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  • 13.在各类程序设计语言中,相比较...在下列计算机应用项目中,属于科学计算应用领域的是( C ) A.人机对弈B.民航联网订票系统 C.气象预报D数控机床 20.通常所说的“宏病毒”感染的文件类型是( B ) A.COMB.DOCC.EXED.TXT

    13.在各类程序设计语言中,相比较而言,执行效率最高的是( C ) A.高级语言编写的程序B.汇编语言编写的程序

    C.机器语言编写的程序D.面向对象的语言编写的程序

    14.一个字长为6位的无符号二进制数能表示的十进制数值范围是( D ) A.0-64B.1-64C.1-63D.0-63

    15.在下列字符中,其ASCII码值最大的一个是( D ) A.ZB.9C.空格字符D.a 16.计算机字长是( A )

    A.处理器处理数据的宽度B.存储一个字符的位数 C.屏幕一行显示字符的个数D.存储一个汉字的位数 17.下列说法正确的是( B )

    A.进程是一段程序B.进程是一段程序的执行程序 C.线程是一段子程序D.线程是多个进程的执行过程 18.下列说法中,错误的是( D )

    A.硬盘驱动器和盘片是密封在一起的,不能随意更换盘片 B.硬盘可以是多张盘片组成的盘片组

    C.硬盘的技术指标除容量外,另一个是转速 D.硬盘安装在机箱内,属于主机的组成部分 19.配置Cache是为了解决( C )

    A.内存与外存之间速度不匹配问题B.CPU与外存之间速度不匹配问题 C.CPU与内存之间速度不匹配问题D.主机与外部设备之间速度不匹配问题 20.主要用于实现两个不同网络互联的设备是( C ) A.转发器B.集线器 C.路由器D.调制解调器

    第20套试题

    1.声音与视频信息在计算机内的表现形式是( A ) A.二进制数B.调制 C.模拟D.模拟或数字

    2.下列说法正确的是( A )

    A.一个进程会伴随着其程序执行的结束而消亡 B.一段程序会伴随着其进程结束而消亡

    C.任何进程在执行未结束时不允许被强行终止 D任何进程在执行未结束时都可以被强行终止 3.无线移动网络最突出的优点是( B )

    A.资源共享和快速传输信息B.提供随时随地的网络服务 C.文献检索和网上聊天D.共享文件和收发邮件 4.计算机操作系统的最基本特征是( A ) A.并发和共享B.共享和虚拟 C.虚拟和异步D.异步和并发

    5.以下上网方式中采用无线网络传输技术的是( B ) A.ADSLB.WiFi

    C.拨号接入D.以上都是

    6.下列描述中,正确的是( B )

    A.光盘驱动器属于主机,而光盘属于外设

    B.摄像头属于摄入设备,而投影仪属于输出设备 C.U盘既可以用作外存,也可以用作内存 D.硬盘是辅助存储器,不属于外设

    7.把硬盘上的数据传送到计算机内存中去的操作称为( A ) A.读盘B.写盘 C.输出D.存盘

    8.计算机的硬件主要包括:中央处理器(CPU)、存储器、输出设备( D ) A.键盘B.鼠标器 C.显示器D.输入设备

    9.IPv4地址和IPv6地址的位数分别为( D ) A.4,6B.8,16C.16,24D.32,128 10.下列说法正确的是( A )

    A.编译程序的功能是将高级语言源程序编译成目标程序 B.解释程序的功能是解释执行汇编语言程序 C.Intel8086指令不能在Intel P4上执行

    D.C++语言和Basic语言都是高级语言,因此他们的执行效率相同 11.用C语言编写的程序被称为( B ) A.可执行程序B.源程序 C.目标程序D编译程序

    12.一个字长为5位的无符号二进制数能表示的十进制数值范围是( B ) A.1~32B.0~31C.1~31D.0~32

    13.下列4个4位十进制数中,属于正确的汉字区位码的是( A ) A.5601B.9596C.9678D.8799

    14.组成CPU的主要部件是( A ) A.运算器和控制器B.运算器和存储器 C.控制器和寄存器D.运算器和寄存器

    15.液晶显示器(LCD)的主要技术指标不包括( D ) A.显示分辨率B.显示速度 C.亮度和对比度D.存储容量

    16.在标准ASCII码表中,英文字母a和A的码值之差的十进制值是( B ) A.20B.32C.?20D.?32

    17.Internet提供的最常用、便捷的通讯服务是( C ) A.文件传输(FTP)B.远程登录(Telnet) C.电子邮件(E-mail)D.万维网(WWW) 18.微机内存按( D )

    A.二进制位编址B.十进制位编址 C.字长编址D.字节编址

    19.在下列计算机应用项目中,属于科学计算应用领域的是( C ) A.人机对弈B.民航联网订票系统 C.气象预报D数控机床

    20.通常所说的“宏病毒”感染的文件类型是( B ) A.COMB.DOCC.EXED.TXT

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  • 用Python做科学计算.pdf

    热门讨论 2010-03-18 15:33:09
    科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在...
  • 科学计算可视化

    千次阅读 2017-12-06 14:10:05
    Python科学计算三维可视化奖学金 黄天羽、嵩天 科学计算可视化分类 ​信息可视化(信息、知识) 科学可视化(空间数据) 主要方法二维标量数据场 颜色映射法 等值线法 立体图法 层次分割法 三维标量数据场 面绘制...

    Python科学计算三维可视化
    黄天羽嵩天

    科学计算可视化

    分类

    • ​信息可视化(信息、知识)
    • 科学可视化(空间数据)

    主要方法

    二维标量数据场

    • 颜色映射法
    • 等值线法
    • 立体图法
    • 层次分割法

    三维标量数据场

    • 面绘制法
    • 体绘制法

    矢量数据场

    • 直接法

      用箭头、线段、色轮等手段表示矢量数据

    • 流线法

    应用领域

    应用领域

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  • 公告: 为响应国家净网...目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力,因此出现了计算力学、计算物理、计算...

    公告: 为响应国家净网行动,部分内容已经删除,感谢读者理解。

    话题:计算机的应用领域分为哪六个方面回答:计算机应用领域 目前,计算机的应用可概括为以下几个方面。 1.科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力,因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科。 2.过程检测与控制 利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测,并把检测到的数据存入计算机,再根据需要对这些数据进行处理,这样的系统称为计算机检测系统。特别是仪器仪表引进计算机技术后所构成的智能化仪器仪表,将工业自动化推向了一个更高的水平。

    参考回答:1.科学计算(或数值计算) 2.数据处理(或处理) 3.辅助技术(或计算机辅助设计与制造) 4.过程控制(或实时控制) 5.人工智能话题:计算机的应用领域包括哪些方面

    问题详情:计算机的应用领域包括哪些方面回答:大多数教科书上说法都不完全一致,主要是对领域的划分不一致。 一致认可的是:数值计算或科学计算,数据处理,辅助设计,实时控制,人工智能等方面。话题:计算机的应用领域为?

    问题详情:计算机的应用领域为?回答:计算机的应用领域:1. 科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域,如高能物理、工程设计、预测、气象预报、航天技术等。2. 数据处理(管理) 用计算机来加工、管理与作任何形式的数据,如管理、物资管理、报表统计、帐目计算、检索,主要包括数据的采集、转换、分组、、计算、排序、存储、检索等。3. 辅助工程 计算机辅助设计、制造、测试(CAD/CAM/CAT)。①用计算机辅助进行工程设计、制造、能测试;②办公自动化;③经济管理;④检索;⑤自动控制;⑥模式识别等。4. 生产自动化 利用计算机对工业生产过话题:计算机的应用领域是什么?话题:计算机的应用领域包括哪些?回答:现在本来就是个时,计算机的应用是无处不在,从农业工业,达到科研事业,都要用到的,所以学好计算机了前途是无量的,,话题:计算机的应用领域主要有哪些?

    问题详情:共有点,是它的主要应用领域回答:1.科学计算(或数值计算)2.数据处理(或处理)3.辅助技术(或计算机辅助设计与制造)4.过程控制(或实时控制)5.人工智能(或智能模拟)6.网络应用

    参考回答:1.科学计算(或数值计算) 科学计算是指利用计算机来完成科学和工程技术中提出的数学问题的计算。在现科学技术中,科话题:计算机的应用领域

    问题详情:一道考试多选题回答:是不是计算机的用处啊?话题:计算机的应用领域分为,一道不明确的选择题

    问题详情:计算机的应用领域可分为 ABCD 。 A、科学计算 B、事务处理 C回答:有的话题:计算机的应用领域和发展趋势是什么?回答:计算机应用技术向集成化、综合化、智能化发展计算机应用技术是计算机技术、通讯技术、自动化技术、技术与各应用领域专业技术相互结合,多学科相互渗透的复合技术。近年来,计算机单项应用技术,如CAD、CAT、CAM、CAE、CNC、FMS、PLC、DCS、CAPP、MIS、OA、DSS、AI等,逐年扩大应用,并日益向集成化与综合化方向发展。断续生产过程计算机集成制造系统(CIMS),连续生产过程计算机集成生产系统(CIPS)是工业自动化的主要发展方向。我国“63”自动化领域CIMS主题已取得26项科研成果,已有一批试点正在建设CIMS,14年将取得实质进展。不少大中型和都以实现CIMS部集

    参考回答:这问题 你也问 悲催的话题:在计算机的应用领域中,

    问题详情:A) 计算机辅助设计 B) 计算机辅助教学 C) 计算机辅助制造 D回答:B 通过运行教学软件来实现教学的过程,称为计算机辅助教学(puter Assisted Instruction,简称CAI)。

    参考回答:CAI,被广泛译为“计算机辅助教学”,目前已基本得到教育界的认可。但从目前的实践来看,“计算机辅助教学”的范围远远大于英语中CAI(puter Assited Instruction)的本义,而随着现教育技术的不断深化,这一领域的概念的内涵和外延还在发生着变化。 实际上,“计算机辅助教学”包含的范围大体有如下几个内容: CAI——计算机辅助教学 CBE

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  • GSL 开源 科学计算库 学习笔记

    热门讨论 2011-08-14 12:50:47
    GSL库涵盖了数值计算领域的方方面面,主要包括下面的计算领域,还有一些新的程序代码会不断纳入到GSL中。 Complex Numbers 复数; Roots of Polynomials 多项式求根; Special Functions 特殊函数; Vectors and ...
  • MATLAB科学计算应用

    千次阅读 2006-04-21 01:16:00
    通过MATLAB 和相关工具箱,工程师、科研人员、数学家和教育工作者可以在统一的平台下完成相应的科学计算工作。这些工具覆盖了非常广泛的应用领域,例如汽车、电子、仪器仪表和通讯等行业。 MATLAB科学计算的强大能力...

    通过MATLAB 和相关工具箱,工程师、科研人员、数学家和教育工作者可以在统一的平台下完成相应的科学计算工作。这些工具覆盖了非常广泛的应用领域,例如汽车、电子、仪器仪表和通讯等行业。

    MATLAB科学计算的强大能力
    数据分析与勘测
    内建的数学算法
    建模与仿真
    可视化与图像处理
    编程与应用发布

    MATLAB科学计算的强大能力

    不管处理什么样的对象——算法、图形、图像、报告或者算法仿真—— MATLAB 都能够帮助大家不断提高工作效率。 MATLAB 环境能够完成算法开发、数据分析和可视化、高性能数据分析等工作,相对于传统的 C 、 C++ 或者 FORTRAN 语言,在 MATLAB 中完成这些工作所消耗的时间仅仅是传统手段的极小一部分。开放性的 MATLAB 软件和开发语言—— M 语言,能够快速实现用户好的想法和概念。
    MATLAB 本身包含了 600 余个用于数学计算、统计和工程处理的函数,这样,就可以迅速完成科学计算任务而不必进行额外的开发。
    业内领先的工具箱算法极大的扩展了 MATLAB 的应用领域,例如信号处理、数字图像处理、数据分析和统计以及算法建模和仿真等。 MATLAB 的工具箱都是业内的专家、工程师结合多年来的经验和专业知识,专门开发的用户处理特殊数学计算、分析和图形可视化的功能函数集合。利用这些工具箱,用户可以通过对比应用一系列不同的算法,而避免了应用程序的开发。
    使用 MATLAB 软件进行科学计算,能够极大加快科研人员进行研究开发的进度,减少在编写程序和开发算法方面所消耗的时间和有限的经费,从而获得最大的效能。


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    数据分析与勘测
    MATLAB 产品完整覆盖了数据分析过程,其中包括从外部数据采集设备中获取数据,向数据库写入数据等, MATLAB 工具具有下列优势:
    •  
    强大灵活的分析平台;
    •  
    兼容多种数据类型;
    •  
    简化处理数据的函数;
    •  
    快速而又精确的数据分析函数;
    •  
    用户高级数据处理的工具箱函数;
    •  
    丰富的图形和自动文档生成能力;
    强大灵活的分析平台
    利用 MATLAB 环境就可以完成各种数据的分析与可视化工作,其中包括各种信号、图像、线性系统的分析手段。 MATLAB 提供的高级编程语言,能够处理标量、向量、矩阵、多维数组、结构、用户自定义数据类型对象等,充分利用灵活的编程语言就可以迅速的实现算法,并且可以任意扩充已有工具箱的功能。
    兼容多种数据类型
    将数据导入到 MATLAB 环境下是非常容易实现的工作, MATLAB 本身就能够通过串口、 TCP/IP 等形式获取数据,而且还兼容多种数据文件格式,获取数据的方法包括:
    外部设备——使用数据采集工具箱可以直接从 PC 插卡式数据采集设备中直接读取数据,利用仪器仪表控制工具箱可以通过 GPIB 、 VISA 标准协议读取仪器设备中的数据,而图像采集工具箱提供了从工业标准图像采集设备获取图像 / 视频数据的能力。关于数据采集的详细信息请参阅 MATLAB 的测量测试解决方案。
    数据库——使用 Database 工具箱可以利用 ODBC/JDBC 标准接口读取 / 写入数据库数据,而 Excel Link 工具箱提供了直接向 Excel 电子表格文件读写数据的能力。而 Datafeed 工具箱提供了直接与 Bloomberg 公司提供的实施市场数据连接的能力。
    数据文件—— MATLAB 支持多种格式的数据文件 IO ,并且提供了低端的二进制文件读写能力可以读写任意格式的数据文件。
    丰富的工具箱函数
    MATLAB 和其他工具箱提供了各个专业领域的数据分析处理函数,利用这些函数,能够达到事半功倍的效果,这些工具箱有:
    •  
    Curve Fitting
    •  
    Image processing
    •  
    Filter design
    •  
    Symbolic math
    •  
    Statistics
    •  
    Control system design
    •  
    Communications
    •  
    Partial differential equations
    •  
    Optimization
    •  
    Neural networks
    •  
    Wavelets
    •  
    Signal processing
    •  
    Spline
    •  
    Fuzzy logic

    MATLAB 的小波分析工具箱处理一维小波变换的可视化结果

    丰富的图形和文档生成能力
    MATLAB 的数据图形能力非常强大,不仅提供通用的二维数据绘图能力,还提供了丰富的三维数据可视化能力。 MATLAB Notebook 可以直接在 Microsoft Word 中调用 MATLAB 功能, MATLAB Report Generator 可以将 MATLAB 处理的结果直接生成标准文档。

     

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    内建的数学算法
    MATLAB 提供进行数学计算、数学建模和算法开发的统一平台,主要包括基本的数学算法、高级工具箱算法函数、快捷的算法发布平台。
    MATLAB 本身的数学计算能力是建立在 LAPACK 算法包和优化的 BLAS 线性代数算法包的基础之上。而且利用 MATLAB 进行算法开发,可以轻而易举的完成工作,代码的数量以及工作强度都远远少于使用传统的 C 、 FORTRAN 进行算法开发所需要的工作量。
    MATLAB 提供的数学计算能力包括:
    •  
    三角函数以及基本的数学运算
    •  
    多项式函数
    •  
    常微分方程
    •  
    线性代数
    •  
    稀疏矩阵
    •  
    基本信号处理
    •  
    非线性处理
    •  
    几何分析
    而高级工具箱提供的函数丰富了 MATLAB 在特别的专业领域内的应用,例如在数字信号处理领域常用的信号处理工具箱,针对线性规划问题开发的优化工具箱等等。在 MATLAB 中常有的工具箱,请参阅 MATLAB 具体的产品介绍。
    同时 MATLAB 还提供了快速开发、发布算法的能力,不仅能够继承 C/C++ 语言、 Fortran 语言开发的算法,还可以将 MATLAB 开发的 M 语言算法转变成为 C/C++ 语言,同其他的开发工具集成。


    建模与仿真

    MATLAB 提供了统一的算法仿真与建模环境,可以针对处理的问题建立复杂的 动态系统模型。 MATLAB 本身提供的函数就可以完成系统仿真与建模工作,无论是复杂的矩阵运算还是常微分方程的求解,无论是基础的简单系统还是复杂的动态系统,任何可以使用数学手段描述的模型都可以在 MATLAB 中进行建模与仿真。
    此外,工具箱函数也可以完成高级应用,例如大家非常熟悉的曲线拟合、信号处理、优化、神经网络、控制系统等工具箱,可以非常简便的完成系统模型的创建,并且进行动态系统的仿真。此外,还可以利用其他工具箱完成一些特别的应用:
    •  
    使用统计工具箱和该工具箱提供的随机数生成器进行特殊系统仿真与分析,例如完成不同假设条件下的模型分析等。
    •  
    使用系统辨识工具箱确认动态系统的模型,可以针对时序数据推断其系统响应,或者分析振颤系统的共鸣模型。
    •  
    使用图像处理工具箱中的形态学函数和仿真技术实现图像的复原。
    •  
    使用偏微分方程工具箱利用有限元方法分析解决偏微分系统,例如创建电力电子系统的模型等。

    同样的模型创建与仿真的工作可以在 Simulink 和 Stateflow 中完成, Simulink 和 Stateflow 可以完成动态系统、数字信号处理系统以及复杂动态逻辑系统的建模与仿真。有关 Simulink 和 Stateflow 的说明请参阅相关的产品说明。
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    数据可视化与处理

    MATLAB 提供了快速的数据图形可视化能力,可以直接绘制图形曲线、直观的观察显示结果。强大的直接面向对象的图形能力允许直接分析、观察各种图形特性,并且允许将图形直接添加到自定义的系统中,对三维图形对象进行材质渲染等。
    •  
    丰富的 2-D 和 3-D 绘图函数
    •  
    标注、分析和自定义绘图的交互式工具
    •  
    三维表面快速、精确的可视化能力
    •  
    支持大规模、复杂的不规则采样数据可视化
    •  
    不同工具箱提供更加丰富的可视化能力
    •  
    图像处理与分析的工具
    有关图像处理应用的详细说明请参阅 MATLAB 的图像处理解决方案。

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    编程与应用发布

    MATLAB 不仅仅是算法开发的环境,同时还提供了交互式的编程、调试环境。使用内建的数学函数以及其他工具箱包含的应用函数,利用集成的交互式编程和调试工具能够节约大量的新算法开发实现的时间,另外, MATLAB 提供了强大的应用程序性能分析工具,辅助用户优化算法的代码执行效率。
    用户创建的应用程序还可以通过图形用户界面的形式进行发布,使用 MATLAB 提供的图形用户界面开发工具—— GUIDE 可以节约图形界面程序开发所消耗的时间。利用拖放式的开发环境,可以创建文本框、单选框、复选框、列表框、滚动条等不同的界面元素。
    如果需要将应用程序发布,使用 MathWorks 提供的不同工具可以完成不同类型和层次的应用程序发布,例如可以将图形用户界面应用程序通过 MATLAB Compiler 转变成标准的 C/C++ 语言,同时还可以通过互联网完成算法的发布。

    由此可见, MATLAB 是一种高效的开发环境,可以用于创建科学和工程应用程序,它提供的工具覆盖了科学计算的每一个开发步骤。
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  • Python进阶-Numpy科学计算

    千人学习 2018-12-18 13:36:31
    Numpy是python最基本最常用的科学计算库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用,可以说是学习python必学的一个库。本课程会讲解到numpy中最核心的一些知识点,包括numpy的属性,创建array,numpy的运算...
  • python科学计算书是用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等...
  • MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 目录 MATLAB...
  • Python科学计算函数库介绍

    千次阅读 2014-07-06 10:35:27
    NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。 NumPy和SciPy官方网址: ...
  • 用Python做科学计算

    千次阅读 2016-04-16 19:23:36
    科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在...
  • Python 科学计算基础 (整理)

    千次阅读 2016-07-29 09:35:04
    python 科学计算
  • 为了回答这个问题,我们需要知道几个知识...4、标题说到是在数据科学领域,其实主要就是指的矩阵计算。 5、我们可以将计算时间,不管是CPU还是GPU的计算时间,大概抽象成这样一个计算公式: 总的计算时间=指令的数量...
  • 收集的Java科学计算

    万次阅读 2014-07-01 13:41:31
    Java科学计算
  • MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、...是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视...
  • Python科学计算基础教程 代码路径 http://www.github.com/sundaygeek/MasteringPythonScirntificComputing 第1章 科学计算概况与选择Python的理由 1 1.1 科学计算的定义 2 1.2 科学计算的简单处理流程 3 1.3...
  • 计算机科学领域

    千次阅读 2013-04-06 08:13:36
    作为一个学科,计算机科学涵盖了从... Sciences Accreditation Board),由Association for Computing Machinery(ACM)和IEEE Computer Society(IEEE-CS)的代表组成,确立了计算机科学学科的4个主要领域计算理论,
  • 计算化学领域的黑科技

    千次阅读 2015-07-22 21:14:02
    计算化学领域中有哪些技术可以被称为是当前的黑科技?黑科技,还是要提 D.E.Shaw Research 这个奇异的存在。 要讲这个黑科技,我们可能要扯远一点,先讲讲 D.E. Shaw 这个人是怎么学术赚钱通吃,成为彻底的 人生赢家...
  • 深度学习算法和传统的机器学习算法,本质是就是数学建模与数值计算在人工智能领域的应用,数学建模与数值计算能够为理解深度学习的算法提供理论的基础和思维模型的框架。理解深度学习过程与算法原理背后更加通用的...
  • numpy是python基本常用的科学计算库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用,可以说是学习python的一个库。本课程会讲解到numpy中核心的一些知识点,包括numpy的属性,创建array,numpy的运算,矩阵运算...
  • 计算机科学领域扫盲

    千次阅读 2013-12-05 22:58:05
    我在燕大时是上过《大学计算机基础》、《计算机技术基础A》这两门CS领域扫盲课程的,但是那会儿大一这两门课学的真不怎么样,一个74,一个80。现如今继续读书、未来也该是在这领域里面混的,万一哪天被人咨询,却答...
  • 很多同学因为需要跑一些高负荷的计算程序,会考虑在项目中采购高配置电脑或使用超算。超算当然好,就是折腾起来不方便,所以个人(项目)的高配置电脑还是必要的。至于性能过剩,那是给轻度办公日常玩小游戏的人说的...
  • SCILAB-自由科学计算软件

    千次阅读 2007-12-19 03:30:00
    SCILAB-自由科学计算软件 [原创 2006-04-03 15:05:15 ] 发表者: phoenixlin SCILAB是由法国国家信息与自动化研究院(INRIA)的科学家们开发的“开放源码”科学计算自由软件。SCILAB一词来源于英文“Scientific ...
  • 计算机科学的知识领域

    千次阅读 2016-07-02 12:34:13
    该报告给出计算机科学的18个知识领域如下:  ● AL - Algorithms and Complexity 《算法与复杂度》  ● AR - Architecture and Organization 《计算机结构体系与组织》  ● CN - Computational
  • Julia语言:让高性能科学计算人人可用 发表于2014-03-12 10:31| 23083次阅读| 来源《程序员》| 18 条评论| 作者卢鸫翔,王江平 《程序员》杂志2014年3月刊Julia科学计算编程语言特别策划 摘要:...
  • python科学计算六:scipy矩阵操作

    万次阅读 2013-12-23 12:01:18
    1、scipy.sparse.coo_matrix(arg1,shape=None,dtype=None,copy=False):  坐标形式的一种稀疏矩阵。...缺点:不能直接进行科学计算和切片操作  1)、构造过程: coo_matrix(D): with a dense matrix D
  • 摘要:文章系统地介绍了信息处理、文字与自然语言的理解、数据仓库和数据挖掘、知识科学、人工智能、人工神经网络的研究、遗传算法、逻辑学等领域研究中前沿的若干问题,并提出未来计算机科学的发展趋势。...

空空如也

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