计算机网络的分类 一般多以计算机网络分布区域的大小, 将计算机网络分为局域网、广域网和城域网 局域网的分布距离一般在数公里以内, 其基本特征是,属于某一个单位团体所建立 与管理;广域网的地理分布距离大,一般在 数十公里以上,其通信线路一般由通信部门 提供;城域网是介于局域网和广域网之间的 一种区域性网络,其分布距离一般在几十公 里,城域网的速率较广域网要高

4.1数组的顺序存储结构 4.1.1数组的定义 几乎在所有的高级算法语言中,都有数组类型数据的定义 数组是线性表的推广,本节仅以二维数组为例,给出数组的定义 左式是大家所熟悉的矩阵,即二维数组 a1an2n一个二维数组的逻辑结构可形式地表为:

一、向量的概念 向量:既有大小又有方向的量. 向量表示:a或M1M

一阶常微分方程初值问题的一般形式是:

一、无穷小 二、无穷大 三、无穷小与无穷大的关系 四、小结思考题

《高等数学I》是工科(非数学)本科专业学生的一门必修的重要基础理论课，它是为培养我国社会主义现代化建设所需要的高质量专门人才服务的。通过本课程的学习，要使学生获得：1、函数与极限；2、一元函数微积分学；3、向量代数与空间解析几何；4、多元函数微积分学；5、无穷级数(包括傅立叶级数)；6、微分方程等方面的基本概念、基本理论和基本运算技能，为学习后继课程和进一步获取数学知识奠定必要的数学基础。同时，要通过各个教学环节逐步培养学生具有抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力、运算能力和自学能力，还要特别注意培养学生具有综合运用所学知识去分析问题和解决问题的能力

一、一阶偏导数 二、高阶偏导数 三、一阶全微分形式不变性

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

一、多病原、多因素所致 二、以大便次数增多和性状改变为特点 三、6mo-2yr发病率高 四、是WHO重点控制的疾病 五、为一临床综合征 六、腹泻与肠炎的关系

一、无穷小 二、无穷大 三、无穷小与无穷大的关系