1.下列各数都是对真值进行四舍五入后得到的近似值试分别写出它们的绝对误差限,相对误差限和有效数字的位数: (1)x=0.04 (2)x2=0.4135 (3)x3=57.0 (4)x=60000

• 网络优化是运筹学中的一个重要分支，所研究的问题涉及经济管理、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。在现实生活中，诸如最短路问题、运输问题、指派问题、中国邮递员问题、旅行商问题等都是网络优化的问题。 • 由于多数网络优化问题是以网络上的流为研究对象，因此，在图论中一般只涉及网络流问题。 • 4.1 网络流与截集 • 4.2 最大流问题及其解法 • 4.3 最小费用流算法 • 4.4 Petri网

顺序查找 分析顺序查找的时间性能 二叉排序树（二叉查找树） 二叉排序树的查找算法 二叉平衡树（AVL树） B - 树 哈希查找(Hash) 数字分析法 平方取中法 折叠法 直接定址法 除留余数法 随机数法 增量di的三种取法 哈希表的查找

基本要求 1、掌握插值多项式存在唯一性条件; 2、熟练掌握 Lagrange插值多项式及其余项表达式, 3、能熟练使用均差表和差分表构造 Newton插值公式

讲解内容： 1. 图像变换的目的、要求和应用 2. 傅立叶级数、 频谱分析概念及其意义 3.一维、二维连续、离散傅立叶变换定义、性质及其应用 目的： 1. 熟悉二维傅立叶变换定义、性质及其应用； 2. 掌握一维傅立叶变换算法及频谱分析方法

针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题，提出一种用户属性感知的边缘缓存机制。首先，利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度，进而估计本地流行内容，然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存，并根据用户偏好的变化，将之实时更新。为进一步减少传输时延，根据用户偏好构建兴趣社区，在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力，选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户。结果表明，所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法，在提高缓存命中率、降低传输时延的同时，增强了用户体验质量

◼ 理解和熟悉各种内部排序的基本思想和过程 ◼ 掌握内部排序算法的时间复杂度的分析方法和结论 ◼ 要求能根据各种内部排序方法的优缺点及不同场合选择合适的排序方法

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

一、幂法分析 幂法是用来计算实方阵的按模最大的特征值及相应特征向量的一种迭代法设n阶实方阵A有n个线性无关的特征向量

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法