计数问题中排列组合问题是最常见的, 由于其解法往往是构造性的,因此方法灵活 多样,不同解法导致问题难易变化也较大, 而且解题过程出现“重复”和遗漏”的错误较 难自检发现。因而对这类问题归纳总结,并 把握一些常见解题模型是必要的

【教学目的和要求】 通过本章学习使学生掌握薪酬管理 的意义,掌握薪酬体系的构成及影响因 素,薪酬体系的规划与管理的过程。了解各种薪酬体系的优缺点。 【讲授要点】薪酬体系影响薪酬体系的 因素激励机制

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

互联网地址能够将不同的物理地址统一起来, 采用的技术是在各种物理网络技术上覆盖一层 软件(IP协议+ARP协议+RARP协议),将物理地址 隐藏起来。但因特网技术并没有改变底层的物 理网络,最终数据还是在物理网络上传输,而 在物理网络上传输时使用的仍是物理地址。 因特网在网络层使用IP地址的同时,在物理网 络中仍使用物理地址。这样一来,网络中就同 时存在两套地址,而且在这两套地址之间必须 建立映射关系

上一章讨论了如何使用COM+添加应用程序和组件的事务处理能力。本章研究另一种增 加应用程序可扩展性的方法 迄今为止,我们假设一个服务器是一个始终有效的完美世界,但是如果没有这个前提, 整个的系统会崩溃吗?显然不会。不过有必要采用一个异步通信系统,通常称为消息或者消 息队列。 在消息方案中,应用程序不再是执行一般的方法调用和等待一个响应,取而代之的是, 调用者简单地发一个“消息”给服务器,然后按正常程序进行处理,因此消息不仅允许客户 处理其他工作,而且由于利用了 Microsoft消息队列(MSMQ),服务器甚至可以是不可用的, 因为消息可以被排队并在以后处理

本章讨论活动目录服务接口( Active Directory Services Interface,ADSl)和活动目录( Active Directory,AD),以及怎样用ASP访问目录服务和使用它们所包含的信息。这里的目录和目录 服务实际上是指一种特定的数据库,该数据库能够有效地查找像网络资源目录一类的信息。 AD是一种网络资源的目录,而ADSI是能够访问任何目录的 Microsoft技术。其他公司也有类似 的技术,例如Sun公司的NDI,但因本书是针对 Windows的,所以在此只讨论ADSl 不要混淆ADSI和AD,它们是两种截然不同的技术。尽管如此,因为这两种技术确实是 密切地相互作用,我们还是将它们放在同一章里讨论

1.理解爱因斯坦两个基本假设,会运用体现两个基本假设的洛伦兹变换解问题,并由它导出爱因斯坦速度变换。 2.掌握质-能关系及核能释放的道理;了解质- 速关系,能量---动量关系。 3.了解经典力学时空观和相对论时空观的差别. 运动物体在运动方向的尺度缩短. 时间膨胀