我的孩子,别指望我给你讲什么渊博的学问或艰深的道 理。我不是一个大哲学家,而且也不想做大哲学家。但是我 多少有些常识,而且始终爱真理。我不想同你争论,更不打 算说服你,我只向你把我心中的朴朴实实的思想陈述出来就 行了。你一边听我谈话,一边也问问你自己的心,我要求于 你的,就是这一点。如果我错了,我也错得很诚实,因此,只 要不因为我错了就说我犯了罪,就可以了

GB150-1998《钢制压力容器》实施二年来，标准使用者相继提出了一些标准使用过程中出现的问题，有些是使用者对标准理解的偏差，有些则值得进一步研究和探讨。本文重点讨论了GB150-1998《钢制压力容器》和新版《压力容器安全技术监察规程》实施过程中的某些问题，并阐述了作者自己的见解，希望能够对使用者有所裨益

3.1 状态图搜索 3.2 状态图搜索问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图搜索问题求解

第一章学习需要解决的问题： 什么叫自动控制？ 自动控制系统主要由哪几部分组成？常用的术语是什么？ 反馈控制的特点是什么？能否举例说明？ 在分析系统工作原理的基础上，能否画出控制 系统工作的原理框图，判别系统的控制方式？ 对控制系统的要求是什么？自动控制原理主要解决什么问题？ 控制技术的发展基础及应用 自动控制问题的引出 自动控制系统的基本组成 自动控制系统示例 自动控制系统的分类 自动控制系统的基本要求 自动控制系统分析与MATLAB 自动控制理论的发展概况

一、EMC/EMI问题 二、MC/EMI问题,不仅仅是能否 三、通过EMC测试的问题

理论探讨 1.当前青年学生信仰教育的突出问题和对策研究 2.《思想道德修养与法律基础》课教材优势转化为教学优势初探 3.“基础”课教材优势转化为教学优势应处理好的几个问题 4.信仰的忠告——致部分有信教意向的同学 …… 16.关于学校思想政治教育的几点思考 17.“思想道德修养与法律基础”课实践教学主体性的缺失与应对措施 18.《思想道德修养与法律基础》课教材优势转化为 19.坚持社会主义核心价值体系指导思想政治 教法探索 20.三管齐下，功到果成 21.首都经济贸易大学“基础”课程创新工作室教学改革探索 22.行走的课堂 23.武汉理工大学文法学院思想政治理论课总结 …… 26.思想道德修养与法律基础课实践教学整体性改革的思考 27.思想政治理论课课程教学改革的新思考——以《思想道德修养与法律基础》课程实践教学环节 改革为例 38.太原电力高等专科学校建设“思想道德修养与法律基础”精品课程的几点做法 29.作为一名基础课教师的个人教育信念 教法探索 30.积极进行教学方法创新，提高《基础》课教学实效性 31.对“思想道德修养与法律基础”课案例教学问题的探讨 34.《思想道德修养与法律基础》课教学方法的综合施用分析 …… 42.“凤头猪肚豹尾”：探索一种教学风格 43.“思想道德修养与法律基础”课实践教学探析 44.新形势下大学生思想道德教育教学的创新 …… 47.“小剧场式”教学模式——思想道德修养与法律基础课教改新路径 实践反思 48.如何尽快提高《思想道德修养与法律基础》课程教师的教学能力 49.思想道德修养与法律基础课实践教学探讨 …… 52.我校《基础》课多媒体课件的制作与应用 53.高校思想政治理论课教学质量测评报告 54.开展社会调查 培育公民意识 ——社会调查法在“思想道德修养与法律基础”课程中的 应用 55.《思想道德修养与法律基础》课教改实验心得 56.实现教学优势的几个值得关注的问题——一次调查的思考 57.关于提高大学生思想道德修养课教学效果的几点看法 …… 60.利用态度理论提高《思修》课的实效 61.思想道德修养与法律基础课程创新型人才培养的实践教学模式研究

(一)、波动方程定解问题的分离变量求解 (二)、热传导方程定解问题的分离变量求解

第二章定解问题与偏微分方程理论 本次课主要内容 方程的化简与分类 (一)、方程化简、特征方程 (二)、方程分类

问卷( questionnaire)一词源于法 文,意为“一种为了统计或调查用的问题 表格”。它既是一种测量技术,也是一种 科研手段

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型