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文档格式:PPT 文档大小:251.5KB 文档页数:59
通过本次内容的学习,使同学们对已经学习过的C#的基础知识做一个全的回顾和复习,掌握重点内容的知识体系,为ASP.NE动态网页的开发奠定坚实的基础。 教学重点: 1、C#的循环控制结构。 2、C#常规控件的使用。 3、面向对象编程技术
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教学目的: 通过本次内容的学习,使同学们对已经学习过的C#的基础知识做一个全的回顾和复习,掌握重点内容的知识体系,为ASP.NET动态网页的开发奠定坚实的基础。 教学重点: 1、C#的循环控制结构。 2、C#常规控件的使用。 3、面向对象编程技术
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通过本次内容的学习,使同学们对已经学习过的C#的基础知识做一个全的回顾和复习,掌握重点内容的知识体系,为ASP.NET动态网页的开发奠定坚实的基础。 教学重点: 1、C#的循环控制结构。 2、C#常规控件的使用。 3、面向对象编程技术
文档格式:PDF 文档大小:255.61KB 文档页数:3
通过对《食品质量安全检测新技术》课程的学习使学生简要的掌握和了解国内外有关 食品质量安全的最新检测技术类型及其发展趋势,包括快速检测技术和无损检测技术,同时, 培养学生独立学习新知识、新技能的能力。由于食品质量安全检测新技术的突出特点在于一 个新字,所涉及的多学科的知识非常广博和繁杂,在有限课时之内,只能对各种类新知识、 新技术作基本的、概略性的和举例的讲解方式,对学生起到抛砖引玉的作用,使学生对这些 方面有所了解
文档格式:PDF 文档大小:3.99MB 文档页数:378
高级程序员级软件基础知识试题覆盖面宽,有一定的理论深度,需要考生全面系统地掌 握大纲所规定的内容。数据结构、操作系统、程序语言、软件工程是考核的重点。二叉树、 图、存储管理、编译原理、软件设计方法等知识点考查的次数比较多,应当是重点中的重点
文档格式:DOC 文档大小:55KB 文档页数:9
1.本教学大纲是根据我院动物科学专业本科教学计划要求,并参考了几所其他院校同样课 程的教学大纲编写和制定的。 2.根据我校对动物科学专业注重理论基础和实际操作技能的定位,又因属于选修课程,所 以分配了30学时的理论课程,0学时的实验课,并在讲授内容方面重点突出一些基础和实际应 用方面的知识
文档格式:DOC 文档大小:80KB 文档页数:10
1.本教学大纲是根据我院动物科学专业本科教学计划要求,并参考了几所其他院校同样课 程的教学大纲编写和制定的 。 2.根据我校对动物科学专业注重理论基础和实际操作技能的定位,又因属于选修课程,所以分配了30学时的理论课程,0学时的实验课,并在讲授内容方面重点突出一些基础和实际应 用方面的知识
文档格式:PDF 文档大小:0.98MB 文档页数:292
本书的内容在化学基本理论和基本知识方面主要包括热化学,化学反应的方向、程度和速率,水化学,电化学,物质结构基础以及金属元素化学,非金属元素化学,有机高分子化合物等;在联系工程实际方面主要包括能源、大气污染、水污染、金属腐蚀及防止、金属材料及表面处理、非金属材料、有机高分子材料及改性等。在内容安排上,全书在基本理论和基本知识方面主要贯穿两条主线。前一条是从宏观的热化学开始,引入一些化学热力学和化学动力学基础,并在水化学和电化学中予以应用。后一条是从微观的物质结构基础开始,联系周期系,重点阐述一些与工科有关的典型物质的性质及应用。这两条主线,既各有其侧重面,又互有关联。同时各章均有侧重联系工程实际的专题,主要是有关能源、环境化学和材料化学方面的内容
文档格式:DOC 文档大小:60KB 文档页数:8
一、编写说明 1、课程简介:全面、系统地介绍有关植物界的基本知识、基本理论、详细介绍植物基本类群的进化与分类的基础知识,通过教学培养学生辩证唯物主义思想、严肃认真的科学 工作态度、分析问题和解决问题的能力。 2、地位和任务:本课程是农学、植保、园艺、园林、资环等专业的重要专业基础课,其 任务在于全面、系统地介绍有关植物界的基本知识、基本理论、详细介绍植物基本类群的 进化与分类的基础知识。 3、总体要求:熟练掌握植物分类的基础知识,掌握植物界各大类群主要特征,掌握被子 植物重要科的特点,并能初步鉴定植物。 4、与其它课程的关系:为后续学习专业基础课《植物生理学》和《植物遗传学》等专 业课奠定必要的基础。 5、修订的依据:2000年植科院《植物分类学》教学大纲。 二、教学大纲内容: 第一章植物分类的基础知识
文档格式:DOC 文档大小:371KB 文档页数:33
《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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