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Huffman codes用于数据压缩一般可以达到 Huffman code 缩20%到90%的效果
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一、Ethereal软件介绍 二、通过 Ethereal捕获网络包 三、分析捕获数据,深入探查TCP/IP协议
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7.1报表的基本知识 7.2创建报表 7.3报表的编辑 7.4高级报表设计 7.5报表应用实例 7.6习题
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6.1窗体的基本知识 6.2创建窗体 6.3编辑窗体 6.4高级窗体设计 6.5窗体操作实例 6.6习题
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介绍创建报表的3种方法:(1)使用“报表向导”制 作报表;(2)使用“快速报表”制作单表报表;(3) 使用“报表设计器”制作和修改报表
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2.1 理想开关 2.2 MOSFET开关 2.3 基本的CMOS逻辑门 2.4 CMOS复合逻辑门 2.5 传输门电路 2.6 时钟控制和数据流控制
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PDIUSBDI2是一款带有并行总线和局部DMA传输能力的高速USB接口器件。固件设计的目标就是 使 PDIUSBD12在USB上达到最大的传输速率。外围设备例如打印机、扫描仪、外部的海量存储器和数码 相机都可使用 PDIUSBD2在USB上传输数据。这些设备的CPU要忙于处理许多设备控制和数据以及图像 处理等任务
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《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》
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建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性
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第六章 Verilog的数据类型及逻辑系统 • 学习Verilog逻辑值系统 • 学习Verilog中不同类的数据类型 • 理解每种数据类型的用途及用法 • 数据类型说明的语法 第7章 结构描述(structural modeling) • 如何使用Verilog的基本单元(primitives) • 如何构造层次化设计 • 了解Verilog的逻辑强度系统 第8章 延时模型 学习内容: 1. 如何说明块延时 2. 如何说明分布延时 3. 如何说明路径延时 4. 怎样在模块中说明时序检查 5. 标准延时格式SDF(Standard Delay Format) 第九章 编译控制的使用 • 开发商提供的Verilog库 • 用Verilog库仿真 • Verilog源代码加密 • 其它仿真器相关的问题
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