砺儒云课堂

Data structures play a central role in modern computer science. They are amongst the most fundamental ingredients in the recipe for creating efficient algorithms and good software design. 

The course covers basic and essential concepts in data structures, including array-based lists, linked lists, stack, queue, trees, binary trees, heaps and graphs. Discussion of various implementations of these data objects, programming styles, and run-time representations. The course also examines sorting, searching and some graph algorithms. Algorithm analysis and efficient code design is discussed.

In this course, students will analyze and design of fundamental data structures and engage to use data structures as tools to algorithmically design efficient computer programs that will cope with the complexity of actual applications.

主要讲授Oracle数据库的基础概念、知识和技术，注重培养Oracle数据库技术的基本操作技能。课程内容体系完整，覆盖了Oracle数据库技术的主要组成部分，设置有Oracle数据库概述、管理与开发工具、数据库运行状态维护、物理存储结构、逻辑存储结构、数据库对象管理、数据库安全管理、数据库备份与恢复以及PL/SQL程序设计等内容。

线性代数是涵盖线性方程组，矩阵理论，行列式计算，向量及其空间，特征值与特征向量，二次型及其标准型等内容，以培育学生抽象思维能力，符号语言表达能力，逻辑推理能力为目标的课程。其内容对计算机学生非常重要。这个课程是一门核心专业基础课，通常在新生第一学期开出，需要有高中或者相当高中的数学基础。学时共60学时。

《概率论与数理统计》是计算机科学与技术等理工科专业的专业必修课，主要研究随机现象的统计规律性，目前已经成为科学、工程、管理等许多学科的重要工具， 在计算机系统、金融、气象设计、地震预测、遗传规律、卫星摄影等方面有重要应用。学生通过《高等数学》和《线性代数》课程的学习，基本掌握了微积分以及矩阵相关性质和运算知识。概率论是学习《机器学习》、《人工智能》的基础理论，而数理统计的方法大量应用于数据挖掘、处理和分析中。本课程通过学习概率论和数理统计相关知识和方法，使得学生可以识别、理解相关的概率和统计问题，运用所学的原理和方法解决问题，并能基本具备将数学知识用于解决复杂工程问题的能力。

    本课程讲授的主要内容包括：概率论的基本概念,随机变量及其分布,多维随机变量,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理等概率论基础知识；数理统计的基本概念，抽样分布,参数的点估计、区间估计与假设检验等数理统计基础知识；以及简单应用等。通过本课程的学习，学生能够初步掌握研究随机现象及其统计规律的数学基本思想和方法，从而具有一定的分析及解决问题的能力。