一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据：任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积，而且当R的对角元符号取定时，分解是唯一的

1. 从Netflix Prize说起 2. 集成学习的基本思想 1. 集成学习为何有效 2. 如何构建不同的基学习器 3. 如何综合多个基学习器 3. Bagging 1. Bagging的基本思想 2. 随机森林以及在R中的实际应用 4. Boosting 1. Boosting的基本思想 2. AdaBoost以及在R中的实际应用 5. Stacking 6. 小结以及实用技巧

3.1 爱尔郎分布 3.2 爱尔朗排队系统的相位分析法 3.3 M / E / 1 r 排队模型 3.4 E / M / 1 r 排队模型 3.5 批到达排队系统 3.6 批服务排队系统

1．加深理解电路发生谐振的条件、特点，掌握电路品质因数（电路Q值）、通频带的物理意义及其测定方法；2．学习用实验方法绘制R、L、C串联电路不同Q值下的幅频特性曲线；3．熟练使用信号源、频率计和交流毫伏表

学习要点： •掌握常用D/A转换器、A/D转换器的工作原理 •熟悉D/A转换器、A/D转换器的主要性能指标 •了解ADC、DAC在测控系统中的应用 9.1 D/A转换器 9.1.1 R—2R T型电阻D/A转换器 9.1.2 具有双极性输出的D/A转换器 9.1.3 D/A转换器的主要性能指标 9.1.4 集成D/A转换器 9.2 A/D转换器 9.2.1 A/D转换的基本原理 9.2.2 常见ADC的类型 9.2.3 A/D转换器的重要技术参数 9.2.4 集成A/D转换器 9.3 A/D转换器和D/A转换器在测控系统中的应用

Data Hazards ◼ Instruction having register R as source follows shortly after instruction having register R as destination ◼ Common condition, don’t want to slow down pipeline Control Hazards ◼ Mispredict conditional branch ⚫ Our design predicts all branches as being taken ⚫ Naïve pipeline executes two extra instructions ◼ Getting return address for ret instruction ⚫ PIPE- executes three extra instructions Making Sure It Really Works ◼ What if multiple special cases happen simultaneously?

1. 设 µ 是环R 上的有限可加测度, 即 µ 是R 上的非负值集函数满足 µ(∅) = 0 和有限可加性. 证明若 µ 满足次可数可加性, 则 µ 是F 上的测度

4.1 向量的类型 4.2 平面和空间中的向量运算 4.3 平面和空间的向量空间 4.4 欠定方程在 和 中的解空间 4.5 平面上的线性变换 4.6 应用实例 4.7 习题

9-1 解： （1）两齿轮的标准中心距 a=r1+r2=30+54=84mm当中心距 a=86mm 时

1.试证(4-2-2)对应关系是同构。 解 2.试证对于有限群G的任一元素a , 存在一整数r , 使得a =e.而且r必能整除g，g是群G的阶