本章简要地阐述最主要的数学知识及计算机中最基本的单元电路。本章的内容是必要的入门知识，是以后各章的基础。对于已掌握这些知识的读者，本章将起到复习和系统化的作用。 2.1 数制与编码 2.2 单片机系统常用数字集成电路 2.3 单片机系统中的常用存储器电路

一、目的要求 1、 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 2、 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 3、 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

5.1 线性变换基本概念 5.2 线性变换与矩阵 5.3 特征值和特征向量 5.4 常用的线性变换 5.5 线性映射

本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上，重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

学习要点： •熟悉常用ROM的内部结构和使用方法 •熟悉常用RAM的内部结构和使用方法 •掌握存储器容量的扩展方法（字、位） •了解可编程逻辑器件：PLD、PAL、GAL 10.1 半导体存储器 10.1.1 只读存储器（ROM） 10.1.2 随机存储器（RAM） 10.1.3 存储器容量的扩展 10.2 可编程逻辑器件 10.2.1 PLD的电路表示法 10.2.2 可编程阵列逻辑器件PAL 10.2.3 通用阵列逻辑器件GAL

知道吗？在计算机领域中有个著名的 80/20 规则，也就是在奔腾及更早的 CPU 所采用的 CISC 指令集中，有 80%的任务是被 20%的最常用指令所完成的；换言之， 另外 80%的复杂指令只完成 20%的不常用任务。 好了，言归正传

§4.3 常用随机变量的期望与方差 §4.4 协方差和相关系数 §4.5 矩和协方差矩阵

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

• Matlab的工作环境 • 创建M文件 • Matlab编程 • 常用流程控制语句 • 图像存储与显示 • 数字图像处理中常用的Matlab函数

2.1 微型机中的数制及其编码 2.1.1 数与数制 2.1.2 不同数制之间的转换 2.1.3 数制数据的编码及其运算 ➢ 1.原码; 2.反码; 3.补码; 4.十进制数的编码((非)压缩BCD码) 2.1.4 非数值数据的编码 2.2 布尔代数和常见逻辑电路 2.3 微型计算机的常用技术术语和技术 2.3.1 常用单位及术语; 2.3.2 常见技术