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北京航空航天大学(北航)课程作业资料共享计划
- 2019 级培养方案
- 网络空间安全（硕士）.pdf
- 计算机技术（全日制专硕）.pdf
- 计算机技术（协同创新中心）.pdf
- 计算机技术（青岛研究院）.pdf
- 计算机技术（非全专硕）.pdf
- 计算机科学与技术（硕士）.pdf
- 软件工程（硕士）.pdf
- LICENSE
- README.md
- 中特复习材料
- README.md
- 中特考试注意事项2020.pptx
- 中特课期末考试事项2019.ppt
- 中特课注意事项2020.ppt
- 刘娜娜老师原话.jpg
- 北航中特考试复习材料.doc
- 参考书籍：习近平新时代中国特色社会主义思想学习纲要.pdf
- 参考书籍：习近平谈治国理政.pdf
- 云计算技术原理
- README.md
- topic1系统虚拟化.zip
- topic2容器与无服务化.zip
- topic3分布式存储.zip
- topic4 并行数据处理技术.zip
- topic5 数据中心与资源调度 .zip
- topic6 云端融合与桌面虚拟化.zip
- 云计算-论文题目及摘要.pdf
- 第1讲-hcm-云计算技术原理-2021.3.2.pdf
- 第2讲-hcm-云计算技术原理-虚拟化-2021.3.9.pdf
- 第3讲-hcm-云计算技术原理-虚拟化2-2021.3.16.pdf
- 第4讲-hcm-云计算技术原理-分布式存储-2021.3.23.pdf
- 第5讲-hcm-云计算技术原理-分布式存储-2021.3.30.pdf
- 第6讲-hcm-云计算技术原理-分布式计算-2021.4.6.pdf
- 第7讲-hcm-云计算技术原理-数据中心-2021.4.13.pdf
- 第8讲-hcm-云计算技术原理-云端融合-2021.4.20.pdf
- 课程说明.zip
- 亚当·斯密与《国富论》
- 人机交互
- README.md
- 人机交互_10_HCI界面设计_20201112a.pdf
- 人机交互_11_Web、移动界面设计_20201112a.pdf
- 人机交互_1_概述_20200924a.pdf
- 人机交互_2、3_人的因素_20201015A.pdf
- 人机交互_4_设备_20201022A.pdf
- 人机交互_5_交互技术_20201022a.pdf
- 人机交互_6_设计基础准则_20201029a.pdf
- 人机交互_7_可用性评估_20201105a.pdf
- 人机交互_8_交互系统设计_20201105a.pdf
- 人机交互_9_HCI原型设计_20201112a.pdf
- 前几届的-人机交互_内容大纲_20190101a.pdf
- 北航计算研究生选课tips——6系指南(仅供参考).pdf
- 基础物理学
- 复变函数
- 测验题
- 测试题8.pdf
- 测验题1.pdf
- 测验题2.pdf
- 测验题3.pdf
- 测验题4.pdf
- 测验题5.pdf
- 测验题7.pdf
- 答案1.pdf
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- 滕岩梅课件
- 大一下工科数学分析
- 大数据可视化课程
- ReadMe.md
- 课程pdf
- 工程光学
- 工程光学（上）
- 工程力学
- README.md
- 工力实验
- 期末复习
- 期末考题
- 2003北航材料力学试题.doc
- 2004-2005材料力学+未知年份1.pdf
- 2007-2008材料力学B补考.pdf
- 2011-2012材料力学.pdf
- 2014材料力学A.doc
- 2015-2016 工力试卷.pdf
- 2016-2017 工力试卷.pdf
- 2018-2019 工力试卷.pdf
- C001
- C002
- C003
- C004
- 工程力学2017-2018期末答案.pdf
- 工程力学2017-2018期末试题.doc
- 未知年份2、3.pdf
- 未知年份4.pdf
- 模拟题
- 工程认知与训练
- 数值分析
- 数字图像处理
- 01-数字图像处理-引言.pdf
- 02-数字图像处理-图像采集与视觉系统.pdf
- 03-图像基本处理－F.pdf
- 04-傅里叶变换－F.pdf
- 05-FFT及应用.pdf
- 06-图像增强.pdf
- 07-图像恢复.pdf
- 08-图像分割.pdf
- 10-图像识别.pdf
- 12-图像理解总结.pdf
- 15-神经网络与深度学习.pdf
- 2020年期末考试试卷.doc
- 9-图像分割的表述.pdf
- Final-图像压缩技术.pptx
- README.md
- 数据挖掘
- A SURVEY OF CLASSIFICATION METHODS IN DATA STREAM.pdf
- A Survey on Algorithms for Mining Frequent Itemsets over Data Streams.pdf
- Association Analysis.ppt
- Classification1.ppt
- Classification最新.ppt
- Clustering data stream A survey of algorithms.pdf
- Clustering.ppt
- Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques (3rd Ed).pdf
- FP-Growth数据演示.exe
- Frequent Close Pattern Mining.ppt
- Frequent Close Pattern Mining2.ppt
- Introduction.ppt
- Mining of Massive Datasets.pdf
- Paper Writing.ppt
- README.md
- Sampling on Imbalanced Data.ppt
- project.zip
- project
- project
- 诊断疾病
- 预测游戏胜负
- surveyclustering.pdf
- weka使用-新.html
- 挖掘工具WEKA.ppt
- 数据挖掘概念与技术.pdf
- 数据科学基础
- README.md
- slides.7z
- slides
- 参考书-pml-toc-22may12.pdf
- 大作业说明-2020.pdf
- 教材2016版-bookJan25_2016.pdf
- 教材2019版book Jan 21, 2019.pdf
- 数据科学基础-教学日历.pdf
- 数据科学基础大纲.pdf
- 课件.zip
- 课件
- 数据结构
- DSPv1_0(绪论).pdf
- DSPv1_1(问题分析).pptx
- DSPv1_10(排序).pptx
- DSPv1_11(高级程序设计).pptx
- DSPv1_2(算法设计).pptx
- DSPv1_3(复杂数据设计).pptx
- DSPv1_4(线性表).pptx
- DSPv1_5(广义表、矩阵与串).pdf
- DSPv1_6(栈与队).pptx
- DSPv1_7(树与二叉树).pptx
- DSPv1_8(图).pptx
- DSPv1_9(查找).pptx
- README.md
- 智能自主系统
- 最优化理论与方法
- 2017_fall_OptimizationSymbus.pdf
- A 课件
- 最优化课件PDF版(1-5章).pdf
- 第一章 引言.ppt
- 第七章 约束优化_理论.ppt
- 第三章 线性规划拓展及应用.ppt
- 第二章 线性规划基本理论和算法.ppt
- 第五章 无约束优化线搜索法.ppt
- 第四章 无约束优化基础.ppt
- B 往年试题
- 13_autumn_midtest.pdf
- 13_autumn_midtest_supplementary.pdf
- 14_fall_midtest.pdf
- 14_spring_supplementary_material.pdf
- Office Lens 20161117-104637.pdf
- 最优化习题答案.pdf
- 考试2016.pdf
- C 刘老师推荐阅读材料
- D 个人推荐阅读材料
- Boyd凸优化课件.pdf
- Convex Optimization.pdf
- Math-for-ML.pdf
- Notes on Numerical Optimization.pdf
- Sauer - Numerical Analysis 2e.pdf
- Scientific Computing with MATLAB and Octave.pdf
- Zaiwen-MasterThesis.pdf
- cvxbook-solutions.pdf
- 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）Latex版.pdf
- 最优化方法及其Matlab程序设计.pdf
- 最优化理论与算法.pdf
- 最优化：建模、算法与理论.pdf
- 用Python做科学计算.pdf
- E 作业
- 大作业1
- 大作业2
- MATLAB Codes
- Report.pdf
- 大作业二说明.pdf
- 第01次作业
- 第02次作业
- 第03次作业
- 第04次作业
- 第05次作业
- 第06次作业
- 第07次作业
- 第08次作业
- 第09次作业
- 第10次作业
- 第11次作业
- 第12次作业
- 第13次作业
- 第14次作业
- 第15次作业
- 第16次作业
- 第17次作业
- README.md
- 服务计算
- README.md
- 服务计算2020
- README.md
- homework-1
- 1-1
- 1-2
- 1-2.md
- restful-homework
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- .idea
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- axis2
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- WebContent
- META-INF
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- woodstox-core-asl-4.2.0.jar
- wsdl4j-1.6.2.jar
- wsdl4j-LICENSE.txt
- xalan-2.7.0.jar
- xml-resolver-1.2.jar
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- Homework-1-20200725.pdf
- homework-2
- homework-3
- 3.md
- Homework-3-20200731.pdf
- TSP
- diagram_1.bpmn
- flask_api
- homework-4
- 4-1
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- javaAgentLog
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- javaAgentLog
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- javaAgentLog
- Homework-4-20200731.pdf
- 服务计算作业1-1.docx
- 服务计算作业1-2.docx
- 服务计算作业1-3.docx
- 服务计算作业2.docx
- 服务计算作业3.docx
- 服务计算作业4-1.docx
- 服务计算作业4-2.docx
- 服务计算作业4-3.docx
- 机器学习
- 2020机器学习
- README.md
- 2020机器学习课程作业介绍.pdf
- 机器学习1-概述-黄迪.pdf
- 机器学习10-决策树-黄迪.pdf
- 机器学习11-集成学习-黄迪.pdf
- 机器学习12-数据降维-黄迪.pdf
- 机器学习2-线性回归-黄迪.pdf
- 机器学习3-混合模型和聚类-2020.pdf
- 机器学习4-线性分类-黄迪-O.pdf
- 机器学习5-支持向量机-黄迪-O.pdf
- 机器学习6-采样方法-2020.pdf
- 机器学习7-概率图模型-2020.pdf
- 机器学习8-神经网络-2020.pdf
- 机器学习9-神经网络-2020.pdf
- 机器学习
- 材料力学
- 实验课程资料
- 1-2020材料力学A实验讲义.doc
- 10-B081--偏心拉伸实验.ppt
- 2-2020材料力学B实验讲义.doc
- 3-B011--应变片粘贴与电测法实验.ppt
- 4-B021--材料力学性能测试实验.ppt
- 5-B031--测弹性常数--（2020.5）.ppt
- 6-B041--切变模量G测定-2019.04.ppt
- 7-B051--直梁弯曲-2020.5.ppt
- 8-B061--梁变形及光弹、疲劳演示实验.ppt
- 9-B071--弯扭组合实验new.ppt
- 模拟题
- 课件
- 01第一章 绪论
- 02第二章 轴向拉压应力与材料的力学性能
- 第3讲 第二章 轴向拉压应力与材料的力学性能（１）.ppt
- 第4讲 第二章 轴向拉压应力与材料的力学性能（２）.ppt
- 第5讲 第二章 轴向拉压应力与材料的力学性能（３）.ppt
- 第6讲 第二章 轴向拉压应力与材料的力学性能（４）.ppt
- 03第三章 轴向拉压变形
- 04第四章 扭转
- 05第五章 弯曲内力
- 06第六章 弯曲应力
- 第21讲 第六章 弯曲应力(1).ppt
- 第22讲 第六章 弯曲应力(2).ppt
- 第23讲 第六章 弯曲应力(3).ppt
- 第24讲 第六章 弯曲应力(4).ppt
- 第25讲 第六章 弯曲应力(5).ppt
- 第26讲 第六章 弯曲应力（6）.ppt
- 07第七章 弯曲变形
- 08第八章 应力状态分析
- 第31讲 第八章 应力状态分析（1）.ppt
- 第32讲 第八章 应力状态分析（2）.ppt
- 第33讲 第八章 应力状态分析（3）.ppt
- 第34讲 第八章 应力状态分析（4）.ppt
- 第35讲 第八章 应力状态分析（5）.ppt
- 第36讲 第八章 应力状态分析（6）.ppt
- 09第九章 复杂应力状态强度问题
- 第37讲 第九章 复杂应力状态强度问题(1).ppt
- 第38讲 第九章 复杂应力状态强度问题(2).ppt
- 第39讲 第九章 复杂应力状态强度问题(3).ppt
- 第40讲 第九章 复杂应力状态强度问题(4).ppt
- 第41讲 第九章 复杂应力状态强度问题(5).ppt
- 10第十章 压杆稳定问题
- 第43讲 第十章 压杆稳定问题(1).ppt
- 第44讲 第十章 压杆稳定问题(2).ppt
- 第45讲 第十章 压杆稳定问题(3).ppt
- 第46讲 第十章 压杆稳定问题(4).ppt
- 第47讲 第十章 压杆稳定问题(5).ppt
- 11第十一章 非对称弯曲与特殊梁
- 12第十二章 能量法（一）
- 第52讲 第十二章 能量法（一）(1).ppt
- 第53讲 第十二章 能量法（一）(2).ppt
- 第54讲 第十二章 能量法（一）(3).ppt
- 第55讲 第十二章 能量法（一）(4).ppt
- 第56讲 第十二章 能量法（一）(5).ppt
- 第57讲 第十二章 能量法（一）(6).ppt
- 13第十三章 能量法（二）
- 14第十四章 静不定问题分析
- 第60讲 第十四章 静不定问题分析(1).ppt
- 第61讲 第十四章 静不定问题分析(2).ppt
- 第62讲 第十四章 静不定问题分析(3).ppt
- 第63讲 第十四章 静不定问题分析(4).ppt
- 第64讲 第十四章 静不定问题分析(5).ppt
- 15第十七章 疲劳
- 第16讲 1-4章习题课.ppt
- 第42讲 组合变形实验应力分析.ppt
- 第48讲 习题课.ppt
- 蒋老师课程进度(AI)36学时.ppt
- 蒋老师课程进度(AII)44学时.ppt
- 模式识别
- 2021年春季
- README.md
- 复习题.zip
- 模式识别（10）非监督学习方法.pdf
- 模式识别（1）模式识别概论.pdf
- 模式识别（2）贝叶斯决策理论.pdf
- 模式识别（3）概率密度函数的估计.pdf
- 模式识别（4）线性判别函数.pdf
- 模式识别（5）非线性判别函数.pdf
- 模式识别（6）支持向量机.pdf
- 模式识别（7）特征选择与提取.pdf
- 模式识别（8）深度神经网络.pdf
- 模式识别（9）图像特征提取.pdf
- README.md
- 《模式识别(第三版)张学工》.pdf
- 模式识别 （五）.pdf
- 模式识别(张学工).pdf
- 模式识别+（七）.pdf
- 模式识别+（二）.pdf
- 模式识别-6新.pdf
- 模式识别相关电子书
- Bishop - Pattern Recognition And Machine Learning - Springer 2006.pdf
- Pattern Classification by Richard O. Duda, David G. Stork, Peter E.Hart .pdf
- 模式识别第三版张学工(清华大学出版社).pdf
- 模式识别（三）.pdf
- 模式识别（二）.pptx
- 模式识别（四）.pdf
- 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
- 深度学习系统作业
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 现代社会的诞生
- 电动力学（高博班）试卷（研究生课）
