• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

• 8.1 Hadoop的优化与发展 • 8.2 HDFS2.0的新特性 • 8.3 新一代资源管理调度框架YARN • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

• 3.1 分布式文件系统 • 3.2 HDFS简介 • 3.3 HDFS相关概念 • 3.4 HDFS体系结构 • 3.5 HDFS存储原理 • 3.6 HDFS数据读写过程 • 3.7 HDFS编程实践

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure

• 3.1 分布式文件系统 • 3.2 HDFS简介 • 3.3 HDFS相关概念 • 3.4 HDFS体系结构 • 3.5 HDFS存储原理 • 3.6 HDFS数据读写过程 • 3.7 HDFS编程实践

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

2.1 线性表(linear list) 2.1.1 线性表的抽象数据类型 2.1.2 线性表的存储结构 2.1.3 线性表运算分类 2.2 顺序表—向量(sequential list—vector ) 2.2.1 向量的类定义(type definition) 2.2.2 向量的运算 2.3 链表(linked list) 2.3.1单 链 表(singly linked list) 2.3.2 双 链 表(double linked list) 2.3.3 循 环 链 表(circularly linked list) 2.4 线性表实现方法的比较 2.5 栈 2.5.1 顺序栈 2.5.2 链式栈 2.5.3 顺序栈与链式栈的比较 2.5.4 栈的应用——后缀表达式求值 2.5.4 递归的实现 2.6 队列 2.6.1 顺序队列 2.6.2 链式队列 2.2.3 顺序队列与链式队列的比较

◼ 5.1 二叉树的概念 ◼ 5.2 二叉树的抽象数据类型 ◼ 5.3 二叉树的存储结构 ◼ 5.4 二叉搜索树 ◼ 5.5 堆与优先队列 ◼ 5.6 Huffman树及其应用 ◼ 5.7 二叉树知识点总结

掌握混合气体分压力、分容积的概念 掌握理想气体状态方程的各种表述形式， 应用理想 气体状态方程及理想气体定值比热容进行各种热力计算 掌握理想气体平均比热容的概念和计算方法 理解混合气体性质

＊掌握的内容:湿空气的性质；湿度图及其应用；含水率的表示方法；物料中水分的分类；干燥速率和干燥时间的定义及计算。＊熟悉的内容：干燥流程及各种干燥器的操作原理