因子分析法教程 ppt 北大版,详细较少了几个案例,分析过程很好的
2021-12-26 10:19:41 1013KB 因子分析
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S-T分析法是一种直观有效而易于推广的教学分析方法,基于VB软件开发平台设计和开发了一个S- T教学分析软件,并以大学物理课堂教学作为案例进行了实证研究.
2021-12-23 17:12:26 1.14MB 工程技术 论文
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确定功能点类型 数据类型的功能点 ILF 内部逻辑文件(Internal Logical File)    EIF 外部接口文件(External Interface File) 对ILF和EIF复杂度的计算可简单理解为对业务数据复杂度的计算。复杂性由数据元素类型(DET)和记录元素类型(RET) 人机交互类型(事务)的功能点 EI 外部输入( External Input) EO 外部输出(External Output) EQ 外部查询(External Inquiry)     对EI\EO\EQ复杂度的计算可理解对为业务实现复杂度的计算,复杂性由数据元素类型(DET)和文件引用类型(FTR)决定 *
2021-12-22 19:46:26 2.31MB 功能分析
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IF-ELSE条件语句的翻译程序设计,LR分析法
2021-12-21 09:35:51 1.39MB
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城市公园作为居民可接触到的主要休憩娱乐场所,对城市居民的身心健康与社会可持续发展都起着重要作用,然而城市的快速发展却与居民对绿色空间的需求之间产生了巨大的矛盾.文章以北京市六环以内城市公园作为研究对象,运用GIS网络分析法结合道路、建筑、人口等大数据对北京市二环—六环不同环线内城市公园的可达性及其服务状况进行研究.结果表明:(1)整体上,公园步行可达面积比为35.76%,公园自行车可达面积比为53.42%;公园分布状况、数量、面积大小均未达到理想状态,公园可达性水平与城市居民对公园游憩功能需求之间的矛盾仍很严重,公园可达性仍有较大提升空间.(2)二环以内与三环—四环地区公园步行与自行车可达性最好;二环—三环与五环—六环公园步行可达性最差;二环—三环、三环—四环、五环—六环公园自行车可达性较为接近.(3)公园可达面积比与公园服务人口2个指标,可作为评价城市公园整体可达性与服务状况的指标.在城市各环区之间,采用公园可达面积比评价公园整体可达性,公园可达人口比评价公园服务状况.针对北京目前公园服务功能不足与城市居民日益增长的服务需求之间的矛盾关系,结合北京市公园可达性特点与服务功能现状,建议
2021-12-20 18:12:55 1.94MB 可达性 网络分析法 城市公园 GIS
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ahp层次分析法的的计算工具.方便快速.VB开发的可视的计算窗口.
2021-12-20 16:47:12 78KB ahp 层次分析法.
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AHP层次分析法例子+数据 先看再决定是否需要:https://blog.csdn.net/qq_17623363/article/details/104778300
2021-12-19 20:22:31 5KB AHP层次分析法例子
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AHP层次分析法计算权重、特征值、特征向量,第一作者刘兴,其他地方下载需要47个币 【 尚有疑问,欢迎沟通!! 1.CSDN上有人说可用; 2.亲自试验,代码流畅,但个人感觉特征值、特征向量存疑; 3.用java求出的特征向量与spass、matlab有差别,百度到底了,一直没有看到破解办法,欢迎交流! 】
2021-12-19 16:30:33 58KB 高数 线性代数 兰姆达 特征值
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熟悉测试理论的人都知道,路径覆盖是白盒测试中一种很重要的方法,广泛应用于单元测试。那么基于路径覆盖的分析方法是不是只能应用于单元测试呢,能不能将其推而广之呢。一般而言,在单元测试中,路径就是指函数代码的某个分支,而实际上如果我们将软件系统的某个流程也看成路径的话,我们将可以尝试着用路径分析的方法来设计测试用例。采用路径分析的方法设计测试用例有两点好处:一是降低了测试用例设计的难度,只要搞清了各种流程,就可以设计出高质量的测试用例来,而不用太多测试方面的经验;二是在测试时间较紧的情况下,可以有的放矢的选择测试用例,而不用完全根据经验来取舍。下面就具体的介绍一下如何用路径分析的方法编写测试用例。
2021-12-19 16:22:59 146KB 用路径分析法来编写测试用例
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表3.5.1 某57个流域盆地地理要素数据 序号  x1  x2   x3  x4  x5  x6  x7   x8   x9 1 760 5490 1.704 2.481 30 2.785 31.8 20 0.143 2 1891 4450 2.765 4.394 30 5.833 37.0 26 0.312 3 325 5525 1.500 2.660 36 3.042 21.1 25 0.162 4 515 4760 2.750 5.320 117 4.844 30.1 98 0.221 5 513 6690 1.142 2.080 32 5.100 25.7 26 0.101 6 1570 8640 6.130 10.210 76 4.290 24.9 61 1.360 7 2210 8415 8.760 15.000 66 4.500 26.6 56 2.990 8 515 7040 1.300 2.160 13 3.500 22.2 10 0.089 9 1192 6258 8.447 30.606 286 6.500 29.1 225 2.057 10 1540 6280 5.174 11.383 82 4.070 23.3 63 0.7633 11 950 8520 2.880 6.870 62 3.650 27.2 47 0.476 12 850 9460 7.480 7.790 30 4.900 11.6 24 1.750 13 1237 5937 2.046 2.993 28 2.720 29.6 19 0.252
2021-12-19 10:38:29 493KB 主成分分析法
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