组类的使用方法 2MFC中链表类的使用方法 3MFc中字符 CString串类的使用方法 4M中日期和时间类的使用方法 5.mfc中CPoint类、 CSizeCRect类和类的使

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性