一、三角形的特性. 2 三、三角形内角和. 10 四、图形的拼组. 13 五、《小数加法和减法》 (一). 16 六、《小数加法和减法》 (二). 17 七、折线统计图. 19 八、植树问题. 21 九、围棋中的数学问题. 23 十、四则混合运算. 26 十一、加法的运算定律. 30 十二、简便计算. 32 十三、小数的产生和意义. 34 十四、小数的读法和写法. 37 十五、小数的性质. 39 十六、小数大小的比较. 42 十七、小数点移动. 45 十八、小数点搬家. 46 十九、生活中的小数. 49 二十、求一个小数的近似数. 51

行列式 一、基本要求 1.了解n阶行列式的定义; 2.了解行列式的性质,掌握行列式的计算 3.掌握克兰姆法则 二、内容提要 1.排列的逆序与逆序数 由1,2,…,n组成的一个有序数组称为一个n级排列一个排列中任取两个数,如果前面的数大于后面的数,则称这两个数构成一个逆序;一个排列中逆序的总数称为这个排列的逆序数。 2.奇偶排列 逆序数为偶数的排列称为偶排列逆序数为奇数的排列称为奇排列

模块ニ数控机床结构及主要部件 数控机床认识项目→ 项目一数控机床组成→ 项目二数控机床结构性能与布局特点 数控机床了解项目→ 项目一数控机床坐标系→ 项目二数控系统→ 项目三数控机床的主传动系统→ 项目四数控机床的进给传动系统→ 项目五检测装置→

6.1 数组的概念 6.2 数组的定义 6.3 数组的初始化 6.4 数组元素的使用 6.5 数值数组元素的常用操作 6.6 数值数组的应用举例 6.7 字符数组的使用 6.8 字符数组的应用举例

从外部获取 Access2 2003数据库所需数据有两个不同 的概念。 1.从外部导入数据 即从外部获取数据后形成自己数据库中的数据表对象, 并与外部数据源断绝联结,这意味着当导入操作完成 以后,即使外部数据源的数据发生了变化,也不会再 影响已经导入的数据。 2.从外部链入数据 即在自己的数据库中形成一个链接表对象,这意味着 链入的数据将随时随着外部数据源数据的变动而变动 何时该应用何种获取外部数据的方式,需根据具体应 用的实际需求而定

一、数的历史：（略） 二、数的代数性质：关于数的加、减、乘、除等运算的性质。 数所研究的问题主要涉及数的代数性质，这方面的大部分性质是有理数、实数、复数的全体所共有的

对表中数据所进行的所有操作都在数据表视图 中进行。进入数据表视图的方法是:在数据库 设计视图的“表”对象选项卡上选中准备对其 数据进行操作的表对象,然后单击“打开”按 钮。 例如,在“零售商店管理信息系统”数据库设 计视图中,选定“库存数据记录”表对象,单 击“打开”按钮“”,即进入“库存数据记录” 表对象的数据表视图,如图3-1所示。图3-1中所 示数据可以作为需要添加到“库存数据记录” 表中数据的参考

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

总复习 第一章汇编语言基础知识 1.2数据表示 1.十进制数转换二进制数; 整数部分不断除以 2,记下每次得到的余 数,直到商为零;②余数倒排,即最后得到的余 数排在最高位,第一个余数排在最低位。例如将 十进制数13转换成二进制数: 小数部分转换:乘2取整,顺序排列得到 的整数。例如将0.8125转换成二进制数