第三章n维向量 要求: 1、理解向量的概念,理解向量的线性组合、线性表示的概念; 2、理解向量组线性相关与线性无关的概念,了解线性相关性的一些重要结论 3、理解向量组的极大线性无关组和秩的概念;理解矩阵秩的概念。 4、了解向量组等价的概念,了解向量组的秩和矩阵秩的关系以及有关秩的一些性质。 5、掌握用初等变换求向量组的极大线性相关组、秩和矩阵秩的方法。 6、了解向量空间等的概念

5.1 基本概念 5.2 从ER图到关系模型设计的转换 5.3 从IDEF1x图到关系模型设计的转换 5.4 从ODL设计到关系模型设计的转换 5.5 本章小结

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

17.2不确定关系(续) 一位置与动量的不确定关系 二时间和能量的不确定关系

一、关联企业与转让定价 1、关联企业P184 2、转让定价 ①转让定价:指关联企业之间为了实现关联企业的整体利益,采取有别于正常交易价格的 定价办法来决定他们之间内部交易的价格或报酬收取或费用分摊;

01 供应商关系管理含义 02 供应商关系管理流程 03 结论 • 能力目标：供应商管理流程设计 • 知识目标：供应商管理系统性评判，模型设计 • 情景目标：案例研究教学任务 • 教学重点：供应商管理流程设计 • 教学难点：定量模型决策供应商选择与评判 • 教学关键点：准确界定供应商类型

本章主要内容简介 1.主要介绍n维向量(vector)、向量组(vector set)的线性组合、向量的线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的极大线性无关组、向量组的秩、向量组的等价等概念。 2.介绍向量组线性相关(linearly dependent)的性质。矩阵的秩与向量组的秩的关系,用矩阵的初等变换求向量组的秩和极大无关组。 3.用向量组的性质分析线性方程组的结构。 4.向量空间、子空间的概念,向量空间的基(basis)和维数(dimension)

本章重点内容 一、关系的数学定义和性质 二、关系模式的完整性约束条件 三、关系代数 四、关系的规范化原则,范式的基本概念和分解方法

第一节从关贸总协定到世界贸易组织 一、关贸总协定的产生 二、关贸总协定多边贸易谈判的成果、作用及局限性 (一)关贸总协定历次多边谈判及成果

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型