MATLAB教学方法的培养目标和能力探索

教学方法: 将复杂问题分解为学生易理解的小问题。例如，通过x=linspace(0,2pi,1000); y1=0.2exp(-0.5x).cos(4pix); y2=2exp(-0.5x).cos(pix);以及小例子X=[1,2]，展示sin(X)=[sin(1),sin(2)]的过程。

许多算法教材提供大量精心编写的代码和正确性证明，但本书并非如此。相反，本书通过洞察力、符号和类比，帮助初学者像专家一样描述和思考算法。作者通过全局视角和逐步易懂的算法开发方法，帮助学生避免常见陷阱。他强调循环不变式和递归等范式，将大量算法统一为几种元算法。本书的目标之一是培养学生抽象思维能力，而非深陷形式证明。本书以缓慢清晰的方式呈现这些洞察力，适合计算机科学二、三年级学生，为他们解决问题找到创新途径打下基础。

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

本课程培养计算机专业技术人才，特别是数据库设计和管理方面的能力。学习本课程后，学生将深入理解数据库的基本概念和设计方法，从而具备分析和解决问题的能力。

探索数据库管理技术的发展趋势 深入掌握数据库系统基本概念 培养数据库应用系统设计开发基础能力

研究探讨了如何将《数据结构》和《程序设计》有机结合，创新教学模式，提升学生学习效果。

MATLAB开发：绿色和蓝色目标视频检测与跟踪方法。这段代码能够实时检测和跟踪视频中的红色、绿色和蓝色物体。

神经网络模型的训练目标不仅是降低训练误差，更重要的是提高模型对未知样本的泛化能力，即正确识别从未遇到过的样本。仅提供训练误差指标是不够的，还需评估模型对未知样本的表现。

项目驱动的课程设计推动学生实现目标设定与实施，通过任务驱动的单元设计，将新技能嵌入到任务中，通过贴近学生生活的导入思考来激发学习兴趣。课程完成后，学生将自主完成功能完整的Python爬虫程序，获得网页爬虫开发的流程经验，并享受项目完成的成就感。课程中采用step by step实操图示和源代码示例，帮助学生逐步完成任务，实现在做中学的学习过程。注重自主学习和合作学习，培养学生的终身学习能力和解决问题的能力。网络课程延展教学空间与时间，提供多种多媒体形式的授课内容，包括授课视频、电子课件和可视化项目引导，方便学生课后复习和自我评估。