南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技术与通信网》-复习资料大全南邮《交换技
2024-04-27 21:14:28
30.74MB
1
内容摘要：信号与系统详细手写笔记！！考研期末备考知识梳理+例题写作，自用笔记。有疑问欢迎交流探讨
适用人群：通信，电子信息，专业基础课学习，考研备考
参考教材：信号与系统吴大正
参考课件：信号与系统bilibili郭宝龙
涵盖章节：第一章概述，第二章时域分析，第四章傅里叶变换，第五章拉普拉斯变换，第七章系统函数，主要以连续为主。离散部分与连续类似，后续在数字信号处理课程中会详细进一步学习
电路与信号是电子信息大类专业课的基础与核心，也是大多数院校考研专业课的选择，学号信号，可以为未来打好扎实的基础
2024-04-24 00:32:06
76.55MB
1
PDF格式。信息系统管理工程师复习笔记，算机硬件基础知识、计算机基本组成、中央处理、存储器、 I/O 设备等主要部
件的性能和基本工作原理，以及计算机系统结构，计算机存储系统等。
2024-04-15 20:20:41
2.44MB
1
南京信息工程大学大气科学学院短期大三下学期短期气候预测课程，压缩包里包含实习课的Fortran代码（直接运行即可）、期末复习整理的材料（自己汇总）、老师上课PPT以及部分参考文献pdf，旨在方便学弟学妹们更好地学习理解这门课程，并在期末负的时候减少复习压力，将更多的精力放在必修课的学习之上。
2024-04-07 19:17:36
679.33MB
1
介绍：
随着科技的不断进步，集成电路芯片封装技术已经成为现代电子工业中不可或缺的一部分。在考研复习中，了解和掌握集成电路芯片封装技术对于电子、通信、计算机等相关专业的考生来说非常重要。为了帮助考生更好地复习集成电路芯片封装技术，我们整理了一份详细的复习笔记PDF资源。该资源包含了集成电路芯片封装技术的概述、特点、设计流程、封装类型、材料、工艺流程、质量保证等方面的知识点，适合于考研复习和自我检测。
适用人群：
该资源适用于准备参加研究生考试的电子、通信、计算机等相关专业的考生。同时，对于正在学习集成电路芯片封装技术的大学生和相关领域的科研人员，也有一定的参考价值。
内容结构：
1.集成电路芯片封装技术概述
本部分主要介绍了集成电路芯片封装技术的定义、作用和发展历程。通过本部分的学习，可以了解集成电路芯片封装技术的基本概念和背景知识。
2.集成电路芯片封装技术的特点
本部分主要介绍了集成电路芯片封装技术的特点，包括小型化、高性能、低成本、高可靠性等。通过本部分的学习，可以了解集成电路芯片封装技术的优势和应用范围。
3.集成电路芯片封装设计流程
4.集成电路芯片封装类型
等等
2024-04-07 16:34:51
24.87MB
1
考点
第一章
1、人工智能的定义、发展；
2、人工智能的学派、认知观及其间的关系；
3、人工智能要素及系统分类；
4、人工智能的研究、应用领域（新的研究热点）；
第二章
1、状态空间法（渡河问题）；
2、谓词公式；
3、语义网络表示；
4、例题（三选一）；
第三章
1、图搜索过程、重排OPEN和重排原则；
2、盲目搜索（BFS、DFS、等代价搜索）；
3、启发式搜索，八数码难题（$h_1(x)=错放棋子数$、$h_2(x)=曼哈顿距离$）→ A*算法求解（OPEN、CLOSED标识）；
4、子句集求取；
5、推理：消去互补对，消解式；
6、含变量的消解式（置换）；
7、消解反演，反演求解；
8、规则演绎系统；
第四章
1、AI和CI（非数值方式+知识、数值数据，ABC交互关系）；
2、神经计算（研究进展、ANN结构及示例、基于NN的知识表示与推理）；
3、遗传算法（教材P160执行实例、习题4-14）；
第六章
1、机器学习定义及其基本结构（习题6-1）；
2、决策树学习（CLS、ID3）；
3、神经网络学习（BP）；
4、归纳学习、类比学习、解释学习、知识发现、增强学习、深度学习；
2024-04-02 20:07:34
17KB
1