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 引言  构件  构件技术  构件的组合

◼ 简单存储——SharedPreferences ◼ 文件存储 ◼ 数据库存储——SQLite ◼ 数据共享——ContentProvider

1 图形观察 2 几何变换 3 应用举例

6.1 树的类型定义 6.2 二叉树的类型定义 6.3 二叉树的存储结构 6.4 二叉树的遍历 6.5 线索二叉树 6.6 树和森林的表示方法 6.7 树和森林的遍历 6.8 哈夫曼树与哈夫曼编码

5.1 什么是数组 5.2 一维数组 5.3 二维数组与多维数组 5.4 数组与指针 5.5 字符数组与字符串 5.6 字符串与字符指针 5.7 指针数组与多级指针变量 5.8 应用程序举例

Motivation Regularized learning with networks of features (NIPS’08) Incorporating prior knowledge on features into learning (AISTATS’07) Conclusion

1 The Era of Big Data 2 Big Data Characteristics 3 A Big Data Processing Framework 4 Streaming Data and Streaming Features Outline 5 Concluding Remarks

§10.1 从生物神经元到人工神经网络 §10.2 感知器（Perceptron）——人工神经网络的基本构件 §10.3 单层前向网、多层前向网与BP学习算法简介 §10.4 ANN方法在计算生物学的应用

 Data Center Introduction  Data Center Network Architectures  Fat-Tree  VL2  DCell  BCube  FiConn