基本术语及定义 2.1有关孔和轴的定义 2.1.11．孔
孔通常是指工件的圆柱形内表面，也包括非圆柱形内表面（由二平行平面或切面形成的包容面）。2．轴
轴通常是指工件的圆柱形外表面，也包括非圆柱形外表面（由二平行平面或切面形成的被包容面）。
从装配关系讲，孔是包容面，轴是被包容面。从加工过程看，随着余量的切除，孔
的尺寸由小变大，轴的尺寸由大变小，如图2-1 所示。
轴2-1 孔和图
义语及定关尺寸的术有2.1.2寸1．尺
、径半，如直径、通常指两点之间的距离单尺寸是指以特定位表示线性尺寸值的数值，。距等度、中心宽度、高度、深常以制造中，单位组成。在机械特由尺寸的定义可知，尺寸由数值和定作mm的尺，图样上注法》的规定尺寸制图《机械据GB/T4458.4 —1984 为特定单位，依明必须注表示时，则值只标数，但若以其他单位单mm寸以毫米（）为单位时，位省略，。单位
）d（D ，2．基本尺寸根据设计者d 表示。它是由给由设计定的尺寸。孔用D 表示，轴用指本基尺寸是
一寸基的。本尺过构设计，经化整而确定算度强求的零件使用要，通过度、刚等的计和结可化准的标尺定准尺寸》的规。基本寸标—GB/T2822行，尺标采般应用准寸执1981《。量数格规的具夹、具量、具刀值定减缩
以．
。为基本尺寸样上标注的尺寸，通常均图）D际尺寸（3．实d，a a
表示。由D和d用分别的实际尺寸孔测量得到的尺寸。和轴实际尺寸是指通过aa在，按同。由于加工误差的存并存在，测得的实际尺寸非被测尺寸的真值于测量误差的
向不同方一零件不同位置、零件，其实际尺寸往往不同，即使是同各一图样要求加工的个。所示一样，如图2-2 的实际尺寸也往往不
尺寸图2-2 实际尺寸4．极限。化的两个界限值寸的尺寸的两个极端，即允许尺变轴极限
尺寸是指一个孔或允许限和轴的最大极个小的一称为最小极限尺寸。孔的其中较大一个称为最大极限尺寸，较DD表示。表示，最小极限尺寸分别尺寸分别用用 dd和和inmin max mmax
极到的。寸定的，实际尺是测量得寸在上述各种尺寸中，基本尺和极限尺寸是设计给：如下件或轴实际尺寸合格条制限尺寸用于控实际尺寸，孔DD≤D≤amaxmin dd≤d≤amaxmin
定义和公差的术语及有关偏差2.1.3
）偏差（简称偏差1．尺寸
值代数差，其寸等）减其基本尺寸所得的极尺尺寸偏差是指某一寸（实际尺寸、限尺。或负号外，前面必须冠以正号值，可正可负或零。偏差除零差。分为上偏差和下偏，际偏差分为实偏差和极限偏差而极限偏差又和轴的际实差本基尺寸所得的代数。孔寸）实际尺减其e，际1）实偏差（E（aa下：如示表，公式e和别差偏分用符号E aa E DD a a ）-12（dde a a
复习资料 一、绪论： 1、简述园林树木学的定义及研究内容： 1）、【园林树木学】以园林建设为宗旨，对园林树木的分类、习性、繁殖、栽培管理和应用等方面进行系统研究的学科。 2）、研究的内容：包括绪论、总论和各论三部分。总论讲授理论，各论讲授树木的识别、分布、生长发育和生态习性、环境因子对树木的影响和树木改善环境的作用、树木的繁殖和栽培管理技术、树木的观赏特性和在园林中的配植应用以及树木的经济生产用途等。 2、试述中国园林树木种质资源的特点： ①种类繁多；②分布集中；③丰富多彩；④特点突出 二、总论： （一）植物分类中常用的形态术语 1、简述概念“乔木”、“藤木”、“叶芽”、“花芽”、“完全花”、“复叶”、“聚合果”、“蒴果”： 1）、【乔木】具明显直立的主干，高通常在5m以上，上部具有若干多次分枝。 2）、【藤木】（又称为木质藤本）茎或枝细长而不能直立，只能倚附其他物体或有其他物体支持而向上攀升的木本植物，有攀援和缠绕之分。 3）、【叶芽】发育成枝和叶的芽（也称为枝芽）。 4）、【花芽】发育成花或花序的芽。 5）、【完全花】指花萼、花冠、雄蕊和雌蕊四个部分均齐备的花（如：桃）。 6）、【复叶】指一个叶柄上生有二枚或二枚以上分离的叶片的叶（如：枫杨）。 7）、【聚合果】由一朵花的若干离生心皮雌蕊共同发育成的果实（如：白玉兰）。 （记忆：一花多果） 8）、【蒴果】由二个或二个以上的合生心皮发育，成熟时果皮以各种方式开裂（如：油茶） 2、概括复叶的类型，并以绘图示意： 1）类型：①羽状复叶：a、奇数羽状复叶（如：核桃），b、偶数羽状复叶（如：锦鸡儿）； ②掌状复叶（如：七叶树）； ③三出复叶（如：野葛）；（注：又分掌状三出复叶和羽状三出复叶） ④单身复叶（如：柑橘） 2）、示意图： 3、比较葇荑花序与穗状花序、伞形花序与伞房花序、总状花序与圆锥花序，以绘图示意： 1）、葇荑花序与穗状花序的比较： ①葇荑花序：无梗的单性花排列于一不分枝的花轴上，成熟后通常整个花序或果 序同时脱落，花轴下垂，较软，花序柔韧，下垂或直立（如：垂柳）； ②穗状花序：无梗或近无梗的两性花排列于一不分枝的花轴上治理不下垂。（如： 车前）。 2）、伞形花序与伞房花序的比较：
1.网络控制系统(Networked Control Systems):简称NCS,是指通过网络将分布于不同地理位置的传感器、控制器和执行器等节点设备连接起来,形成闭环的一种全分布实时反馈控制系统.控制器通过网络与远地被控对象交换信息,并实现对远程被控对象的控制. 从广义上讲,网络控制系统是通过各类网络（包括现场总线、工业以太网、内部局域网、Internet 等），将传感测量设备、控制器（计算机）和执行机构与设备连接起来，实现相互通信，并对一定范围内对象（过程、状态、设备）实现监测与控制，使该区域内不同地点的用户实现资源共享和协调操作. 2.NCS的优势:可以实现资源共享,远程分布控制,系统构建模块化,集成化,成本低,故障诊断和维护方便,易扩展、灵活性强,控制区域广,数据传输大,兼容性好,使用方便… 3.NCS应用领域:航空航天,生产过程控制,交通控制,信息通信,高速铁路,轨道列车,经营管理, 远程医疗,危险、特殊环境等. 4.应用意义：NCS应用于生产领域,可以提升企业的自动化水平,提高其生产效率和竞争能力;应用于国防工业,可以提供先进、高性能的无人系统,增强国防和国家安全实力. 早期的4大骨干网：中国公用计算机互联网CHINANet；中国教育与科研计算机网CERNet；中国科技网CSTNet；中国金桥信息网CHINAGBN。 未来的国家骨干网：天基综合信息网 天基综合信息网络是以航天飞行器作为载体,来进行信息获取、信息传输和信息处理的网络系统. 天基综合信息网络是通过星间、星地链路连接在一起的不同轨道、种类、性能的卫星、星座及相应地面设施所组成的天基网络，以及由天基网络所支持的指挥、控制、通信及其他各种应用系统的集合。 5、天基综合信息网六个特点：一体化的信息交换以及信息处理。它的优势在于信息交换的自由灵活，为了维护统一的网络环境，不同卫星内部可以采用不同的信息处理方法。⊙多种功能融合。它是一个具有多种功能和用途的天地一体化综合性网络。 ⊙它是一可实现无缝覆盖、具有巨大空间覆盖能力的三维网络。 ⊙动态立体网络结构。它是一个具有立体结构的动态网络。 ⊙它是一个高度开放的无线网络。 ⊙建立和保持星间链路及星地链路特别复杂困难。 6. NCS控制网络包括：现场总线、基于TCP/IP的嵌入式系统、工业以太网、无线通信网络、现场总线与以太网或Internet的集成等. 7. 网络控制系统类型与范畴 —按控制方式划分 集中控制系统(Centralized Control System，CCS)、分散控制系统(Decentralized Control System，DCS)、分布式控制系统(Distributed Control System，DCS),又称集散控制系统、现场总线控制系统(FCS) 中央控制系统（中控），是指通过一定的专用设备(通信网络)，连接驳各类终端和系统设
Search trees：实例--二叉搜索树 什么是二叉搜索树 二叉搜索树(Binary Search Tree)是一棵有序的二叉树，所以我们也可以称它为二叉排序树（不知道二叉树的童鞋，先看看二叉树：传送门）。 具有以下性质的二叉树我们称之为二叉搜索树：若它的左子树不为空，那么左子树上的所有值均小于它的根节点；若它的右子树不为空，那么右子树上所有值均大于它的根节点。它的左子树和右子树分别也为二叉搜索树。 2、二叉搜索树的结构 二叉搜索树能够高效的进行一下操作：①插入一个数值②查询是否包含某个数值③删除某个数值 根据实现的不同，还可以实现其他各种操作，这是一种使用性很高的数据结构。我们来看一个例子： 这就是二叉搜索树的存储结构，所有的节点，都满足左子树上的比自己小，而右子树上的所有节点比自己大。二叉搜索树因为其有序性，所以它能够高效的管理数的集合 (1)查询 我们查找是否存在17： <1>根节点是7，因为小于17，所以去右子树查找 <2>走到节点12，还是小于17，所以继续往右子树找 <3>走到节点17，此时找到17。 (2)插入
我们使用查找的方式进行插入，以数字6为例，如图所示： (3)删除 删除操作相对之前的其他两种操作，就略显复杂一些。一般来说我们可以分为三种情况： <1>需要删除的节点没有左儿子，那么就把右儿子提上去 <2>需要删除的节点的左儿子没有右儿子，那么就把左儿子提上去 <3>不满足上述的两种情况的话，就把左子树中最大的节点放到要删除的节点上。 3、二叉搜索树的复杂度 无论我们执行哪一个操作，其所花的时间都和树的高度成正比。我们不难得知，二叉搜索树的平均复杂度为O(log n)。
事实性知识、概念性知识和程序性知识三者在含义、作用以及教学策略设计上有根本的区别。 首先事实性知识的含义是事实性知识又叫事实，是一种重要的知识类型，安德森等人认为是指学习者通晓一门学科或解决其中的问题所必须知道的基本要素。伊根等人认为事实性知识是一种单独出现的、存在于过去和当前多的、不具有预测价值并且只能通过观察过程而获得的内容类型。从这两个定义中，我们可以发现事实性知识有以下这些特点。一是事实性知识的点滴性或孤立性。比如我们在回答“皖”是我国哪个省份的简称的时候，我们会回答是安徽省的简称，而不需要知道安徽为什么简称“皖”、安徽的地理位置、民俗风情、土特产等方面的信息，因而这条属于点滴性的事实性知识。二是这种知识的抽象概括水平较低。如学生能陈述“1824年鸦片战争爆发”，即证明了他掌握了一条历史方面的事实性知识。三是事实性知识的基础性。如儿童习得了自家养的宠物狗及邻居家养的宠物狗的一些事实，才有可能形成“狗”的概念。 概念性知识是一种较为抽象概括的、有组织的知识性类型。各门学科中的概念、原理、理论都属于这类知识。概念性知识的特点是抽象概括性和组织性。如儿童第一次见到某只猫，知道这只猫右耳朵，嘴巴旁边长有胡须，有四条腿，会喵喵的叫。这些特征对所有的猫来说是共同具有的，儿童此时的认识就超越了单个猫的特征而有了一定的概括性，也可以说，儿童形成了有关猫的概念性知识。又如，“经常进行体育锻炼的人心率较慢”描述不是我们认识的单个人的情况，但我们能够理解他们心率通常较常人慢的特点。这种知识具有一定的概括性，也属于概念性知识。猫的概念还与宠物、老鼠、动物等概念密切联系，按一定结构组织起来的就属于概念性知识。 程序性知识是关于如何做事的一套程序或步骤。程序性知识与概念性知识有联系也有区别。运用程序性知识可以获得概念性知识，而对概念性知识的理解则是程序性知识运用的前提条件，但程序性知识要回答如何做的问题，而概念性知识则要回答为什么要这么做的问题。 概念性知识与事实性知识的区别在地理和历史学科中体现得最为明显。如地理老师唱将地理学科知识分为“地”和“理”两方面。这里的“地”主要指具体的地理知识，而“理”则有一定的抽象概念性，因而，他们分别想当与事实性知识和概念性知识。历史学科的老师也常将历史学科的知识分为具体知识和规律性知识，前者体现历史发展过程的体事件、现象、人物活动等，后者主要指揭示历史现象本质的历史概念、历史发展的客观规律等。如洪秀全领导的太平天国运动最终失败，这是具体的知识，而其失败的原因之一是农民阶级在当时并不代表先进的生产力，这就揭示了历史现象背后的本质，属于规律性知识。历史学科中的这两类知识也分别相应于事实性知识和概念性知识。 程序性知识不同于概念性知识。概念性知识是一套做事的步骤，强调的重点是如何做；而概念性知识则强调概念之间的关系，重点是在一定的关系中理解某一概念或原理。在下面的例子中体现得较为突出。一位教师执教求平均数应用题：“五年级一班分成三组投篮球。优秀组6人，共投中42个；联系组21人，共投中63个；提高组3人，共投中3个。全班平均每人投中多少个？”学生利用“总数量／总分数=平均数”这一求平均数的基本数量关系式很快列出算式平均为3.6个。对其他条件有所变换的题目，学生运用这一关系式能得心应手的做。但在如下问题上，全班的正常率只有28%：某公司要招聘20名员工，年龄40岁以下，高中以上文凭，月平均工资不低于1000元。一位受聘者第一个月只领到800元工资，他到法院上控告该公司未履行合同。这位员工的官司能打赢吗？这两道题都是关于求平均数的问题，学生的反应为何不同？第二题题目则要求学生具备有关平均数的概念性知识，即学生要理解一些列原始数据的大小与平均数大小之间的关系。班上大多数学生正是缺少这种对平均数理解的概念性知识才不能正确回答后一道题，相反，他们对求平均数的程序性知识则掌握得很好。对概念性知识的理解是运用程序性知识的前提条件。在学生遇到新颖的问
2.1 2.1.1基本术语及定义 有关孔和轴的定义 1．孔 孔通常是指工件的圆柱形内表面，也包括非圆柱形内表面（由二平行平面或切面形成 的包容面）。 2．轴 轴通常是指工件的圆柱形外表面，也包括非圆柱形外表面（由二平行平面或切面形成 的被包容面）。 从装配关系讲，孔是包容面，轴是被包容面。从加工过程看，随着余量的切除，孔 的尺寸由小变大，轴的尺寸由大变小，如图2-1 所示。 图2-1 孔和轴 2.1.2有关尺寸的术语及定义 1．尺寸 尺寸是指以特定单位表示线性尺寸值的数值，通常指两点之间的距离，如直径、半径、宽度、高度、深度、中心距等。 由尺寸的定义可知，尺寸由数值和特定单位组成。在机械制造中，常以mm作 为特定单位，依据GB/T4458.4—1984《机械制图尺寸注法》的规定，图样上的尺 寸以毫米（mm）为单位时，单位省略，只标数值，但若以其他单位表示时，则必须注明 单位。 2．基本尺寸（D，d） 基本尺寸是指由设计给定的尺寸。孔用 D 表示，轴用d 表示。它是由设计者根据 零件的使用要求，通过强度、刚度等的计算和结构设计，经过化整而确定的。基本尺寸一般应采用标准尺寸，执行GB/T2822—1981《标准尺寸》的规定。基本尺寸的标准化可以缩减定值刀具、量具、夹具的规格数量。
图样上标注的尺寸，通常均为基本尺寸。 ） 3．实际尺寸（D，d a a 实际尺寸是指通过测量得到的尺寸。孔和轴的实际尺寸分别用D a和d a表示。由于测量误差的存在，测得的实际尺寸并非被测尺寸的真值。由于加工误差的存在，按同 一图样要求加工的各个零件，其实际尺寸往往不同，即使是同一零件不同位置、不同方向的实际尺寸也往往不一样，如图2-2所示。 图2-2 实际尺寸 4．极限尺寸 极限尺寸是指一个孔或轴允许的尺寸的两个极端，即允许尺寸变化的两个界限值。 其中较大的一个称为最大极限尺寸，较小的一个称为最小极限尺寸。孔和轴的最大极限 尺寸分别用D max 和d m ax表示，最小极限尺寸分别用D min 和d m in表示。 在上述各种尺寸中，基本尺寸和极限尺寸是设计给定的，实际尺寸是测量得到的。极限尺寸用于控制实际尺寸，孔或轴实际尺寸合格条件如下： D min ≤D a≤D max d min ≤d a≤d max 2.1.3有关偏差和公差的术语及定义 1．尺寸偏差（简称偏差） 尺寸偏差是指某一尺寸（实际尺寸、极限尺寸等）减其基本尺寸所得的代数差，其值可正，可负或零。偏差值除零外，前面必须冠以正号或负号。 偏差分为实际偏差和极限偏差，而极限偏差又分为上偏差和下偏差。 （1）实际偏差（E a，e a）实际尺寸减其基本尺寸所得的代数差。孔和轴的实际偏差分别用符号E a和e a表示，公式如下： E a D a D e a d a d （2-1）
第五十五讲树的基本属性定义 在本节中主要是看下树的属性，由于树是由不同的节点组。 首先我们可以选中Tree，然后在其属性编辑器图表中可以看出有多种不同的节点组，如树枝类型、树节点类型、树叶类型，都是由不同节点组构成的。
所以所谓树的属性，其实是不同类型的节点属性，在不同类型的节点组中可以看到所包含的数量。例如在叶子的节点组中包含有：86个叶子。同样在树枝类型的节点组中我们可以看到上面的数字9.就代表了9个树枝类型的节点。另外我们还可以看到此种节点组中总共的顶点数目、三角形的数目以及所使用的材质数目。 这是我们首先在接触的树节点类型，接下来我们看下树跟类型节点组的，树的根节点它显示在图标的下方，定义了树的一些基本特性。例如分布在Distribution 中。 Tree Seed是一个全局的种子系数，会影响到整个树。使用它可以使你的树产生随机效果同时还会有保持常规性的结构。本质上Seed相当于一个系数，也就是说在某些程序计算中我们使用其时产生不同的效果。 Area Spread区域分布项当我们的整棵树中多个树干时此项才有效也就是说有多个树干时可以使用此项来决定树干的分布。 Ground Offset定义了树与表面的偏移程度，当然是沿y轴方向的。可以看出当调整其大小树就会偏离其位置。 集合体选项定义了一些集合属性。 LOD Quality定义了整个树的细节程度，使用比较小的数值可以是整个树的效果比较的简化。 当使用比较高的数值时可以使树的细节比较丰富逼真。 可以调节LOD Quality质量项，可以看到树的表面发生很大的变化，数值越小越显得粗略些。使用比较高的数值时树有比较圆滑的效果。
如何区别下定义和作诠释？ 一、什么是下定义 下定义是用一种基本固定的判断格式，简明地对说明对象的本质属性加以概括的说明方法。 作用：能够起到准确简明地科学地说明事物的本质特征。 例：统筹方法，是一种合理安排工作进程的数学方法。二、什么是作诠释 作诠释对事物进行解释的说明方法。 作用：通俗易懂、给人以清晰的认识，更便于理解。 例“铀，是银白色的金属”就采用了作诠释，若颠倒，“银白色的金属是铀”就不准确了，因为“银”也是银白色的金属。 三、区分下定义和作诠释： 1、下定义：甲是乙＝乙是甲√， 作诠释：甲是乙＝乙是甲×。 下定义： 要求完整严密，句子前后颠倒，表意准确； 作诠释： 不要求完整严密，句子前后颠倒，表意有误 2、从特点上看 （1）下定义要准确简明，概括性较强； 作诠释则具体而通俗，有时带有一定的描述性 （2）从科学性的角度看
作诠释的语言比不上下定义 （3）从内容上看 下定义着眼于事物的本质属性， 作诠释注重于外观的表象、性质和特点。 四、判断说明方法，下定义还是作诠释？ 1、食物是一种能构成躯体和供应能量的物质。（下定义） 2、激光是一种颜色单纯的光。（作诠释） 3、在太阳和月亮的周围，有时出现一种美丽的七彩光圈，里层是红色的，外层是紫色的，这种光圈叫做晕。（作诠释） 4、日月光有时经过冰晶反射后进入人眼，也会形成白色的晕，由于冰晶取向多样，折射反射过程复杂，就形成了多种多样晕的现象。（作诠释） 5、晕是悬浮在大气中的冰晶(卷状云、冰雾等)对日光或月光的折射和反射作用而形成的呈环状、弧状、柱状或亮点状的光学现象。（下定义） 6、在同一平面内不相交的两条直线叫做平行线。（下定义） 7、在同一平面上，由三条边首尾相接组成的内角和为180°的封闭图形叫做三角形。（下定义） 五、下定义公式 被定义概念＝种差＋属概念 “属概念”就是被定义概念所属的大类，也就是归类；“种差”就是在大类之中，被定义概念与同类相邻概念间的主要差别。
树的概念 树的递归定义如下：（1）至少有一个结点（称为根）（2）其它是互不相交的子树 1.树的度——也即是宽度，简单地说，就是结点的分支数。以组成该树各结点中最大的度作为该树的度，如上图的树，其度为3;树中度为零的结点称为叶结点或终端结点。树中度不为零的结点称为分枝结点或非终端结点。除根结点外的分枝结点统称为内部结点。 2.树的深度——组成该树各结点的最大层次，如上图，其深度为4； 3.森林——指若干棵互不相交的树的集合，如上图，去掉根结点A，其原来的二棵子树T1、T2、T3的集合{T1,T2,T3}就为森林； 4.有序树——指树中同层结点从左到右有次序排列，它们之间的次序不能互换，这样的树称为有序树，否则称为无序树。 5.树的表示 树的表示方法有许多，常用的方法是用括号：先将根结点放入一对圆括号中，然后把它的子树由左至右的顺序放入括号中，而对子树也采用同样的方法处理；同层子树与它的根结点用圆括号括起来，同层子树之间用逗号隔开，最后用闭括号括起来。如上图可写成如下形式： (A(B(E(K,L),F),C(G),D(H(M),I,J))) 5. 2 二叉树 1.二叉树的基本形态： 二叉树也是递归定义的，其结点有左右子树之分，逻辑上二叉树有五种基本形态： (1)空二叉树——(a)； (2)只有一个根结点的二叉树——(b)； (3)右子树为空的二叉树——(c)； (4)左子树为空的二叉树——(d)； (5)完全二叉树——(e) 注意：尽管二叉树与树有许多相似之处，但二叉树不是树的特殊情形。 2.两个重要的概念： (1)完全二叉树——只有最下面的两层结点度小于2，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树； (2)满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子女且叶结点都处在最底层的二叉树,。 如下图： 完全二叉树 9
园林树木的分类方法及分类系统 园林树木的分类隶属植物分类，从分类原则到分类系统是完全一致的，有关内容在植物学中巳作了详细介绍，在此 不作赘述。 二、依树木生长类型分类 乔木类：树体高大，达6m以上，具有明显的主干，分支点距地面较高，依树体的高度又分为大乔木、中乔 木、小乔木，如雪松、毛白杨、山里红等；依生长速度不同又分为速生树、中生树、缓生树。 灌木类：树体矮小，低于6 m,没有明显主干或常自地面不高处发生多数分支。如珍珠梅、榆叶梅等。 藤本类：枝干不能直立向上生长，常借助于吸盘（五叶地锦）、吸附根（凌霄）、卷须（葡萄）、蔓条（ 木香）及茎的缠绕（金银花）攀附他物向上生长的蔓性树种。 匍匐类：干枝均匐地面而生（枝干紧贴地面生长），如匍匐蓝刺柏、铺地柏等。 三、依树木观赏特性分类 观树形树木类：雪松、垂枝海棠、铅笔柏、龙爪槐等。
观叶树木类：灰叶美国花柏、红花槭、欧洲落叶松、金叶红槲、鹅掌楸、红叶李等。 观花树木类：玉兰、红花七叶树、日本紫藤、欧洲海棠等。 观果树木类：黄果忍冬、红丽海棠、红珠火棘、柿树、红果刺玫、金银木等。 观枝干树木类：金枝白柳、钻天柳、红瑞木、白皮松、棣棠等。 观根树木类：池杉、落羽杉等。 四、依树木在园林绿化中用途分类 独赏树（孤植树）类：体形高大宏伟，或姿态奇异，或叶色艳丽，或花、果观赏效果极佳的一类。如叶形 美丽、秋叶鲜红的北美红栋，树形潇洒优美的雪松，叶形似马褂的鹅掌楸等。 庭荫树类：距建筑物不远，树体高大，冠大荫浓的乔木，如毛白杨、法桐等。 行道树类：种植在公路和道路两旁的树木，一般要求栽种成行，排列整齐，距离相等。通常选用抗性强、 耐修剪、成荫快、树冠大、树荫浓的高大乔木，常见的有：毛白杨、白蜡悬铃木、槐树、毛泡桐、馒头柳、千头椿 等。
概念、含义、定义和涵义的区别
概念、含义、定义和涵义的区别 概念、定义、含义和涵义之间到底有什么区别啊？ 我们在使用的过程中很不在意，但是貌似他们之间又有着很大的区别。 含义是指：（词句等）所包含的具体意义。 含义和涵义的意思具体相同，无异议。 概念的含义比定义广 一、概念----理性思维的基本形式之一，是客观事物的本质属性在人们头脑中的概括反映。人们在感性认识的基础上，从同类事物的许多属性中，概括出其所特有的属性，形成用词或词组表达的概念。概念具有抽象性和普遍性，因而能反映同类事物的本质。 二、定义----对于一种事物的本质特征或一个概念的内涵和外延所作的确切表述。最有代表性的定义是“属+种差”定义，即把某一概念包含在它的属概念中，并揭示它与同一个属概念下的其他种概念之间的差别。如“人”在“动物”这一属概念下，人和其他动物的差别是“能制造生产工具”，从而得出“人是能制造生产工具的动物”这一定义。 三、含义----（字、词、话语等）里边所包含的意义。 （在以上这些词语解释中所含有的门派学说里生硬甚至错误的归纳性术语个人是予以否定的）由此可见，“概念”与“定义”的区别是：
1、“概念”抽象普遍，“定义”具体确切。 2、“定义可包含概念”或“定义是概念的细化和引申/延伸。 5 整数集为什么用Z 自然数集为什么用N 实数集为什么用R 复数集为什么用C 有理数集为什么用Q 谢谢了~~ 1.用Q表示有理数集: 由于两个数相比的结果(商)叫做有理数，商英文是quotient，所以就用Q了 2.用Z表示整数集: 这个涉及到一个德国女数学家对环理论的贡献，她叫诺特。 1920年，她已引入“左模”，“右模”的概念。1921年写出的<<整环的理想理论>>是交换代数发展的里程碑。其中，诺特在引入整数环概念的时候（整数集本身也是一个数环）。 她是德国人，德语中的整数叫做Zahlen，于是当时她将整数环记作Z，从那时候起整数集就用Z表示了。 3.用N表示自然数集: 自然数：Natural number 所以就用N了 4.用R表示实数集： 实数：Real number 所以就用R了 5.用C表示复数集： 复数：Complex number 所以就用C了
1.图是一个序偶
一个简单图，称为原来图的基图。 19.在无向图G＝
1.1.1. 分类回归树 分类回归树(Classification and regression trees,CART)是决策树的一种，它是基于吉尼(Gini)指标(并且是最简化的吉尼指标)的方法。 在OpenCV 下函数icvCreateCARTStageClassifier 实现层强分类器的构建，而它又调用了icvCreateCARTHaarClassifier 、icvInitCARTHaarClassifier 、icvEvalCARTHaarClassifier 实现了弱检测器的分类回归树的初始化、构建、赋值。 以下是简化了的算法描述：其中C 代表当前样本集，当前候选属性集用T 表示。 (1)新建一个根节点root (2)为root 分配类别(有人脸还是没有) (3)如果T 都属于同一类别(都是正样本或者反样本)或者C 中只剩下一个样本则返回root 为叶节点，为其分配属性。 (4)对任何一个T 中属性执行该属性上的划分，计算此划分的分类不纯度 (吉尼不纯度) (5)root 的测试属性是T 中最小GINI 系数的属性 (6)划分C 得到C1 C2子集 (7)对于节点C1重复(1)-(6) (8)对于节点C2重复(1)-(6) 至于CART 的修剪、评估等算法就不给出了。CART 的修剪的算法是分类错误算法。如果想深入了解CART 树，则阅读上节给出的参考书目。 1.1. 2. 弱分类器方法 弱分类器的种类很多，但OpenCV 使用的是效果最好的决策树分类器。关于分类器的介绍在第一章已经讨论过了，如果要有更深入理解可以看一些数据挖掘的图书后，再看看OpenCV 下的cvhaartraining.cpp 文件。这里特别提下弱分类器的阈值的寻找方法。 阈值寻找算法定义在icvFindStumpThreshold_##suffix 函数里面，它是通过一个宏被定义的。至于为什么通过这种方式定义，可以参考文献。[i] 函数icvFindStumpThreshold_##suffix 输入参数介绍：wk 是第k 个样本的权重，yk 是第k 个样本是正样本还是反样本，如果是正样本则为+1，反样本则为-1，lerror 、rerror 是要求的最低误差，lerror=rerror=3.402823466e+38F(超大的数值)，left 、right 是输出的误差。threshold 是阈值，found 为是否找到阈值，初始是0。 For i=1:num(对每个排序后的样本) (1)∑==i k k w wl 1 ，∑+==num i k k w wr 1 (2)k i k k y w wyl *1∑== ， k num i k k y w wyr *1∑+== (3)curleft=wyl/wl ， curright=wyr/wr (4)如果curlerror+currerror 概念与判断 1 逻辑学所说的概念是指反映客观事物的本质属性的思维形式。概念就是事物的本质属性在人头脑中的反映，是对客观事物的本质的认识。例如，“人”这个概念是指能够制造和使用工具、能思维会说话的高级动物。 概念的形成，需要借助语言（语词）；概念的表达也需要借助语言（语词）。因此，概念与语言有较为密切的联系。这种联系表现为概念是语言（语词）的思想内容，语言（语词）则是概念的表现形式。 汉语中，有的词（语词）表示概念，有的词不表示概念。一般情况下，汉语的实词有实在意义，能表示概念。汉语的虚词没有实在意义，一般不能用于表示概念，不充当句子成分。 有的词在不同的情况和语言环境中可以表达不同的概念。例如：“你干得漂亮！”这儿的“漂亮”指好、成功。“她长得真漂亮！”这儿的“漂亮”指美丽、貌美。有的时候，同一个概念也可以用不同的词语来阐释表达。如：“父亲”和“爸爸”指同一对象；“自来水笔”和“钢笔”指同一文具。 2 概念包括内涵和外延。概念要明确，就是要求把概念的内涵和外延明确。所谓内涵，指概念反映的事物的本质属性。例如“书”的内涵是指装订成册的著作。所谓外延，是指概念所包括的全部对象，例如“书”的外延包括教科书、工具书、知识书、科技书、文艺书等一切著作。 内涵和外延的关系，表现为：内涵的增加或者减少会引起外延的缩小或扩大。换句话说，一个概念，内涵越少，外延越大；内涵越多，外延越小。二者成反比例关系。 简单说，概念的内涵和外延的关系，反映了事物的一般性和个别性的关系。概念不明确，会使语言（语句）表达产生混乱和毛病。 3 (1)从概念的内涵方面一般可划分为： ①具体概念。所谓具体概念，是指反映具体人或事物的概念。例如，“新中国”、“北京”、“电视机”、“工人”、“农民”等。 ②抽象概念。所谓抽象概念，是指反映事物的特性（特点）的概念。例如，“思想”、“道德”、“品质”、“电”、“二万”、“形容词”等。这一类概念在人的头脑中形成独立思维对象，因为它是从事物中分出来的特性。它们常常表现为语法中的修饰、限制成分与中心词的关系。 (2)从概念的外延方面一般可划分为： ①单独概念。所谓单独概念，是指单独事物的概念，它的外延一般只涉及一个特有的事物。例如，“茅盾”、“巴金”、“《子夜》”、“《家》”、“阿Q”等。这种单独概念在语法中表现为短语（词组），且这些短语（词组）一般有定型的结构方式。例如，“伟大的祖国”、“人民万岁”、“杯弓蛇影”等。 ②普遍概念。所谓普遍概念，是指反映一个类别（类型）事物的概念。它的外延涉及一类事物中的每一个“成员”，即每一个“分子”。例如，“共青团员”，这个普遍概念，它可指“团员”这一类事物，可指一个姓王的男的共青团员，也可指一个姓汪的女的共青团员。 ③集合概念。所谓集合概念，是指反映集体（群体）事物的概念，它的外延一般涉及到这一类事物的整体。例如，“部队”，指的是许多军事人员的集合体，不指其中某一个战士或军官。 4 园林绿化常用名词术语、定义 1、乔木：乔木是指树身高大的树木，由根部发生独立的主干，树干和树冠有明显区分。有一个直立主干、且高达5米以上的木本植物称为乔木。与低矮的灌木相对应，通常见到的高大树木都是乔木，如木棉、松树、玉兰、白桦等。乔木按冬季或旱季落叶与否又分为落叶乔木和常绿乔木。乔木类树体高大(通常6米至数十米)，具有明显的高大主干。 2、灌木：是指那些没有明显的主干、呈丛生状态的树木，一般可分为观花、观果、观枝干等几类。常见灌木有玫瑰、杜鹃、牡丹、女贞、小檗、黄杨、沙地柏、铺地柏、连翘、迎春、月季等。 3、藤本：藤本：茎细长，缠绕或攀援它物上升的植物。茎木质化的称木质藤本。如北五味子、葛、木通等；茎草质的称为草质藤本。如何首乌、葎草、栝楼、丝瓜、白扁豆等 藤本的分类： （1）木质藤本：茎较粗大，木质较硬。如过江龙，鸡血藤等； （2）草质藤本：茎长而细小，草质柔软。如鸡屎藤，百部等； （3）缠绕藤本：主枝缠绕它物，紫藤、葛藤等。 （4）攀援藤本：以卷须、不定根、吸盘等攀附器官攀援于它物，如爬山虎、葡萄等。 4、胸径：胸径是指树木的胸高直径，大约在距地面1.3米处的树干直径。应测一组垂直交叉的数据，但胸径小于2.5cm以下的则不必测量。 5、冠幅：树冠外缘垂直投影最宽处的距离，一般分为东西冠幅、南北冠幅。 树冠：树木主干以上集生枝叶的部分。 6、花卉：狭义的花卉仅指观花为目的的草本植物；广义的定义指除草本之外，还包括木本植物；观花之外，还包括观叶、观果等植物。 时花：应季节而开放的花卉。 7、植物病害：植物在病原物的侵害或不适环境条件的影响下生理机能失调、组织结构受到破坏的过程。植物病害是寄主植物和病原物的拮抗性共生；其发生和流行是寄主植物和病原物相互作用的结果。 病虫害防治:对各种植物病虫害进行预防和治疗的过程。 农药：农药是指用于预防、消灭或者控制危害农业、林业的病、虫、草和其他有害生物以及有目的地植物、昆虫生长的化学合成或者几种物质混合务及其制剂。 8、园林树木 园林树木是适于在城市园林绿地及风景区栽植应用的木本植物，包括各种乔木、灌木和藤木。很多园林树水是芘，果，叶、枝或树形美丽的观赏树木。园林树木也包括虽不以美砚见长，但在城市与矿区绿，艺及风景区建设中能起卫生防护和改善环境作用的树种。因此，园林树木所包括的范围要比观赏树木更为宽广。 9、孤植：单株树木栽植的配植方式。 10、对植：两株树木在一定轴线关系下相对应的配植方式。 11、列植:沿直线或曲线以等距离或按一定的变化规律而进行的植物种植方式。 12、群植：由多株树木成丛、成群的配植方式。 1 简述园林树木学的定义及研究内容：以园林建设为宗旨,对园林树木的分类,习性,繁殖,栽培管理和应用等方面进行系统研究的学科称为园林树木学.（适合在园林中栽植应用的木本植物叫园林树木） 2 试述中国园林树木种质资源的特点:①种类繁多,②分布集中,③丰富多彩,④特点突出 3 中国特产树种,列举6 种：银杏,桂花,孝顺竹,龙柏,栾树,侧柏 4 植物系统常用的等级单位和基本单位是什么？:界,门,纲,目,科,属,种;种是基本单位 5什么是种，亚种、变种、品种？:种，这个类群中所有个体都有着极其相似的形态特征和生理,生态特征,个体间可以自然交配产生正常的后代而使种族延续,他们在自然界又占有一定的分布区域。亚种，是种内变异类型,这个类型除了在形态结构上有显著的变化特点外,在地里分布上也有一定较大范围的地带性分布区域。变种，也是种内变异类型,虽然在形态结构上有显著的变化特点外,但是没有明显的地带性分布区域。品种，有人工培育而成的植物,当达到一定数量成为生产资料时可以称为品种 6 简述植物的双名法:双名法规定用两个拉丁字或拉丁化的字作为植物的学名.头一个字是属名,第一个字应大写,多为名词;第二个字是种名,多为形容词（属名+种名+命名人） 7 简述哈钦松、恩格勒系统的特点:恩格勒系统将单子叶植物放在双子叶植物之前，将合瓣花植物归并一类，认为是进化的一群植物，将柔荑花序植物作为双子叶植物中最原始的类群，而把木兰目、毛茛目等认为是较为进化的类群，这些观点为现代许多分类学家所不赞同;哈钦松系统认为多心皮的木兰目、毛茛目是被子植物的原始类群，但过分强调了木本和草本两个来源，认为木本植物均由木兰目演化而来，草本植物均由毛茛目演化而来，结果使得亲缘关系很近的一些科在系统位置上都相隔很远，如草本的伞形科和木本的山茱萸科、五加科；草本的唇形科和木本的马鞭草科等，这种观点亦受到现代多数分类学家所反对 8 国际上最具影响力的四大被子植物系统:克朗奎斯特分类系统、哈钦松系统、恩格勒系统、塔赫他间系统 9 植物分类检索表的两种形式:定距检索表，平行检索表 10 园林树木按观赏特性分为哪六大类，各举3 例:赏树形：孝顺竹，榕树，龙柏赏树叶：银杏，红枫，金钱树观花：石榴，广玉兰，垂丝海棠观果：悬铃木，木瓜，火棘观干：梧桐，白桦，悬铃木; 观根：水杉，榕树，龟甲龙 11 列举春色叶、秋色叶、常色叶树种各3 种:春色叶：石楠，山麻杆，臭椿秋色叶：银杏，鹅掌楸，悬铃木常色叶：红叶李，柳树，香樟 12 列举春、夏、秋、冬观花树木各3 种:春：白玉兰，樱花，垂丝海棠，紫荆夏：牡丹，栀子花，合欢秋：桂花，菊花，栾树冬：腊梅，梅花，枇杷 13 列举主要香花树种6 种:栀子花，月季花，桂花，广玉兰，海桐，玫瑰，合欢 14 列举红、白、黄、紫各色木本花卉各 3 种:红：梅花，石榴，映山红白：白玉兰，栀子花，广玉兰黄：桂花，迎春花，连翘紫：紫荆，紫藤，紫玉兰 15 列举秋季观果树种6 种，注明果色：石榴（红色）；杨梅(紫红色)；山楂（红色）；樟树（蓝黑色）；苹果（红色）；枸杞（红色） 16 园林树木按照在园林中的用途分类，各举3 例：行道树：悬铃木，马褂木，银杏，七叶树，椴树庭荫树：香樟，悬铃木，银杏，榕树隐蔽树：女贞，木槿，夹竹桃绿篱树：月季，栀子花，南天竹，无花果孤植树：合欢，红叶李，广玉兰，马褂木垂直绿化树：爬山虎，紫藤，牵牛花木本地被：三叶草，栀子花，枸杞抗污染：圆柏，侧柏，香樟防火树种：黄杨，女贞，海桐，棕榈，银杏，重阳木防湿树种：水杉，池杉，落羽杉，柳树。 17 画出5 种不同树形的园林树木。 18 世界五大庭院、行道树种：世界五大庭院树：雪松与金钱松,南洋衫, 北美红杉,日本金松世界五大行道树：银杏,鹅掌楸,椴树,悬铃木,七叶树 2. 1决策树算法简介 随着数据挖掘技术的越来越广泛的应用，决策树作为数据挖掘技术中一种分类问题的解决方法也受到重视，正在被广泛的研究。约20年前，决策树这种数据挖掘技术的形式就己经和现在非常相似了，算法的早期版本可以追溯到20世纪60年代[1]。以后决策树归纳算法被广泛应用到许多进行分类识别的应用领域。这类算法无需相关领域知识，归纳的学习与分类识别的操作处理速度都相当快。而对于具有细长条分布性质的数据集合来讲，决策树归纳算法相应的分类准确率是相当高的。决策树也是分析消耗、发现交叉销售机会、进行促销、信用风险或破产分析和发觉欺诈行为的得力工具。采用决策树，可以将数据规则可视化，也不需要长时间的构造过程，输出结果容易理解，精度较高，因此决策树在知识发现系统中应用较广。决策树的广泛应用使得对决策树生成算法也得到更多的研究，生成决策树算法应当注意的问题主要是数据过分近似和测试属性选择问题的处理。 决策树算法是一种很好的归纳分类算法。在过去的一段时间里，决策树算法在人工智能和数据挖掘领域一直受到很好的重视和应用[8]。决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法，能很好地与特大型数据库结合，例如大型的银行系统，能处理多种数据类型。决策树算法的另外一个优点是其结果比较形象，容易被使用者和客户理解，其分类形成的模型容易转化成分类规则。 决策树算法的特点是从一组无规则、无次序的实例案例中推导出可以用决策树表示的模型，从而形成一组分类规则。它采用自上向下的递归形式，在决策树模型的内部节点进行属性值的比较，然后根据属性值的大小决定从该节点向下的分枝，最终在决策树的叶结点得到结论。因此，决策树模型从根到叶结点的一条路径就对应这一条合取规则，整棵决策树模型就对应着一组规则。建立决策树模型是一种逼近离散值函数的方法，对测试案例中的噪声数据有很好的健壮性，这种方法将从一组训练案例中学习到的函数表示为一棵决策树。 2. 2决策树算法的基本概念 决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。 决策树[16]由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策，通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。决策树模型从上到下遍历的过程中，在每个分支都会遇到一个比较，根据不同的结果会走不同的分支，最终会到达一个叶子结点，这个过程就是利用决策树模型进行分类的过程。 决策树模型包含决策节点、分支和叶子。决策节点引出分支，每根分支代表一个决策方案，每根分支连接到一个新的节点，新的节点可能是新的决策节点，也可能是叶子，表示一个具 决策树分类 决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（class distribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。二叉树的内部结点（非叶结点）一般表示为一个逻辑判断，如形式为(a = b)的逻辑判断，其中a 是属性，b是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树（ID3）的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。树的叶结点都是类别标记。 使用决策树进行分类分为两步： 第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。 第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。 问题的关键是建立一棵决策树。这个过程通常分为两个阶段： (1) 建树（Tree Building）：决策树建树算法见下，可以看得出，这是一个递归的过程，最终将得到一棵树。 (2) 剪枝（Tree Pruning）：剪枝是目的是降低由于训练集存在噪声而产生的起伏。 决策树方法的评价。 优点 与其他分类算法相比决策树有如下优点： (1) 速度快：计算量相对较小，且容易转化成分类规则。只要沿着树根向下一直走到叶，沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词。 (2) 准确性高：挖掘出的分类规则准确性高，便于理解，决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。 缺点 一般决策树的劣势： (1) 缺乏伸缩性：由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。一个例子：在Irvine机器学习知识库中，最大可以允许的数据集仅仅为700KB，2000条记录。而现代的数据仓库动辄存储几个G-Bytes的海量数据。用以前的方法是显然不行的。概念与判断
园林绿化常用名词术语、定义知识交流
1 简述园林树木学的定义及研究内容
决策树基本概念
决策树分类的定义以及优缺点 (1)
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