 容器技术 ◼ 认识容器技术 ◼ Docker ◼ 容器与虚拟化  使用Docker实现容器 ◼ 安装Docker ◼ 使用Docker实现LAMP  管理Docker ◼ 使用Docker Compose管理Docker ◼ 使用cAdvisor监控Docker性能 ◼ 使用第三方工具管理Docker  可视化管理工具：Portainer、DockStation、Docker Desktop  终端UI管理工具：Lazydocker、Docui

 什么是类  类是对现实世界中具有相似功能的同类实体的抽象；  类是一种自定义的数据类型；  用“new”关键字从某个类实例化对象；  C#中，类分为两种：由系统提供的预先定义的，这些类在.NET框架类库中；用户定义数据类型

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

第一节α一H的酸性和互变异构（掌握） 第二节缩合反应（自学） 第三节β一二羰基化合物在合成中的应用（掌握） 第四节烯胺的烷基化和酰基化反应（自学了解）

通过热模拟实验、光学金相及透射电镜分析观察，研究了奥氏体化条件、变形温度、变形速率、变形量以及道次间隔时间对曲轴用非调质钢C38N2轧制道次间的静态再结晶体积分数和残余应变率的影响规律.实验结果表明：随着变形温度的升高、变形速率的增大、变形量的增大或道次间间隔时间的增长，静态再结晶的体积分数逐渐升高，道次的残余应变率逐渐降低；原始奥氏体晶粒尺寸增大，静态再结晶体积分数降低，但变化不大；在1250℃以下，随着奥氏体化温度的升高，静态再结晶体积分数降低不明显，但在1250℃以上，奥氏体化温度的升高明显降低了静态再结晶体积分数.通过线性拟合以及最小二乘法，得到静态再结晶体积分数与不同变形工艺参数之间关系的数学模型；对已有残余应变率数学模型进行修正，得到含有应变速率项的残余应变率数学模型，拟合度较好

对楔横轧轴类零件的成形过程进行有限元数值模拟与轧制实验.从断面收缩率角度研究了轧件的金属变形特点,发现小断面收缩率与常规断面收缩率的分界点在35%左右.对比分析了小断面收缩率与常规断面收缩率轧件的金属变形规律.结果显示:小断面收缩率轧件的主要变形发生在轧件外层附近,而常规断面收缩率轧件的主要变形是在轧件内部;小断面收缩率轧件比常规断面收缩率轧件存在更大的轴向拉伸不均匀变形,易导致轧件在横截面上呈现出椭圆化

第一节 硝基化合物的结构与物理性质 第二节 硝基化合物的化学性质 第三节 胺类的结构 第四节 胺类的物理性质 第五节 胺类的制法 第六节 胺类的化学性质 第七节 腈 第八节 异腈及异氰酸酯 第九节 重氮盐的制备及其结构 第十节 重氮盐的化学性质及其应用

本文探讨了耐蚀钢的氧化皮物相组成、显微结构与钢耐蚀性的关系。冷轧板氧化皮的物相组成为纤铁矿、非晶质氢氧化铁以及金属铁颗粒。耐蚀性好的钢,纤铁矿发育,“港湾状”锈蚀现象少;反之则以非晶质氢氧化铁为主,氧化皮中金属颗粒也较多。热轧板除上述物相外,主要为磁铁矿与赤铁矿。各物相有分带现象。磁铁矿带发育、氧化皮与金属呈锯齿状镶嵌者耐蚀性好。加有稀土元素的热轧板,稀土元素能净化钢质、球化夹杂物,也能抑制氧化皮中磁铁矿等在水、气下的分解作用,有利于提高钢的耐大气腐蚀

第一节 概论 第二节 单糖的结构 第三节 单糖的化学性质 第四节 重要的单糖 第五节 低聚糖 第六节 多糖

【本章重点】 呋喃、吡咯、噻吩和吡啶的结构与化学性质。 【必须掌握的内容】 1.杂环化合物的命名方法。 2.呋喃、吡咯、噻吩和吡啶的结构与芳香性。 3.呋喃、吡咯、噻吩和吡啶的化学性质