随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等以数据为中心的技术和应用迅速发展，行业与公众数据不断汇集。对数据的管理与利用是当前最热的研究课题之一。 数据库是信息系统的核心和基础 现代信息系统渗透到人类社会的各个领域并逐步网络化、智能化，如何进行有效的数据组织、存储和访问，是本课程探讨的核心问题。数据库基本概念、数据库新技术、相关学术资源

一、理解热力学基本概念、热力学能和焓的定义;掌握热力学第一定律的文字表述及数学表述。 二、理解热与功的概念并掌握其正、负号的规定;掌握体积功计算,同时理解可逆过程的意义特点。 三、重点掌握运用热力学数据计算在单纯pT 变化、相变化、化学变化过程中系统的热力学能变、焓变以及过程热和体积功。 2.1 热力学基本概念 2.2 热力学第一定律 2.3 恒容热、恒压热、焓 2.4 热容、恒容变温过程、恒压变温过程 2.5 焦耳实验、理想气体的热力学能、焓 2.6 气体可逆压缩过程理想气体绝热可逆过程方程式

第一章 矩阵的相似变换 §1．1特征值与特征向量 §1．2相似对角化 §1．3 Jordan标准形介绍 §1．4 Hamilton-Cayley定理 §1．5向量的内积 §1．6西相似下的标准形 习题一 第二章 范数理论 §2．1向量范数 §2．2矩阵范数 一、方阵的范数 二、与向量范数的相容性 三、从属范数 四、长方阵的范数 §2．3范数应用举例 一、矩阵的谱半径 二、矩阵的条件数 习题二 第三章 矩阵分析 §3．1矩阵序列 §3．2矩阵级数 §3．3矩阵函数 一、矩阵函数的定义 二、矩阵函数值的计算 三、常用矩阵函数的性质 §3．4矩阵的微分和积分 一、函数矩阵的微分和积分 二、数量函数对矩阵变量的导数 三、矩阵值函数对矩阵变量的导数 §3．5矩阵分析应用举例 一、求解一阶线性常系数微分方程组 二、求解矩阵方程 三、最小二乘问题 习题三 第四章 矩阵分解 §4．1矩阵的三角分解 一、三角分解及其存在惟一性问题 二、三角分解的紧凑计算格式 §4．2矩阵的QR分解 一、Householder矩阵与Givens矩阵 二、矩阵的QR分解 三、矩阵酉相似于Hessenberg矩阵 §4．3矩阵的满秩分解 一、Hermite标准形 二、矩阵的满秩分解 §4．4矩阵的奇异值分解 习题四 第五章 特征值的估计与表示 §5．1特征值界的估计 §5．2特征值的包含区域 一、Gerschgorin定理 二、特征值的隔离 三、Ostrowski定理 §5．3 Hermite矩阵特征值的表示 §5．4广义特征值问题 一、广义特征值问题 二、广义特征值的表示 习题五 第六章 广义逆矩阵 §6．1广义逆矩阵的概念 §6．2 {1}-逆及其应用 一、{1}-逆的计算及有关性质 二、{1}-逆的应用 三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵 §6．3 Moore-Penrose逆A+ 一、A+的计算及有关性质 二、A+在解线性方程组中的应用 习题六 第七章 矩阵的直积 §7．1直积的定义和性质 §7．2直积的应用 一、矩阵的拉直及其与直积的关系 二、线性矩阵方程的可解性及其求解 习题七 习题答案与提示

选择查询是 Access支持的多种类型查询对象 中最重要的一种,它不仅仅可以完成数据的 筛选、排序等操作,更常见的用途还在于它 的计算功能、汇总统计功能以及接受外部参 数的功能。同时,选择查询还是其他类型查 询创建的基础。在后续各节中我们会看到, 为了创建其他类型的查询,常常会先建立一 个选择查询,然后再逐步进行设计修改,以 达到实现相关类型查询的设计结果

学习目标： 1．了解色彩及色彩三要素，掌握色彩应用的基本知识。 2．了解计算机中的色彩模式。 3．理解矢量图、点阵图、分辨率、色彩深度等数字图像的有关概念。 4．理解图像压缩的原理。 5．熟悉图像文件的常见格式及特点。 6．了解数字图像的采集方法，掌握扫描仪和数码相机的使用。 7．熟悉常用的图形图像处理软件。 2.1 图像的色彩 2.2 计算机中的色彩模型 2.3 数字图像的相关属性 2.4 图像的数字化 2.5 数字图像的获取与输出 2.6 常用图形图像的处理软件

数字声音的特点：是一种连续媒体，传输与播放有实时性要求数据量大，对存储和传输的要求很高。数字声音的类型：

基本概念 查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合 由于“集合”中的数据元素之间存在着松散的关系,因此查找表是一种应用灵便的结构 。 对查找表经常进行的操作: 1 查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中;2 检索某个“特定的”数据元素的各种属性; 3 在查找表中插入一个数据元素; 4 从查找表中删去某个数据元素

本章是初学C语言者的一大难点，属较高要求，适合于编写系统 软件的需要。读者应在掌握了计算机的几种基本数值编码的基础 上，开始本章的学习。通过本章的学习我们将近一步体会到C语 言既具有高级语言的特点，又具有低级语言的功能，它能直接对 计算机的硬件进行操作，因而它具有广泛的用途和很强的生命力

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

在蒙特卡洛方法应用中减小方差的基本技术:重要抽样法, 分层抽样法,控制变量法和对偶变量法。然而,单独使用这四种 减小方差的技巧仍然有其局限性。 人们发展了一些复合蒙特卡洛计算技术,如适应性蒙特卡洛 方法和多道蒙特卡洛抽样方法等。这些蒙特卡洛技巧对于被积函 数在积分范围内具有多个尖峰的情况,特别具有实用价值