基本内容： 网络互联基本概念，网际协议P,划分子网和构造超网，因特网的控制报文协议ICMP和路由选择选择协议，下一代网际协议IPv6。 重点掌握： 路由器的组成和作用 网际协议P的基本组成及工作原理 三类IP地址：分类IP地址、子网的划分、构造超网 IP地址与硬件地址的区别 IP数据报的格式以及如何实现数据报分片 因特网控制报文协议ICMP的基本数据格式 内部网关协议RIP的距离向量算法 IPv6的基本首部格式与地址表示方法

一、美式期权由于可以提前执行使得期权定价没有解析解 二、有分红股票期权使得解析算法更为困难 三、利率动态变动使得期权定价难以求出解析解 四、B-S公式依赖与对数正态分布，二叉树不依赖与特定分布 五、对于更为复杂的衍生证券价格的定价

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

 2.1 共享存储多处理机系统  2.1.1 对称多处理机SMP结构特性  2.2 分布存储多计算机系统  2.2.1 大规模并行机MPP结构特性  2.3 机群系统  2.3.1 大规模并行处理系统MPP机群SP2  2.3.2 工作站机群COW

一、什么是数据结构 二、抽象数据类型及面向对象概念 三、数据结构的抽象层次 四、用C++描述面向对象程序 五、算法定义 六、模板 七、性能分析与度量

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置

若非线性规划的目标函数为自变量 n x R  的二次函数，约束条件又是线性的，就称这 种规划为二次规划。二次规划是非线性规划中比较简单的一类，它较容易求解，由于许多方 面的问题都可以抽象成二次规划的模型，下面的分析表明它和线性规划又有直接联系，因此 受到较为广泛的关注

一. 实验目的 1． 掌握常用的排序方法，并掌握用高级语言实现排序的算法。 2． 深刻理解排序的定义和各种排序方法的特点，宾能加以灵活应用。 3． 了解各种方法的排序过程以及依据的原则，并掌握各种排序方法的时间复杂度的分析方法

密码学主要包含两部内容，即编码学和密码分析学。 编码学是通过编码技术改变被保护信息的形式，使得 编码后的信息除了指定接收者外其他人无法理解的一门学 问，即加密算法的设计和研究。 密码分析，是研究如何攻破一个密码系统，恢复被隐 藏的信息之本来面目，也就是密码破译技术