《材料科学基础》课程教学大纲 《MATLAB 程序设计》课程教学大纲 《传感器原理及应用》课程教学大纲 《大学生心理健康教育》课程教学大纲 《大学生职业发展与就业指导》课程教学大纲 《电磁场与电磁波》课程教学大纲 《电磁学》课程教学大纲 《电动力学》课程教学大纲 《电路分析基础》课程教学大纲 《电子技术基础》课程教学大纲 《高频电子线路》课程教学大纲 《固体物理学》课程教学大纲 《光学》课程教学大纲 《机械制图》课程教学大纲 《计算物理学》课程教学大纲 《理论力学》课程教学大纲 《力学》课程教学大纲 《量子力学》课程教学大纲 《纳米材料与应用》课程教学大纲 《热力学与统计物理》课程教学大纲 《热学》课程教学大纲 《数学物理方法》课程教学大纲 《通信原理》课程教学大纲 《物理学史》课程教学大纲 《现代分析测试技术》课程教学大纲 《现代物理学进展》课程教学大纲 《信号与系统》课程教学大纲 《原子物理学》课程教学大纲 《多媒体课件制作》课程教学大纲 《高等原子分子物理》课程教学大纲 《光纤通信原理》课程教学大纲 《科技论文写作》课程教学大纲 《强场物理进展》课程教学大纲 《群论基础》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《金工实习》教学大纲 《生产见习》教学大纲 《生产实习》教学大纲 《毕业论文》教学大纲 《学年论文》教学大纲

一、单项选择题（本大题共 25 小题，每小题 1 分，共 25 分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、 多选或未选均无分。 1.HTML 语言中，设置链接颜色的代码是（ C ） A. B. C. D

一、单项选择题（本大题共 25 小题，每小题 1 分，共 25 分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选 均无分。 1．作为 XML 文件，其必要条件是（ D ） A．可索引化 B．能够描述一定的信息 C．以 XML 为第一个标记开头 D．符合“结构良好的”标准

一、单项选择题（本大题共 25 小题，每小题 1 分，共 25 分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的 括号内。错选、多选或未选均无分。 1．在 CSS 中文本垂直对齐属性 vertical-align 的取值 top 表示（ D ） A．写在其它元素中线的上方 B．写在其它元素基线的上方 C．以其它文本元素的顶线作为被定义元素的底线 D．以其它普通元素的顶线作为被定义元素的顶线

高等量子力学课程是物理类各专业研究生的一门基础课.本书第一版就是作者在讲授此课程近20年所用讲义的基础上增改而成的.本第二版是在原第一版的基础上修订而成的，此次修订主要增加了量子力学理论在一些具体问题中的典型应用技巧，加强了帮助读者提高应用能力的内容.全书共分八章：希尔伯特空间、量子力学的理论结构、狄拉克方程、对称性理论、角动量理论、散射理论、二次量子化以及辐射的量子理论，内容充实新颖，理论结构和逻辑关系完整严密，并广泛采用算符代数方法，本书以基本原理为出发点进行严谨的阐述，概念定义准确，分析透彻，数学推演脉络清楚；同时注重理解能力、分析能力的训练和培养

一、单项选择题(本大题共 20 小题，每小题 1 分，共 20 分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.域名系统能够将( D ) A.域名转换成主机名 B.主机名转换成域名 C.主机名转换成 IP 地址 D.域名转换成 IP 地址

文本分类概述 特征提取 主要分类算法 Rocchio 法 贝叶斯 K近邻 决策树

一、成本概念 二、成本函数 三、贡献分析法及其应用 四、 盈亏平衡点分析法及其应用 五、成本函数的估计

通过本项目学习，使学生了解在产品和完工产品的含义；理解生产费用在完工产品与在产品之间分配的基本原理；掌握各种费用分配方法的特点、适用范围和计算方法等

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning