1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

5.1数组基本概念 5.2数组元素的下标 5.3数组初始化 5.4数组的大小和越界数组 5.5字符数组 5.6向函数传递数组 5.7多维数组

第一节 转录组数据的基础分析 第二节 转录组学数据功能分析 第三节 非编码RNA 第四节 单细胞转录组学

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

要求学生掌握地图的数学基础，了解如何进行地图概括，熟悉地图符号和地图表示，明确普 通地图和专题地图的特征及编制原理，认识几种先进的制图手段

总复习 第一章绪论 第二章数学基础 第三章制图综合 第四章符号系统 第五章地图表示法 第六章地形图应用 第七章专题地图编制 第八章地图与GIS

二、简单投影 所谓简单投影是指继承了几何投影的基本特征,经纬网形状简单、变形规律亦 不复杂的投影。 1 方位投影 2 圆锥投影 3 圆柱投影

变形性质确定之前提 一、同纬度带内梯形面积不等的投影肯定不是等积投影; 二、经纬网不是处处正交的投影肯定不是等角投影; 三、投影为直线的经线(中央经线)上纬距不等的投影肯定不是等距投影。 四、另外,量算时应考虑制图和印刷误差

第四节地图投影 一、地图投影的基本问题 二、简单投影常见地图投影 三、复杂投影 四、地图投影的选择与辨认

1.掌握地图投影的基本概念及其分类,以及投影变形等基本知识。 2.掌握一些常见地图投影的构成、变形分布规律及其应用