1. 计算完这一次，还要为下一次准备数据。 2. 每次都要完成的工作，除了按照迭代公式（方法）处理数据以外，还有其它的步骤

一、 C语言没有为我们提供相应的数据类型，但我们可以根据需要自己定义数据类型。 二、根据题意，我们定义如下的结构体类型：

2.3 计算机的工作原理 2.3.1冯·诺依曼型计算机的工作原理 2.3.2 计算机的指令和指令系统 2.3.3指令在计算机中的执行过程 2.4 计算机的引导过程 2.1 数据在计算机中的表示 2.1.1计算机常用数制 2.1.2数值型数据在计算机中的表示 2.1.3文字在计算机中的表示 2.2 计算机的组成 2.2.1 中央处理器 2.2.2 存储器 2.2.3 输入输出设备 2.2.4 总线 2.2.5 主板

2.1 基本语法 2.2 变量及其基本数据类型 2.3 数据类型转换 2.4 标识符和关键字 2.5 Python的运算符 2.6 运算符的优先级

分析了极图测量条件以及极图数据处理方法对所计算ODF质量的影响，对其原因做了讨论.结果表明，用1/4极图计算ODF存在着不合理之处，容易造成明显的误差，用测量全极图并做对称化处理的方法可显著地提高ODF的准确性，同时也可对不对称织构进行有效的定量分析

1 逻辑类问题（A类）－指设计、编码中出现的计算正确性和一致性、程 序逻辑控制等方面出现的问题，在系统中起关键作用，将导致软件死机、功能正 常实现等严重问题； 接口类问题（B类）－指设计、编码中出现的函数和环境、其他函数、全 局/局部变量或数据变量之间的数据/控制传输不匹配的问题，在系统中起重要作 用，将导致模块间配合失效等严重问题；

本章介绍Java处理字符串和数组。字符串由一系列字符组成，这些字符可视为一个单元。本章将详细讨论java.lang包中的String类、StringBuffer类和java.util包中StringTokenizer类的功能。数组是相同类型的相关数据项组成的数据结构，本章主要讨论一维数组和多维数组的使用

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

一、 用于存放大量的数据 二、当程序运行结束时其数据被永久地保存在文件中 三、文件保存在各种辅助存贮器中 四、磁盘 五、光盘 六、U盘（闪存）

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高