离散数学 全国组编本 经济科学出版社 左孝凌主编 离散数学 全国组编本 经济科学出版社 左孝凌主编 离散数学 全国组编本 经济科学出版社 左孝凌主编

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中有效地组织和管理数据，以便进行高效的算法设计和分析。严蔚敏教授编写的《数据结构》是这方面的经典教材，其PPT版本通常包含了清晰的概念讲解、示例演示以及习题解析，非常适合学生和程序员学习。 数据结构主要涉及以下几个关键概念： 1. **数组**：是最基本的数据结构，它是一系列相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。数组提供了随机访问的优势，但插入和删除操作相对较慢。 2. **链表**：与数组不同，链表的元素在内存中不是连续存储的。每个元素（节点）包含数据和指向下一个节点的指针。链表支持动态插入和删除，但在访问非首节点时效率较低。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则，主要用于实现递归、函数调用和表达式求值等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度和消息传递系统。 5. **树**：是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。常见的树类型包括二叉树、二叉搜索树、平衡树（如AVL树和红黑树）等。 6. **图**：由顶点和边组成，用于表示对象之间的关系，如网络路由、社交网络等。图的遍历方法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 7. **散列表**（哈希表）：通过散列函数将键映射到数组的索引，提供快速的查找、插入和删除操作。解决冲突的方法有开放寻址法和链地址法。 8. **堆**：是一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（如最大堆或最小堆），常用于优先队列的实现和排序算法（如堆排序）。 9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，它们的目标是将一组数据按照特定顺序排列。 10. **查找算法**：如顺序查找、二分查找、哈希查找，用于在数据结构中寻找特定元素。 学习严蔚敏教授的《数据结构》PPT，你将能深入理解这些基本概念，并学会如何根据问题需求选择合适的数据结构。此外，PPT可能还会包含算法的伪代码和实际案例，帮助你更好地掌握编程技巧。数据结构是软件开发的基础，对提升编程能力、优化程序性能至关重要。因此，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都应该对数据结构有扎实的理解。

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《ArcGIS培训课件PPT》是一套专为初学者至中级用户设计的教程资源，旨在帮助用户快速掌握ArcGIS的基础知识和应用技巧，避免在学习过程中频繁查阅书籍的繁琐。磊哥全套课程覆盖了从入门到进阶的全部内容，使学习过程更加高效。 ArcGIS，全称Arc Geographic Information System，是由Esri公司开发的一款强大的地理信息系统。它集数据管理、地图制作、空间分析和决策支持于一体，广泛应用于城市规划、环境保护、灾害应急、交通规划等多个领域。 本套培训课件将围绕以下几个核心知识点展开： 1. **ArcGIS基础知识**：介绍ArcGIS的基本概念、界面构成以及工作流程，包括ArcMap、ArcCatalog、ArcToolbox等主要组件的功能和使用方法。 2. **数据管理**：讲解矢量和栅格数据的导入、编辑与管理，包括数据格式转换、坐标系设定、属性表操作等，以及如何使用Geodatabase进行高效的数据组织。 3. **地图制作**：教授如何创建和编辑地图文档，调整图层样式，使用比例尺、图例、注记等元素，以及地图布局和导出设置，以实现专业级别的地图可视化。 4. **空间分析**：涵盖缓冲区分析、叠置分析、网络分析等多种空间分析工具，帮助用户理解地理空间关系，解决实际问题。 5. **脚本与编程**：介绍使用ArcPy进行Python编程，实现自动化任务，如批量处理、自定义工具等，提高工作效率。 6. **GIS项目实践**：提供实例项目，让学习者通过实际操作，将理论知识应用于解决具体问题，提升实战能力。 7. **协同与共享**：讲解如何使用ArcGIS Online或ArcGIS Server进行云服务发布，实现数据的在线共享和协作。 这套PPT课件是学习ArcGIS的优秀参考资料，每个章节都精心设计，结合实例，易于理解和掌握。无论是对于初次接触GIS的新手，还是希望提升技能的从业者，都能从中受益。通过系统学习，你将能够熟练运用ArcGIS进行地理数据分析和地图制图，开启地理信息科学的探索之旅。

《FineBI模拟试题详解》 FineBI，全称为“Fine Business Intelligence”，是帆软软件公司推出的一款强大且易用的企业级商业智能工具。本资料包“FCP-FineBI模拟试卷.zip”旨在帮助用户深入了解并掌握FineBI的核心功能与实际应用，通过模拟试题的形式，提升用户在数据分析和报表制作方面的能力。 FineBI的主要特点包括： 1. **数据连接**：FineBI支持多种数据源的接入，如SQL Server、Oracle、MySQL等，以及Hadoop、Spark等大数据平台，能够方便地整合企业内部的各类数据。 2. **自助式分析**：FineBI提供自助式数据准备、拖拽式仪表板设计，让用户无需编程即可进行复杂的数据探索和可视化，降低数据分析门槛。 3. **高性能计算**：FineBI采用Cube技术，能快速处理海量数据，提升数据处理速度，实现秒级响应，满足实时分析需求。 4. **协作分享**：具备权限管理功能，可以实现团队内的数据报告共享与协作，确保信息安全。 5. **移动端支持**：FineBI提供移动BI解决方案，用户可以通过手机或平板随时随地查看报表，实现移动办公。 6. **丰富的图表类型**：内置多种图表样式，包括柱状图、折线图、饼图、地图、热力图等，满足多样化的展示需求。 7. **动态交互**：FineBI支持钻取、联动、过滤等交互方式，让数据分析更加直观和灵活。 现在，我们来深入探讨模拟试卷中的部分知识点： 1. **数据准备**：理解如何在FineBI中建立数据模型，包括数据源连接、表的关联、字段选择、数据清洗和转换等步骤，这是构建分析的基础。 2. **维度和度量**：掌握如何定义维度（描述性属性）和度量（数值型指标），这对于构建分析视图至关重要。 3. **仪表板设计**：学习如何使用FineBI的拖拽式界面创建仪表板，组合不同图表，实现数据的多角度展示。 4. **图表配置**：了解如何设置图表参数，如颜色、标签、图例、数据提示等，以提升可视化效果。 5. **交互式分析**：熟悉如何设置钻取路径、联动规则和过滤条件，以实现数据的深度探索。 6. **性能优化**：学习如何通过调整Cube设置，如分区策略、预计算等，提升查询效率。 7. **权限管理**：理解角色和权限的概念，以及如何分配和管理用户访问权限，确保数据安全。 8. **移动端应用**：了解如何将FineBI报表发布到移动端，并进行相应的适应性调整，以适应不同设备的显示。 通过完成这份模拟试卷，用户不仅能够巩固对FineBI基础操作的理解，还能提升在实际工作场景中的应用能力，为成为FineBI认证专家（FCP）打下坚实基础。在实践中不断磨练，才能真正掌握FineBI的精髓，为企业数据分析提供强大的支持。

自建的MySQL数据库在向腾讯云MySQL迁移时，自建MySQL需要开启? 下列属于SQL事务的属性的有? 关于腾讯云数据库MySQL复制方式描述正确的是? 下列是腾讯云数据库MySQL的安全特性保障的是? 腾讯云MySQL支持物理备份和逻辑备份，并可通过运管平台制定周期性自动备份策略 不要改任何答案 不要改任何答案 不要改任何答案 答案只有80分，更改后很大可能得不到80分，除非你百分百知道正确答案 根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： ### 1. 自建MySQL数据库向腾讯云MySQL迁移的要求 - **自建MySQL开启的功能**: 在进行迁移前，自建的MySQL数据库需要开启特定的日志功能，具体包括：**二进制日志**（选项B）。这是因为二进制日志能够记录所有更改数据的SQL语句，便于在迁移过程中保持数据的一致性和完整性。 - **注意事项**: 在迁移过程中，需要注意避免修改官方提供的答案，因为这些答案是为了确保迁移过程的顺利进行而设定的。 ### 2. SQL事务的属性 - **事务属性**: 包括**一致性**(Consistency)、**隔离性**(Isolation)、**持久性**(Durability)以及**原子性**(Atomicity)。这些属性共同保证了数据库事务的正确执行。 ### 3. 腾讯云数据库MySQL的复制方式 - **复制方式**: 腾讯云数据库MySQL支持多种复制方式，包括**强同步复制**(Strong Synchronous Replication)和**异步复制**(Asynchronous Replication)，以确保数据的高可用性和一致性。 ### 4. 腾讯云数据库MySQL的安全特性保障 - **安全特性**: 提供了诸如**数据加密**、**数据审计**等安全措施，以保护用户的敏感数据免受未授权访问。 - **备份策略**: 用户可以通过运营管理平台来制定**物理备份**和**逻辑备份**的周期性自动备份策略，确保数据的安全性和可靠性。 ### 5. 腾讯云数据库MySQL的管理和特性 - **高可扩展性与可用性**: 腾讯云MySQL提供了高度可扩展性和可用性的解决方案，支持**克隆实例**等高级功能。 - **管理工具**: 用户可以利用**DBbrain**进行实例诊断，同时支持制定数据库**审计策略**，以进一步提高系统的安全性。 - **TXSQL内核**: 基于原生MySQL内核进行深度定制开发的TXSQL内核，兼容InnoDB引擎，提供更优的性能。 - **大表添加新列**: TXSQL支持通过**instant算法**来快速添加新列，减少数据拷贝所需的磁盘I/O操作，提高效率。 - **事务隔离级别**: 默认事务隔离级别为**REPEATABLE READ** (可重复读)，这是为了在大多数情况下提供较好的并发控制和数据一致性。 - **会话管理**: 腾讯云MySQL提供了会话管理模块，支持按条件kill会话、会话统计等功能，但不支持定位会话访问来源。 ### 6. 腾讯云MySQL的迁移与优化 - **DTS迁移**: 腾讯云的DTS平台支持从自建MySQL到腾讯云MySQL的迁移，也支持跨厂商云上的MySQL迁移，但在迁移过程中需要注意一些限制，例如不支持增量同步。 - **优化建议**: 在进行SQL优化时，应考虑如创建合适的索引、避免使用`SELECT * FROM`等操作，以提高查询性能。 ### 7. 实例监控与管理 - **会话状态查看**: 用户可以在**实例会话模块**中查看当前会话连接的情况，以便更好地管理和监控数据库实例的状态。 ### 8. DTS迁移平台能力 - **迁移任务**: DTS平台支持一对一的迁移任务，同时也支持从云主机中的自建MySQL到公有云MySQL的迁移。 ### 9. MySQL初始化 - **初始化设置**: 在进行MySQL初始化时，可以设置对表名的大小写敏感性、密码长度、端口号等参数。字符集默认使用**LATIN1**，但可以根据需求进行调整。 ### 10. DTS平台的迁移描述 - **迁移支持**: DTS平台支持结构迁移、全量迁移等功能，但不支持独立表的迁移。 ### 11. 使用DTS迁移时的注意事项 - **迁移完成后的校验**: 迁移完成后不支持自动数据校验，需要用户自行验证数据的完整性和准确性。 腾讯云MySQL提供了丰富的特性和工具来帮助用户高效地管理和维护数据库，无论是从自建MySQL迁移还是日常的运维管理，都有相应的解决方案和技术支持。

维纳－霍夫方程 Yule-Walker方程

《现代数字信号处理》是一门深入探讨数字信号处理理论与应用的课程，涵盖了广泛的领域，包括随机过程、现代谱估计、波形估计以及自适应滤波等关键知识点。以下是这些主题的详细阐述： 1. **随机过程**：在数字信号处理中，随机过程是描述不确定性现象的重要数学工具。第二章“随机信号分析基础”可能涵盖了随机变量、概率分布、统计特性（如均值、方差、相关性和功率谱密度）以及随机过程的分类（如平稳和非平稳过程）。理解随机过程对于分析和处理噪声、干扰和不确定性的信号至关重要。 2. **现代谱估计**：第五章“现代谱估计”可能涉及经典谱估计方法（如周期图、Welch方法）和更先进的技术，如自适应谱估计、最大似然谱估计和贝叶斯谱估计。这些方法用于从有限数据中估计信号的频率成分，特别是在噪声环境中，提高谱分辨率和估计精度。 3. **平稳随机信号的线性模型**：第三章的内容可能讲解了平稳随机过程的线性滤波器，如Wiener滤波和LTI系统（线性时不变系统）的性质。这些理论是理解和设计数字滤波器的基础，它们可以消除噪声，提取信号特征，或者调整信号的频谱特性。 4. **波形估计**：第四章“波形估计2009_10_21”可能讨论了从观测数据中恢复原始信号形状的方法，如最小二乘法、匹配滤波器和参数建模。波形估计在信号恢复、源定位和故障诊断等领域有广泛应用。 5. **自适应信号处理**：第六章“自适应信号处理_2009_11_14”可能涵盖了自适应滤波器，如LMS（最小均方误差）算法和RMS（均方根）算法，以及它们在噪声抑制、系统辨识和自适应均衡中的应用。自适应滤波允许系统根据输入信号的变化自动调整其参数。 6. **子波变换与子波分析**：第七章“子波变换与子波分析”是信号处理的一个高级主题，可能涉及小波分析和多分辨率分析。子波变换能够提供时间和频率的局部化分析，适合处理非平稳和非线性信号，广泛应用于图像压缩、故障检测和信号去噪。 以上内容构成了《现代数字信号处理》的核心概念，通过学习这些内容，学生将能够解决复杂信号处理问题，并在通信、雷达、图像处理、生物医学工程等多个领域找到实际应用。这些课件提供了深入理解这些概念的宝贵资源，有助于提升分析和解决问题的能力。

一控制计划CP概要介绍1控制计划CP的概念指ControlPlan(控制计划的英文简称C(Control)控制P(Plan)计划2控制计划CP的定义提供过程监视和控制方法用于对特性的控制是对控制产品所

辽宁工程技术大学计算机类专业课程《数据结构》授课PPT课件+实例代码+上机实验+期末复习题（含答案） 内容概要： （1）授课PPT课件（普通版、美化版） （2）李春葆编著的《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》、《数据结构教程（第6版）学习指导》源代码，及《数据结构教程上机实验指导》源代码 （3）两份与《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》配套的数据结构考试题（含答案） （4）《数据结构(C语言篇)-习题与解析(修订版)》-李春葆[编著] （5）8个上机实验的实验代码及运行结果截图 （6）期末考试复习题（题库版，含答案）等 适用群体：适用于辽宁工程技术大学软件工程（专升本）、计算机科学与技术（专升本）等计算机类专业学习该课程的同学，有考研打算且需要参加《数据结构》科目考试的同学也可就此学习和参考 说明：2023年11月版