针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%

第六章 Verilog的数据类型及逻辑系统 • 学习Verilog逻辑值系统 • 学习Verilog中不同类的数据类型 • 理解每种数据类型的用途及用法 • 数据类型说明的语法 第7章 结构描述(structural modeling) • 如何使用Verilog的基本单元(primitives) • 如何构造层次化设计 • 了解Verilog的逻辑强度系统 第8章 延时模型 学习内容： 1. 如何说明块延时 2. 如何说明分布延时 3. 如何说明路径延时 4. 怎样在模块中说明时序检查 5. 标准延时格式SDF（Standard Delay Format) 第九章 编译控制的使用 • 开发商提供的Verilog库 • 用Verilog库仿真 • Verilog源代码加密 • 其它仿真器相关的问题

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

要在分子生物学领域进行计算分析,从公共数据库( DDBJ/EMBL/GenBank)中获得DNA序列记录 是其必需条件。借助于和一个已了解其生物学功能而被分离出来并测序的基因比较相似性的 方法,我们可以尝试确定某疾病基因的功能,这种方法要求序列记录有精确并且富于信息的 生物学注解。对于将其作为 BLAST或Eηtrez的检索结果来硏究的科学家来说,编码的蛋白质 产物的名称或功能、基因座位的名称以及和该序列最初的公布之间的联系(它因何被测 序?)构成了序列记录的直接的确切涵义 本章的内容是提交DNA序列及其注解到公共数据库,重点介绍了与国际核苷酸序列协作数据 库:DDBJ、EMBL和 Gen Bank密切相关的核苷酸序列数据库

《电子信息科学与技术专业导论》 4 《文献检索与论文写作》 9 《电路分析》 14 《模拟电子技术》 18 《数字电子技术》 25 《微控制器原理与应用》 31 《信号与系统》 38 《电磁场与电磁波》 45 《工程图学基础》 51 《工程学导论》 57 《数据结构》 62 《IP 网络技术》 69 《工程伦理学》 74 《移动互联导论》 80 《数据库原理及应用》 87 《操作系统原理及应用》 95 《面向对象程序设计》 102 《复变函数与积分变换》 109 《MATLAB 语言及应用》课程教学大纲 . 114 《通信原理》 121 《通信电子线路》 128 《信息理论与编码》 134 《数字信号处理》 139 《Web 前端开发与实战(HTML5)(移动电商)》 145 《移动 APP 应用系统设计与开发实战（移动电商）》课程教学大纲 . 149 《移动互联业务应用设计与开发实战》 156 《移动互联网系统运维技术及实战》 160 《大数据处理与智能决策原理》 164 《数据共享与数据整合原理》 171 《虚拟化与云计算》 178 《EDA 技术及应用》课程教学大纲 . 183 《数字图像处理》 188 《嵌入式系统及其应用》 195 《移动应用运营推广实务》 202 《微波技术与天线》 206 《雷达原理》 212 《通信技术专题研究》 218 《电子工艺与装配技能训练》 223 《IP 网络工程实施实训》 227 《电子技术课程设计》 229 《项目管理和运维实训》 233 《移动电商开发实训》 237 《职业定位与发展（一）》 241 《职业定位与发展（二）》 245 《准职业人导向训练（一）》 249 《准职业人导向训练（二）》 253

面向过程的程序设计方法采用函数(程)来描述对数据的 操作,但又将函数与数据分离。这种实质上的依赖与形式上 的分离使得所编写出来的大型程序难于控制,严重时甚至可 能导致程序的崩溃。 C++的类体现了OOP技术所要求的抽象和封装机制。类将 欲处理目标的属性(数据)和对其进行操作的方法(函数) 封装成一个整体。这样,既把自然界中的一类实体抽象成一 种具有自主行为的数据类型,同时又将它们的属性隐藏起来 以阻止外界的干扰。 类描述了数据类型的组织形式;对象则是类的实例,是存放 在内存中可操作的变量

第1章 导论 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 四、教材练习题详细解答 第2章 数据的搜集 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 第3章 数据的图表展示 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 四、教材练习题详细解答 第4章 数据的概括性度量 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第5章 概率与概率分布 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第6章 统计量及其抽样分布 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第7章 参数估计 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第8章 假设检验 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第9章 分类数据分析 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第10章 方差分析 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第11章 一元线性回归 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第12章 多元线性回归 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第13章 时间序列分析和预测 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第14章 指数 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 模拟试题一 模拟试题一解答 模拟试题二 模拟试题二解答

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

《专业导论》课程教学大纲. 1 《C 语言程序设计》课程教学大纲. 8 《离散数学》课程教学大纲. 18 《机器学习》课程教学大纲. 30 《数字电子技术》课程教学大纲.39 《数据结构》课程教学大纲. 46 《面向对象程序设计》课程教学大纲.55 《算法设计与分析》课程教学大纲.64 《数据科学基础》课程教学大纲.75 《现代操作系统》课程教学大纲.84 《计算机网络原理》课程教学大纲.94 《计算机组成与结构》课程教学大纲.106 《数据库系统原理》课程教学大纲. 116 《学科前沿》课程教学大纲.129 《计算机接口技术》课程教学大纲.137 《软件工程》课程教学大纲.144 《IT 项目管理》课程教学大纲. 157 《嵌入式系统设计》课程教学大纲.166 《工程伦理》课程教学大纲.174 《专业英语》课程教学大纲.181 《编译原理》课程教学大纲.188 《计算机图形学》课程教学大纲.198 《Python 程序设计》课程教学大纲.206 《大数据技术原理与应用》课程教学大纲.214 《云计算与虚拟化技术》课程教学大纲.223 《并行分布式计算》课程教学大纲.232 《数字媒体技术》课程教学大纲.242 《高性能框架技术》课程教学大纲.249 《云计算技术》课程教学大纲.257 《软件测试技术》课程教学大纲.266 《移动应用开发技术》课程教学大纲.274 《Web 前端开发技术》课程教学大纲.287 《软件建模与分析》课程教学大纲.310 《智能算法及应用》课程教学大纲.319 《最优化方法》课程教学大纲.325 《图形图像处理技术》课程教学大纲.334 《深度学习》课程教学大纲.343 《机器人技术》课程教学大纲.353 《计算机视觉》课程教学大纲.359 《自然语言处理》课程教学大纲.369 《数字孪生技术》课程教学大纲.376 《脑与认知科学》课程教学大纲.384 《现代制造技术》课程教学大纲.391 《逆向工程》课程教学大纲.399 《虚拟现实技术》课程教学大纲.405

一、 学科平台课程 1 《高级语言程序设计》 二、 专业课程 1 《计算机导论》 2 《离散数学》 3 《电子技术》 4 《电子技术实验》 5 《计算机组成原理》 6 《数据结构》 7 《数据库系统原理 A》 8 《软件工程概论》 9 《操作系统》 10《算法设计与分析》 11《计算机网络》 12《软件质量保证与测试》 13《软件项目管理与案例分析》 14《人机交互技术》 15《软件系统分析与设计》 16《软件过程与管理》 17《软件体系结构》 三、 个性化发展课程 1 《可视化项目开发技术》 2 《Web 开发技术》 3 《嵌入式系统原理与应用 A》 4 《移动平台应用开发》 5 《数据挖掘》 6 《Python 程序设计》 7 《人工智能》 8 《深度学习》 9 《大数据处理基础》 10《企业信息化系统分析》 11《三维动画原理与开发技术》 12《编译原理》 13《科技论文写作》 14《工程经济学》 15《前沿知识研讨》 16《职业能力拓展》 17《企业级开发技术》 四、 实践环节 1 《认识实习》 2 《小型软件项目综合课程设计》 3 《软件项目实践》 4 《生产实习》 5 《毕业实习》 6 《毕业设计》