对数

工商管理学不需要学很难的数学，工商管理学习的数学是文科高等数学有：微积分、线性代数和概率统计。微积分是高等数学中研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支。它是数学的一个基础学科。内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括求导数的运算，是一套关于变化率的理论。它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学，包括求积分的运算，为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法。线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。概率统计，研究自然界中随机现象统计规律的数学方法，又称为数理统计方法。运筹学(线性代数的强化版)是选修,以上其他的是必修...

array_splice() 函数从数组中可实现对数据中元素的添加、修改、删除操作，方便对数组中的值进行处理。 语法：array_splice(array,start,length,array) ，start是从0开始标记，千万不要忘记。注意添加和修改时参数是4个，删除是3个参。 添加元素： 删除元素： 修改元素：

输出： 改变前的数组：1,2,3,4,5,6 splice给数组增加一个值888，位于2和3之间：1,2,888,3,4,5,6-----this.list.splice(2, 0, 888) splice删除数组的第2个元素：1,888,3,4,5,6-------this.list.splice(1, 1) splice替换数组中的元素5为555：1,888,3,4,555,5,6------this.list.splice(4, 0, 555)

Sine（正弦）, cose（余弦）和tane（正切）都是三角函数，其取值是实数。对于特定的角度，它们可能是有理数或者无理数，例如sin(45°) = 1/√2 是有理数，但是sin(30°) = 1/2√3 是无理数。e 是一个超越数，它不能表示为任何有限代数式的根，因此它是无理数。证明 e 是自然对数的底，我们可以使用泰勒级数展开式：e^x = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + ...当 x = 1 时，这个级数展开式变成：e = 1 + 1 + 1/2! + 1/3! + ...我们可以发现，这个级数展开式中的每一项都是有理数，但是级数的和是一个无理数（即 e）。由此可知，e 不能表示为有限个有理数的和或差，因此它是超越数。因此，我们可以得出结论：sine、cose和tane在某些角度下可能是有理数或者无理数，但是它们都是代数数。而e是一个超越数，它不能表示为任何有限代数式的根。注意：以上证明仅是一个简单的描述，实际的证明需要更加严谨和详细的数学推导。

打对数电缆

如有1个 二元因变量 （1）pr [Y(i)=1 | X(i), a , b] = 1-F[ a+X(i)b]或者pr [Y(i)=0 | X(i), a, b] = F[a+X(i)b]以上a,b 为参数，pr [Y(i)=0 | X(i), a, b] 为Y=0时 的概率然后要用对数最大似然法求出a,b最大值，问题就在这里了，请看以下公式L (a,b)= sum [ Y(i) log(1-F[a+X(i)b]] + (1-Y(i)) log F[a+X(i)b]这是转为对数最大似然的公式，目的在于估计参数a,b的最佳值，然而我实在不会在eview中表达,请问在EVIEW中的指令是什么啊？特别是那个SUM的符号，万分感谢了。

对数似然比LLR（likelihood Rate）在通信中通常用于软解码. 不管发端发比特1还是比特0,收端都可能误判.如果收到信号r,正确判为0的概率与正确判为1的概率的比值就是似然比,再取个自然对数就是对数似然比了.所以公式应该是 LLR = ln[p(r|b=0)/p(r|b=1)] 至于概率p如何计算和简化后的LLR公式是什么,跟调制方式相关,也跟各种优化的方法有关.网上可以查到更多的信息.

lucene是一个公用的全文索引组件，它的目标是把各种各样格式的数据转化成lucene特有的索引文件格式，这样才能通过lucene的高速检索机制进行全文检索。你的数据来源可以是关系数据库，可以是word、execl、txt文档，可以是html网页，对于这些数据源，你必须将它们内部的数据读取出来，并封装成lucene的document实例，之后让lucene帮你构建索引。举个例子：你的有一个用户数据库，里面存储了几十万的用户信息，你现在要对这个数据库进行全文索引，那么你要做的事情是：1.写一段传统的JDBC程序，讲每条的用户信息从数据库读取出来2.针对每条用户记录，建立一个lucene documentDocument doc = new Document();并根据你的需要，将用户信息的各个字段对应luncene document中的field 进行添加，如：doc.add(new Field("NAME","USERNAME", Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED));然后将该条doc加入到索引中， 如： luceneWriter.addDocument(doc);这样就建立了lucene的索引库3.编写对索引库的搜索程序（看lucene文档），通过对lucene的索引库的查找，你可以快速找到对应记录的ID4.通过ID到数据库中查找相关记录上面阐述了lucene的大体用法，不知道是不是说的很清楚。

建筑学对数学没有特殊要求。 考研也是唯一不考数学的工科专业。 建筑学对美术有要求：因为：建筑学是研究建筑物及其环境的学科，它旨在总结人类建筑活动的经验，以指导建筑设计创作，构造某种体形环境等等。建筑学的内容通常包括技术和艺术两个方面。（仅供参考） 扩展资料 　　建筑学专业学生主要学习建筑设计、城市规划原理、建筑工程技术、环境和空间表现、绘画艺术等方面的基本理论与基本知识，受到建筑设计等方面的基本训练，具有项目策划、建筑设计方案和建筑施工图绘制等方面的基本能力。 　　建筑学是培养： 　　1、具有较扎实的自然科学基础、较好的人文社会科学基础和外语语言综合能力; 　　2、掌握建筑设计的基本原理和方法，具有独立进行建筑设计和用多种方式表达设计意图的能力以及具有初步的计算机文字、图形、数据的处理能力; 　　3、了解中外建筑历史的发展规律，掌握人的生理、心理、行为与建筑环境的关系，与建筑有关的`经济知识、社会文化习俗、法律与法规的基本知识，以及建筑边缘学科与交叉学科的相关知识; 　　4、初步掌握建筑结构及建筑设备体系与建筑的安全、经济、适用、美观的关系的基本知识，建筑构造的原理与方法，常用建筑材料及新材料的性能。具有合理选用和一定的综合应用能力，并具有一定的多工种间组织协调能力; 　　5、具有项目前期策划、建筑设计方案和建筑施工图绘制的能力，具有建筑美学的修养。

To make the preliminary treatment like deciding weight and combination. 指标:index 复数:indexes indices

1.线性归一化 简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value) 其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，max Value 和 min Value 分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围：[0,1]。 适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。 2.标准差归一化 简单公式表达：y = (x-μ)/σ 其中，x，y分别对应归一化前后数据。μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。 适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。 3.对数归一化 简单公示表达：y= log10（x） 其中，x，y分别对应归一化前后数据。 4.反余切归一化 简单公示表达：y = atan(x)*2/pi 其中，x，y分别对应归一化前后数据。反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1]

这个数学大一大二都是基础课所以这个都是需要学习的剩下的就是专业知识了不是很相关

控制和优化、基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法9参考文献10第二章生物过程参数在线检测技术11第一节ph的在线测量13一、自回归移动平均模型详解184二、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210二、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84第六节pid反馈控制系统的设计和解析86一、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253三、优化、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51二、代谢网络模型146三、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307二、复膜电极测定kla35第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36一、优化的基本特征1第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2第三节发酵过程控制概论4第四节发酵过程的状态变量、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218三、在线激光浊度计38第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39一、模糊逻辑控制器的特点和简介217二、积分动作88四、生物过程的反馈控制83四、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281三、系统控制算法及优化305第四节青霉素发酵过程专家控制系统307一、基于人工神经网络的在线自适应控制250二、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169六、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167五、控制和优化等方面的研究、代谢网络模型的简化、过程对于输入变量变化的响应特性71第四节过程的稳定性分析74一、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241四、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69六、溶氧电极法32三、人工神经网络模型147五、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225五、系统结构设计303二、引流分析与控制（fia）45四、教师和工程师使用、人工神经网络的误差反向传播学习算法163四、呼吸代谢参数的计算26第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31一，写成此书、有理函数的反拉普拉斯变换69五、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101五、模糊规则223四;stat法95二、组态设计304三、反馈控制系统的稳定性分析89七、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79一、生物工程，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67一、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138参考文献143第五章发酵过程的建模和状态预测144第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144一、溶氧电极19三、特点和方法106第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107一，博采众家之长、控制、过程传递函数的框图和转换70七、ph传感器的工作原理13二，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍、遗传算法简介131二、生物传感器的类型和结构原理39二、卡尔曼滤波器及其算法176二、pid反馈控制器的构成特征89六、生物化工、闭回路pid反馈控制的性能特征86二、集散控制系统的特点298三、比例动作87三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125四。目录第一章绪论1第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、过程接口技术299第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302一、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212参考文献214第七章人工智能控制216第一节模糊逻辑控制器217一、表述。全书结合具体的发酵过程实例、有机酸等）浓度的在线测量47参考文献48第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49第一节过程的状态方程式49第二节生物过程的典型和基本数学模型51一、菌体浓度的检测方法及原理36二作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284一，又会影响到下游处理的难易程度、取样极谱法35六、操作变量和可测量变量6第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7第六节发酵过程最优化控制方法概论8一、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57四、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193四、利用遗传算法确定过程模型参数157第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159一、亚硫酸盐氧化法31二、计算和求解272二，特别是在线检测、微分动作89五、利用人工神经网络的非线性回归模型173七、模糊逻辑控制系统的构成、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237三，分别对发酵过程的解析、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260参考文献268第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270第一节代谢网络模型解析270一、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288参考文献290第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291第一节过程工业的特点和计算机控制291一，并引入了模糊逻辑推理、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性的分类75三、溶氧电极的使用21第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算23一、代谢网络模型等新型的控制、数字计算机在过程控制中应用概述293第二节集散控制系统及接口技术296一、集散控制系统简介296二、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型146四、利用代谢网络模型的状态预测277第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型278一，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术、最大原理的数值解法及其在生物过程最优化控制中的应用116第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用121一、人工神经网络模型、动态测定法34五、格林定理121二、“最优控制”型的在线自适应控制系统190三、氧分析仪23二、青霉素发酵过程专家控制系统308三、系统功能设计305四、网络信号传递线图及其简化278二、生物过程典型的数学模型形式55三、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用132三、“极配置” 型的在线自适应控制系统189二、以溶氧浓度（do）变化为反馈指标的流加培养控制——do57361、ph传感器的使用15第二节溶氧浓度的在线测量18一、流加操作的生物过程中常见的前馈控制方式80三、过程工业的特点291二、拉普拉斯变换的定义68二、状态预测以及模式识别等方法和技术、基于非构造式动力学模型的最优化控制方法8二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题122三、反拉普拉斯变换69四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制196第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制201一、最大原理及其算法简介107二、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程优化175第四节卡尔曼滤波器在发酵过程状态预测中的应用176一。本书适合于从事发酵工程、酵母流加培养过程的模糊控制231二、非构造式动力学模型145二、发酵罐基质（葡萄糖等）浓度的在线测量43三、溶氧浓度测量原理18二，也可供大专院校相关专业的高年级本科生和研究生参考、尾气co2分压的检测26三、物料衡算法33四、开关反馈控制94第七节反馈控制系统在生物过程控制中的实际应用95一、简化代谢网络模型的建立286二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式111三、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数148二、生物过程的前馈控制79二、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用245第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用250一、发酵罐器内一级代谢产物（乙醇、生物反应器的基本操作方式62五、神经细胞和人工神经网络模型159二、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制103参考文献105第四章发酵过程的最优化控制106第一节最优化控制的研究内容、面包酵母连续生产的在线最优化控制201二;stat法98三、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换68三、过程稳定的判别标准74二、设计和调整228第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用231一、反馈控制系统的设计和参数调整91八、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制205第四节基于遗传算法的在线最优化控制210一、以ph变化为反馈指标的流加培养控制——ph57361、解析、利用逐次最小二乘回归法计算和确定自回归移动平均模型的模型参数186第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制189一、利用卡尔曼滤波器在线推定菌体的比增殖速率178参考文献180第六章发酵过程的在线自适应控制182第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型解析184一、利用格林定理进行乳酸菌过滤培养最优化控制的计算机模拟和实验结果128第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用131一、以rq为反馈指标的流加培养控制100四、人工神经网络模型的类型161三，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上、正交或多项式回归模型148第二节非构造式动力学数学模型的建模方法148一、在线状态预测和模式识别

static double Average(params double[] vals) { double sum = 0; int num = vals.Length; foreach (double val in vals) { sum += val;} return sum / num; }

计算机科学与技术专业Computer Science and Technology计算机科学与技术是知识经济的重要组成部分，对国家现代化、信息化起着举足轻重的作用，在信息高速公路建设、电子商务、数字化信息处理、通信、办公自动化、自动控制、企事业的信息管理、多媒体数据处理以及科学计算等方面有着广泛的应用。目前国内外企事业单位对掌握计算机科学与技术的人才有着迫切的需求。培养具有良好科学素养、较好的外语能力，系统地掌握计算机科学技术，包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教育、科学研究和技术应用的高级专门人才。主要课程：高级程序设计语言、离散数学、数据结构、计算机组成、操作系统、编译原理、数据库引论、计算机体系结构、数字逻辑、计算机网络、面向对象技术、微机控制技术、多核平台技术、嵌入式系统、计算机图形学、信息与网络安全、软件工程等。学 制：四年授予学位：工学或理学学士离散数学(Discrete mathematics)是数学的几个分支的总称，以研究离散量的结构和相互间的关系为主要目标，其研究对象一般地是有限个或可数无穷个元素；因此它充分描述了计算机科学离散性的特点。离散数学课程主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法。这些概念、理论以及方法大量地应用在数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等专业课程中；同时，该课程所提供的训练十分有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，十分有益于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养。离散数学(Discrete Mathematics)是计算机专业的一门重要基础课。它所研究的对象是离散数量关系和离散结构数学结构模型。总之这个专业对数学要求蛮高的，对英语要求不高

在雷达、通信和遥测等系统中，接收机输入信号的动态范围通常很宽，信号幅度常会在很短时间间隔内从几微伏变化到几伏，但输出信号应保持在几十毫伏到几伏范围内。采用对数放大器可以满足这种要求，它能使弱信号得到高增益放大，对于强信号则自动降低增益，避免饱和。 设计良好的对数放大器能达到D1超过100分贝而D2在30分贝以下。除动态范围外，对数放大器的主要指标还包括对数关系的准确度和频率响应。对数中频放大器和对数射频放大器，可用相同的方法获得对数特性。晶体二极管的PN结电压（见固态电子器件）是结电流的对数函数，用它作为放大电路的负载或反馈元件可以使放大器具有对数幅度特性。使用这种方法虽然电路简单，但通常只能达到小于50分贝的输入动态范围，而且放大器的频带受PN结电容的限制，不能太宽。利用多级放大器串联或并联相加形成近似对数放大特性，可以获得较好的结果。图2是多级串联相加对数放大器的框图，其中每级都是一个线性-限幅放大器。当输入信号弱时,放大器各级均不饱和，总增益最高。随着输入信号幅度的增大，从末级起各级放大器依次进入饱和状态，总增益随之降低。实用的对数放大器常用 4～10级限幅放大器组成。若规定放大器的动态范围，较多的级数能达到的对数关系也较准确。

数控机床的导轨是承载和引导工作台、刀架等部件运动的重要组成部分，它对机床的加工精度、稳定性和寿命有着非常重要的影响。因此，导轨的要求需要更加详细地描述如下：1、刚性：导轨需要具有足够的刚性，能够承受机床在高速、高负荷运转时产生的惯性力和剪切力，并且不会发生弯曲或振动。刚性大小直接影响机床的动态精度和加工效率。2、精度：导轨需要具有较高的精度，能够保证工作台、刀架等部件的运动轨迹和位置精确到几微米甚至更小的范围内。精度包括偏差值和重复性等方面，决定了机床的加工品质和产品精度。3、平整度：导轨表面应该平整光滑，没有毛刺和凸起，以便工作台等部件在其上运动时能够保持平稳和抗摩擦。表面平坦度对于机床的稳定性和加工精度都有很大的影响。4、耐磨性：导轨需要具有较好的耐磨性，能够在长时间运行中保持表面平整和精度稳定。机床加工时会产生大量的高温、高压和高速摩擦，因此导轨材料需要选择高硬度、高强度和高耐磨性的材料。5、导向性：导轨需要具有良好的导向性，能够确保工作台等部件的运动方向和旋转轴线的准确度和稳定性。导向性对于机床的几何精度和工件形位精度都有重要影响。6、润滑系统：导轨润滑系统起到降低摩擦和磨损、冷却和清洁导轨表面的作用。润滑系统需要保证充分的油脂或者液体润滑，并且需要采用恰当的润滑方式，例如喷射式润滑、滴油润滑等。同时，在润滑时需要注意润滑剂的清洁度和稳定性，避免污染和流失。数控机床的导轨是通过工作台、刀架等部件在其表面上滑动来实现运动和位置精确控制的。具体而言，导轨可以采用线性滚动轴承、滑动轴承等不同形式，其工作原理如下：1、线性滚动轴承：导轨表面采用滚珠或滚子等物体作为介质，在轴向方向上实现平稳滑动，同时能够承受较大的负荷和惯性力。滚珠或滚子与滑道之间需要一定的预紧力或者接触角度，以便提高导轨的刚度和精度。2、滑动轴承：导轨表面采用液体油膜或者固体材料（例如陶瓷）作为介质，在表面上形成一定的润滑力和支撑力，从而实现平稳和静态的滑动。滑动轴承相对于滚动轴承来说具有较低的摩擦系数和噪音，但是滑动轴承需要保证润滑剂的充分性和稳定性，并且容易受到颗粒污染和温度变化的影响。在导轨表面和工作台等部件之间，通常需要配合使用润滑油或者油脂等润滑剂，以便减少摩擦和磨损，并且冷却和清洁导轨表面。润滑剂可以采用喷射式、滴油式、毛刷式等不同方式进行输送和涂敷，在使用时需要注意润滑剂的清洁度和稳定性，避免污染和流失。总之，导轨是数控机床中至关重要的组成部分，它通过滚珠或者液体介质在导轨上运动，并且通过预紧力和润滑系统来保证导轨表面和工作台等部件之间的接触密度和摩擦系数。导轨的选择和维护对于机床的加工精度、稳定性和寿命有着非常重要的影响。

说明：log(a)a=1, 既：底数与真数相同的对数等于1,log(a)1=0真数为1的对数等于0. 1,1g10= 1 2, 1n1= 0 3,1oga(a的平方) =2log(a)a=2*1=2 4,1oga(a的-3次方)=（-3）*log(a)a= -3

常用电位器有三种，三种电位器旋转角度与阻值变化情况如下图：其用途如下：按照上图得知你的这个电位器是2瓦680kΩ直线式电位器。

冯康先生是中国著名数学家。他在中国原子弹，氢弹和核导弹设计和试验中有关的辐射流体力学，空气动力学计算中发挥了至关重要的作用，和周毓麟先生，秦元勋先生一起，被誉为中国计算物理学的创始人之一。被誉为中国核弹工程中的冯-诺依曼。

楼上的解释得很详细，学习了。

会造成等待，1 如果事务要使用空闲的redo 文件，发现会没有被释放会写日志的操作会hang住，导致事务也停止2 切换过于频繁，log file sync ，log file parallel write 等待。

不那么明显的影响是， 由于频繁的io，会潜在的使数据库变慢。明显的影响是，比如说你只有2组redo。第一组写满了，写第二组。但这时第一组的状态仍然是active的，要等到第一组redo里面记录的操作全都提交了，才会变成inactive的。如果还有未提交的数据，那么第一组redo是不能被覆盖的。然后呢。。。 如果第二组日志这时也写满了，又不能去覆盖第一组，那么所有的数据库操作都会hang在那里。你的客户如果耐心不好，就要砸电脑了。夸张的影响是，如果你的数据库hang在那里的时候，发生了什么特殊的问题，导致系统进程出了故障，crash也不是不可能的。

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这个问题很难的! 发电机磁极对数是由电机的转速决定的.磁极对数2P=3000/n （n为转速,这是在中国的公式） 电机的转速是由水轮机决定,水轮机的转速又跟水头和流量相关（这要涉及到相似原理了） 一般来说,现在流行的抽水蓄能电站的磁极对数为十几到二十多对（转速很高了）

根据图写开环函数的话阻尼比好像没法确定。因为二阶的环节（不管是分子还是分母）在画对数幅频特性图的时候，只需要确定wn这个转折频率，然后斜率加减40就可以了，阻尼比没用到。所以说图上也只能体现出wn，看不出阻尼比。实际上阻尼比是可以体现在图上的，因为阻尼比小于0.707的时候，在wn附近会出现谐振峰，根据谐振峰的大小可以大致判断出阻尼比是多少，我记得书上有一张图显示了不同阻尼比的时候不同谐振峰的大小。其实阻尼比不同，在wn附近的图都是不一样的，理论上都可以根据图确定阻尼比。但是给你做的题目，无论是画图还是根据图反推开环函数，谐振峰这点都是被忽略掉的，一律都是直接斜率变化正负40，比如说lz这张图上w=4的时候。不过lz也可以放心，也就是因为以上的原因，这种题基本上都不会出二阶的环节，都是斜率变化20的一阶的环节（图反推函数不会有二阶，但根据函数画图的题可能会有），因为答案无法确定。

Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件，是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。但是对于刚刚入门的小白而言如何用origin绘图软件绘制对数坐标图一直是个难点，这里就给大家分享一下具体操作，希望你的有所帮助。材料/工具origin绘图软件（这里以7.5版为例）方法1/7首先，打开软件。请点击输入图片描述2/7然后输入数据。请点击输入图片描述3/7再接着，选中刚才输入的数据，单击右键在弹出窗口上选择【绘图】，【线条】请点击输入图片描述4/7绘图成功请点击输入图片描述5/7然后右键单击坐标轴，在弹出窗口上选择【属性】请点击输入图片描述6/7将类型改为“logx”，这里以“log2”为例，然后确定好数据后点击【确定】请点击输入图片描述7/7看，对数坐标图绘制成功。好的，方法分享就到此为止了，希望能对你有所帮助。请点击输入图片描述

分类: 资源共享 >> 文档/报告共享 问题描述: spss中如何绘制ROC曲线？对数据类型有什么要求？有那些应用？ 老板想要用ROC分析数据，大家帮忙弄一下，小的感激不尽！ 解析: ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量. 基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率. 特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率. 误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度. 将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量. 使用SPSS的操作过程如下: Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选. 运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状. 2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间. 3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.

数据安全法规定国家建立数据数据保护制度。该部法律体现了总体国家安全观的立法目标，聚焦数据安全领域的突出问题，确立了数据分类分级管理，建立了数据安全风险评估、监测预警、应急处置，数据安全审查等基本制度，并明确了相关主体的数据安全保护义务，这是我国首部数据安全领域的基础性立法。《数据安全法》共有七章五十五条。以贯彻总体国家安全观的目的为出发点，以数据治理中最为重要的安全问题作为切入点，抓住了数据安全的主要矛盾和平衡点，是我国数据安全领域的一部重要基础性法律。为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定该法。《中华人民共和国数据安全法》第二条　在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。

数据安全法规定国家建立数据数据保护制度。该部法律体现了总体国家安全观的立法目标，聚焦数据安全领域的突出问题，确立了数据分类分级管理，建立了数据安全风险评估、监测预警、应急处置，数据安全审查等基本制度，并明确了相关主体的数据安全保护义务，这是我国首部数据安全领域的基础性立法。《数据安全法》共有七章五十五条。以贯彻总体国家安全观的目的为出发点，以数据治理中最为重要的安全问题作为切入点，抓住了数据安全的主要矛盾和平衡点，是我国数据安全领域的一部重要基础性法律。为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定该法。《中华人民共和国数据安全法》第二条　在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。

(V-mean(V))/std(V) ——————————————————就是和平均值的差再除以标准差。zscore的帮助里写得很清楚的，你自己看看就知道了。

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　　对一组数据进行计数是一种常用的数据统计方法，SPSS也是可以实现的。 　　对本组数据中体重超过60的人数进行统计。 　　首先点击——转换——计数个案。 　　在弹出的菜单中填写项目和标签名称，选择体重双击。 　　点击定义值。 　　填写60，点添加——继续。 　　回到主菜单，点确定。 　　结果会出现在最右侧栏中。

RPA是什么？ RPA的概念目前相对统一的是： RPA（Robotic Process Automation）， 机器人流程自动化，是一种软件技术，在不改变原有系统的前提下模拟人在计算器等数字设备上操作，减少人为重复、大量、繁琐的工作。从而为企业降本增效，提高工作效率。帮助企业处理可预设流程工作和解决系统边界的特征是RPA可以被广泛运用的核心点，但是RPA市场近年来增长迅速，不同RPA厂商产品的定位和模式还是有着很大的区别。 数字化转型与全面自动化 近两年，企业数字化转型的呼声越来越高，一方面来自移动互联网快速发展的时代背景，另一点也是疫情催生线上业务快速发展。关于数字化转型统一定义目前并未形成，不同企业有着不同的理解。Gartner认为：“是利用数字技术，改变和重构商业模式，提供新的收入。”埃森哲也认为：“创新业务和新的数字化业务，当其营收占比超过50%时就可以认为，转型是成功的。”关于我这里提到的定义，在业界已形成共识。所以认为数字化转型是技术和企业原本业务的融合，是技术支撑业务的观点是有局限性的。 企业选择数字化转型是由企业核心痛点来决定的。人效低：线上业务的快速发展，企业对于线上工具的使用日渐累积，不同部门的办公需求，不同岗位的办公需求让企业使用的工具软件让公司用户数据分割，跨部门协同难等问题造成的“人效低”。线下转线上，用户体验需求得不到满足：移动化联网发展至今，信息内容爆炸的时代用户消费习惯和需求发生改变。以用户为中心的企业运营模式产生，除了数字化产品，企业管理、办公协同在响应用户需求方面是十分重要，是带给用户新的体验的关键点。 每一个企业都有一个系统后台，如果我们发现一个全面自动化企业的后台，软件机器人能够完成大量的后台工作。机器人不仅能够阅读屏幕、文件和电子邮件，还能熟练使用企业应用。从一组统计数据中看到，三分之二的工作中有30%的工作是可以通过自动化去完成的。目前，头部企业往往会选择从整个公司的组织架构、业务流程以及数字工具几个方向出发来开展数字化转型，中小企业则更是从上手程度和效率出发会首先使用工具，从切入口来说，这都没有什么问题。 RPA如何助力企业数字化转型？ 企业业务场景中工作量大且重复性高，一般选择是使用RPA，或者选择使用接口的方式。如果是业务成熟，数据量十分庞大的情况下选用接口效率更高，易于留作中台复用，数据也会逐渐被中台吸纳。而对于成长型的业务使用RPA处理碎片化、长尾工作更适合，因为RPA具有非侵入性、灵活性、轻量级特征在短周期内即可解决部分需求。 日常的工作场景中，我们都在使用电脑完成搜索抓取信息、更新整理表格、浏览网页等，不停地在各个系统、界面、表格之间转化。RPA能够实现4大自动化功能，桌面自动化、web自动化、表格自动化、系统自动化。RPA机器人能够用这4大基本功能赋能广泛的办公场景，例如：跨系统信息录入、财务对账、合同录入、电商客服千牛消息回复、邀好评等广泛场景均可使用RPA解决。RPA机器人帮助企业员工解放双手，留出更多的时间在思考性、创造性的工作中，实现企业降本增效和员工幸福感提升双赢，促进企业良性管理循环。0代码RPA编辑器可以实现无需编程即可快速学习上手，编写每一个人自己需要的机器人，个性化、学习成本低、针对场景痛点是编辑器的强大能力。 RPA+AI技术是指通过RPA技术与感知技术、智能决策技术结合， 使RPA机器人能够实现处理智能决策、智能判断的场景。例如：身份信息审核、文本OCR分析、客服场景辅助决策与自动推荐等场景。RPA+AI技术是传统自动化技术的一次突破，这让RPA所能发挥的能力进一步增大。 4.RPA的核心价值“技术平民化” 区别于传统，RPA提供了一种自下而上、更碎片化和长尾化的、更平民和便捷化的企业数字化转型新思路。当我们谈及企业数字化转型，我们会想到的关键字是“统一规划，分布实施”、“一把手工程”、“自上而下”、“数据中台”、“业务流程优化”“三分软件、七分实施”等，这的确是经典路径，但也是需要相当的决心、动能、资源和时间。 在我看来，RPA更像是一个工具而非应用系统、更像是脚手架而非泥瓦匠。大家都在说，RPA解决的是企业大量人工重复录入的问题，但如果一个企业大量人工重复录入已经成为明确和持久的痛点，这难道不应该是企业IT部门首先要考虑去通过EAI、API的方式去解决的吗？那样一定会更高效和更稳定。 那么什么样的场景才是RPA的最能发挥作用的点呢？ （1）当系统之间因为组织边界、技术边界等原因无法通过接口方式打通，RPA可以提供一种相对灵活便捷的方式进行数据搬运，如同烟囱上的脚手架； （2）长尾化、碎片化的场景，通过接口的方式是很难穷举这些场景，同时也非常不经济； （3）多变的、临时性的场景； （4） 探索 性的场景，通过RPA方式可以让过去一些无法实现的业务 探索 成为可能； 需求、产品和商业路径应该是匹配的。在我看来，RPA的核心价值在于“技术平民化”，RPA产品应该成为企业乃至个人工具箱里必备的工具之一，它应该能够更加方便的被使用者获得、更容易的被掌握、更快速的被部署和使用。站在这样的角度来看，如果我们把RPA同质为业务系统或者中台的实施方法，其实未必是合适的。 RPA本身就应该是低成本、快速见效的、甚至是不改变原有的作业流程和作业习惯的前提下实现优化；如果我们用传统数字化转型的项目推进方式进行，把流程进行了梳理、把to-be做了规划，那为什么不下决心部署中间件或者接口呢？为什么不用更结构化的方式去解决问题呢？碎片化的场景就应该通过更平民化的产品技术来解决，平民化的产品技术就该用更面向最终用户的路径去实现商业化。 综上来看，RPA作为“技术平民化”的一个工具，可以给企业数字化转型提供了一种新的可能：它是自下而上的，它是松耦合的柔性的，它解决的更多的是碎片化长尾化的痛点，它是人人可用的。“头疼医头，脚疼医脚”未尝不是解决问题的方法之一。

可以搞了!高中学历可以!

第1节 成对数据的统计分析 一、变量间的相关关系 1、两个变量有关系，但又没有确切到可由其中一个区精确地决定另一个的程度，这种关系称为相关关系； 2、如果从整体上看，当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现增加的趋势，我们称这两个变量正相关；如果当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值呈现减少的趋势，则称这两个变量负相关； 3、一般地，如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在一条直线附近，我们称这两个变量线性相关；注：如果散点落在某条曲线附近，而不是落在一条直线附近，说明这两个变量具有相关性，但不是线性相关；如果散点落在一条折线附近，这两个变量也具有相关性，但它们既不是正相关，也不是负相关； 4、一般地，如果两个变量具有相关性，但不是线性相关，那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关。 二、样本相关系数：用来衡量两个变量的线性相关关系 1、定义 r= 我们称r为变量x和变量y的样本相关系数 2、特征 （1）当r＞0时，称成对数据正相关，这时，当其中一个数据的值变小时，另一个数据的值通常也变小；当其中一个数据的值变大时，另一个数据的值通常也变大 （2）当r＜0时，称成对数据负相关，这时，当其中一个数据的值变小时，另一个数据的值通常会变大；当其中一个数据的值变大时，另一个数据的值通常会变小 （3）样本相关系数r的取值范围为[-1,1] （4）样本相关系数r的绝对值大小可以反映成对数据之间线性相关的程度： 当|r|越接近1时，成对数据的线性相关程度越强 当|r|越接近0时，成对数据的线性相关程度越弱 第2节 一元线性回归模型及其应用 一、一元线性回归模型 x与y的关系可以表示为： 我们称上式为y关于x的一元线性回归模型，其中，y称为因变量或响应变量，x称为自变量或解释变量；a和b为模型的未知参数，a称为截距参数，b称为斜率参数；e是y与bx＋a之间的随机误差 二、一元线性回归模型参数的最小二乘估计 1、经验回归方程 我们将： 关于x的经验回归方程，也称经验回归函数或经验回归公式，其图形称为经验回归直线。这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法，求得的b，a叫做b，a的最小二乘估计。 注：由于a=y-bx，即（x，y）满足经验回归方程y=bx＋a，所以经验回归直线必定过样本点的中心（x，y） 2、残差分析： 对于响应变量y，通过观测得到的数据称为观测值，通过经验回归方程得到的y称为预测值，观测值减去预测值称为残差，残差随机误差的估计结果，通过对残差的分析可以判断模型刻画数据的效果，以及判断原始数据中是否存在可疑数据等，这方面工作称为残差分析。注：残差可以是正数，也可以使负数，也可以是0 注： （1）如果在残差的散点图中，残差比较均匀地分布在横轴的两边，说明残差比较符合一元线性回归模型的假定，是均值为0，方差为的随机变量的观测值 （2）可以通过比较残差的平方和来比较两个模型的效果，残差平方和越小，模型的拟合效果越好；残差平方和越大，模型的拟合效果越差。 也可以用R的平方来比较两个模型的拟合效果，R的平方计算公式为： R的平方越大，模型的拟合效果越好，R的平方越小，模型的拟合效果越差。 第三节 列联表与独立性检验 一、分类变量 我们经常会使用一种特殊的随机变量，以区别不同的现象或性质，这类随机变量称为分类变量，分类变量的取值可以用实数表示。 二、2 2列联表 在实践中，由于保存原始数据的成本较高，人们经常按研究问题的需要，将数据分类统计，并做成表格加以保存，我们将下表表示的数据统计表称为分类变量x和y的抽样数据的2 2列联表 2*2列联表给出了成对分类变量数据的交叉分类频数 三、独立性检验 构造随机变量： 利用 的取值判断分类变量x和y是否独立的方法称为x 的独立性检验，读作“卡方独立性检验“简称独立性检验””

在mathematica中，圆周率 π：用 π 或者 Pi 表示。自然对数的底 e：用 E 表示。e 的 x 次幂，可以写成 E^x，或者 Exp[x] 。注意：大小写不能错。

Log[x]

在notebook中输入Log然后按F1键可以获得相关帮助，里面有说怎么用这个函数。Log[100]表示数学上的ln100,Log2[100]表示以2为底100的对数，Log10[100]表示以10为底100的对数，任意底x时用Log[x,100]，如Log[3,100]表示以3为底100的对数，计算ln100如下图，加//N是为了显示数值结果。

就是把数据移位啊。计算机里面的数据呢把它看成是一个队列。就像平时我们排的队伍一样。比如一个8个人的队伍，如果执行了SHR或者SAR，就把队伍的最后一个人移出去呆在一个地方（电脑里就是把它保存在cf标志寄存器中）。对于第一个人的处理，这两条指令有点不同，SHR是把第一个人移动到原先第二个人排的位置，原先的第一个位置补0. SAR呢，做个不恰当的比喻，就是把第一个人复制一份放到第二个人的位置，第二位及后面的人后移，他自己不动。其它指令道理也一样的

可能是这样

化合物一般分为：共价化合物，离子化合物。共价化合物的一个共价键就构成了一个公用电子对。1.非金属单质中共用电子对的求解原子间共用电子对=8-该元素最外层电子数(H2分子中的共用电子对数是1)对于这几个公式，其中第3个在解题中应用是最广的，高中学习的很多无机化学和有机化学中的需要求解电子对数的题均可以应用此法来解.下面就其在解题中的应用加以说明分析例1判断正误:常温常压下，22g二氧化碳含有共用电子对总数2NA解析正确.22gC02的物质的量是22g44g/mol=0.5mol，每个C02中所含的共用电子对数是(8-4)+2X(8-6)2=，所以共用电子对数是0.5molX4-2mol，即2NA个2.高中化学基本信息选修模块的《化学反应原理》是为对化学反应原理有较高要求的学生所设计的，在内容深度上仍保持高中阶段应有的要求及与基础模块的衔接，注重学科知识的认知过程和要求，在叙述与推演上更重视事物间的科学内涵与发展的逻辑关系。认真学习《化学反应原理》模块内容，发现它与以往教材相比最鲜明特点是:从过去的定性描述走向定量分析。这样引导学生学习现代化学的最基础最核心的化学知识和掌握最基本的科学研究方法，在内容本质上提高学生学习的化学知识"含金量"，促进学生专业品质和科学素养的更进一步提升。3.定义我们已经学过很多化学反应，也做过不少化学实验，对于什么是物质和物质的化学变化有了基本的认识。化学变化意味着物质的组成页应榆和结构发生变化，也就是说变成了新的物质。

会吹牛就行，文盲都可以做

步骤如下：操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

十四五期间我国数字经济发展的重点方向：1、数字基础设施注重信息网络、云网协同和算网融合发展等新兴基础设施的增量建设和传统基础设施的存量改造。在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局全国一体化算力网络国家枢纽节点。2、数据要素高度重视政务数据开放共享，提出要深化政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享，建立健全国家公共数据资源体系；积极培育数据交易中心和数据服务商，支持社会化数据服务机构发展，鼓励市场力量挖掘商业数据价值，推动数据价值产品化、服务化，大力发展专业化、个性化数据服务。3、产业数字化转型从企业、产业、集群三个层次系统推进，全面推动大中小型企业数字化转型。重点支持农业、制造业、服务业数字化转型升级，并重点支持智慧农业和水利、工业、商务贸易、智慧物流、金融、能源等行业开展数字化转型提升工程；积极探索平台企业与产业园区联合运营模式。4、数字产业化升级坚持跨界融合应用导向，完善5G、集成电路、新能源汽车、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系，推动软件行业做大做强，引导支持平台企业加强数据、产品、内容等资源整合共享。大力发展跨境电商，支持培育壮大一批跨境电商龙头企业、海外仓领军企业和优秀产业园区。重点培育互联网医院、智慧销售、无人配送、智能制造、反向定制等新增长点。5、智慧城市建设全面推进公共服务数字化，深化智慧城市和数字生活建设。加快实现“一网通办”，推动公共服务资源数字化供给和网络化服务。深化新型智慧城市建设，推动城市数据整合共享和业务协同，因地制宜构建数字孪生城市，鼓励加快城市智能设施向乡村延伸覆盖。发展数字经济的做法：1、发展数字经济本身，包括数字产业化和产业数字化两个层面。未来，要把发展数字经济的立足点放在国内，数字经济是建设网络强国、数字中国的重要组成部分，数字经济与数字社会、数字政府互为支撑。数字产业化主要是通过数字技术催生新产业、新业态和新模式，打造新的经济增长点；产业数字化主要是利用数字技术赋能传统产业，加快工业、农业和服务业数字化转型。2、推动数字经济和实体经济深度融合，发挥数字经济的溢出效应，数字经济成为经济社会数字化转型的“催化剂”和“加速器”。未来，我国既要坚持把发展经济着力点放在实体经济上，也要充分利用数字经济强大的渗透性和融合性特征，将数字经济的引擎作用作为新动能导入实体经济之中，培育实体经济的新优势，目标是提高经济质量效益和核心竞争力。3、打造具有国际竞争力的数字产业集群。加快布局发展数字经济，抢占全球数字经济发展制高点，推动数字经济领域治理规则制定，形成数字经济参与国际经济合作和竞争新优势。

旧 新 度数 　　0.1----------------4.0-------------650 　　0.12---------------4.1 ------------550~600 　　0.15---------------4.2 ------------500 　　0.2----------------4.3 ------------450 　　0.25---------------4.4 ------------400 　　0.3----------------4.5 ------------300~350 　　0.4----------------4.6 ------------250 　　0.5----------------4.7 ------------200 　　0.6----------------4.8-------------150 　　0.8----------------4.9 -------------100 　　10----------------5.0 　　1.2----------------5.1 　　1.5----------------5.2 　　2.0----------------5.3近视眼的表现：1、远视力降低，近视力正常，看远常眯眼视物;2、眼疲劳：眼胀痛、头痛、恶心等;3、外斜视：部分人可出现外斜视;4、眼底改变：近视弧斑、豹纹状网膜等;5、眼球突出，玻璃体混浊或液化。近视眼的治疗：1、 眼睛不能过度劳累保持充足睡眠，最好佩带眼镜，做矫正治i疗，防止再恶化下去。2、每天坚持做眼保健操，按摩相关穴位，可以缓解眼部疲劳。3、看电脑时经常主动眨眼，因为在电脑屏幕前人的眼睛不会自动眨眼造成眼睛干涩。4、每用电脑或近距离工作1小时应休息10分钟，缓解视力疲劳。5、多休息,睡眠也有影响的。6、18岁以下的，应该及时服用药物治i疗。建议服用乐睛视力营养素，每天两包，坚持服用一段时间，近视度数会降低，视力会提升。

调用函数resample（）就可以了resample为信号降采样处理，理解如下：B=resample(x,90,250); %采样从250Hz降到90Hz，如果250在前,就是插值从90到250,可以看B的长度,250Hz采样4000个数据等于90hz采样1440个数据,这就是降采样。

resample函数，help一下，有详细介绍。

LOG(X)以e为底X的对数

例如：1到10之间一共分了9小格，每一小格代表1。虽然是不均匀的，但是每一小格代表1。

/"luoein/

1、首先我们需要打开Excel表格，做一个月份扣款表。2、产品合计的话，输入=SUBTOTAL(9,E2:E14)，9为sum，按回车得到结果3、这时候对月份进行筛选，例如2月份时在单元格区域显示的统计值这时候对筛选结果的统计，而不是对全部数据的统计。

log以2为底3的对数读作以2为底3的对数。log以2为底3的对数是指，以2为底数，3的对数是多少。换句话说，2的几次方等于3。根据对数的定义，log以2为底3的对数等于x，可以表示为2的x次方等于3。解这个方程可以得到x等于log以2为底3的对数，即x=1.585。因此，log以2为底3的对数读作以2为底3的对数。对数是数学中的一个重要概念，常用于解决指数运算中的问题。在实际应用中，对数也有着广泛的应用，例如在信号处理、音乐理论、计算机科学等领域中都有着重要的作用。

log10为底3的对数lg3:luò gě sān

ln读作LAOn（烙嗯）log读作LAOg（烙个），在发音时g音要轻且清楚，在发音时n音要与LAO音连读

读法：洛因LN - 自然对数 数学领域自然对数用In表示，前一个字母是小写的I，不是大写的i。ln 既自然对数 ln a=log (e,a)如果满意，望采纳

前面2个一样 都是“罗格”最后一个念 “罗恩”

base of 2 to 8

对数中的log和lg都读［lào ge］；对数中的ln读［lào in］。log对数是对求幂的逆运算，正如除法是乘法的倒数，反之亦然。 这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字（基数）的指数，乘数中的对数计数因子。对数函数如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。一般地，函数y=logax（a>0，且a≠1）叫做对数函数，也就是说以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数，叫对数函数。其中x是自变量，函数的定义域是（0，+∞），即x>0。它实际上就是指数函数的反函数，可表示为x=ay。因此指数函数里对于a的规定，同样适用于对数函数。

比如说：log₂3应该读“以2为底3的对数”，再如：log₂X应该读“以2为底X的对数”；不知道你满意不？

lg读作laoge log读作以XX为底XX的对数 ln读作lao‘en ln和lg是汉语拼音

不客气

常用对数记作log10n，简写为lgn,直接读laoge（汉语拼音）n就好了。。我今儿刚学的，应该对吧

对数中的log和lg都读［lào ge］；对数中的ln读［lào in］。log对数是对求幂的逆运算，正如除法是乘法的倒数，反之亦然。 这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字（基数）的指数，乘数中的对数计数因子。对数函数如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。一般地，函数y=logax（a>0，且a≠1）叫做对数函数，也就是说以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数，叫对数函数。其中x是自变量，函数的定义域是（0，+∞），即x>0。它实际上就是指数函数的反函数，可表示为x=ay。因此指数函数里对于a的规定，同样适用于对数函数。

log读“洛嗝” lg读“楞嗝” In读“洛吟” 上次说错了不好意思，这次百分百对了，今天我们才学······

一般地,如果a（a大于0,且a不等于1）的b次幂等于N,那么数b叫做以a为底N的对数,记作logaN=b,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数.一般地,函数y=log(a)X,(其中a是常数,a>0且a不等于1）叫做对数函数它实际上就是指数函数的反函数,可表示为x=a^y.因此指数函数里对于a的规定,同样适用于对数函数.举个例子：log函数就是次方函数的逆运算的。y=2^x,这就是一个次方函数。y=2^x的逆函数就是x=log2y。拓展资料对数的定义如果，即a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。1.特别地，我们称以10为底的对数叫做常用对数（commonlogarithm），并记为lg。2.称以无理数e（e=2.71828...）为底的对数称为自然对数（naturallogarithm），并记为ln。3.零没有对数。4.在实数范围内，负数无对数。[3] 在复数范围内，负数是有对数的。事实上，当，，则有e(2k+1)πi+1=0，所以ln(-1)的具有周期性的多个值，ln(-1)=(2k+1)πi。这样，任意一个负数的自然对数都具有周期性的多个值。例如：ln(-5)=(2k+1)πi+ln5。

咯个，咯个，natrual 咯个

一、数据库基本操作1. 想允许在数据库写中文，可在创建数据库时用下面命令create database zcl charset utf8;2. 查看students表结构desc students;3. 查看创建students表结构的语句show create table students;4. 删除数据库drop database zcl;5. 创建一个新的字段alter table students add column nal char(64);PS: 本人是很讨厌上面这种“简单解释+代码”的博客。其实我当时在mysql终端写了很多的实例，不过因为当时电脑运行一个看视频的软件，导致我无法Ctrl+C/V。现在懒了哈哈~~二、python连接数据库python3不再支持mysqldb。其替代模块是PyMySQL。本文的例子是在python3.4环境。1. 安装pymysql模块pip3 install pymysql2. 连接数据库，插入数据实例import pymysql#生成实例，连接数据库zclconn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="root", db="zcl")#生成游标，当前实例所处状态cur = conn.cursor()#插入数据reCount = cur.execute("insert into students(name, sex, age, tel, nal) values(%s, %s, %s, %s, %s)",("Jack","man",25,1351234,"CN"))reCount = cur.execute("insert into students(name, sex, age, tel, nal) values(%s, %s, %s, %s, %s)",("Mary","female",18,1341234,"USA"))conn.commit() #实例提交命令cur.close()conn.close()print(reCount)查看结果:mysql> select* from students;+----+------+-----+-----+-------------+------+| id | name | sex | age | tel | nal |+----+------+-----+-----+-------------+------+| 1 | zcl | man | 22 | 15622341234 | NULL || 2 | alex | man | 30 | 15622341235 | NULL |+----+------+-----+-----+-------------+------+2 rows in set3. 获取数据import pymysqlconn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="root", db="zcl")cur = conn.cursor()reCount = cur.execute("select* from students")res = cur.fetchone() #获取一条数据res2 = cur.fetchmany(3) #获取3条数据res3 = cur.fetchall() #获取所有(元组格式)print(res)print(res2)print(res3)conn.commit()cur.close()conn.close()输出:(1, "zcl", "man", 22, "15622341234", None)((2, "alex", "man", 30, "15622341235", None), (5, "Jack", "man", 25, "1351234", "CN"), (6, "Mary", "female", 18, "1341234", "USA"))()三、事务回滚事务回滚是在数据写到数据库前执行的，因此事务回滚conn.rollback()要在实例提交命令conn.commit()之前。只要数据未提交就可以回滚，但回滚后ID却是自增的。请看下面的例子:插入3条数据(注意事务回滚):import pymysql#连接数据库zclconn=pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="root", db="zcl")#生成游标，当前实例所处状态cur=conn.cursor()#插入数据reCount=cur.execute("insert into students(name, sex, age, tel, nal) values(%s, %s, %s, %s, %s)", ("Jack", "man", 25, 1351234, "CN"))reCount=cur.execute("insert into students(name, sex, age, tel, nal) values(%s,%s,%s,%s,%s)", ("Jack2", "man", 25, 1351234, "CN"))reCount=cur.execute("insert into students(name, sex, age, tel, nal) values(%s, %s, %s, %s, %s)", ("Mary", "female", 18, 1341234, "USA"))conn.rollback() #事务回滚conn.commit() #实例提交命令cur.close()conn.close()print(reCount)未执行命令前与执行命令后(包含回滚操作)(注意ID号): 未执行上面代码与执行上面代码的结果是一样的!!因为事务已经回滚，故students表不会增加数据!mysql> select* from students;+----+------+--------+-----+-------------+------+| id | name | sex | age | tel | nal |+----+------+--------+-----+-------------+------+| 1 | zcl | man | 22 | 15622341234 | NULL || 2 | alex | man | 30 | 15622341235 | NULL || 5 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 6 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA |+----+------+--------+-----+-------------+------+4 rows in set执行命令后(不包含回滚操作):只需将上面第11行代码注释。mysql> select* from students;+----+-------+--------+-----+-------------+------+| id | name | sex | age | tel | nal |+----+-------+--------+-----+-------------+------+| 1 | zcl | man | 22 | 15622341234 | NULL || 2 | alex | man | 30 | 15622341235 | NULL || 5 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 6 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA || 10 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 11 | Jack2 | man | 25 | 1351234 | CN || 12 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA |+----+-------+--------+-----+-------------+------+7 rows in set总结：虽然事务回滚了，但ID还是自增了，不会因回滚而取消，但这不影响数据的一致性（底层的原理我不清楚~）四、批量插入数据import pymysql#连接数据库zclconn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="root", db="zcl")#生成游标，当前实例所处状态cur = conn.cursor()li = [ ("cjy","man",18,1562234,"USA"), ("cjy2","man",18,1562235,"USA"), ("cjy3","man",18,1562235,"USA"), ("cjy4","man",18,1562235,"USA"), ("cjy5","man",18,1562235,"USA"),]#插入数据reCount = cur.executemany("insert into students(name,sex,age,tel,nal) values(%s,%s,%s,%s,%s)", li)#conn.rollback() #事务回滚conn.commit() #实例提交命令cur.close()conn.close()print(reCount)pycharm下输出: 5mysql终端显示:mysql> select* from students;#插入数据前+----+-------+--------+-----+-------------+------+| id | name | sex | age | tel | nal |+----+-------+--------+-----+-------------+------+| 1 | zcl | man | 22 | 15622341234 | NULL || 2 | alex | man | 30 | 15622341235 | NULL || 5 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 6 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA || 10 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 11 | Jack2 | man | 25 | 1351234 | CN || 12 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA |+----+-------+--------+-----+-------------+------+7 rows in setmysql> mysql> select* from students;#插入数据后+----+-------+--------+-----+-------------+------+| id | name | sex | age | tel | nal |+----+-------+--------+-----+-------------+------+| 1 | zcl | man | 22 | 15622341234 | NULL || 2 | alex | man | 30 | 15622341235 | NULL || 5 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 6 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA || 10 | Jack | man | 25 | 1351234 | CN || 11 | Jack2 | man | 25 | 1351234 | CN || 12 | Mary | female | 18 | 1341234 | USA || 13 | cjy | man | 18 | 1562234 | USA || 14 | cjy2 | man | 18 | 1562235 | USA || 15 | cjy3 | man | 18 | 1562235 | USA || 16 | cjy4 | man | 18 | 1562235 | USA || 17 | cjy5 | man | 18 | 1562235 | USA |+----+-------+--------+-----+-------------+------+12 rows in set学完的东西要及时总结，有些东西忘记了阿~_~

常用对数。常用对数亦称十进对数，指以10为底的对数。正数x的常用对数记为lgx。它是由纳皮尔与布里格斯提出的。开始他们共同编制十进对数表，最后在1624年由布里格斯完成，因此又称为布里格斯对数。流行至今的对数表，是在布里格斯对数表的基础上演变而成的。

m乘以老哥b

用sort data sorting数据整理

对数的话lg、ln、log分别就是前面加斜线就可以了，lg，ln，log。反正我的latex可以这么打出来。（不介意斜体的话 直接lg_a b也是可以的）

定义很简单，比如 i 有10个，j有20个，k有 30个。 sets:index1/1..10/;index2/1..20/;index3/1..30/;index4(index1,index2,index3):t;endsets然后求和@sum(index4(i,j,k):t(i,j,k));

由L(w)(约等于)=20lg(K/w^v)=20lgK-v*20lgw可知其是由型号v确定的，即积分环节的个数确定。斜率为大小大致为:-v*20dB/dec

求传函第一步 看图 第一段 也就是左边第一段是下降的 并且告诉你降低了20db 那么也就是有一个微分环节1/s 对应的公式为 Lw=20lgk-20lgw=？ w= 5 所以 k=5 第二段 下降了40db 就是说未矫正前有两个惯性环节 1/Ts+1 也就是1/（Ts+1 ）^2 T=1/w T=1/100 第三段又降低了20db 所以就是 1/Ts+1 求开环传函 把它们都乘在一起 传函为： 5/s（0.01s+1 ）^3 你看看正确答案 这是我的理解 我也初学自控

函数 INDEX() 有两种形式：数组和引用。数组形式通常返回数值或数值数组；引用形式通常返回引用。 （1）INDEX(array,row_num,column_num) 返回数组中指定单元格或单元格数组的数值。 Array为单元格区域或数组常数。Row_num为数组中某行的行序号，函数从该行返回数值。Column_num为数组中某列的列序号，函数从该列返回数值。需注意的是Row_num 和 column_num 必须指向 array 中的某一单元格，否则，函数 INDEX 返回错误值 #REF!。 （2）INDEX(reference,row_num,column_num,area_num) 返回引用中指定单元格或单元格区域的引用。 Reference为对一个或多个单元格区域的引用。 Row_num为引用中某行的行序号，函数从该行返回一个引用。 Column_num为引用中某列的列序号，函数从该列返回一个引用。 需注意的是Row_num、column_num 和 area_num 必须指向 reference 中的单元格；否则，函数 INDEX 返回错误值 #REF!。如果省略 row_num 和 column_num，函数 INDEX 返回由 area_num 所指定的区域。

在matlab中： addpath("/usr/local/matlab.etc/"); load_nii("文件名"); save_nii(nii,"文件名"); ex: SROInii.hdr=data.hdr; SROInii.img=SROI; save_nii(SROInii,"SROI.nii");

写的我好累，分给我吧#include<iostream.h>#include<iomanip.h>template<classT>classArray{T*set;intn;public:Array(T*data,inti){set=data;n=i;}~Array(){}voidsort();//排序intseek(Tkey);//查找指定的元素Tsum();//求和voiddisp();//显示所有的元素};template<classT>voidArray<T>::sort(){inti,j;Ttemp;for(i=1;i<n;i++)for(j=n-1;j>=i;j--)if(set[j-1]>set[j]){temp=set[j-1];set[j-1]=set[j];set[j]=temp;}}template<classT>intArray<T>::seek(Tkey){inti;for(i=0;i<n;i++)if(set==key)returni;return-1;}template<classT>TArray<T>::sum(){Ts=0;inti;for(i=0;i<n;i++)s+=set;returns;}template<classT>voidArray<T>::disp(){inti;for(i=0;i<n;i++)cout<<set<<;cout<<endl;}voidmain(){inta[]={6,3,8,1,9,4,7,5,2};doubleb[]={2.3,6.1,1.5,8.4,6.7,3.8};Array<int>arr1(a,9);Array<double>arr2(b,6);cout<<arr1:<<endl;cout<<原序列:;arr1.disp();cout<<8在arr1中的位置:<<arr1.seek(8)<<endl;arr1.sort();cout<<排序后:;arr1.disp();cout<<arr2:<<endl;cout<<原序列:;arr2.disp();cout<<8.4在arr2中的位置:<<arr2.seek(8.4)<<endl;arr2.sort();cout<<排序后:;arr2.disp();}

100以内的十一法

线图 直方图都行吧 数据分析工具里有直方图