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文库(802)
北京化工大学:《有机化学》课程教学资源(中文讲义)第1章 绪论 Organic Chemistry(负责人:杜洪光)
文档格式:PDF 文档大小:2.8MB 文档页数:65
1.1 有机化合物和有机化学 有机化合物和有机化学 二、苯的分子结构 一 、有机化合物和有机化学 1 4 电子效应 二、有机化合物的表示方法 1.4 电子效应 一、诱导效应 ——结构式 1 2 有机化合物的分子结构 二、共轭效应 1.2 有机化合物的分子结构 三 超共轭效应 一、共价键的形成 三、超共轭效应 1.5 有机化合物的分类 二、共价键的性质 1 3 共轭分子 一、按碳骨架分类 1.3 共轭分子 二 按官能团分类 一、1,3-丁二烯的分子结 二、按官能团分类 三、有机化合物分类 构及共轭π键
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 统计量与抽样分布(2.2)充分统计量与完备统计量
文档格式:PPT 文档大小:671.5KB 文档页数:25
一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数
四川农业大学:《证券投资》第七章 证券投资的技术分析
文档格式:PPT 文档大小:97KB 文档页数:22
一、 技术分析的理论基础 (一) 技术分析定义 技术分析是对证券的市场行为所作的分析。 技术分析人士不关心市场趋势的形成和转化的原因,只注重价格走势的最终结果,强调对市场行为的研究
东北财经大学数学与数量经济学院:《应用概率论》第二章 随机变量(2.6.2)边缘分布(郑永冰)
文档格式:PPT 文档大小:736.5KB 文档页数:27
二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布
陕西科技大学:《无机材料物理化学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 相变 phase transformation
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:65
§7-1 相变的分类 §7-2 析晶 §7-3 玻璃的分相 一、相图的热力学推导 二、分相现象与驼峰曲线 三、两种分相机理 四、分相范围及分相实质 五、分相对材料性质的影响及分相应用
陕西科技大学:《无机材料物理化学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 相变 phase transformation
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:65
§7-1 相变的分类 §7-2 析晶 §7-3 玻璃的分相 一、相图的热力学推导 二、分相现象与驼峰曲线 三、两种分相机理 四、分相范围及分相实质 五、分相对材料性质的影响及分相应用
《生化分离工程》课程教学资源(PPT讲义课件)第三章 膜分离 Membrane separation
文档格式:PPT 文档大小:1.46MB 文档页数:68
Membrane separation是利用特殊制造的、具有选择透过性能的膜,在外力推动下对混合物进行分离、提纯、浓缩的一种分离方法。 3.1 膜分离概述 3.2 膜分离的基本理论 3.3 膜组件的结构和特点 3.4 膜分离在生物工程中的的应用 3.5 液膜分离 3.6 膜萃取
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第十二章 气相色谱法
文档格式:PPT 文档大小:1.75MB 文档页数:39
第十二章气相色谱法 第一节概述 气相色谱法:以气体为流动相的柱色谱分离技术 一、GC分类 1.按固定相分气-固色谱 气-液色谱 2.按分离原理分∫吸附色谱 分配色谱 3.按柱子粗细分填充柱色谱 毛细管柱色谱
《编译原理》课程书籍文献(编译原理及实践)第5章 自底向上的分析
文档格式:PDF 文档大小:1.39MB 文档页数:48
• 自底向上分析概览 • Yacc: LALR(1)分析程序的生成器 • LR(0)项的有穷自动机及L R ( 0 )分析 • 使用Ya c c生成T I N Y分析程序 • SLR(1)分析 • 自底向上分析程序中的错误校正 • 一般的L R ( 1 )和L A L R ( 1 )分析
北京大学:《大数据分析与挖掘》课程教学资源(讲义)第五章 自动分类
文档格式:PDF 文档大小:917.2KB 文档页数:11
5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例(SPSS Modeler) .15 5.7.2 决策树案例(R 语言).19
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