本章涉及工业机器人技术的三个重要内容，即轨迹规划和机器人语言以及机器人离线编程系统。轨迹规划是指根据作业任务要求，确定轨迹参数并实时计算和生成运动轨迹。它是工业机器人控制的依据，所有控制的目的都在于精确实现所规划的运动，机器人具有可编程功能，因此需要用户和机器人之间的接口。为了提高编程效率，出现了机器人编程语言，它以一种通用的方式解决了人一机通讯问题;机器人离线编程系统是利用计算机图形学，建立机器人编程环境，从而可以脱离机器人工作现场进行编程的系统。由于不占用机动时间，提高了设备利用率。而且由于离线编程本身就是CAD/CAM一体化的组成部分，有时可以直接利用CAD数据库的信息，大大减少了编程时间，提高了编程水平

第一章生物的类群 实验一动物界的主要类群 实验二植物的主要类群 实验三实验动物解剖基础知识 实验四家兔的解剖 实验五大白鼠的解剖 第二章细胞生物学相关实验 实验一光学显微镜的构造和使用 实验二细胞的基本形态与结构 实验三细胞器的观察 实验四细胞膜的通透性和细胞的吞噬活动 实验五细胞组分的分离和鉴定 实验六 细胞骨架的显示与观察 实验七 细胞的显微测量 实验八 细胞的有丝分裂 实验九减数分裂 实验十细胞原代培养 实验十一细胞传代培养 实验十二培养细胞的换液 实验十三细胞的保存 实验十四细胞的复苏 实验十五细胞计数 实验十六细胞生长曲线（计数法） 实验十七培养细胞的分裂指数和集落形成率的测定 实验十八培养细胞的形态观察 实验十九细胞融合 第三章染色体制备与分析 实验一大白鼠骨髓细胞染色体的制备及观察 实验二人类外周血淋巴细胞培养及染色体标本制备 实验三人类非显带染色体核型分析 实验四人类染色体G显带技术及G带核型分析 实验五人类性染色质标本的制备与观察 实验六绒毛细胞染色体标本的制备 实验七脆性X染色体标本的制备与观察 实验八羊水细胞培养及染色体制备 实验九人类外周血淋巴细胞姐妹染色单体(SCE)互换技术 实验十人类染色体C带技术 实验十一人类高分辨染色体的制备和观察 第四章分子遗传学相关实验 实验一利用TSL从全血中直接制备人类染色体DNA 实验二外周血基因组DNA的提取 实验三基因突变分析(PCR-SSCP) 实验四质粒DNA的提取 实验五DNA的限制性酶切和琼脂糖凝胶电泳 实验六DNA片段的回收与纯化 实验七大肠杆菌感受态细胞的制备及转化 第五章人类遗传性状及系谱分析 实验一人类某些遗传性状的观察 实验二遗传病的系谱分析 实验三人类皮肤纹理分析 第六章分子细胞遗传学相关实验 实验一荧光原位杂交技术 第七章附录 一、培养液和常用试剂配制 二、常用缓冲液配制 三、生物学与遗传学相关学科数据库网址 四、人类染色体非显带和G带核型分析报告

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

从外部获取 Access2 2003数据库所需数据有两个不同 的概念。 1.从外部导入数据 即从外部获取数据后形成自己数据库中的数据表对象, 并与外部数据源断绝联结,这意味着当导入操作完成 以后,即使外部数据源的数据发生了变化,也不会再 影响已经导入的数据。 2.从外部链入数据 即在自己的数据库中形成一个链接表对象,这意味着 链入的数据将随时随着外部数据源数据的变动而变动 何时该应用何种获取外部数据的方式,需根据具体应 用的实际需求而定

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络

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

1.数据结构的定义 数据一>数据元素一>数据项 数据结构是指数据以及相互之间的联系。包括: (1)数据的逻辑结构。 (2)数据的存储结构(物理结构) (3)施加在该数据上的运算。 数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,每种逻辑结构都有一组相应的运算。但运算的实现与数据的存储结构有关

高等数学 T 文科高等数学 高等数学 线性代数 高等代数 空间解析几何 数学分析 复变函数与积分变换 复变函数 应用回归分析 概率论 概率论与数理统计 A 概率论与数理统计 应用随机过程 运筹学 最优化方法 离散数学 数学实验与建模 数学与经济 数学与文化 大学物理 卫星导航的奥秘 朋友圈与网络 数字动画与虚拟现实技术导论 计算方法 数字图像处理 数字信号处理 计算机应用基础 B 数据结构 计算机应用基础 逻辑与计算机设计基础 人工智能鱼 FLASH 动画设计与 ASP 编程 数据库基础及应用 Java 程序设计 数据库系统原理 数据库应用基础 软件工程 现代操作系统 嵌入式操作系统 web 程序设计 程序设计语言（C++） 程序设计语言（C 语言） 程序设计语言 python I 程序设计语言 python II 程序设计基础 I 程序设计基础 I 课程设计 Photoshop 入门与提高 电子商务概论 编程艺术 编译原理技术 编译原理技术课程设计 操作系统原理 操作系统原理课程设计 大数据应用平台 大数据应用平台课程设计 单片机原理与应用 高级程序设计 高级程序设计课程设计 海洋大数据技术与应用 海洋大数据技术与应用课程设计 计算机网络 计算机网络课程设计 计算机系统结构 计算机组成原理 数据结构课程设计 数据库原理 数据库原理课程设计 数据挖掘 数据挖掘课程设计 信息安全概论 信息论 虚拟现实 移动开发技术 中级综合开发实践 专业大型综合实践 综合实习 毕业设计(论文) 毕业设计（论文） 毕业论文 海洋空间信息工程概论 海洋信息技术与应用 海洋遥感影像分析 海洋遥感影像分析课程设计 空间建模与分析 空间建模与分析课程设计 空间数据获取技术基础 空间数据获取技术基础课程设计 空间信息管理与服务 逻辑与计算机设计基础 I 课程设计 人工智能基础 人工智能基础课程设计 数学建模 数学建模课程设计 数学实验 数值分析 数值分析课程设计实习 数字信号处理课程设计 算法基础 算法基础课程设计 微机原理与接口技术 物联网概论 软件工程课程设计 软件工程综合课程设计 软件开发与创新 软件开发与创新课程设计 数学专业英语 控制论基础 计算智能

第六章 数据库设计 6.1 数据库设计的步骤 6.2 需求分析 6.3 概念结构设计 6.4 逻辑结构设计 6.5 数据库物理设计 6.6 数据库实施 6.7 数据库运行维护 第七章 关系数据库管理系统实例 7.1 关系数据库管理系统产品概述 7.2 ORACLE 7.3 Sybase 7.4 INFORMIX 7.5 DB2 7.6 INGRES 7.7 MS-SQLSERVER 7.8 MySQL 7.9 OpenGauss等华为DBMS产品 第八章 现代数据库技术及进展 8.1 数据库发展概述 8.2 数据库技术与其他技术的结合 8.3 现代数据库技术研究

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel