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山东大学:《Visual C++程序设计》第12章 类的其他特性(张晓如)
文档格式:PPT 文档大小:505KB 文档页数:46
友元函数 为什么要定义友员 类中的私有数据不能 被外部任意访问修改, 只能由 类本身的函数访问修改。 友员的作用 被定义为友员的类或函数 可以访问修改类的私有数据。 友员给予别的类或非成员函数 访问私有成员的权利
山东大学:《Visual C++程序设计》第2章 数据类型、运算符和表达式(张晓如)
文档格式:PPT 文档大小:531.5KB 文档页数:54
程序是由一行行符号序列表达的,空格将符号序列 分为六类: 关键字:include, int, const等说明语句、数据的性质; 标识符:tree,language,a,b等代表运算对象; 运算符:<<, +, ==等表示指定运算; 常量:2.45等,不用说明,是有类型的操作数; 串:“Hello Worls”等用双引号括起来的字符序列; 特殊符号:{, }, //, #, (, )等
《分析化学》第七章 氧化还原滴定法 7.3 氧化还原滴定曲线 7.4 氧化还原滴定法指示剂
文档格式:PPT 文档大小:276KB 文档页数:25
在酸碱滴定过程中,我们研究的是溶液中pH 位的改变。而在氧化还原滴定过程中,要研究的则 是由氧化剂和还原剂所引起的电极电位的改变,这 种电位改变的情况,可以用与其他滴定法相似的滴 定曲线来表示。滴定曲线可以通过实验的方法所测 得的数据进行描绘,也可以应用能斯特方程进行计 算,求出相应的数据绘出
延安大学:《网页制作基础教程》学术论文_用户行为驱动的网页布局自动调整的研究
文档格式:PDF 文档大小:348.82KB 文档页数:5
在传统的Web网站中,网页的布局往往由网页制作人员安排并很少变化。为了更好的为网络用户提供服务,提出通过对Web日志的数据清洗,识别出每个用户在一个会话期内访问的页面,依据网页内容在逻辑上的关系和用户经常访问的页面,得到用户对网页内容的兴趣度矩阵及各子项目的兴趣度矩阵。对网络用户根据兴趣度矩阵进行层次化的分类,得到每个用户所属的类别。当用户访问网站时,根据该用户所属的类别进行网页布局的自动调整,让用户能够方便、快捷地访问到自己感兴趣的页面。这样能够给每个用户提供更加个性化、柔软的服务,增加了网站的服务效果和用户对于网站的信赖,避免用户迷失在海量数据中
太原理工大学:《高等数学》课程教学资源(PPT课件)有效数字及其应用
文档格式:PPT 文档大小:109.5KB 文档页数:16
在科学实验中,为了得到准确的测量结果,不 仅要准确地测定各种数据,而是还要正确地记录和 计算。分析结果的数值不仅表示试样中被测成分含 量的多少,而且还反映了测定的准确程度。所以, 记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很 重要的事,不能随便增加或减少位数。例如用重量 法测定硅酸盐中的SiO2时,若称取试样重为0.4538 克,经过一系列处理后 ,灼烧得到SiO2沉淀重 0.1374克,则其百分含量为:
延安大学:《调查方法与实务》课程课程教学资源(PPT课件)第六章 调查数据的整理
文档格式:PPT 文档大小:547.5KB 文档页数:31
第一节 数据的预处理 第二节 统计分组和次数分布 第二节 统计表和统计图
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 9 Outlier Analysis
文档格式:PPT 文档大小:855KB 文档页数:49
◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 8 Cluster Analysis:Basic Concepts and Methods
文档格式:PPTX 文档大小:2.39MB 文档页数:97
◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 7 Classification:Basic Concepts
文档格式:PPT 文档大小:1.41MB 文档页数:76
◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 6 Advanced Frequent Pattern Mining
文档格式:PPT 文档大小:2.25MB 文档页数:64
◼ Pattern Mining: A Road Map ◼ Pattern Mining in Multi-Level, Multi-Dimensional Space ◼ Constraint-Based Frequent Pattern Mining ◼ Mining High-Dimensional Data and Colossal Patterns ◼ Mining Compressed or Approximate Patterns ◼ Pattern Exploration and Application ◼ Summary
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