本章主要分别介绍支路电流法、电源等效变换法、结点电压法、叠加定理,以及戴维宁定理这些常见电路分析方法的解题过程及其使用范围。 2.1 电阻的串联和并联 2.2 电压源与电流源及其等效变换 2.3 支路电流法 2.4 节点电压法 2.5 叠加原理 2.6 等效电源定理

§8-1 移动荷载和影响线概念 §8-2 用静力法作简支梁影响线 §8-3 结点荷载作用下梁的影响线 §8-4 桁架影响线 §8-5 机动法作影响线 §8-6 影响线的应用 §8-7 简支梁的包络图和绝对最大弯矩

支原体 (Mycoplasma) 主要病原性支原体 衣原体 (Chlamydia) 螺旋体 (Spirochete) 钩端螺旋体 疏螺旋体属 梅毒疹 放线菌目

§5-1 移动荷载和影响线概念 §5-2 用静力法作简支梁影响线 §5-3 结点荷载作用下梁的影响线 §5-5 机动法作影响线 §5-6 影响线的应用 §5-8 简支梁的包络图和绝对最大弯矩

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

 本课程的位置及作用  本课程的特点  本课程的发展概况 本章介绍电路的基本概念和基本变量，阐述集中参数电路的基本定律----基尔霍夫定律。 定义三种常用的电路元件：电阻、独立电压源和独立电流源。 最后讨论集中参数电路中，电压和电流必须满足的两类约束。这些内容是全书的基础。 §1－1 电路和电路模型 §1－2 电路的基本物理量 §1－3 基尔霍夫定律 §1－4 电阻元件 §1－5 独立电压源和独立电流源 §1－6 两类约束和电路方程 §1－7 支路电流法和支路电压法 §1－8 分压电路和分流电路

§1-1 集总电路 §1-2 电流、电压及功率 §1-3 基尔霍夫定律 §1-4 特勒根定理 §1-5 电阻元件 §1-6 电压源 §1-7 电流源 §1-8 受控源 controlled source §1-9 分压公式和分流公式 §1-10 两类约束 KCL、KVL方程的独立性 §1-11 支路电流法和支路电压法 §1-12 叠加原理

为什么在用BEAM188和189单元划分单元时会有许多额外的节 点?可不可以将它们删除? BEAM188和189是 ANSYS从5.5版本开始起增加的新的梁单元,它 的最大特点是支持梁截面形状显示,可以考虑剪切变形和翘曲,同 时也支持大转动和大应变等非线性行为,而且也可以直接显示梁截 面上的应力和变形

电路的图 支路电流法和支路电压法 回路电流法 节点电压法

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）