1. 一致的图形化的用户界面-Windows系统及Windows应用程序的用户可以得到一致的用户界面所带来的许多认识的方便。 用户受益于使用图形和图像来显示应用程序的数据。 2. 多任务机制-Windows向用户提供非常重要的多任务功能。 3. 硬件即插即用功能-Windows提供了各种设备驱动程序支持各种各样的外部设备

2.1编写第二个程序 2.2什么是变量与常量 2.3变量的数据类型 2.4变量的有效范围 2.5变量的初始值 2.6编写一个MP3播放器 2.7认识窗口、按钮、编辑框 2.8认识事件子程序 2.9认识组件的方法 2.10课后练习

5.4 80C51并行端口的特点 5.2 基本输入/输出功能 5.1 80C51的引脚功能 5.5 CPU与外设间数据传送的方式 5.3 简单的人机接口

1.十致的图形化的用户界面 Windows系统及 Windows应 用程序的用户可以得到一致的用户界面所带来的许多 认识的方便。用户受益于使用图形和图像来显示应用 程序的数据

第一节微分方程的基本概念 (Basic concept of differential equations) 一问题的提出 二微分方程的定义 (Definition of differential equations) 三 主要问题——求方程的解 四 小结思考判断题 第二节可分离变量的微分方程 (Differential equations of the variables separated) 可分离变量的微分方程 二 典型例题 小结与思考题 第三节齐次方程 (Homogeneous equation) 一齐次方程 二可化为齐次的方程 三小结思考题 第四节一阶线性微分方程 (Linear differential equation of first order) 一线性方程 (Linear differential equation) 二伯努利方程 (Bernoulli differential equation) 小结 思考判断题 第五节全微分方程 (Total differential equation) -全微分方程及其求法 二积分因子法 小结与思考题 第六节可降阶的高阶微分方程 y(\=f(x,y,..,y(\-)型 二y\=f(x,y',.·,y(\-①)型 恰当导数方程 四齐次方程 五小节与思考题 第七节高阶线性微分方程 (Higher linear differential equation) 概念的引入 线性微分方程的解的结构 降阶法与常数变易法 四小结思考题 第八节常系数齐次线性微分方程 (Constant coefficient homogeneous linear differential equation) 一定义(Definition) 二二阶常系数齐次线性方程解法 三n阶常系数齐次线性方程解法 四小结与思考题 第九节常系数非齐次线性微分方程 (Constant coefficient non-homogeneous linear differential equation) 一f(x)=exPm(x)型 二f(x)=ex[P,(x)cos cax+P,(x)sin cax]型 三小结思考题

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

3.1.1平行四边形的有向面积和平行六面体的有向体积具有的三条性质 在解析几何中已证明,给定二维向量空间中的单位正交标架,设向量a,B的坐标分别 为(a1,a2)和(b,b2),则由向量a,B张成的平行四边形的有向面积为ab2-a2b,这里记 为;给定三维空间内右手单位正交标架,设向量a,B,y的坐标分别为(a1,a2,a3) (b1,b2,b3)和(1,C2,C3),则由向量a,B,y张成的平行六面体的有向体积为 (ab2-a2b1)c1+(a3b1-ab3)c2+(ab2-a2b1)C3

第四章4-4特征值与特征向量(续) 4.4.2关于特征向量与特征子空间的一些性质 命题线性变换的属于不同特征值的特征向量线性无关。 证明设A为VK上的线性变换,,2,是两两不同的特征值,(1≤i≤t)是 属于特征子空间V的特征向量,设k,k2,k,∈K,使得k5+k252+…+k5=0,两 边用A作用(i=1,2,…,-1),于是得到方程组 5+52++=0,j0,1,t-1 其中入的方幂组成的矩阵为

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的