一、项目的概念与特点 二、网站项目管理和实施方法 三、网站需求分析 四、基于RS的网站建模(选修) 五、网站服务器选型、配置与集群(选修)、操作系统选型、网站拓扑结构、网络应用系统网络安全规划、安全技术及实施步骤网络创意设计

❑ 窗口系统对交互应用系统实现的支持； ❑ 软件开发环境对交互应用系统实现的支持； ❑ 用户界面管理系统UIMS

【本章重点】本章重点介绍输入输出 接口的基本概念和输入输出接口的功 能;着重讨论不同外设数据传送的不 同方法及简单接口的应用。 【本章难点】掌握无条件传送和查询 传送的工作原理,难点是接口芯片的 应用

本章主要介绍与数据库技术有关的几个基本概念，包括什么是数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据模型、数据库设计过程及数据库在管理信息系统中的应用等内容

学习本章应深入理解正弦量的相量表示、三种基本元件的相量模型；理解阻抗、导纳的概念；初步理解利用阻抗、导纳来分析简单交流电路的方法；结合仿真理解无功功率、有功功率、谐振、功率因素等交流电路基础概念

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

◼ 13.1 从数据库到数据仓库 ◼ 13.2 数据仓库的结构 ◼ 13.3 数据仓库的设计 ◼ 13.4 OLAP与数据仓库 ◼ 13.5 数据挖掘（data mining，DM） ◼ 13.6 决策支持系统与数据仓库 ◼ 13.7 SQL Server 2000的数据仓库 ◼ 13.8 小结 ◼ 13.9 习题

15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结

主要内容 12.1概述 12.2查询处理的代价模型 12.3单个关系运算的代价估计 12.4表达式运算的代价估计 12.5 Microsoft SQL Server系统的查询处理器 12.6本章小结

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