通过本课程，您将学会： （1）使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。 （2）建立和训练用于预测和二元分类任务的监督机器学习模型，包括线性回归和逻辑回归。

【哈佛大学】公正Justice：一场思辨之旅（中英字幕全12集）迈克尔·桑德尔(Michael J. Sandel)

分子结构与统计力学是加州大学欧文分校物理化学系列课程的第二部分，内容涉及到物理化学的一些核心概念。课程内容包括：量子力学原理用于原子结构与能级、双原子分子谱学及结构确定、简单分子的化学键形成等。

此稿系现清华大学科学史系主任，科学史家吴国盛教授于北大工作期间师生共同录制的《科学通史》

操作系统是控制软件，管理应用程序，为应用程序提供服务，杀死应用程序，分配资源，管理外设。

有机化学是医药卫生类专业的一门重要的专业基础课，是研究有机物的组成、结构、性质、合成、应用及他们之间的相互转变和内在联系的一门学科。通过本门课程的学习，使学生在原有化学学习的基础上，进一步学习有机化学的基础知识、基本理论和基本实验技能，会进行有机物的结构和性质的分析，会进行药物中的某种化学成份的鉴定、分离和提纯，能利用给定的化学原料进行实验方案的设计和有机物的简单合成，为后续专业课的理论和实践学习打下坚实基础。同时，通过本门课程的学习，使学生站在全新的角度理解化学物质与生命健康，并能从化学的“双刃剑”角度理解物质、环境与人类的和谐，促进药学和化学自身的健康发展。

建筑工程测量是建筑类专业中的一门专业基础课，它的主要任务是学习测量基本理论和基本技能，并进行测量基本功训练。通过学习和实践，重点培养学生的仪器操作能力、对测量成果的计算、分析能力和创新能力，培养学生的工程实践、组织协调和团结协作能力。

经济法课程是经济生活中的法律，我们每个人在不同阶段有各种身份，有可能是创业者、合同的签订人、产品的消费者、票据的使用者、劳动合同中的劳动者、诉讼中的当事人等等，通过本门课程学习，可以帮助每位具有各种身份的人，掌握相关法律技巧，保护自己的权益不受损害，同时做到遵法学法守法用法。本课程打破法律知识体系，选取与经济生活密切相关的法律，遵循实用、有趣原则，将抽象的法律知识，通过有趣的动画案例解决生活的经济法律问题。

百年党史“潮”青年｜开天辟地

我通过操作四个案例来讲解了pr五个视频效果，分别是超级键、镜像、边角定位、变换、马赛克的具体应用。

本节课选自广东教育出版社的《网络技术应用》第六章《网络安全技术》第二节，设计有“初识数据加密”（分为“数据加密，就在我们身边”和“何为数据加密？”）、“数据加密应用二例”（分为“文件压缩包加密”和“在线视频URL解密”）和个人用户日常密码的设定与管理技巧三部分内容。

一、直接导入 ：大家好，今天和大家分享的内容是信息技术的发展历程。 二、内容详细讲解：信息技术发展的五次革命。第一次信息技术革命是语言的产生和使用。第二次信息技术革命是文字的发明和使用。第三次信息技术革命是造纸术、印刷术的发明和应用。第四次信息技术革命是电报、电话、广播、电视等电信、通信设备的发明和普及应用。第五次信息技术革命是计算机和现代通信技术的普及应用。 三、小结巩固知识点 四、完成授课。

微分方程指描述未知函数的导数与自变量之间的关系的方程。微分方程的解是一个符合方程的函数。而在初等数学的代数方程，其解是常数值。微分方程的应用十分广泛，可以解决许多与导数有关的问题。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题，如空气的阻力为速度函数的落体运动等问题，很多可以用微分方程求解。此外，微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域都有应用。数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向，但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得解析解。不过即使没有找到其解析解，仍然可以确认其解的部份性质。在无法求得解析解时，可以利用数值分析的方式，利用电脑来找到其数值解。 动力系统理论强调对于微分方程系统的量化分析，而许多数值方法可以计算微分方程的数值解，且有一定的准确度。

哈勃定律：速度和距离均是间接观测得到的量。速度——距离关系和速度——视星等关系，是建立在观测红移——视星等关系及一些理论假设前提上的。哈勃定律原来由对正常星系观测而得，现已应用到类星体或其他特殊星系上。哈勃定律通常被用来推算遥远星系的距离。

微积分的发展经历过牛顿，莱布尼茨时期，欧拉高斯时期，柯西维尔斯特拉斯时期，以及1960年后的罗宾逊时期。牛顿莱布尼茨时期是以物理学观察为启示，统一了微分与积分，明确了微分与积分为一对逆运算；欧拉与高斯时期是广泛使用微积分解决数学问题的时期，微积分独立发展成为强有力的数学工具，奠定了微积分在数学中的统治地位；柯西维尔斯特拉斯时期是微积分逻辑严格化时期，主要的工具是当时逐步形成的数的公理化工具以及其中的实数理论；罗宾逊时期主要是通过数理逻辑系统说明虽然柯西维尔斯特拉斯的严格化方法是正确的，但并不是唯一的可以充当微积分严格化基础的理论，完全不必要抛弃莱布尼次茨时代的无穷大无穷小的概念一样可以严格化微积分。罗宾逊的方法相对于柯西维尔斯特拉斯的微积分目前叫非标准分析，鬼知道将来会不会成为主流，而柯西维尔斯特拉斯的方法会成为支流呢？至少在罗宾逊非标准的基础下，莱布尼茨欧拉等的直观分析方法基本上无须做修改就是正确的推理了。