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郧阳师范高等专科学校:《C语言程序设计教程》第七章 构造数据类型
文档格式:PPT 文档大小:582KB 文档页数:79
第7章构造数据类型 一、构造数据类型:共用体、用户自定义类型 7.1数组 一组同类型的若干个(已知个数)多个相关变量的数据集合
延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第三章 随机变量的数字特征 3.8 切比雪夫不等式与大数定律
文档格式:PPT 文档大小:488.5KB 文档页数:13
切比雪夫不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律
北京大学:《数学分析》课程教学资源(讲义)第一章 实数理论,极限绪论
文档格式:PDF 文档大小:96.95KB 文档页数:17
1从空集到有理数 实数是在有理数基础上定义的,有理数又是在整数的基础上定义的,而整数又是在自 然数的基础上定义的,那么自然数如何定义呢? 有两个集合A和B,我们称它们为等价的,如果存在一个从A到B的映射∫,它是1-1 的,又是满的。这时我们说A和B具有相同的势。我们首先承认空集φ是存在的,考虑 个集合{},它不是空集,凡与{φ}等价的集合都有相同的势,我们把{φ}简写为1。再考 虑集合{,{},它与1={φ}是不等价的,我们把它简写为2
延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第三章 随机变量的数字特征 3.1 数学期望
文档格式:PPT 文档大小:592KB 文档页数:20
离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望
北京大学:地理数学方法配套教材《基于Excel的地理数据分析》书籍PDF电子版(编著:陈彦光)
文档格式:PDF 文档大小:5.29MB 文档页数:380
本书面向地理问题,基于Excel软件,讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法,如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程,读者可以加深对有关数学方法的认识和理解,并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现,但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创,在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年,获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝
河南中医药大学:《数据库规划与设计》课程教学资源(Oracle实验指导)实验7 创建及管理Oracle数据表
文档格式:PDF 文档大小:127.79KB 文档页数:8
1. 熟悉数据表与表空间的关系; 2. 熟悉数据表的结构及相关属性; 3. 熟悉 Oracle 中 SQL 的数据定义及数据操纵的使用方法; 4. 熟练掌握创建与管理数据表的方法
电子工业出版社:《ASP.NET数据库网站设计教程(C#版)》配套教学资源(PPT课件)第九章 数据绑定与数据绑定控件(9.6 DetailsView控件 9.7 FormView控件)
文档格式:PPT 文档大小:725.5KB 文档页数:19
本章内容:数据绑定,GridView控件,Details View控件,FormView控件,使用数据绑定表达式实现数据绑定,调用DataBind()方法实现数据绑定。 本章重点:GridView控件,DetailsView控件,FormView控件
电子工业出版社:《ASP.NET数据库网站设计教程(C#版)》配套教学资源(PPT课件)第九章 数据绑定与数据绑定控件(9.5 GridView控件)
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:32
本章内容:数据绑定,GridView控件,Details View控件,FormView控件,使用数据绑定表达式实现数据绑定,调用DataBind()方法实现数据绑定。 本章重点:GridView控件,DetailsView控件,FormView控件
电子工业出版社:《ASP.NET数据库网站设计教程(C#版)》配套教学资源(PPT课件)第九章 数据绑定与数据绑定控件(9.1~9.4)
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:58
本章内容:数据绑定,GridView控件,Details View控件,FormView控件,使用数据绑定表达式实现数据绑定,调用DataBind()方法实现数据绑定。 本章重点:GridView控件,DetailsView控件,FormView控件
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 保险产品推荐
文档格式:PPTX 文档大小:5.33MB 文档页数:33
• 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
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