Chemistry 101 Topics to be Covered Molecular Quantum Mechanics

本课程为化学101介绍性普通化学课程,主要内容包括粒子、原子、分子、离子等基本概念,化学计量学原理,气体定律,原子量子力学理论,化学键合原理,分子量子力学理论以及液体和固体的相关性质。

Chemistry 101
Topics to
be Covered

Introduction and Review:Chapter 1, appendices A & B

Particles, Atoms, Molecules,Ions: Chapters 1 & 2

Stoichiometry:Chapter 1

Gases: Chapter3

Atomic Quantum Mechanics:Chapter 13

Chemical Bonding:Chapters 2 & 14

Molecular QuantumMechanics: Chapters 14 & 15

Liquids and Solids:Chapters 17

Other Topics: To Be Determined


Molecular Quantum Mechanics

I. Localized Electron Model: Hybridization/"Valence Bond Theory"

  • Introduction
  • Hybridization of Atomic Orbitals
- sp-3 Hybridization -- Figures 4.1-4.5 , Mathematica files

- sp-2 Hybridization -- Figures 5.1-5.3, 7.1-7.2

- sp Hybridization -- Figures 8.1-8.5, 9.1-9.3

II. Molecular Orbitals

III. Resonance Structures: Delocalized Pi-Bonding -- card 24--

Figures 24.1-24.4

IV. Suggested Text Problems -- card 25



Copyright © 1996, J. KentBlasie & The Trustees of the University of Pennsylvania

Chemistry 101:
Introduction to General Chemistry I

Spring, 1997
Professor Marsha I. Lester

Room 250, Chemistry Building
Phone: 898-4640 e-mail: lester@a.chem.upenn.edu


Topics to beCovered ---------- Course Information
Lecture Schedule ----------Announcements & Updates
(2/4/97)
Assigned Text Problems


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Copy right © 1996 , J.Kent Blasie & The Trustees of The University of Pennsylvania

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内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
03-20
### 关于“Covered”在IT背景下的含义 在信息技术领域,“covered”通常作为动词使用,表示某项功能、服务或特性被实现、支持或包含。以下是几个可能的相关概念和技术: #### 1. **网络覆盖 (Network Coverage)** 在网络通信中,“covered”可以指代某个区域是否被某种网络信号所覆盖。例如,在无线网络规划中,术语“coverage area”描述的是特定基站能够提供可靠连接的地理范围[^5]。 ```python def check_network_coverage(area, signal_strength_threshold): """Check if a given area has sufficient network coverage.""" return any(signal >= signal_strength_threshold for signal in area.signals) area_with_signal = {"signals": [80, 90]} print(check_network_coverage(area_with_signal, 75)) # Example usage ``` --- #### 2. **测试覆盖率 (Test Coverage)** 在软件开发中,“test coverage”是一个重要指标,用于衡量单元测试或其他形式自动化测试对源代码的实际执行比例。如果某些部分未被测试到,则认为这些地方尚未“covered”。工具如 JaCoCo 或 Istanbul 可帮助开发者分析哪些分支语句已被充分验证[^6]。 ```bash # Running test coverage with Jest framework npx jest --coverage ``` --- #### 3. **数据隐私与合规性中的覆盖范围** 当讨论 GDPR(通用数据保护条例)、CCPA 等法规时,“covered entities”指的是那些受到法律约束并需遵循严格的数据处理标准的企业或机构。这同样适用于医疗行业内的 HIPAA 法规下定义的服务提供商和个人健康信息管理实践[^7]。 > 数据加密机制应确保所有敏感字段均得到妥善保护,从而满足监管要求下的全面覆盖需求。 --- #### 4. **自然语言处理中的词汇标准化** 利用像 WordNet 这样的资源库进行词语规范化操作时,“cover”及其变形形式可能会映射回基本形态以便进一步分析比较。下面展示了一个简单的例子说明如何应用 Python 的 NLTK 库完成此过程[^4]: ```python from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() text = "The topic was thoroughly covered." tokens = ["thoroughly", "covered"] lemmas = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens] print(" ".join(lemmas)) ``` 上述脚本会输出 `thorough cover` ,表明原始输入已经被简化成更基础的形式供后续计算使用。 --- #### 5. **场景理解中的视觉感知任务** 对于自动驾驶车辆而言,“scene understanding”涉及识别道路环境里的各个组成部分以及它们之间的关系。这里提到的一个关键目标就是让机器学习模型具备足够的泛化能力去应对各种未曾见过却理论上应该能‘cover’的情况——即无论天气状况还是光照条件变化多端都能保持稳健表现[^2]。 ---
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