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提供数据可视化学习的完整资料,并包含期末复习总结。

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简介:
南京工程学院致力于通过数据科学与大数据技术领域的深入学习,特别是专注于数据可视化的课程体系,以提升学员的整体能力。

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  • 全面源及
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    本资料涵盖了数据可视化的基础理论与实践技巧,包括图表设计、交互技术等内容,并提供期末复习要点和练习题,助力深入理解和掌握相关知识。 南京工程学院的数据科学与大数据技术专业开设了数据可视化课程,并进行相关学习。
  • [仅使用] 密码
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    本资料为学生期末考试复习定制,涵盖密码学核心概念、加密算法及安全协议等要点,旨在帮助学生系统掌握课程知识,顺利通过考试。 现代密码学期末总结 本课程主要涵盖了加密技术的基本原理、对称与非对称加密算法的应用、哈希函数的特性及用途以及数字签名的工作机制等方面的内容。通过学习,我们不仅掌握了各种加密方法和技术细节,还深入了解了它们在实际应用中的重要性和作用。 除了理论知识的学习之外,我们也进行了一些实践操作来加深理解和掌握所学内容。例如,在实验中使用开源软件实现不同类型的密钥交换协议和数据保护方案,并分析其安全性能与优缺点。 通过这门课程的学习,我对密码学有了更全面的认识,并且能够更好地理解信息安全领域中的关键问题和技术挑战。
  • 操作系统
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    本资料为操作系统课程的期末复习总结,涵盖进程管理、内存管理、文件系统等核心知识点,适用于备考与巩固学习。 西安电子科技大学出版的操作系统期末复习资料。
  • 密码
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    本资料涵盖密码学课程的关键知识点和重要概念,包括加密算法、密钥管理及安全协议等,适用于期末考试复习。 北邮现代密码学期末考试资料整理:结合每个PPT的小结内容进行汇总,祝考试顺利。
  • 优质
    本复习资料涵盖了数据库课程的重点知识与概念,包括SQL语言、数据模型、关系数据库设计等内容,帮助学生高效备考期末考试。 这是数据库的复习资料,旨在帮助大家理解一些理论概念并巩固数据库知识,欢迎大家下载。
  • (Word版)Java-考试专用.doc
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    本文档为Java课程期末考试备考资料,涵盖数据结构相关知识点与典型例题解析,旨在帮助学生巩固知识、提高应试能力。 数据结构复习资料 - Java 数据结构期末考试 一、算法分析 算法分析是计算机科学的基础,它用于描述与评估算法的时间复杂度及空间需求。增长函数展示了问题规模同优化目标之间的关系,具体表现在时间或空间的消耗上。渐进性复杂度反映了随着输入大小增加时的增长趋势,主要关注表达式中随输入增大而增速最快的项。这种分析方式被称作算法阶次,并通过忽略常数及次要项来简化描述。 二、时间复杂度 时间复杂度是评估程序执行效率的关键部分,它衡量了代码运行的时间需求。只有实际被执行的指令才会对时间复杂性产生影响。大O符号(如 O(1),O(log n) ,O(n),O(n log n),和 O(n^2))用来表示算法的时间消耗情况。例如 t(n)=17 属于 O(1), t(n)=3logn 是 O(log n), 而t(n)=20n-4 则是 O(n). 同样,t(n)=12n log n + 100n 对应的是O(n log n),而t(n) = 3n^2+5n - 2 属于 O(n^2). 三、集合介绍 集合是一种数据结构,用于存储和管理一组对象。它定义了一套规则来访问并操作这些元素(称为成员)。外部的使用者只能通过预先设定的方法与该集合进行交互。根据组织方式的不同,可以将集合分为线性及非线性两大类。 四、栈 栈是只在一端执行插入或移除操作的数据结构类型。在科学计算中应用广泛,例如用于撤销功能等场景。通常以垂直形式来表示栈,并且顶部为元素进出的唯一位置。如果对空栈进行 pop 或 peek 操作,则应抛出异常作为响应。toString 方法可以在不改变栈内容的情况下显示其内部情况,对于调试很有帮助。 五、抽象数据类型 抽象数据类型(ADT)是一种在编程语言中未具体实现的数据结构概念。它通过隐藏具体的实现细节来提供一种更为通用的接口给用户使用。例如,集合就属于 ADT 的范畴内。Java 集合框架是一组类和接口的集合体,它们提供了多种类型的集合并具有不同的内部机制以支持这些类型的功能需求。
  • 工程电磁场
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    本资料为工程电磁场课程期末复习精心整理,涵盖主要概念、公式及经典例题解析,旨在帮助学生系统回顾与巩固所学知识,提升考试成绩。 工程电磁场第一章到第六章的每一章总结资料、系统框图、课本例题以及课后习题复盘已经整理完毕,并标注了重要考点,希望能帮助大家取得好成绩。
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    本文档为《数据科学导论》课程的期末复习材料,涵盖了整个学期的关键概念、理论框架及应用实例,旨在帮助学生系统回顾和巩固所学知识。 **内容概要:** 本复习总结涵盖了数据科学导论课程的核心概念、方法和工具。主要包括数据科学的基础知识、数据采集与清洗、统计学基础、机器学习基础以及数据可视化等方面的内容。通过本总结,学习者将能够全面理解数据科学的基本原理,并具备应对实际问题的分析和解决能力。 **适用人群:** - 大学本科数据科学导论课程学生 - 对数据科学感兴趣的自学者 - 初学者和从业者,希望建立数据科学基础的个人 **使用场景及目标:** - 适用于期末考试前的系统性复习,帮助学生回顾课程内容。 **其他说明:** 本总结以易理解、简明扼要为原则,注重实际应用。针对每个主题提供了关键概念、重要公式和常见问题的解决方法,并强调实际案例分析,帮助学习者将理论知识应用于实践场景中。此外,还配备了相关的学习资源链接(虽然未列出具体网址),方便学生深入了解各个主题;同时提供习题及答案以巩固所学内容。 复习总结专注于以下几个核心知识点: 1. **数据科学基础知识**:包括对数据的理解、处理和解释等基本概念。 2. **数据采集与清洗**:涉及从各种来源获取原始数据并确保其质量的过程。 3. **统计学基础**:涵盖描述性统计(如均值、中位数)及推断性统计方法,还包括概率分布的学习。 4. **机器学习基础**:介绍监督和非监督学习的基本原理及其应用实例。 5. **数据可视化**:强调通过有效图表展示数据分析结果的重要性,并介绍了常用的数据可视化工具和技术。 复习总结以易于理解的方式呈现这些概念,注重实践应用与案例分析,帮助学生巩固理论知识并提升解决实际问题的能力。同时提供相关资源链接、习题和答案等辅助材料,助力全面准备期末考试及掌握数据科学的最新动态和发展趋势。无论是大学生还是自学爱好者,这份复习总结都是构建坚实数据科学基础的重要参考资料。
  • 离散试卷)
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    本资料包含离散数学课程的重要知识点总结、习题解析以及历年的考试真题,旨在帮助学生系统地进行期末复习和备考。 离散数学复习包帮助学生系统地回顾课程内容,涵盖关键概念、定理及典型例题解析,适用于备考或加深理解使用。这份资料结构清晰,便于查阅与学习。
  • .zip
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    本文件为数据库课程期末考试的复习资料,内含重要概念总结、SQL语句详解、习题集及往年真题解析等内容,助力学生高效备考。 保证期末考试顺利通过。