史达祖的悼亡词     

房日晰  房向莉 《渭南师范学院学报》2005,20(6):31-32,82

史达祖的妻子是湘楚一带的一位歌伎,他们共同生活过十多年,感情深挚。其妻死后,他写过11首悼亡诗:有专意写的,也有偶有感触而发的,还有托物言情的。这些词感情深厚,感人至切,但意象略有重复。  相似文献   

长沙市初中生当前学习动机特点调查   总被引：1，自引：0，他引：1  

张建玲  毛晋平 《湖南师范大学教育科学学报》2003,2(1):89-92

通过采用问卷法对长沙市初中生的学习动机状况进行了调查研究。结果表明：（1）初中生的学习动机中，表面型、深层型与成就型三种动机并存，其中，以成就型和深层型学习动机为主，表现型学习动机居后；（2）初中生在三种学习动机上性别差异不显著，在成就型学习动机上有显著的年级效应；（3）初中优、差生在三种学习动机上均表现出一定的差异，且在成就型动机上达到了极显著的水平。  相似文献   

数据交叉表在实际生活中的应用与理论分析     

魏连秋  张义红 《衡水学院学报》2006,8(1):39-41

数据库在计算机发展的今天已经越来越广泛地被使用,而数据库中数据的多种形式变换更是经常的,其中行列数据的变换是较难的,通过对该问题进行深入分析,联想到关系表中数据的逻辑形式,利用Excel的数据透视表和VFP中的交叉表来实现行列数据交换较为合适,进而利用SQL查询语句分析了行列数据交换的实质。  相似文献   

C语言和PASCAL语言的对比学习     

黄晓因 《思茅师范高等专科学校学报》2003,19(3):27-29

掌握了一门程序设计语言后学习其它的语言课程，应有意识地进行对比。文中重点从数据结构、语言工具两个方面比较了C语言和PASCAL语言的异同并进一步指出：在学习进程中贯穿对比思维，可达到事半功倍、温故知新的效果。  相似文献   

周边不规则大型深基坑地下水控制设计     

韩银全  彭彦彬 《石家庄铁路工程职业技术学院学报》2007,(3)

地下水控制是大型深基坑工程中的关键技术。结合某周边不规则的深基坑工程,从基坑周边既有工程环境、施工场地条件、基坑地质和含水层特征等多方面综合考虑,对基坑场地内上层滞水和孔隙承压水分别提出控制设计思路,给出排水管路、深井降水网布置设计方法,以及降水井结构设计图,最后评价地下水控制对深基坑周围环境的影响。对于类似建筑,具有一定的参考价值。  相似文献   

异常挖掘研究综述   总被引：1，自引：0，他引：1  

蒋盛益  徐雨明  陈溪辉 《衡阳师范学院学报》2004,25(3):63-66

异常挖掘是数据挖掘的一个重要分支，已逐渐成为许多领域的有用工具。本文介绍了异常的基本含义以及异常挖掘的意义。对现有异常挖掘方法按照它们使用的主要技术进行了分类，对一些典型方法的基本思想进行了介绍，并指出了这些方法存在的局限。最后对异常数据挖掘的一些主要研究方向进行了展望。  相似文献   

建筑设计中PDM系统开发的关键问题及其实现技术     

焦思红  屈云光 《北京工业职业技术学院学报》2003,(4)

根据PDM系统建设的实际,提出了开发PDM系统中的几个关键问题,主要包括角色管理、工作流管理、片本控制以及应用软件集成等,对于每一种问题均给出了相应的解决方案。  相似文献   

Cookie技术在Web日志挖掘预处理中的应用     

周增国  庞有军 《大连大学学报》2006,27(2):59-62

W eb日志的数据挖掘,可以发现用户访问页面的行为模式,改进W eb站点的性能和结构,提高查找信息的质量和效率.对W eb日志挖掘预处理的数据清洗、识别用户、识别用户会话和识别片断四个主要阶段所要完成的任务进行分析,论述了现有W eb日志预处理方法中的用户识别技术,提出了一种基于Cook ie技术和扩充日志属性的用户识别方法.  相似文献   

灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用研究     

冯晓林  王岁花 《教育教学论坛》2019,(24):44-46

本研究深入剖析了灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用,由于高校生源变动的随机性、波动性以及复杂性,给招生预测工作带来了很多瓶颈。为了更准确地预测招生人数,我们将试图把灰色动态预测与马尔科夫预测模型融为一体,对高校招生人数进行预测。选取河南师范大学部分新生历年录取入学情况为研究对象,采用数据收集法、实验分析法、灰色马尔科夫模型等技术发掘数据中隐藏的规律和模式,从而为高校招生工作提供科学的依据。  相似文献   

Making sense of learner and learning Big Data: reviewing five years of Data Wrangling at the Open University UK     

Bart Rienties  Simon Cross  Vicky Marsh  Thomas Ullmann 《Open Learning》2017,32(3):279-293

Most distance learning institutions collect vast amounts of learning data. Making sense of this ‘Big Data’ can be a challenge, in particular when data are stored at different data warehouses and require advanced statistical skills to interpret complex patterns of data. As a leading institute on learning analytics, the Open University UK instigated in 2012 a Data Wrangling initiative. This provided every Faculty with a dedicated academic with expertise data analysis and whose task is to provide strategic, pedagogical and sense-making advice to staff and senior management. Given substantial changes within the OU (e.g. new Faculty structure, real-time dashboards, two large-scale adoptions of predictive analytics approaches, increased reliance on analytics), this embedded case study provides an in-depth review of lessons learned of five years of data wrangling. We will elaborate on the design of the new structure, its strengths and potential weaknesses, and affordances to be adopted by other institutions.  相似文献