5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法

1.1 概述 1.2 图像处理的内容 1.3 图像处理的特点 1.4 图像的数据格式 1.5 视觉现象 1.6 颜色与颜色空间 1.7 图像处理系统框图

◼ Data Preprocessing: An Overview ◼ Data Quality ◼ Major Tasks in Data Preprocessing ◼ Data Cleaning ◼ Data Integration ◼ Data Reduction ◼ Data Transformation and Data Discretization ◼ Summary

3.1 计算对象表示—值与类型 3.2 计算对象实现—存储 3.3 计算对象连接—束定 3.4 计算组织---程序控制 3.5 计算组织---函数与过程 3.6 计算组织---抽象与封装

◼ Why Data Mining? ◼ What Is Data Mining? ◼ A Multi-Dimensional View of Data Mining ◼ What Kinds of Data Can Be Mined? ◼ What Kinds of Patterns Can Be Mined? ◼ What Kinds of Technologies Are Used? ◼ What Kinds of Applications Are Targeted? ◼ Major Issues in Data Mining ◼ A Brief History of Data Mining and Data Mining Society ◼ Summary

◼ Basic concepts and a road map ◼ Efficient and scalable frequent itemset mining methods ◼ Mining various kinds of association rules ◼ From association mining to correlation analysis ◼ Constraint-based association mining ◼ Summary

• 什么是程序设计语言(PL) • 为什么研究PL • 语言规范与处理器 • 本课程内容与要求

 Background  Motivation  Design and the Algorithms of SimplyDroid  The Overall Design  Grouping Events with GUI State Hierarchy Tree  The HDD Algorithm  The BHDD Algorithm  The LHDD Algorithm  Experiments and Results Analysis  Related Work  Conclusion & future work

• 并发程序设计的基本概念 • 并发程序带来的问题 • 需要解决的基本问题 • 程序语言示例

第一章 C语言导论 C语言特点 C语言的一般介绍 C程序的编辑、编译和运行 第二章 数据、运算符、表达式 第三章 语句与控制流 第四章 函数和程序结构 第五章 构造类型 – 数组和指针 第六章 构造类型 – 结构和联合 第七章 输入输出及与UNIX的接口