传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

6.1怎样定义和引用一维数组 6.1.1 怎样定义一维数组 6.1.2 怎样引用一维数组元素 6.1.3 一维数组的初始化 6.1.4 一维数组程序举例 6.2 怎样定义和引用二维数组 6.2.1 怎样定义二维数组 6.2.2 怎样引用二维数组的元素 6.2.3 二维数组的初始化 6.2.4 二维数组程序举例 6.3 字符数组 6.3.1怎样定义字符数组 6.3.2字符数组的初始化 6.3.3怎样引用字符数组中的元素 6.3.4字符串和字符串结束标志 6.3.5 字符数组的输入输出 6.3.6善于使用字符串处理函数 6.3.7字符数组应用举例

数组是经常使用的一个工具对象，说它是工具是 因为在编写程序时经常使用其良好的数据组织特 性（一种数据结构），说它是对象是因为在Java 中数组是一种动态创建的对象，它包含很多变量， 但要求变量的数据类型必须一致。数组中的数据 元素没有名称，而是通过一种特殊的访问方式即 数组下标来访问数组中的元素值。数组按维数分 为一维数组、多维数组，而多维数组中最常用的 是二维数组，本章按照这种分类方式分别介绍一 维数组、二维数组和多维数组

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络

第一节　一般生物学数据 一、实验动物染色体数目 二、实验动物繁殖生理数据 三、实验动物组织生长和细胞更新数据 四、哺乳动物和人的细胞更新速度 五、实验动物和人各类正常组织细胞分裂间期各进相的时间 六、哺乳动物和人全身照射的半致死量 七、哺乳动物平均寿命和最长寿命 八、哺乳动物和人的水代谢期与寿命的关系 九、狗与人的年龄对应 十、实验动物正常新陈代谢率 十一、哺乳动物和人产热量和水半代谢期 第二节　生理学数据 一、实验动物红细胞总数、压积、体积、大小和血红蛋白浓度 二、实验动物白细胞总数、分类计数及血小板数 三、实验动物正常骨髓象数值 四、实验动物血容量、心率、心输出量 五、实验动物全血、血浆、红细胞的容量和静脉血比容 六、实验动物血液温度、酸碱度、粘稠度、比重和体温数据 七、实验动物血细胞脆性、沉降速度和凝血时间 八、实验动物正常血压数值 九、实验动物的循环时间 十、实验动物心电图正常参考数值（间期） 十一、实验动物心电图正常参考数值（波辐电压） 十二、实验动物正常心率时心脏周期情况 十三、实验动物血液动力学指标数值 十四、通气量、耗气量 十五、实验动物呼吸器官相对形态特点及外在气体代谢 十六、实验动物饲料、饮水要求量和排便排尿量 十七、哺乳动物肾的结构与浓缩能力 十八、各种动物尿比重 第三节　生物化学数据 一、实验动物血液中葡萄糖、果糖含量 二、实验动物血液中蛋白结合糖总量及分布 三、实验动物血中糖代谢产物含量 四、实验动物血清脂蛋白及其成分 五、实验动物血中脂肪、脂肪酸、甘油酯、胆固醇、胆固醇酯含量 六、表12-41实验动物血液中磷脂总量及其分类值[SB][60][/SB] 七、实验动物血中磷脂总量及其分类值 八、实验动物血中氧和二氧化碳含量、二氧化碳压力、钠、氯离子浓度、水及蛋白质含量 九、实验动物血浆总蛋白、白蛋白、球蛋白、纤维蛋白原含量 十、实验动物血浆蛋白分类值 十一、实验动物血中游离氨基酸含量 十二、实验动物血中非蛋白氮、尿素、尿酸含量 十三、实验动物血中蛋白质代谢产物含量 十四、实验动物血及器官中5－羟色胺含量 十五、实验动物器官和血浆中儿茶酚胺含量 十六、实验动物血及器官中乙酰胆碱含量 十七、实验动物器官中RNA和DNA含量 十八、实验动物血及器官中腺苷酸含量 十九、实验动物血中吡啶核苷酸、辅羧酶、磷酸吡哆醛、碱性磷酸酶含量 二十、实验动物组织与器

2.1 数控加工工艺概述 一、数控加工工艺的基本概念 二、数控加工的内容 三、数控加工的步骤 四、数控加工工艺的主要内容 五、数控加工工艺的主要步骤 2.2 数控加工工艺分析 一、数控加工工艺的特点 二、数控机床加工内容的选择分析 三、数控加工零件工艺性分 2.3 数控加工工序设计 一、毛坯的确定 二、工艺路线确定 三、定位夹紧方案的确定 四、刀具的选择 五、切削用量的确定 六、走刀路线的确定 2.4 数控加工的数学处理 一、基点、节点、刀位点的概念 二、基点、节点的数学计算处理 三、切入、切出点的处理 2.5 数控加工工艺文件的制定

数字化是在20世纪50年代电子计算机出现后才提出的新概念，而数字高程模型(DEM)的概念在1958年就已经提出了。到了今天，数字高程模型作为地球表面地形的数字描述和模拟已成为空间数据基础设施和“数字地球”的重要组成部分。几十年来对数字高程模型的研究方兴未艾、十分活跃。从1972年起，国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)一直把DEM作为主题，组织工作组进行国际性合作研究。 第一章 概述 第二章 数字高程模型的数据获取 第三章 数字高程模型表面建模 第四章 数字高程模型精度的数学模型 第五章 数字高程模型生产的质量控制 第六章 数字高程模型的数据组织 第七章 数字高程模型内插 第八章 数字地形分析 第九章 数字高程模型的可视化 第十章 数字离程模型的应用

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

第一部分 刀具对刀操作 项目一：数控车床 G54 对刀操作 1.1 实验内容与要求 1.2 项目操作步骤 1.3 结果展示 项目二：数控车床多刀具对刀操作 2.1 实验内容与要求 2.2 项目操作步骤 2.3 结果展示 项目三：数控机床 G54 多刀具对刀 3.1 实验内容与要求 3.2 操作流程 3.3 结果展示 第二部分 数控车削部分 项目一：数控车床加工——车端面 1.1 基础知 1.2 实验步骤 项目二：数控车床加工——外圆车削 2.1 基础知 2.2 实验步骤 项目三：数控车床加工——粗车外 3.1 基础知识 3.2 实验步骤： 项目四：数控车床加工——G80/G81 的切削循 4.1 基础知识 4.2 实验步骤 项目五：数控车床加工——车外圆 5.1 基础知识 5.2 实验步骤： 项目六：G02/G03 应 6.1 基础知识 6.2 实验步骤 项目七：G32 螺纹加 7.1 基础知识 7.2 实验步骤 项目八：G82 螺纹指令应 项目九：G71/G72 加工指令应 9.1 基础知 9.2 实验步骤 第三部分 数控铣削部 项目一：数控铣削对刀 1.1 基础知识 1.2 项目实践 项目二：数控钻孔加工 2.1 基础知识 2.2 项目实践 项目三：外轮廓数控加工 3.1 基础知识 3.2 实践操作 项目四：内轮廓数控加工 4.1 基础知识 4.2 实践操作 项目五：铣削汉字实例 项目六：铣削学号实例

《高等数学 1,2》 《经济数学 1，2，3》 《文科数学 1，2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 I》 《概率论与数理统计 II》 《数值分析Ⅰ》 《数值分析Ⅱ》 《数值分析Ⅲ(或计算方法)》 《离散数学 I》 《离散数学 II》 《复变函数与积分变换 I》 《复变函数与积分变换 II》 《运筹学》 《运筹学（公选）》 《数学模型》 《数学建模（公选）》 《矢量分析与场论》 《大学物理 I1 ，I2》 《大学物理 II1 ，II2》 《大学物理Ⅲ》 《医学物理学》 《文科物理》 《近代物理（公选）》 《现代工程技术中的物理基础（公选）》 《科学研究方法论（公选）》 《科学技术概论（公选）》 《PASCO 物理探索（公选）》 《数学分析 1，2，3》 《高等代数 1，2》 《空间解析几何》 《常微分方程》 《信息论概论》 《信号与系统 I》 《信号与系统 II》 《数据分析与应用软件》 《信息论与编码理论 I》 《信息论与编码理论 II》 《最优化方法》 《数字信号处理》 《数字图像处理》 《数学专业英语》 《算法分析》 《信息科学导论》 《电路分析》 《数学物理方法》 《电磁场与电磁波》 《应用光学》 《电子设计自动化》 《光度学与色度学基础》 《数字信号处理及应用》 《激光原理及应用》 《信息光学》 《光电子技术基础》 《光电测量技术》 《微波原理与天线》 《现代通信技术》 《红外物理及应用》 《数字语音处理》 《大学物理实验 I1，I2》 《近代物理实验（公选）》 《近代物理基础与实验》 《电子信息专业综合实验》 《数学实验》 《信号与系统课程设计》 《数字信号处理课程设计》 《信息论与编码理论课程设计》 《数字图象处理课程设计》 《计算机技能培训》 《专业实践与训练》 《毕业实习》