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内容导航 第一章 程序设计概述 第二章 数据类型、运算符与表达式 第三章 语句及控制结构 第四章 函数与程序结构 第五章 预处理命令 第六章 数组 第七章 指针 第八章 结构及其他 第九章 文件 第十章 C语言程序设计务实
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第三章语句及控制结构 本章的主要内容包括: 1、C语言中的语句 2、C语言中的控制结构 3、结构化程序设计方法
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第六章数组 本章的主要内容包括: 1、一维和二维数组的定义 2、数组元素引用 3、字符数组和字符串 4、数组应用的基本算法
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线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计
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§2-1、判别函数 §2-2、线性判别函数 §2-3、线性判别函数的性质 §2-4、广义线性判别函数 §2-5、非线性判别函数
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机械设计制造及其自动化专业 《工科化学》 《工程制图(1)(2)》 《专业导论》 《专业认知实践》 《计算机绘图》 《理论力学》 《制图专用周》 《材料力学》 《互换性与技术测量》 《机械原理》 《机械原理课程设计》 《工程材料》 《工程热力学》 《机械设计》 《机械控制工程》 《机械设计课程设计》 《专业外语》 《材料成型技术》 《有限元分析基础》 《产品建模与仿真》 《测试技术》 《机械制造技术基础》 《液压与气压传动》 《机械制造技术基础课程设计》 《计算机辅助设计》 《生产实习》 《数控技术》 《单片机应用技术》 《优化设计》 《模具 CAD/CAM》 《网络制造技术基础》 《传感器及调理电路》 《工业机器人概论》 《绿色制造技术》 《现代设计方法综合应用与实践》 《制造装备及自动化》 《机械系统设计学》 《先进制造工艺技术》 《生产过程信息化技术》 《计算机控制技术》 《机械创新设计》 《计算机辅助制造》 《机电传动控制》 《虚拟仪器技术》 《数控编程》 《文献检索与科技论文写作入门》 《自主创新实践 1》 《自主创新实践 2》 《机械零件建模及数控加工》 《设计综合实践》 《制造综合实践》 《毕业实习和设计》 机械电子工程专业 《专业认知与实践(1)(2)》 《机械产品建模与仿真》 《检测技术课程设计》 《微控制器原理与接口技术》 《微控制器原理与接口技术课程设计》 《传感器及调理技术》 《机电系统建模与仿真》 《工业机器人工程运用实训》 《虚拟仪器工程应用》 《机电一体化系统设计》 《计算机测控技术》 《现代检测技术与应用》 《机器人技术基础》 《图像处理技术与应用》 《机器人在智能工厂中运用》 《学术报告与科技论文写作》 《专业能力综合训练 1》 《专业能力综合训练 2》 《运动控制系统编程实训》 工业工程专业 《工程制图》 《工业工程导论》 《工业工程基础》 《工程力学》 《运筹学》 《系统工程》 《创新思维》 《运筹学课程设计》 《系统工程课程设计》 《机械设计基础》 《机械设计基础课程设计》 《管理统计学》 《人因工程》 《数据库技术》 《数字建模(Pro/Engineer)》 《管理统计学课程设计》 《人因工程课程设计》 《管理信息系统课程设计》 《质量管理》 《物流工程》 《安全工程》 《质量管理课程设计》 《系统仿真》 《生产管理》 《工
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计算机科学与技术专业 《计算机导论》 《程序设计基础(C 语言)》 《离散数学(1)》 《面向对象技术(C++)》 《面向对象技术(JAVA)》 《程序设计实践(C++)》 《程序设计实践(JAVA)》 《IT 工程师职业道德与素养》 《人机交互设计》 《PYTHON 编程》 《专业发展概论》 《数据结构(C)》 《数据结构(JAVA)》 《数据结构(C)(英文)》 《开源软件开发技术》 《离散数学(2)》 《C++程序设计》 《JAVA 程序设计》 《计算机组成原理》 《数据库原理与应用》 《算法设计与分析》 《计算机网络》 《LINUX 系统实践》 《人工智能》 《高级 JAVA 程序设计》 《专业英语》 《数字媒体艺术与技术》 《数据结构综合设计(C)》 《数据结构综合设计(JAVA)》 《科研开发类项目实践(1)》 《软件工程》 《操作系统》 《汇编语言与微机接口技术》 《WEB 应用系统实践》 《CPU 设计》 《移动应用系统》 《数字系统 EDA 技术》 《云计算导论》 《现代密码学》 《CUDA 并行编程》 《多媒体技术》 《嵌入式操作系统》 《中文信息处理》 《计算机图形学》 《科研开发类项目实践(2)》 《信息安全》 《编译原理》 《计算机体系结构》 《嵌入式系统》 《信息检索与搜索引擎》 《数据挖掘技术》 《计算机视觉》 《企业级计算基础》 《科研开发类项目实践(3)》 《大数据技术实践》 《单片机原理及应用》 《ORACLE 数据库》 《计算机系统项目综合实践》 《专业实习》 《企业工作实践》 《计算机新技术讲座》 《并行计算》 《大学生科技创新训练项目》 《毕业设计》 软件工程专业 《面向对象技术(JAVA)》 《数据结构(C)(英文)》 《模型驱动程序设计方法学》 《JAVA WEB 技术》 《XML 与 WEB 前端开发技术》 《移动应用开发实践》 《交互式软件系统设计》 《UML 及其应用》 《非关系型数据处理技术》 《软件测试实践》 《软件测试技术》 《高级软件工程》 《软件项目管理》 《软件开发实践》 《软件设计模式》 《软件项目综合实践》 网络工程专业(卓越计划) 《网络应用开发技术》 《数据通信基础》 《汇编语言》 《无线网络技术》 《路由与交换技术》 《网络管理》 《计算机组成原理综合实践》 《网络管理综合实践》 《网络应用系
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《计算机应用基础 B》 《信息安全导论》 (理论课) 《信息安全概论 A》 《数据结构》 《信息安全概论》 《模式识别》 《并行计算》 《数据结构与算法》 《算法设计与分析》 《计算机应用基础》 《信息分析与评价》 《人工智能鱼》 《人工智能导论》 《计算机网络》 《计算机网络基础》 《计算机组成原理》 《计算机体系结构》 《物联网引论》 《INTERNET 网》 《FLASH 动画设计与 ASP 编程》 《Java 程序设计 B》 《汇编语言程序设计》 《可视化程序设计 A》 《数据库基础及应用》 《DELPHI 可视化编程设计》 《Java 程序设计》 《数据库系统原理》 《数据库应用基础》 《数学软件 Mathematica》 《数学软件 Matlab》 《软件工程》 《数据仓库与数据挖掘》 《嵌入式操作系统》 《程序设计语言 A(C 语言)》 《操作系统》 《面向对象程序设计》 《Java 程序设计基础》 《程序设计语言 A (C++)》 《程序设计语言 B》 《程序设计基础》 《Web 程序设计》 《Windows 程序设计》 《编译原理》 《大数据应用概论》 《企业经营决策实战》 《软件工程概论》 《软件设计模式》 《软件项目管理(双语)》 《软件需求分析与设计》 《软件质量保证与测试》 《数据库原理》 《写作与表达实训》 《现代操作系统(双语)》 《嵌入式系统原理与应用》 《组件开发技术》 《移动开发技术》 《统一建模语言》 《数据挖掘技术》 《数据库应用》 《Matlab 软件应用》 《单片机与接口技术》 《计算机图形学基础》 《网页制作技术》 《Photoshop 入门与提高》 《电子商务概论》 《多媒体课件设计》 《计算机图形学》 《电子商务实战》实习 《计算方法》 《专业英语》 《信息检索技术》
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《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 《数字电子技术》课程教学大纲.31 《面向对象程序设计》课程教学大纲.38 《数据结构》课程教学大纲. 46 《数字通信》课程教学大纲. 55 《计算机组成与结构》课程教学大纲.61 《计算机网络原理》课程教学大纲.70 《路由与交换技术》课程教学大纲.83 《计算机网络安全》课程教学大纲.91 《网络工程与网络管理》课程教学大纲.100 《Web 开发技术》课程教学大纲.109 《现代操作系统》课程教学大纲. 118 《数据库系统原理》课程教学大纲.128 《软件工程》课程教学大纲.141 《算法设计与分析》课程教学大纲.154 《计算机英语》课程教学大纲.164 《学科前沿》课程教学大纲.171 《Linux 系统与编程》课程教学大纲. 179 《云计算与虚拟化技术》课程教学大纲.187 《工程伦理》课程教学大纲.196 《汇编语言程序设计》课程教学大纲.205 《互联网协议分析与设计》课程教学大纲.213 《Python 程序设计》课程教学大纲.222 《高性能框架》课程教学大纲.231 《计算机接口技术与应用》课程教学大纲.239 《网络攻击与防御》课程教学大纲.246 《计算机网络编程》课程教学大纲.253 《人工智能导论》课程教学大纲.260 《智能算法及应用》课程教学大纲.269 《移动应用开发技术》课程教学大纲.276 《Web 前端开发技术》课程教学大纲.288 《嵌入式系统设计》课程教学大纲.303 《网络性能测试与分析》课程教学大纲.312 《软件定义网络原理与应用》课程教学大纲.320 《机器学习》课程教学大纲.328 《大数据技术原理与应用》课程教学大纲.338 《数字媒体技术》课程教学大纲.348 《并行分布式计算》课程教学大纲.356 《IT 项目管理》课程教学大纲. 366
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《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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