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Numpy与Pandas库使用教学PPT（共87P），详细介绍了python最常用的两个库数值计算库numpy和数据表计算库pandas-号称python中的excel，实际上它的功能远高于excel，掌握好这两个库，打好基础，后面的python金融、大数据、机器学习、AI等就等于学习了一半了，所以这两个库的基础一定要打牢，本PPT中有大量的案例，很多代码是拿来就能使用，比看视频讲解，提高了学习效率，减少了学习时间，也可以做为资料以供软件开发过程中备查。

国家精品课程配套教材 基于MATLAB的控制系统仿真及应用 Matlab Based Control System Simulation and its Applications 张 聚 编著 王万良 主审 * 薛定宇.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用(第2版).清华大学出版社，2011 李颖.Simulink动态系统建模与仿真(第2版).西安电子科技大学出版社，2009

课堂教学内容 序号 教学内容 教学要求 推荐学时 教学方式 1 1 MATLAB应用基础 了解MATLAB软件的操作环境、编程语言及图形绘制。 4 讲授 2 2 Simulink建模基础 了解Simulink建模的基本方法 4 讲授 3 上机实验一：Matlab基本操作及绘图 掌握MATLAB软件的基本操作 4 实验 4 上机实验二：Matlab控制系统数学模型 掌握传递函数和状态空间模型建立方法 2 实验 5 上机实验三：Simulink模块基本操作 掌握simulink的仿真环境及基本步骤 4 实验 6 上机实验四：典型系统的时域响应分析 掌握MATLAB/SIMULINK 对控制系统的时域分析方法 2 实验 7 上机实验五：线性控制系统的频域分析 掌握MATLAB/SIMULINK 对控制系统的频域分析方法 2 实验 8 上机实验六：简单系统Simulink建模 掌握简单系统Simulink建模的方法及步骤 2 实验 9 上机实验七：二元系统Simulink建模 掌握二元系统的Simulink建模的方法及步骤 2 实验 10 上机实验八：Simulink仿真实例1——基于传递函数的系统建模与仿真 通过实例，熟悉基于传递函数的系统建模与仿真方法。 3 实验 11 上机实验九：Simulink仿真实例2——基于状态空间模型的系统建模与仿真 通过实例，熟悉基于状态空间模型的系统建模与仿真方法。 3 实验

KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

EndNote的教学指南，能够按照一步步的指导进行EndNote的使用

非常不错的C++教学课件，适合初学者学习使用。

NCT全国青少年编程能力等级测试是由中国软件协会组织的青少年编程等级测试。本套PPT课件针对Python一级等级考试的大纲，从Python语言简介、基础语法、运算符和数据类型、字符串类型、列表、类型转换、分支结构、循环结构、异常处理、Turtle库画图知识点进行汇编。

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