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前面所用到的数据为基本类型(整、实、字符), 为了丰富数据类型 ,须提供强有力的数据表达方式。C语言提供了一种构造类型数据–––由基本类型按某一规则组合在一起。 其中数组是C语言中最简单的构造类型:同 一种(基本)类型按一定顺序组合在一起的数据类型
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《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《高等数学 C1》 《高等数学 C2》 《概率论与数理统计》 《线性代数 A3》 《线性代数 B3》 《线性代数 C3》 《大学物理 AI》 《大学物理 AII》 《大学物理 C》 《基础化学 AⅠ》 《基础化学 AII》 《基础化学 AIII》 《基础化学 BII》 《基础化学 BⅢ》 《基础化学 CI》 《基础化学实验 CI》 《基础化学 DIII》 《基础化学实验 DⅢ》 《教师职业道德与教育法律法规》 《心理学基础》 《教育学基础》 《现代教育技术》 《书写技能训练》 《教师口语表达技能训练》 《班主任工作技能训练》 《教育研究方法》 《教学智慧与教学艺术》 《学生心理健康教育》 《中外教育史专题》 《当代国际教育改革动态》 《基础教育改革动态》 《师生人际沟通的艺术》 《中国教育史专题》
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2一元高次代数方程的基础知识 1.2.1高等代数基本定理及其等价命题 1.高等代数基本定理 设K为数域。以K[x]表示系数在K上的以x为变元的一元多项式的全体。如果 f(x)=axn+a1x++an∈kx],(a≠0)则称n为f(x)的次数,记为 degf(x)。 定理(高等代数基本定理)C[x]的任一元素在C中必有零点。 命题设f(x)=axn+a1xn-++an(a≠0,n≥是上一个n次多项式, a是一个复数。则存在C上首项系数为a的n-1次多项式q(x),使得 f(x)=(x)(x-a)+ f(a) 证明对n作数学归纳法
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日常生活中,有各种各样的数,整数、分数、百分数等等,我们无时无刻不与这些数打 交道。如:用加班 2 . 7 5小时获得的1倍半的钱来买半匣鸡蛋需支付 8 . 2 5 %的销售税。许多人对 诸如此类的数都感到很适应,并不需要怎么在行,即使在听到“平均每个美国家庭有 2 . 6人” 这样的统计数字的时候,也不会联想到 2 . 6这个数字对人来说是不是要把人肢解了这样可怕的 问题
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人教版(2012)小学数学二年级下册1 数据搜集整理1 数据搜集整理教案(2)
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4.2方差 引例甲、乙两射手各打了6发子弹,每发 子弹击中的环数分别为: 甲10,7,9,8,10,6, 有五个不 乙8,7,10,9,8,8,有个 四 问哪一个射手的技术较好?个同 解首先比较平均环数 不数 甲=8.3,乙=8.3 同数
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《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》
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第一节 总体及其样本 第二节 次数分布 第三节 平均数 第四节 变异数 第五节 理论总体(群体)的平均数和标准差
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试验资料可分为两种类型,即数量性状资料和质量性状资料。对于 质量性状资料往往难于用数量水平表示,而只能用某种属性性状出现的次数表示。例 如将有芒白粒小麦与无芒红粒小麦杂交,在后代会出现有芒白粒、有芒红粒、无芒白 粒、无芒红粒等植株类型,每一种类型代表一种属性。对于每一种类型的个体,表达 其属性程度,用量值很难测定,而统计各种类型出现的次数却显然是合理而又方便 此外,数量性状有时也能用次数表示
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数字图像处理,即用计算机对图像进行处理。 将一幅物理图像在计算机里用一个数整数矩阵表示, 这个矩阵的每一个元素均是一个像素,每个像素具 有两个属性:位置和灰度。位置是指像素所在的行 和列;灰度是指像素的亮暗程度。由于图像通常是 来自于我们的现实世界,它们可以用数学函数来描 述,因此可以用数学方法对其进行分析和处理
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