《数值计算方法》教学大纲 课程编号：MI3321048 课程名称：数值计算方法英文名称：Numerical and Computational Methods 学时： 30 学分：2 课程类型：任选课程性质：任选课 适用专业：微电子学先修课程：高等数学,线性代数 集成电路设计与集成系统 开课学期：Y3开课院系：微电子学院 一、课程的教学目标与任务 目标：学习数值计算的基本理论和方法，掌握求解工程或物理中数学问题的数值计算基本方法。 任务：掌握数值计算的基本概念和基本原理，基本算法，培养数值计算能力。 二、本课程与其它课程的联系和分工 本课程以高等数学，线性代数，高级语言编程作为先修课程，为求解复杂数学方程的数值解打下良好基础。 三、课程内容及基本要求 (一) 引论（2学时） 具体内容：数值计算方法的内容和意义，误差产生的原因和误差的传播，误差的基本概念，算法的稳定性与收敛性。 1.基本要求 （1）了解算法基本概念。 （2）了解误差基本概念，了解误差分析基本意义。 2.重点、难点 重点：误差产生的原因和误差的传播。 难点：算法的稳定性与收敛性。 3.说明：使学生建立工程中和计算中的数值误差概念。 (二) 函数插值与最小二乘拟合（8学时） 具体内容：插值概念，拉格朗日插值，牛顿插值，分段插值，曲线拟合的最小二乘法。 1.基本要求 （1）了解插值概念。 （2）熟练掌握拉格朗日插值公式，会用余项估计误差。 （3）掌握牛顿插值公式。 （4）掌握分段低次插值的意义及方法。
（5）掌握曲线拟合的最小二乘法。 2.重点、难点 重点：拉格朗日插值, 余项，最小二乘法。 难点：拉格朗日插值, 余项。 3.说明：插值与拟合是数值计算中的常用方法，也是后续学习内容的基础。 (三) 第三章数值积分与微分（5学时） 具体内容：数值求积的基本思想，代数精度的概念，划分节点求积公式（梯形辛普生及其复化求积公式），高斯求积公式，数值微分。 1.基本要求 （1）了解数值求积的基本思想，代数精度的概念。 （2）熟练掌握梯形，辛普生及其复化求积公式。 （3）掌握高斯求积公式的用法。 （4）掌握几个数值微分计算公式。 2.重点、难点 重点：数值求积基本思想，等距节点求积公式，梯形法，辛普生法，数值微分。 难点：数值求积和数值微分。 3.说明：积分和微分的数值计算，是进一步的各种数值计算的基础。 (四) 常微分方程数值解法（5学时） 具体内容：尤拉法与改进尤拉法，梯形方法，龙格—库塔法，收敛性与稳定性。 1.基本要求 （1）掌握数值求解一阶方程的尤拉法，改进尤拉法，梯形法及龙格—库塔法。 （2）了解局部截断误差，方法阶等基本概念。 （3）了解收敛性与稳定性问题及其影响因素。 2.重点、难点 重点：尤拉法,龙格－库塔法，收敛性与稳定性。 难点：收敛性与稳定性问题。 3.说明：该内容是常用的几种常微分方程数值计算方法，是工程计算的重要基础。 (五) 方程求根的迭代法（4学时） 具体内容：二分法，解一元方程的迭代法，牛顿法，弦截法。 1.基本要求 （1）了解方程求根的对分法和迭代法的求解过程。 （2）熟练掌握牛顿法。 （3）掌握弦截法。 2.重点、难点 重点：迭代法，牛顿法。
软件工程教学大纲 课程名称：软件工程 开课学期：第5学期 学时/学分：48 / 3 课程类型：专业必修课 开课专业：游戏开发 选用教材： 《软件工程导论》（第四版），张海藩编著，清华大学出版社； 主要参考书： 《实用软件工程》（第二版），郑人杰、殷人昆、陶永雷编著，清华大学出版社； 《软件工程：实践者的研究方法》（原书第五版），Roger S. Pressman，机械工业出版社； 《软件工程》（原书第六版），Ian Sommerville，机械工业出版社； 《面向对象与传统软件工程》（原书第五版），Stephen R. Schach，机械工业出版社。 《面向对象的软件工程》，B.Bruegge，A.H.Dutoit著，清华大学出版社 一、课程性质、目的与任务 软件工程是研究软件开发维护和软件管理的一门工程科学，本课程是计算机科学与技术专业指导性教学计划规定的教学环节中的一部分，教学目的旨在介绍软件工程的基本原理和主要内容，为学生进一步深入学习与软件工程相关的其他课程如：软件需求过程、软件分析与设计和软件项目管理、软件过程管理等打下坚实的理论基础。同时启发学生把握软件开发过程的基本规律，掌握和运用软件分析、设计的常用方法、软件开发过程的管理方法以及质量保证方法等，来解决软件开发中的实际问题，达到学以致用的目的。 二、教学基本要求 本门课程是软件工程导论性质的课程，所以它比较全面而概括地介绍了与软件开发、管理和维护相关的各阶段的工作。学生通过这门课程的学习，能够掌握软件工程的基本含义、它的主要作用、软件开发的过
程、软件开发各个阶段的主要目的和可能采用的一些技术手段和方法，并理解软件项目管理的主要思想。课程完成后，学生能够应用软件工程的思想指导软件开发实践，并能够比较容易地进行软件工程其他相关后续课程的深入学习。 要求教师在教学中采用启发式教学和因材施教，并至少给出一些章节的启发式教学内容的设计。 制作电子教学课件，运用课件进行教学。 三、考核方式： 总成绩分为两个部分：平时成绩（占40% ）和期末卷面成绩（占60%），期末考试采用开卷。
分析化学 实验教学大纲 ××××××××化学与化工学院 二〇一三年七月
2．大纲正文格式 《分析化学实验》课程实验教学大纲 课程名称（中文）分析化学实验 课程性质独立设课课程属性学科基础 教材及实验指导书名称《分析化学实验》 学时学分：总学时 96 总学分 3 实验学时 96 实验学分 3 应开实验学期一～二年级二～三学期 先修课程分析化学 一、课程简介及基本要求 分析化学实验是化学系各专业本科生的基础课之一，它即是一门独立的课程，又是与分析化学理论课紧密配合的课程。主要内容包括滴定分析法，重量分析法及分光光度法。在学完本课程之后，学生能达到下列要求： 1. 了解分析化学试验在生产实际及科研工作中的重要意义。 2. 树立量的概念，掌握分析化学试验的基本操作和基本技能。 3. 运用所学的基本原理和基本技能设计分析方案，初步具有分析问题、解决问题的能力。 4. 能培养严谨的科学态度和细致、踏实的作风以及做事认真、实事求是的人生态度，培养良好的实验素养，严谨细致的工作作风和坚韧不拔的科学品质。
二、课程实验目的要求（100字左右） 分析化学实验是化学学科的基础课程之一，它与分析化学理论课教学紧密结合。通过实验加深对分析方法的原理及其有关理论的理解，并能灵活运用所学理论知识指导实验操作；学习并掌握分析化学实验的基本知识，基本技术操作和典型的分析测定方法；学会运用误差理论和分析化学理论知识，找出严重影响分析结果的关键环节；学会正确合理的选择实验条件和实验仪器，正确处理实验数据，以保证试验结果准确可靠。使学生初步具有解决分析化学实际问题的能力，为后续课的学习和科学研究奠定基础。 三、适用专业： 化学、化学工程与工艺、应用化学、材料化学、制药工程； 四、主要仪器设备： 托盘天平、电子天平、电炉、烘箱、漏斗、马弗炉、瓷坩埚、紫外可见分光光度计、滴定管、移液管、锥形瓶、容量瓶、烧杯、试剂瓶。 五、实验方式与基本要求 1．本课程以实验为主，为单独设课，所以开课后，任课教师需向学生讲清课程的性质、任务、要求、课程安排和进度、平时考核内容、期末考试办法、实验守则及实验室安全制度等。 2．该课以验证性实验为主，教材中给出相关的实验内容，实验前学生必须进行预习，任课教师向学生讲述实验目的、实验原理、实验步骤以及注意事项后，方可进行实验。 3．实验1人1组，在规定的时间内，由学生独立完成，出现问题，教师
《文本数据分析》教学大纲 课程编号：071193B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课 专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用） 先修课程：数据结构、数据库原理与应用、大数据分析算法 一、教学目标 文本数据分析是文本分析和挖掘数据的理论和方法，文本数据分析是信息管理与信息系统专业（大数据应用）重要的专业选修课。通过本课程的学习，将达到以下目标: 目标1：对文本数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识； 目标2：掌握有关文本数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉文本数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例； 目标3：熟悉文本数据挖掘的基本原理，提高分析文本数据的思维能力与计算能力，能够从事某社会和经济领域文本数据分析相关活动的组织、执行和实施。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容
本课程主要基于R语言讲授文本数据分析的原理、基本方法及常用软件。主要包括：常用文本挖掘技术及其基本流程；基于R软件详细讲授文本挖掘的主要方法，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析；基于MS SQLSever 讲授文本挖掘的实现技术，包括数据预处理技术，文本数据的导入、建立字词与词向量、建立训练集和测试集；基于MS SQL Sever讲授常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析；最后通过舆情分析、文献挖掘等案例进行实战练习。 （二）教学方法和手段 注重理论与实践相结合，采取实例教学法、小组教学法、模拟教学法等多种教学方法进行授课。重点强调案例教学锻炼学生解决实际问题的能力，并借助R 语言开发环境软件进行上机操作和实战练习。 （三）实践教学环节要求 要求学生在实验环节掌握文本数据分析的基本原理、思路及相关领域的实战应用。要求学生课后完成基于课堂和实验教学内容的扩展实践练习，进一步熟悉文本数据分析流程和技术方法，加强相关领域的实际应用场景练习。 （四）与毕业要求的关系 文本数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。作为信息管理与信息系统专业大数据应用方向的学生，学习和掌握文本数据分析相关知识、方法和技术，不仅是大数据时代下社会经济发展的需要，更是适应未来各个领域海量数据管理的必需技术和能力，符合该专业培养的基本要求。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
《数值计算方法实习》教学大纲 Numerical Computation Method Practice 适用本科四年制信息与计算科学专业（2周 2学分） 一、课程的目的和任务 本课程的授课对象是信息与计算科学专业本科生，属信息与计算科学专业公共基础课。 数值计算方法是一门专门研究各种数学问题近似解法的课程，它是一门与计算机应用密切结合的实用性很强的数学课程。在数值计算方法课程中，讲授了各种数学问题的近似解法，这些近似解法的计算量很大，只有利用计算机计算，这些解法才具有实用意义。因而上机实习，掌握这些近似解法的计算机实现是数值计算方法课程学习的一个重要环节。 本课程实习的主要目的是通过科学计算语言MA TLAB的学习，利用MA TLAB求解各种数学问题的近似解，使学生对数值计算方法课程所学的各种近似解法能在计算机上实现，提高学生对数值计算方法课程讲授的各种数学问题近似解法的理解和掌握。 通过本实践环节，要求学生初步掌握MATLAB的使用方法，掌握利用MATLAB求解各种数学问题近似解的算法，通过上机实践，提高学生对各种数学问题近似解法的实际运用能力，并能应用所学的方法解决一些较简单的实际问题。 二、课程的基本要求和特点 本课程是一门既有系统理论又有较强实践性的技术基础课，学习本课程需坚持理论联系实际的学风，必须在学习数值计算方法课程讲授的各种数学问题近似解法的基础上，动手编写一些简单的MA TLAB程序，利用MATLAB来实现求解各种数学问题的近似解；同时要注意数学软件的使用原理及使用方法。本课程是一门实用性很强的应用数学课程。 三、本课程与其它课程的联系 本课程实习是对前期《数值计算方法》课程的巩固，数值计算方法课程涉及面较宽，必须先修课程为《数学分析》、《高等代数》、《常微分方程》、《计算机应用基础》、《数值计算方法》。 四、课程的主要内容 1 数学软件MATLAB 教学要求： 了解：MA TLAB的基本特点，MATLAB的启动方法和工作界面，MATLAB数值计算，MATLAB程序设计，MATLAB绘图。 掌握：MA TLAB的基本操作，MATLAB的基本运算。。 教学要点： （1）MATLAB的基本特点、启动方法和工作界面； （2）MATLAB的基本操作； （3）MATLAB的基本运算； （4）MATLAB数值计算； （5）MATLAB程序设计； （6）MATLAB绘图。 2数值计算方法实习 教学要求： 掌握：MATLAB数值计算语句的使用，利用MA TLAB编制程序将求解各种数学问题近似解的公式转化为计算机程序，利用MA TLAB绘图。
重庆大学研究生《软件过程与项目管理》课程教学大纲 1、课程名称：软件过程与项目管理 课程编码：（在MIS系统中的课程编号） 2、学时学分：32学时/2学分 3、适用的学位类型：学术型博士/硕士 4、先修课程： 《软件工程导论》、《软件需求分析》 5、使用教材及主要参考书目 （1）朱少民、左智，软件过程管理，清华大学出版社，2007.4 （2）韩万江等，软件项目管理案例教程（第2版），机械工业出版社，2009.4（3）任永昌著，软件项目管理，清华大学出版社，2012.7 6、课程简介及主要内容（500字） 通过本课程的学习，学生能够全面了解软件开发和维护的全过程，深刻理解软件过程的框架、标准和内涵，能够将软件过程模型灵活地应用于实践之中，掌握软件项目管理的基本理论，熟悉软件项目管理的方法、流程和工具。培养学生在软件开发中不断改进软件过程、管理软件开发项目的基本能力，并将软件项目管理的理论应用于软件项目的实践，提高分析、解决问题的能力。 该课程主要内容包括软件过程规范、软件过程成熟度、软件过程的组织管理、需求管理和技术管理等相关的概念和理论，以及软件项目计划管理、成本管理、质量管理、配置管理、文档管理、风险管理和集成管理等流程、方法和实践。7、教学内容、教学方式及学时分配：
8、考核及成绩评定方式： 平时作业及出勤30% + 期末闭卷考试70% 编制人签字：柳玲学院主管院长签字：符云清编制时间：2015.12.18
Syllabus for Graduate Courses of Chongqing University 1、Course Name：Software process and project management Course Code： 2、Credits and hours：32 hours/2 credits 3、Degree Level: Academic Degree (Doctor/Master) Software Engineering 4、Prerequisite Courses： Software Engineering、Software requirement analysis 5、Textbooks and reference books： （1）朱少民、左智，软件过程管理，清华大学出版社，2007.4 （2）韩万江等，软件项目管理案例教程（第2版），机械工业出版社，2009.4（3）任永昌著，软件项目管理，清华大学出版社，2012.7 6、Course description Through the study of this course, students can understand the whole process of software development and maintenance, and deeply understand the framework, standards and contents of the software process, and can apply the software process model into the practice. Students can master the basic theory of software project management, and familiar with methods, processes and tools of the software project management. This course trains the basic ability of students in the software development process and software project management. The main content of this course includes the concepts and theories of software process specification, software process maturity, organization management, requirement management, technology management, etc., and the process, method and practice of software project plan management, cost management, quality management, configuration management, document management, risk management and integrated management.
《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表
（二）课程培养能力体系
（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用
实验报告 学院（系）名称： 主程序部分列选主元部分
实验结果： 一．列主元消去法 输入各个数据，最终使用列选主元法，得到结果为：x1=x2=x3=1二．高斯-赛德尔迭代法 输入各个数据，输出每一步迭代数据，最终结果为：x1=0.285716，附录（源程序及运行结果） 一．列主元高斯消去法 #include 《安全工程数值分析》课程教学大纲 课程编号: 适用专业: 建筑安全工程专业 计划学时: 40学时计划学分: 2.0学分 一．本课程的性质和任务 安全工程数值分析是高等工科院校安全工程专业的一门重要专业选修课，并在许多领域中有着广泛的应用。本课程的任务是使学生熟悉用于数值分析的数学和力学基础知识，初步掌握利用计算机技术分析和解决工程问题的基本数值原理和方法，为学习以后专业课程创造条件。 二、课程内容及基本要求 第一章绪论 了解数课程的任务及学习方法 第二章计算机数学语言概述——MatLab 2.1 数学问题计算机求解概述 2.1.1 学习计算技术学语言的目的 2.1.2 数学问题的解析解与数值解 2.1.3 软件包的作用 2.1.4 MatLab语言的优势 2.2 MatLab语言程序设计基础 2.2.1 MatLab语言程序设计基础 2.2.2 基本数学运算 2.2.3 MatLab语言流程控制 2.2.4 MatLab函数的编写 2.2.5 二维图形绘制 2.2.6 三维图形绘制 第三章数值分析引论 3.1 数值算法的研究对象 3.1.1 了解计算方法基本理念 3.1.2 了解数值算法的特点 3.1.3 了解三类计算机算法的定义 3.2 误差分析的概念 3.2.1 了解误差和有效数字的关系 3.2.2 了解截断误差与收敛性的关系 3.2.3 了解舍入误差与数值稳定性的关系 3.2.4 了解数据误差与病态问题的关系 3.3 数值算法设计的要点 了解数值算法设计的要点 第四章数值代数 4.1 Gauss消去法 4.2 直接三角分解法 4.3 范数和误差分析 第五章插值法 5.1 Lagrange插值法 5.1.1 基本理论 5.1.2 Lagrange插值法在结构力学中的应用 5.2 Hermite插值法 5.2.1 基本理论 5.2.2 Hermite插值法在结构力学中的应用 第六章拟合 6.1 基本概念 6.2 最佳平方逼近 6.3 最小二乘法 第七章位移法 7.1 基本理论 7.2 实例分析 第八章有限单元法基本知识 8.1 变分原理 8.2 虚位移原理 8.3 势能原理 8.4 弹性力学基本方程 第九章结构有限单元法 9.1 平面拉压杆单元的有限单元分析 9.2 平面梁单元的有限单元分析 9.3 常应变三角形单元 9.4 矩形双线性单元 9.5 有限元分析应注意的问题和结果整理 三、使用大纲说明 《软件工程导论》课程教学大纲 一、课程性质、地位和作用 《软件工程导论》是是软件工程专业的专业基础课程，属必修课。 本课程主要讲述建造软件系统的基本方法、技术、流程、工具及规范等。通过学习可以使学生了解软件工程的基本概念、基本原理、实用的开发方法和技术；了解软件工程各领域的基本内容和发展动向；学习用工程化的方法开发软件项目，初步掌握开发过程中应遵循的流程、准则、标准和规范。本门课程为将来从事软件开发学生的软件工程师之路奠定坚实的基础。 二、课程教学对象、目的和要求 本课程适用于软件工程、计算机应用等从事软件开发的本科专业。课程教学目的、要求： (一)从教学内容上，应使学生了解软件工程的基本概念，主要包括软件与软件开发的基本过程，软件危机与软件工程。掌握个人软件开发过程的基本内容和方法，了解软件开发模型及结构化软件设计方法，以及软件质量保证基本内容。(二)从能力方面，应使学生通过对软件工程基本概念和方法的学习和课后练习，培养学生养成规范化个人开发的良好习惯，培养学生按照软件工程的基本过程和方法来设计和开发软件。 (三)从教学方法上，在课堂理论教学中，采用学生可以理解的软件开发素材，通过一边实践一边讲解的方法，讲解软件过程的基本思想和方法，通过学生完成与实践结合的作业，调动学生的积极性,使软件工程的基本思想逐步植根于学生头脑中。 三、相关课程及关系 本课程的先修课程是“C语言程序设计”和“数据结构”等程序设计课程，学习应在学生具有一定的编程能力基础上进行。本课程为后续的“软件制造工程”和“软件设计工程”等课程打下了必要的理论基础。 四、课程内容及学时分配 总学时：32学时 (一)绪论1学时 1、软件工程及其重要性 2、软件开发需要软件工程 3、软件工程课程体系架构(需要什么软件工程) 、课堂的组织、学习方法、章节安排与考核4． 要求学生了解软件工程的起源，软件工程在软件开发中的作用，了解软件工程课程体系。 (二)软件与软件工程4学时 1、软件及软件分类 2、软件工程的由来及概念 3、软件生命周期 4、软件开发与软件开发方法 5、软件工程工具和环境 6、软件开发项目管理介绍 《分析化学实验》本科课程实验教学大纲 一、课程基本信息 课程名称：分析化学实验 英文名称：Analytic Chemistry Experiments 课程编号：A081530 课程性质：专业基础课 课程属性：独立设课 适用专业：化学专业、应用化学专业 学时学分：课程总学时：42；课程总学分：1.5；实验课总学时：42 ；实验课总学分：1.5（化学专业）。课程总学时：42；课程总学分：1.5；实验课总学时：42 ；实验课总学分：1.5（应用化学专业）。 开设学期：第二学期 先修课程：无机化学、无机化学实验、分析化学 二、课程简介 分析化学实验是高等师范学校化学专业的一门基础课程。它即是一门独 立的课程，又是与分析化学理论课紧密配合的课程。分析化学实验主要内容 为定量分析实验，重点学习滴定分析法（酸碱滴定、配位滴定、氧化还原滴定、沉淀滴定）的实验原理及基本操作技能。 本课程需完成10个实验项目，大纲共安排实验项目12个：基本操作实验2个、验证实验8个、综合实验2个。12个实验中必做实验8个，选做实验4个,选做实验由学生任选其中2个实验合计组成10个实验。在授课结束后对实验方法、基本操作技能等内容进行考核，要求学生按时、独立完成全部内容。合计42学时。 三、实验课程目的与要求 学习本门课程的目的：使学生学习和掌握分析化学的基本原理、基本知识、 基本操作技能和典型的分析测定方法，树立“量”的概念，加深分析化学〈定量〉理论部分基本原理和基础知识的理解。为学习后续课程和将来从事化学教学和科研工作打下良好的基础。 学习本门课程的要求：为了完成本实验教学任务，要求学生认真做好实验前的预习工作，必须写好实验预习报告，明确各个实验的原理和实验内容，加深对分析化学基本概念和基本理论的理解，在实验中做到心中有数。学会正确合理的选择实验条件和实验仪器,掌握天平、滴定管、移液管、容量瓶等基本仪器的使用，正确处理实验数据,保证实验结果准确可靠。培养学生清洁整齐、有条不紊的良好实验习惯,实事求是的科学态度以及严谨细致地进行科学实验的技能、技巧和创新能力，使学生初步具有分析问题和解决问题的能力。 四、考核方式 1、考核方式：考查 2、实验成绩根据实验技能操作考核成绩（30%）、加平时实验综合成绩（70%）为实验课程总成绩。 实验技能操作考核成绩：授课结束后对实验方法、基本操作技能等内容进行考核。 平时实验综合成绩：平时成绩30%：包括实验预习、实验操作、纪律考勤等各个环节中的表现综合评定。实验报告40%：实验报告要写明实验目的、实验原理、实验现象、实验结果（应包含数据处理、误差分析）。 最终成绩按优秀、良好、中等、及格和不及格五级评定。 五、实验项目、学时分配情况 《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、 《大数据算法》课程教学大纲 课程代码：090141128 课程英文名称：Big Data Algorithm 课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题，因此将大数据算法作为信息与计算科学专业的一门选修课程。通过本课程的学习，使学生能掌握一些大数据算法设计的基本思想，较好的理解和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，通过实践练习初步掌握大数据算法设计与分析的技术，并能够将其中的思想应用于实际的研究和开发。从而提高学生的创新实践能力，加强学生开展科研工作能力。为今后进行更深入的研究奠定良好的理论基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1. 掌握大数据算法设计的基本思想，较好的理解大数据算法设计与分析的基本思路； 2. 初步掌握大数据算法设计与分析的基本方法和技术； 3. 初步具备将大数据算法应用于实际开发的能力，并能够分析算法效率。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握大数据算法设计和分析的基本思想，掌握概率算法、I/O有效算法、并行算法等大数据算法的基本思想。 2.基本理论和方法：掌握大数据算法设计的一般原理和步骤。要求学生能够掌握亚线性算法、外存算法、并行算法等算法的设计方法和分析技术。 3.基本技能:具备运用亚线性算法、外存算法、并行算法等算法综合解决实际问题的能力，初步具备将大数据算法应用于实际开发的技能。 （三）实施说明 1．教学方法：本课程涉及大数据理论、算法设计技术、算法分析方法，涉及知识面广且比较抽象。建议采用案例教学并结合演示让学生理解和掌握各种算法设计方法，通过课堂讨论、课后作业和实验训练，加强学生对大数据算法设计方法的掌握。采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；以最新的研究成果为导向，引导和鼓励学生通过查阅文献、实践获取知识，让学生了解大数据算法的前沿知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性。 2．教学手段：本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学相结合的教学形式，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。 （四）对先修课的要求 本课程的教学必须在完成先修课程算法设计与分析之后进行，该课程的学习为算法的设计奠定了基础。 （五）对习题课、实践环节的要求 1．对重点、难点章节（如亚线性算法、外存算法、并行算法等）安排习题课，针对本章的算法进行回顾和总结，讲解典型算法设计题。课堂讲解算法思路，要求学生课后自己进行算法 软件工程教学大纲正式 版 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】 《软件工程导论》课程教学大纲一、课程基本信息 课程编号： 英文名称名：Software Engineering 总学时：54学时 学分：3 课程类别：专业必修课 适用专业：全校本（专）计算机科学与技术 先修课程：数据结构，大学数学，离散数学，计算机算法设计。 二、课程性质与目的、要求 《软件工程》是计算机专业的一门工程性基础课程，在软件工程学科人才培养体系中占有重要的地位。软件开发是建立计算机应用系统的重要环节，人们通过软件工程学把软件开发纳入工程化的轨道，而软件工程学是用以指导软件人员进行软件的开发、维护和管理的科学。《软件工程》已成为高等学校计算机软件教学体系中的一门核心课程， 本课程以IEEE最新发布的软件工程知识体系为基础构建内容框架，注重贯穿软件开发整个过程的系统性认识和实践性应用，以当前流行的统一开发过程、面向对象技术和UML语言作为核心，密切结合软件开发的先进技术、最佳实践和企业案例，力求从“可实践” 软件工程的角度描述需求分析、软件设计、软件测试以及软件开发管理，使学生在理解和实践的基础上掌握当前软件工程的方法、技术和工具。 通过本课程的学习，要求学生能掌握软件工程的基本概念、基本原理、开发软件项目的工程化的方法和技术及在开发过程中应遵循的流程、准则、标准和规范等；学生应能掌握开发高质量软件的方法，以及有效地策划和管理软件开发活动，为学生参加大型软件开发项目打下坚实的理论基础。 本课程注重培养学生理论应用于实践的能力，课堂上教师向学生讲述软件工程中的相关原理和概念，并通过课程设计，培养学生对整个软件开发过程的能力，让学生能切实体会到软件工程在实践中的指导作用，并按软件工程的要求完成规范的各项软件开发文档。本课程对提高学生的软件开发能力和项目管理能力有重要的现实意义。 三、教学内容及学时分配 本课程的教学内容共分十三章。 《中学化学实验研究》实验教学大纲 一、课程基本信息 课程名称：中学化学实验研究 英文名称：：T he Research for Experimental Teaching in Middle School Chemistry 课程性质：学科基础课程（必修） 课程属性：独立设课 适用专业：化学 学时学分：54 开设学期：第五学期 先修课程：无机化学实验有机化学实验分析化学实验化学教学论 二、课程简介 《中学化学实验研究》是研究化学实验教学规律的一门学科，是高等师范院校化学专业学生在高年级必修的一门专业基础课。通过本课程的学习，使本科生掌握化学实验教学的基础知识和规范的操作技能、技巧，并探索实验仪器和实验方法的改进，为学生从事化学实验教学工作和进行实验教学研究打下基础。 三、实验课程目的与要求 通过本课程的学习，使学生掌握化学实验教学的基本方法。通过实验使学生具备准备实验和演示实验的能力。掌握规范的操作技能、技巧，并具备一定的改进实验仪器和实验方法的初步能力。培养学生具有实事求是的科学态度，准确、细致、整洁的良好科学习惯以及科学的思维方法。 四、考核方式 平时成绩占50％，采用课堂提问、实验小作业等形式进行；期末课题交流，交流成绩占50％。本课程不设书面考试。考核内容有以下几方面组成： 1.平时做实验的态度、实验的结果； 2.每次作业及实验报告有否创新的设想； 3.交流发言或模拟演示讲课； 五、实验项目、学时分配情况 六、实验内容 实验一、灯的使用和玻璃管加工 目的要求：1、了解煤气灯或酒精喷灯的构造和原理，掌握正确的使用方法， 了解正常火焰各部分的温度。 2、掌握玻璃管的截断、弯曲、拉制、熔烧等操作。 实验内容：1、灯的使用 2、玻璃管的简单加工 主要仪器设备药品：酒精灯、煤气灯(或酒精喷灯)、石棉网、木条、硬纸片、 锉刀、橡皮胶头、玻璃管、捅针、灯芯绳、玻玻棒、米尺、 量角器。 计划时数： 4学时 实验类型：必做 实验性质：综合性实验 每组人数： 1人 实验二、电解水实验的准备和演示 目的要求： 1、掌握“电解水”演示实验的操作技术。 2、探索水电解器的代用装置。 3、培养学生“以教师的姿态”做好演示实验的预备实验以及进行 演示的初步能力。 实验内容：自行设计实验装置（要求装置简单、便于操作、现象鲜明、装置合理） 主要仪器设备药品：导线、水槽、直流稳压电源、电插板、试管、铁钉、保 险丝、1:10的稀H 2S0 4 、l0％的NaOH溶液 计划时数： 4学时 实验类型：必做 实验性质：设计性实验 每组人数：1人 实验三、氧气的性质演示实验的准备 目的要求：1、了解氧气演示实验在教学中的地位和作用，掌握本实验的操作 技术，总结实验成功的关键。 《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分：2.5 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具 4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用 4、了解Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比 第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介 2、掌握Zookeeper的工作原理 3、理解Zookeeper的数据模型 第七章 HBase海量实时处理实战技巧 1、理解HBase简介和架构 2、掌握HBase核心知识点 3、掌握HBase高级应用 研究生《数值分析》教学大纲 课程名称：数值分析 课程编号：S061005 课程学时：64 学时 课程学分： 4 适用专业：工科硕士生 课程性质：学位课 先修课程：高等数学，线性代数，计算方法，Matlab语言及程序设计 一、课程目的与要求 “数值分析”课是理工科各专业硕士研究生的学位课程。主要介绍用计算机解决数学问题的数值计算方法及其理论。内容新颖，起点较高，并加强了数值试验和程序设计环节。通过本课程的学习，使学生熟练掌握各种常用的数值算法的构造原理和过程分析，提高算法设计和理论分析能力，并且能够根据数学模型，提出相应的数值计算方法编制程序在计算机上算出结果。力求使学生掌握应用数值计算方法解决实际问题的常用技巧。 二、教学内容、重点和难点及学时安排： 第一章? 数值计算与误差分析( 4学时) 介绍数值分析的研究对象与特点，算法分析与误差分析的主要内容。 第一节数值问题与数值方法 第二节数值计算的误差分析 第三节数学软件工具----MATLAB 语言简介 重点：误差分析 第二章? 矩阵分析基础( 10学时) 建立线性空间、赋范线性空间、内积空间的概念，为学习以后各章打好基础。矩阵分解是解决数值代数问题的常用方法，掌握矩阵的三角分解、正交分解、奇异值分解，并能够编写算法程序。 第一节? 矩阵代数基础 第二节? 线性空间 第三节? 赋范线性空间 第四节? 内积空间和内积空间中的正交系 第五节矩阵的三角分解 第六节矩阵的正交分解 第七节矩阵的奇异值分解 难点：内积空间中的正交系。矩阵的正交分解。 重点：范数，施密特(Schmidt) 正交化过程，正交多项式，矩阵的三角分解, 矩阵的正交分解。 第三章? 线性代数方程组的数值方法( 12学时) 了解研究求解线性代数方程组的数值方法分类及直接法的应用范围。高斯消元法是解线性代数方程组的最常用的直接法，也是其它类型直接法的基础。在此方法基础上加以改进，可得选主元的高斯消元法、按比例增减的高斯消元法，其数值稳定性更高。掌握用列主元高斯消元法解线性方程组及计算矩阵的行列式及逆，并且能编写算法程序。掌握矩阵的直接三角分解法：列主元LU 分解，Cholesky分解。了解三对角方程组的追赶法的分解形式及数值稳定性的充分条件。掌握矩阵条件数的定义，并能利用条件数判别方程组是否病态以及对方程组的直接方法的误差进行估计。 迭代解法是求解大型稀疏方程组的常用解法。熟练掌握雅可比迭代法、高斯- 塞德尔迭代法及SOR 方法的计算分量形式、矩阵形式，并能在计算机上编出三种方法的程序用于解决实际问题。了解极小化方法：最速下降法、共轭斜量法。迭代法的收敛性分析是研究解线性代数方程组的迭代法时必须考虑的问题。对于上述常用的迭代法，须掌握其收敛的条件。而对一般的迭代法，掌握其收敛性分析的基本方法和主要结果有助于进一步探究新的迭代法。 第一节求解线性代数方程组的基本定理 第二节高斯消元法及其计算机实现 第三节矩阵分解法求解线性代数方程组 第三节? 误差分析和解的精度改进 第四节? 大型稀疏方程组的迭代法 第五节? 极小化方法 难点：列主元高斯消元法，直接矩阵三角分解。迭代法的收敛性，雅可比迭代法，高斯-塞德尔迭代法，SOR 迭代法。安全工程数值分析教学大纲
软件工程导论课程教学大纲
2019.1《分析化学实验》本科课程实验教学大纲
030742003《数据分析与建模》教学大纲
大数据算法教学大纲
软件工程教学大纲正式版
《中学化学实验研究》实验教学大纲
《大数据处理与云计算》课堂教学大纲.doc
研究生《数值分析》教学大纲
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