对象序列化 对象持久化  Language level  Databases Hibernate

◼ 1 电镜的结构与成象 ◼ 2 电镜中的电子衍射及分析 1）斑点花样（原理、实验方法、指数标定及应用） 2）菊池线花样 （原理、指数标定、应用） 3）会聚书束花样 （原理、实验方法、指数标定及应用） ◼ 3 电镜显微图象解释 1）复形象 2）衍衬象 3）相位象 ◼ 4 扫描电子显微术 ◼ 5 X射线显微分析和俄歇能谱分析

在8.12节中曾经提到命令对象负责对 数据库提供请求,也就是说它定义了将对 数据源执行的指定命令,这些命令可以是 SQL语句、表或存储过程。命令对象提供 了一种简单有效的方法来处理查询或存储 过程,通过该对象可以方便地查询数据库 并返回记录集,并对该记录集执行有关操 作

3.1 ResponseRequest与对象 3. 2 ApplicationServer与对象 3.2 Session对象及应用

一、理解 Access 22003查询对象的作用及其实质 二、了解SQL语言的基本知识 三、掌握 Access 22003查询对象的创建与设计方法 三、学习 Access 22003查询对象的应用技术完成“零售商店管理信息系统”中的查询对象设计

一.控件对象及属性(Object and its attributes of controller)) 1.Gu控件对象类型(The mode of controller object) 控件对象是事件响应的图形界面对象。当某一事件发生时,应用程序会做出响应并执行某些预定的功能子程序(Callback).控件对象及其功能:(表7-1)

本文指出了在58-2型鑄板機上鑄軋鈇板時,常見的幾種高溫鈇板的纏輥現象;闡明了產生纏輥現象的原因及機構,著重指出軋輥表面任何凹凸不平都會引起纏輥現象的產生,最後指出了消除纏輥現象應采取的措施

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

为了满足复杂工业过程控制技术的研究需求,需要建立具有代表性的半实物仿真系统.针对混合选别过程,研发由对象计算机、控制器设计计算机、监控计算机、虚拟执行机构与检测仪表装置和控制系统组成的半实物仿真系统.该系统基于工业控制系统软件开发控制算法,运用MATLAB研发虚拟对象、虚拟执行机构和检测仪表、控制器设计模型,研发了相应的可视化界面.在对象计算机、控制器设计计算机和监控计算机的基础上完成了被控对象机理建模、控制器设计模型参数辨识、控制器设计和控制器性能评价等研究.为复杂控制算法研究进一步工业应用奠定了基础

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性