§6.1 反馈的基本概念及判断方法 §6.2 负反馈放大电路的四种基本组态 §6.3 负反馈放大电路的方框图及一般表达式 §6.4深度负反馈放大电路放大倍数的分析 §6.5 负反馈对放大电路性能的影响

一.前言 空间句法的由来 空间句法的字面含义 空间句法的特质 二.解读空间句法 空间句法的相关理论 空间句法的技术手段 三.空间句法的应用 基于宏观层面——城市规划的应用 基于微观层面——建筑设计的应用 四.结语 空间句法的学术意义 空间句法的定位

矩量法(简称MoM)，就其数值分析而言就是广义Galerkin(伽略金)法。矩量法包括两个过程，离散化过程和选配过程，从而把线性算子方程转化为矩阵方程。 &4.1 矩量法概述 &4.2 基函数与权函数选择 &4.3 MOM法应用举例

一、报表设计器 二、设定报表数据源 三、加入控制对象 四、添加数据分组 五、在报表中使用表达式和变量 六、打印报表文件 七、设计标签

MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境。 MATLAB功能强大、简单易学、编程效率 高,深受广大科技工作者的欢迎

2.1 Matlab简介 MatlabCleve的首创者 Moler博士在数值分析,特 别是在是指线性代数的领域中很有影响。 Matlab(Matrix Laboratory,即矩阵实验室) Matlab于1984年推出了正式版本。后来 Moler组建 了一个名为 MathWorks的软件开发公司( http: //www. mathworks. com)专门扩展并改进 Matlab. 1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本 Matlab 6. 0

项目一 物流统计工作 项目二 物流调查技能与数据分析 项目三 物流市场供需统计分析 项目四 物流仓储统计分析 项目五 物流运输统计分析 项目六 物流配送统计分析 项目七 海关统计分析

第一讲 MATLAB概述与运算基础 MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境。 MATLAB功能强大、简单易学、编程效率 高,深受广大科技工作者的欢迎

8.1 Explore some of the emerging technologies that may impact analytics, business intelligence (BI), and decision support 8.2 Describe the emerging Internet of Things (IoT) phenomenon, potential applications, and the IoT ecosystem 8.3 Describe the current and future use of cloud computing in business analytics 8.4 Describe how geospatial and location-based analytics are assisting organizations 8.5 Describe the organizational impacts of analytics applications 8.6 List and describe the major ethical and legal issues of analytics implementation 8.7 Identify key characteristics of a successful data science professional

7.1 Learn what Big Data is and how it is changing the world of analytics 7.2 Understand the motivation for and business drivers of Big Data analytics 7.3 Become familiar with the wide range of enabling technologies for Big Data analytics 7.4 Learn about Hadoop, MapReduce, and NoSQL as they relate to Big Data analytics 7.5 Compare and contrast the complementary uses of data warehousing and Big Data technologies 7.6 Become familiar with select Big Data platforms and services 7.7 Understand the need for and appreciate the capabilities of stream analytics 7.8 Learn about the applications of stream analytics