一、结合典型实例,系统介绍OOA/OOD方法 二、掌握系统分析设计过程模式 三、学会使用三视图模型标识对象 四、掌握对象设计的步骤和方法 五、了解如何评审和修正OO模型 六、了解OO系统预测为何必须在系统级和对象级进行

问卷概览 问卷设计 问卷实施（方式） 问卷的定义 问卷的功能 问卷的优缺点 问卷的类型与结构 问卷设计程序 问卷设计具体方法 问卷设计常见问题

§2-1 机器的组成 §2-2 设计机器的一般程序 §2-3 对机器的主要要求 §2-4 机械零件的主要失效形式 §2-5 设计机械零件时应满足的基本要求 §2-6 机械零件的计算准则 §2-7 机械零件的设计方法 §2-8 机械零件设计的一般步骤 §2-9 机械零件材料的选用原则 §2-10 机械零件设计中的标准化 §2-11 机械现代设计方法简介

1、了解生产成本控制的内容和程序 2、掌握成本差异计算的方法 3、了解传统成本计算和作业成本计算的差异 4、了解生产率的基本概念,掌握生产率测评的方法。 5、了解工作设计的基本知识,掌握工作测量方法

对机器的零、部件的测绘，使学生掌握一般测绘程序和步骤；从而掌握各类零件草图和工作图的绘制方法；掌握常用测量工具的测量方法；掌握尺寸的分类及尺寸协调和圆整的原则和方法；理解零、部件中的公差、配合、粗糙度及其它技术条件的基本鉴别原则；了解零件常用材料及其加工方法；有效地将制图课、金工、工厂实习等环节接触到的相关知识综合应用，从而提高工科学生的设计绘图能力

了解项目组织设计原则和程序，了解项目人员招聘和选择的方式与方法，了解项目团队的发展阶段和有效团队建设过程，掌握并能运用项目人力资源的激励理论，了解项目经理的作用和素质要求。认识项目沟通的重要性，了解项目沟通过程，掌握项目信息发送的方式与方法，学会写项目报告，了解项目冲突的概念与内容，掌握项目冲突管理方法

【实验目的】 1掌握类的定义方法,正确理解类与结构体的异同 2.学习对象的说明和使用方法 3.掌握定义构造函数、重载构造函数的方法 4.理解构造函数的作用 5.掌握定义析构函数的方法,理解析构函数的作用

《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》

面向对象技术的概念和方法,本质上是一种合理的思维方法,是不依赖于程序设计语言 的应用软件开发的基本核心技术。因此要掌握面向对象编程,首先应该学习面向对象技术的 基本要点。越是深入理解面向对象技术的理论和方法,就越能让您在自己在应用领域中最大 限度地发挥思维能力和创造能力,就能掌握各种面向对象软件设计的各种语言

《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》