当前位置:首页 > 名称

大约有5,000项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0177秒)

为您推荐: 并行计算机体系结构 预应力结构理论第二版 应用计算方法教程第二版 并行计算机 并行计算 机械基础第二版

  • 计算绘图与三维造型 【工业技术】

    汤爱君主编;段辉,陈清奎副主编2013 年出版262 页ISBN:9787111430803

    本书介绍了计算辅助绘制二维工程图及三维实体造型技术,共包括两部分内容。第1~7章介绍了使用AutoCAD 2012绘图软件进行机械工程图样的设计方法,内容包括软件的基本操作、图层管理、基本绘图命令、精确绘图命...

  • 计算辅助教学多媒体课件设计制作与应用 【文化科学教育体育】

    蔡永华主编;尚宇辉,张琪,曹雪峰副主编2013 年出版295 页ISBN:9787302320814

    本书以就业为导向,以技术生涯发展为目标;强调实际操作,面向教学、选材新颖、图文并貌;深入浅出,融理论学习与实例操作于一体,本教材融入多学科(如语文、数学、英语、物理、化学、生物、地理及历史等等)的实例......

  • 全国计算等级考试教程 二级Visual Basic 【工业技术】

    全国计算等级考试教材编写组,未来教育教学与研究中心编著2013 年出版307 页ISBN:9787115308788

    本书主要内容有:Visual Basic程序设计基础,数据的输入与输出,常用标准控件,Visual Basic控制结构,数组,过程,鼠标和键盘事件,菜单程序设计,对话框程序设计,多重窗体程序设计与环境应用和数据文件。...

  • 计算应用技能 【工业技术】

    沈丽容;张黎宁2013 年出版325 页ISBN:9787564145101

    本书是根据教育部计算科学与技术教学指导委员会提出的《关于进一步加强高等学校计算基础教学的意见》中的有关要求编写的,是《大学计算》的配套实验教材,主要讲述Windows 7操作系统、Word 2010、Excel ...

  • 计算组成原理联考复习指导 2014年 【工业技术】

    本社编2013 年出版303 页ISBN:9787121205286

    本书严格按照最新计算考研大纲的计算组成原理部分,对大纲所涉及的知识点进行集中梳理,力求内容精炼、重点突出、深入浅出。本书精选了名校历年考研真题,并给出详细的解题思路,力求达到讲练结合、灵活掌握、...

  • 计算应用基础 第2版 【工业技术】

    王剑云,张维,张超,叶文珺编著2013 年出版360 页ISBN:9787302335030

    本书共分6章,分别介绍了计算基础知识、Windows XP操作系统的使用、Office 2003办公软件的使用、计算网络基础知识、多媒体技术和网页设计等。本书的每一章都有大量的实例和练习,让读者通过实例快速掌握相...

  • 计算办公软件应用案例教程 Windows 7+Office 2010 【工业技术】

    李智慧编著2013 年出版279 页ISBN:9787302337751

    本书根据文科院校大学生计算基本应用的要求而编写,以案例的形式,介绍了计算的基本概念,Windows 7操作系统的应用与管理,Word 2010、Excel 2010、PowerPoint 2010的应用与操作。...

  • 中华民族服饰结构图考 少数民族编 【工业技术】

    何鑫,刘瑞璞编著2013 年出版782 页ISBN:9787506496360

    本书以标本和文献研究相结合,重标本研究的方法,以中国少数民族典型服饰为研究对象,以北京服装学院民族服饰博物馆藏品、私人收藏和南方少数民族实地样本考察为线索,对60多个民国以前和原生态的标本进行深入、科...

  • 计算网络工程与实训教程 【工业技术】

    陈学平,童均编著2013 年出版353 页ISBN:9787302320746

    本书共分10个项目,分30多个任务进行了讲述,主要包括网络基础,网络设备和配置案例,WINDOWS组网工程,linux组网工程,网络设计。主要内容包括网络硬件的连接、IP地址的规划与管理、用Windows 2008 Server构建服务器...

  • 世界著名计算教材精选 数据挖掘十大算法 【工业技术】

    (美)吴倍东,(美)库玛尔著2013 年出版154 页ISBN:9787302310617

    本书详细介绍了10种在实际中用途最广、影响最大的数据挖掘算法:1 C4.5;2 K-Means;3 SVM: Support Vector Machines;4 Apriori;5 EM;6 PageRank;7 AdaBoost;8 kNN: k-Nearest Neighbors;9 Naive Bayes;10 CART: Classi...

学科分类
返回顶部