near

个人理解。 -webkit-gradient(linear第一个参数为linear 时， 和-webkit-linear-gradient没区别。这里属于重复调用。删除任意一个不影响。

conic-gradient是圆锥渐变，以一个点为中心起始点，沿着圆周变化。 语法： conic-gradient( from 起始角度 at 中心点位置, 渐变断点 ) 兼容性：一个简单的例子：看清他的渐变方向，起始点是图形中心，然后以顺时针方向绕中心实现渐变效果。 linear-gradient 线性渐变的方向是一条直线，可以是任何角度，向下/向上/向左/向右/对角方向。看一个简单的例子。repeating-linear-gradient（）表示重复的线性渐变。 语法： background-image: linear-gradient(direction, color-stop1, color-stop2, ...); 为了创建一个线性渐变，你必须至少定义两种颜色节点。颜色节点即你想要呈现平稳过渡的颜色。同时，你也可以设置一个起点和一个方向（或一个角度）。径向渐变是从圆心点以椭圆形状向外扩散。 语法： background-image: radial-gradient(shape size at position, start-color, ..., last-color); shape 参数定义了形状。它可以是值 circle 或 ellipse。其中，circle 表示圆形，ellipse 表示椭圆形。默认值是 ellipse。repeating-radial-gradient() 函数用于重复径向渐变。 https://gitee.com/susuhhhhhh/css_demos

Could you tell me？How can I get to the nearnest supermarket ？

heard不一样。Hear音标英[hu026au0259(r)]美[hu026ar]。near音标英[nu026au0259(r)]美[nu026ar]。dear音标英[du026au0259(r)]美[du026ar]。heard音标[hu025cu02d0d]。

楼主你好这个歌叫做if i had to live my life without you near me试听地址http://www.songtaste.com/song/1401980/希望我的答案对你有帮助谢谢采纳你的满意是对我们最大的鼓励

nearly是几乎closely是接近地

nearly ad.几乎,差不多 closely ad.接近地 这两个意思其实很接近的. 给你几个例句,你自己感受一下： The train was nearly full.火车差不多满座了. Hope can cure nearly anything.希望,可以治好几乎所有的病症. Our hearts are closely linked.我们的心是紧紧相连的. The situation closely resembles that of Europe in 1940. 这种形势与1940年的欧洲十分相似.

closely

一、详细释义： , adv. , 不完全地；几乎；很接近 , 例句： ,He nearly drops the baton at changeover.,他在交接棒时差点弄丢了接力棒。, 例句： ,Oops! I nearly dropped my cup of tea!,哎呀！我险些儿把自己的一杯茶掉到地上！, 二、词义辨析： , almost,nearly,about,approximately,around,roughly ,这些副词均有“大约，差不多”之意。almost指在程度上相差很小，差不多。nearly与almost含义基本相同，侧重指数量、时间或空间上的接近。about常可分almost和nearly换用，但about用于表示时间、数量的“大约”时，实际数量可能多也可能少。approximately多用于书面语，指精确度接近某个标准以致误差可忽略不计。around多用于非正式场合，常见于美国英语。roughly指按精略估计，常代替about。, 三、参考例句： ,He can nearly swim.,他差不多会游泳了。,We nearly went to deuce.,我们几乎打成平手。,His grandfather is nearly seventy.,他爷爷快七十岁了。,His cough was nearly cured.,他的咳嗽差不多全好了。,Fuel supplies are nearly exhausted.,燃料几乎要耗尽了。,She nearly died of pneumonia.,她差点死于肺炎。,The beach was nearly empty.,海滩几乎是空荡荡的。,The train was nearly full.,火车差不多满座了。,I nearly lost the opportunity.,我几乎错失了良机。,The room was nearly empty of furniture.,这房间里空荡荡的，几乎没有家俱。

一般来说，副词是不可以修饰名词的。但是，在这个副词表示状态的时候，它在句子中充当了状语的成分，就像您问的这个nearly，表示将尽，这是一个即将到来的状态。另外，除了对时间的状态加以说明外，你还会看见对动作方式、地点远近、程度大小等状态的说明，这一类的副词通常都被放在名词的前面。不只有nearly，还有almost、likely等等副词，都有与形容词连用的情况，但这不是用来修饰名词，只是为整个句子提供一个状态。例句 1 Some so-called "modern" pieces have been on display for nearly 80 years.例句 2 The towers rise to a height of nearly 700 feet.

1.选择句子完成对话 A:Hi,Lucy!( A.What time do you usually get up on weekdays B:Well,I live near my school,so I get up at quarter to seven.I never go to school late. A:Do you have breakfast at home? B:Yes,( B.I usually have some cakes and a glass of milk ) A:When do you go to school? B:( C.Class begins at eight ),so I go to school at seven forty-five. A:( G.When do you get home B:I leave school at five past five and ( D.I get home at five-thirty ). ABCBCBBAA,2,A,B,C,G,D 1A2B3C4B5C6B7B8A9A,2,2。翻译：我有一个朋友，他的名字叫Tim，他是英国人不是美国人。他住在我家。我们在早晨7:30 去学校。我们每天下午5:15 到家。我们在晚上做家庭作业。我们在深夜10:00才去睡觉。Tim有一个手表，它是新的并且很漂亮。他很喜欢它。他把它每天晚上放在桌子上。现在他在看表。现在几点了？现在10:00了。这是我们在电视上看足球赛的时间。我们现在必须去看它。 答案： 1。A,B,C,G...,2,首先是适当形式填空、 ___Travelling___(travel)is very interesting. 另一道是选择、 when she came to school.she saw___B__new students at the,1,1.选择句子完成对话 A:Hi,Lucy!( B:Well,I live near my school,so I get up at quarter to seven.I never go to school late. A:Do you have breakfast at home? B:Yes,( ) A:When do you go to school? B:( ),so I go to school at seven forty-five. A:( B:I leave school at five past five and ( ). 从这里面选答案 A.What time do you usually get up on weekdays. B.I usually have some cakes and a glass of milk C.Class begins at eight . D.I get home at five-thirty E.When do you play gemes F.I have lunch at school G.When do you get home 2.完形填空 I have a friend.His name is Tim.He is English,not American.He lives( )my home.We go to school at 7:30 in the morning.Every day,we go home at 5:15 in the （ ）.We do ( )homework in the evening.We go to bed very late ( ) night,at about 10:00.Tim has a watch.It is new and nice.He likes it very much.He ( )it on the desk in the evening.Now he looks ( ) his watch. What ( )is it It is 10:00.It is time for us ( ) watch a football geme on TV.We must go to ( )it now 1.A in B.on C.at D.for 2.A.morning B.afernoon 3.A.we B.us C.our D.ours 4.A.for B.at C.on D.in 5.A.gives B.has C.puts D.does 6.A after B.at C.like D.for 7.A.color B.times 8.A.to B.of C.for D.about 9.A.watch B.see C.look D look at 题有点多了,辛苦了,把句子翻译下啊

有。建议改为 The places where I conducted interviews are close to my home.或者：I conducted interviews near my home.I conducted interviews by my home.I conducted interviews at places near by.I conducted interviews near by, close to my home.

by the river就是在河边、岸边上，例如：I an sitting by the river.我正坐在岸边上。near the river就是在河的附近，可以与岸有一定的距离。所以这两者最大的区别就是距离河的远近问题，by更近。

by the river强调“静止”。 along the river强调“运动”。 on the river bank 也是正确的表达,但与前面两个短语不是同一个概念。

awr

如题，调用mPoiSearch.searchNearby(newPoiNearbySearchOption().keyword("大厦").location(newLatLng(location.getLatitude(),location.getLongitude())).radius(1000).pageCapacity(50));在keyword中只能支持单个关键字，现想获取周边各种类型的Poi，

线性转换[变换]，一次变换

学习

linear thinking网 络线性思维；直线般思考；线性思考；直线思维双语例句1. However, we live a culture that is deeply formatted by linear thinking. 然而, 我们所处的文化处处都深深打着线性思维的烙印.2. This thesis will analyze the parole expression of formal language by non - linear thinking. 具体分析了建筑中非线性形式语言的言语表达.3. Innovation thinking is composed of linear thinking, straightforward thinking, dimensional thinking and transposition thinking. 创新的思维方式有线性思维 、 顺向思维 、 立体思维和换位思维.

switch 方式最主要的好处是效率(Po/Pi)的提升, 而且可以做升压(boost), 降压(buck), 升降压(boost-buck). 而Linear regulator 效率低於switch, 由於输出电压小於输入电压. 目前Power supply 需求大功率(etc. 200W) 都是采用switch. 而小电流(mA)的就比较常见用regulator.switching regulator需要外加电感,电阻和电容,如果要提供超过500mA的情况,通常会比较建议采用外加Power MOSFET如果是linear regulator,一般来说大都是on-chip build-in,所能提供的电流大都不会超过100mA(泛指在SOC),因为若要提供大电流,其POWER MOSFET的Size就要很大,而且会有current density的问题,如果要linear regulator且又要超过100mA,绝大部份是采用外接的BJT

linear meter是指延米。延米是国际单位制（SI）长度测量的多余术语。延米不同于平方米（面积单位）或立方米（体积单位）。在某些情况下，在讨论木材等材料的数量时使用延米一词。在这种情况下，有时会将其与平方或立方米、面积和体积单位相混淆。为避免混淆，延米必须始终被视为长度的简单测量。例如，当讨论木材时，延米指的是一个一米长的工件，而不考虑木板的其他尺寸。

延米 延米，即延长米，是用于统计或描述不规则的条状或线状工程的工程计量，如管道长度、边坡长度、挖沟长度等。而延长米并没有统一的标准，不同工程和规格要分别计算才能作为工作量和结算工程款的依据。 延米的计算方式 “延米”并非是法定计量单位，而是在某些工程领域的一种计算价格时的长度计量习惯方式。他的计量单位应使用法定计量单位“米（m）”，计量方式是被计量物的实际计价长度。延米就是“延长米”的简称，我们说XX的计量单位是延米就是说计算长度，一个延米可能是1米，也可能是10米，也可能是100米，这要看定额，定额上说计量单位：10米，那么1个延米就是10米，同样，计量单位：1米，1个延米就是1米……满意请采纳

这不是很简单么，ps4 hdmi 到电视，光纤到z906, 电视光纤到500p.pc hdmi到电视，光纤到z906另外一个光口（如果你想节约一个光口，也可以pc集成声卡输出到z906的multi ch input）不过这样500p肯定没有dts。因为电视并不是把hdmi的dts bypass给光口，而是重编码的pcm。

线性模型；线性模式；直线模式；线性模型中

linear system is consistent 线性系统是一致的

线性二次型;

线性模型算法族库。sklearn.linear_model是线性模型算法族库，包含了线性回归算法，以及Logistic回归算法，它们都是基于线性模型。

linear-gradient的参数不包括（） background-color background-image background-repeat background-size(正确答案)

你是说coupling的值吧? coupling=L3/sqrt(L1*L2),一般都是知道L1，L2值后取coupling为0.95以上的。

是一种特定的长度表示，大约为39.37 英寸

官网。1、首先打开sklearn.linear_model库的官网界面，选择下载。2、其次在下载中下滑找到sklearn.linear_model库的下载链接。3、最后点击选项框中的立即下载即可。

数字音频格式PCM和DSDPCM脉码调制数字音频格式是70年代末发展起来的，记录媒体之一的CD，80年代初由飞利浦和索尼公司共同推出。PCM的音频格式也被DVD-A所采用，它支持立体声和5.1环绕声， 1999年由DVD讨论会发布和推出的。 PCM的比特率，从14-bit发展到16-bit、18-bit、20-bit直到24-bit；采样频率从44.1kHz发展到192kHz。到目前为止PCM这项技术可以改善和提高的方面则越来越来小。只是简单的增加PCM比特率和采样率，不能根本的改善它的根本问题。其原因是PCM的主要问题在于： 1）任何PCM数字音频系统需要在其输入端设置急剧升降的滤波器，仅让20 Hz - 22.05 kHz的频率通过（高端22.05 kHz是由于CD 44.1 kHz的一半频率而确定），这是一项非常困难的任务。2）在录音时采用多级或者串联抽选的数字滤波器（减低采样率），在重放时采用多级的内插的数字滤波器（提高采样率），为了控制小信号在编码时的失真，两者又都需要加入重复定量噪声。这样就限制了PCM技术在音频还原时的保真度。 为了全面改善PCM 数字音频技术，获得更好的声音质量，就需要有新的技术来替换。近年来飞利浦和索尼公司再次联手，共同推出一种称为直接流数字编码技术DSD的格式, 其记录媒体为超级音频CD即SACD，支持立体声和5.1环绕声。 DSD音频格式简化了信号流程，去掉了PCM使用的多级滤波器，将模拟音频直接以2.8224MHz的高采样频率，按1-bit的数字脉冲来记录。虽然DSD格式表示的声音信号是数字化数据，但是它又与真正的声波非常接近，可完整的记录当今最佳模拟系统的信息。最好的30ips半英寸模拟录音机能记录的频率能超过50KHz，而DSD格式的频率响应指标为从DC到100KHz。能覆盖高级模拟调音台的动态范围，通过其音频频段的剩余噪声功率，保持在-120dB。DSD的频率响应和动态范围，是任何数字和模拟的录音系统无法与之比拟的。从声音的质量上来说, 数字音频技术是为了接近模拟声音的质量。DSD音频格式的发展将更有利的与模拟音频系统配合。 PCM（Pulse Code Modulation----脉码调制录音)。所谓PCM录音就是将声音等模拟信号变成符号化的脉冲列，再予以记录。PCM信号是由[1]、[0]等符号构成的数字信号。与模拟信号比，它不易受传送系统的杂波及失真的影响。动态范围宽，可得到音质相当好的影响效果。PCM轨迹与视频轨迹不同，故也可用于后期录音。

动力配置不一样，内装稍微不同。主要区别在动力系统！！

s=rθ：s是弧长，r是圆半径，θ是圆心角；v=rw：v是线速度，w是角速度，r是圆半径；a=rα：a是平动加速度，α是角加速度,r是圆半径；τ=Fr：τ是力矩，F是外力，r是力到转轴的距离；Fe=mv^2/r：Fe是向心力，m是作圆周运动质点的质量，v是线速度，r是圆半径；τ=Iα：转动定律，表示合外力矩τ等于物体的转动惯量I与角加速度α的乘积；L=Iw：角动量（动量矩）定义：角动量L=转动惯量I与角速度w的乘积。

应该是线性因子，如y=ax+b中a就是线性因子

Solution:This error is due to the "x" data given for INTERP1 repeating at one or more data points. INTERP1 will not be able to interpolate if there are multiple values of "y" for every "x". The workaround is to either obtain new data, or exclude the duplicate data points in all the repeated values of "x". You can do this using the UNIQUE function. The three-output syntax for UNIQUE will allow you to obtain a vector with distinct "x" values and the corresponding "y" values for those points.As an example:x = [1:10 5]; % x has a duplicate 5 in ity = x.^2;x55=interp1(x, y, 5.5) % Obtain the interpolated value at x=5.5 - this errors[b,i,j]=unique(x); % Remove duplicates from xx55=interp1(b, y(i), 5.5) % Obtain the interpolated value at x=5.5 - this succeedsIf the values in the "y" vector corresponding to values in "x" are different, you will need to choose a method by which to resolve this ambiguity. The example above using UNIQUE selects the "y" value corresponding to the location of the last value in the "x" vector with the nonunique value.

欧博D-linear7c本身就是一数字转盘，可以脱离电脑播放音乐。而D-linear8C是解码器，如果你没有解码功放的话，解码器是必须的，不然也不能出声。欧博的这套东西是按照传统思路设计的，转盘+解码+后级+音箱=声音，少一个都不能出声。

是的。线性关系是一次函数关系。两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。 正比例关系是线性关系中的特例。 或者说，如果可以用一个二元一次方程来表达两个变量之间关系的话，这两个变量之间的关系称为线性关系，因而，二元一次方程也称为线性方程。

lineartitle格式图像区别如下：1、TGA格式：TGA图像格式最大的特点是可做出不规则形状的图形、图像文件，图形、图像文件都为四方形，若需要有圆形、菱形甚至是缕空的图像文件时，TGA可就派上用场了。TGA格式支持压缩，使用不失真的压缩算法。是一种好的图片格式。2、WMF格式：WMF是Windows中常见的一种图元文件格式，属于矢量文件格式。它具有文件短小、图案造型化的特点，整个图形常由各个独立的组成部分拼接而成，其图形往往较粗糙。3、BMP格式：BMP格式是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。4、GIF格式：是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式。其压缩率在50%左右，它不属于任何应用程序。相关软件都支持它，公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。5、JPEG格式：JPEG格式是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，容易造成图像数据的损伤。尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，追求高品质图像，则不宜采用过高压缩比例。6、PSD格式：这是Photoshop图像处理软件的专用文件格式，文件扩展名是．psd，可支持图层、通道、蒙板和不同色彩模式的各种图像特征，是一种非压缩的原始文件保存格式。

“线性对”的意思

针对给定变量集x={x...},线性模型，试图运用一组常量值w={w...}，来构造一个函数方程，即： 写成向量形式为： 线性模型形式简单，已于建模，但是其蕴涵着机器学习中的一些重要基本思想，许多非线性结构引入到或映射到高维，可以转换为线性模型处理。而且，其对于不同变量的影响，可以直观的看出； 令：（其中n=d,m=n，X11、XM1均为1） 化简即得： 但是，现实生活中 往往不是满秩矩阵，这个便引入了正则化项（regularization） 对于线性回归，使用最小二乘法的一个实例： 先给定一组数据，为某产品x与y之间的对应关系； 建立一元n次模型： 程序如下： 拟合结果如下： ①、n=1: ②、n=2 和n=3：拟合较好 ③、n=6：过度拟合 原理如下：1、Feature scaling，数据正则化 不同的特征量由于单位不同，可能在数值上相差较大，Feature Scaling可以<b>去量纲</b>，减少梯度下降法的迭代次数，提高速度，所以在算法执行前通常需要Feature Scaling。直观上来说，考虑两个特征量，规范化前的椭圆很瘪，可能导致收敛的路径变长，数据规范化后使得椭圆较均匀，缩短收敛路径，如下： 2、Features and polynomial regression，合并特征量 比如，房子受面积影响较大，那么面积又有深度、长度、宽度等决定，则可以将3者统一为一个变量； 拟合结果如下： Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归入一类，即广义线性模型（generalizedlinear model）。 此类回归的模型形式基本上都差不多，跟进因变量的不同可以有如下划分： 1.如果是连续的，就是多重线性回归； 2.如果是二项分布，就是Logistic回归； 3.如果是Poisson分布，就是Poisson回归； 4.如果是负二项分布，就是负二项回归。 Logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。 一般步骤为：

三大属性： 方向 重力 权重 1.方向：线性布局只能以一个方向来放置控件,所用到的属性orientation :排列方式布局(垂直，水平) 2.重力：重力矢量是一个对齐方式 ,所用到的属性 gravity :表示对齐方式（上下左右..对齐） 3.权重：部件在相应的布局中间的比重，不能设置具体像素，是设置在控件上面的。layout_weight

有线电视频道

linear+e3有+号，所以是无铅芯片型号后有“+”的表示无铅;"pBF"表示无铅pbfree;带"G"表示无铅green;在封装顶部靠近第1引脚或凹槽位置标记有"+"符号

bi-linear双线性linear[英][u02c8lu026aniu0259(r)][美][u02c8lu026aniu0259r]adj.直线的，线形的; 长度的; <数>一次的，线性的; 通过单独的若干阶段来发展; 例句:1.The most common linear data structure used is the list. 有序列表是最常见的线性数据结构之一。2.Linear temporal logic is an established discipline. 线性时序逻辑是一个已经确立的规则。

非线性non-linear

是的，LT是LINEAR公司全称Linear Technology的简写。

1、创建数据集hospital <- c("New York", "California")patients <- c(150,350)costs <- c(3.1,2.5)df <- data.frame(hospital, patients, costs)2、创建新的变量df$totcosts <- df$patients * df$costs3、改变变量的名称df$costs_euro <- df$costsdf$costs <- NULLdf$patients <- ifelse(df$patients==150，100，ifelse(df$patients==350,300，NA))4、合并数据集finaldt <- merge(dataset1, dataset2, by="id")或者finaldt <- cbind(dataset1, dataset2)finaldt <- rbind(dataset1, dataset2)5、子数据集dt <- iris[,c("Sepal.Length" ,"Sepal.Width")]dt <- iris[,c(-2,-3)]#去除第2、3列变量数据dt2<- subset(dt,Age>40&Sex==men)#对数据集dt筛选满足条件的数据

线 没有反义词、1.用丝、棉、麻、金属等制成的细长可以任意曲折的东西：丝～。棉～。～圈。～材。～绳。2.几何学上指一个点任意移动所构成的图形：直～。曲～。～条。3.像线的东西：光～。视～。～索。4.量词，用于抽象事物，数词限用“一”，表示极少：一～希望。

ease、ease-in、ease-in-out、ease-out 1、linear:以相同速度开始至结束的过渡效果（cubic-bezier(0,0,1,1)） 2、ease:慢速开始，然后变快，然后慢速结束的过渡效果（cubic-bezier(0.25,0.1,0.25,1)） （相对于匀速，中间快，两头慢） 3、ease-in:相对于匀速，开始的时候慢，之后快 4、ease-in-out:相对于匀速，开始和结束都慢，两头慢。 5、cubic-bezier(n,n,n,n)在cubic-bezier函数中定义自己值（0至1之间的数值） 总结： in:加快 out:放慢 ease:松弛 linear:匀速

用二元组表示为: Linear_list=(D,R) D={ ai | 1≤i≤n,n≥0, ai∈elemtype} /* elemtype 为任何数据类型线性表（Linear _List） n(n>=0)个数据元素的有限序列，数据元素之间具有线性关系。记作：（a1,a2,a3,......an）ai是数据元素线性关系：除第一个元素外，每个元素有且仅有一个前驱；除最后一个元素外，每个元素有且仅有一个后继。特点：数据元素之间的关系是它们在数据集合中的相对位置。数据结构描述：Linear_List=(D,R)D={ai|ai∈Dn i=1,2....n, n≥0}R={r} r={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D0 i=2,3,4,.......} D0是某个数据对象线性表的长度：线性表中含有数据元素的个数。直接前驱：ai-1是ai的前驱 i=2,3,4,...n。直接后继：ai+1是ai的后继 i=1,2,.....n-1。表头元素：线性表中的第一个数据元素。表尾元素：线性表中的最后一个数据元素。空表：长度为0的线性表。结点：通常指和一个数据元素相关的存储空间。首元结点：在链式存储结构中，存储线性表中第一个数据元素的结点。InitList(L)：创建一个空的线性表L。ListLength（L）：初始化条件：存在线性表L。返回L的长度，空表时返回0。ListEmpty（L）：初始化条件：存在线性表。若L为空表，返回真（整数1）；否则返回假（整数0）。GetElem（L，i，&e）：初始化条件：存在线性表L，且1≤i≤ListLength（L）。返回L中的第i个数据元素的值，否则提示出错信息。ListInsert（L，i，e）：将数据元素插入到线性表L的第i个元素之前。ListDelete（L，i）：删除线性表的第i个元素。LocateElem（L，e）：初始化条件：存在线性表L。返回L中第一个与e相等的数据元素的位序，若这样的元素不存在，则返回0。ADT linear_list{ data structure: D={ai|ai∈D0 i=1,2,....... n>=0} R={r} r={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D0 i=2,3,4,....} D0是某个数据对象 operations: ListInit(L) ListLength(L) ListEmpty(L) GetElem(L,i) ListInsert(L,i,e) ListDelete(L,i) LocateElem(L,e)} ADT linear_list按数据元素分：一般线性表、字符串、广义表、数组。按实施操作分：N元组——不能进行插入、删除。一般线性表——可以在任何位置插入、删除。堆栈——只能在一端插入、删除。队列——插入在一端、删除在另一端。双端队列——在两端可以插入、删除。顺序存储方式：用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个元素。可借助一维数组实现。在顺序存储中，每个存储结点只含有所存储数据元素本身的信息，元素直接的逻辑关系是通过数组下标反映出来。特点：存储空间必须是连续的，预分配；逻辑顺序与物理顺序一致，用物理上的相邻来表示逻辑上的线性关系；任意相邻元素之间无空闲空间，且距离为1；已知基地址，可以计算出任意元素的存储地址：LOC(ai)=base+(i-1)*L

主要看杂化方式sp杂化——直线型C2H2sp2杂化——平面三角形C2H4sp3杂化——空间四面体 分 空间四面体CH4，三角锥形NH3，V型（H2O）sp3d杂化——三角双锥型——三角双锥型（IF5），变性四面体（SF4），T型（ICl3），直线型（XeF2）sp3d2杂化——八面体型——八面体型（SF6），四方锥形（IF5），平面四边形（XeF4）sp3d3杂化——变形八面体——变形八面体（IF7）

连续的故事

linear quadratic cubic释义线性二次立方

PCM是脉冲编码调制，简单的说就是在录制音频是对连续音频信号抽样，以0和1的数字形式记录，所以PCM不是连续音频； Linear-PCM是PCM的一种，具备比普通CD音频中的PCM数码流更高的位深和采样率，音质好很多。 希望我的回答对你有帮助！记得采纳哦！

x.x表示图上标注的尺寸有保留一位小数的，它的公差是正负0.25。同理x.xx表示图上标注的尺寸有保留两位小数的，它的公差是正负0.1。

import torch import torch.nn nn.linear()是用来设置网络中的全连接层的，而在全连接层中的输入与输出都是二维张量，一般形状为[batch_size, size]，与卷积层要求输入输出是4维张量不同。 用法与形参见说明如下： in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。 batch_size指的是每次训练（batch)的时候样本的大小。比如CNN train的样张图片是60张，设置batch_size=15，那么iteration=4。如果想多训练几次（因为可以每次的batch不是相同的数据），那么就是epoch。 所以nn.Linear()中的输入包括有输入的图片数量，同时还有每张图片的维度。 out_features指的是输出的二维张量的大小，即输出[batch_size，size]中的size是输出的张量维度，而batch_size与输入中的一致。 参考： PyTorch的nn.Linear（）详解

兄弟，貌似没有这个吧

官网 nn.Linear()详解 线性变换的权重值 weight 和 偏置值 bias 会伴随训练过程不管更新参数，也就是注释中的 learnable ，他们的初始时刻都随机初始化 在区间 ： ( , ) , 上面的例子可以看到，输入数据会跟一个权重矩阵 A 相乘，A.shape=[30, 20]，偏重为一个一维tensor，长度为[30]，权重矩阵相乘得到的128个30维的向量，最后会给每一个向量加上这个偏置误差tensor，所以就对应线性变换公式： 于是nn.Linear()也等价与下面的： 这个函数是用来设置神经网络中的全连接层的，输入输出都是二维 tensor in_features ：指的是输入的二维tensor的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。 out_features ：指的是输出的二维tensor的大小，即输出的二维张量的形状为[batch_size，output_size]，也代表了该全连接层的神经元个数。

简单点：拾取父系

envi的linear点不了是因为没有选中图像，在envi中操作必须选中图像才可以进行linear的操作。ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

应该是连接外部的音源。比如播放器输出的音频可以从这里输入到音响里播放、

temp = 这个位置关联到音频;[linear(temp,tMin, tMax, value1, value2), linear(temp,tMin, tMax, value1, value2]

动画的运动曲线。。。。。比如一开始块，后半段慢之类的。。。linear貌似是匀速吧

实例以相同的速度从开始到结束的过渡效果：div{transition-timing-function: linear;-moz-transition-timing-function: linear; /* Firefox 4 */-webkit-transition-timing-function: linear; /* Safari 和 Chrome */-o-transition-timing-function: linear; /* Opera */}

Linear是与淬火直线传动轴配合使用。作无限直线运动的系统，负荷滚珠和淬火传动轴因为是点接触，容许载荷较小，但直线运动时，摩擦阻力最小，精度高，运动快捷。

Linear目前广泛的运用到电子、食品机械、包装机械、医疗机械、印刷机械、纺织机械、机器人、工具机械、数控机床、汽车等一般或特殊机械行业之中。

线性的

直线

线的，线型的，直线的，线状的

线性

Linear是一个英文单词，意思是“线性的、直线的、线状的、直线运动的”。在数学中，线性一般指的是一次函数。而在物理学中，线性通常指的是物理系统的行为是具有线性关系的。在电子学中，线性指电路或元件的输入和输出之间的关系是线性的，即输出反应与输入信号成比例，没有任何失真或变形。线性元件的特点是输出与输入之间存在一个固定的增益和相位差。另外，Linear也是一个品牌名和公司名，如Linear Technology、Linear Bearing、Linear Acoustic等。这些公司主要从事电子、机械和声音方面的产品设计和制造。总之，Linear这个单词在不同的领域中有不同的应用和含义，但大多数情况下都与直线、比例和线性关系相关。

你好！linear 英[u02c8lu026aniu0259(r)] 美[u02c8lu026aniu0259r] adj. 直线的，线形的; 长度的; <数>一次的，线性的; 通过单独的若干阶段来发展; [例句]Her novel subverts the conventions of linear narrative. It has no neat chronology and no tidy denouement.她的小说颠覆了线性叙事的传统，没有清晰的时间线索，也没有简单明了的结局。

首先测扩展相位时,如果打开了Lineartity Deviation功能,网络仪会根据测得的结果计算出一条带斜率的线性曲线,然后将测量结果与此曲线比较,显示偏离的数值. Manual是自己定义这条直线; Auto会用一个迭代算法,根据每次测量结果不断修订线性曲线,比如在测量一个需要预热的放大器时,线性曲线会越来越稳定.而Tracking则是不使用任何迭代算法,每次的线性曲线都是由当次扫描的测量结果得到,适用于性能会随外界变化的器件.

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嗯啊！

ptr是临时的类型转换，相当于C语言中的强制类型转换cmp word ptr[si],"#"是用si所指向的内存的连续两个字节与#比较要是改成cmp byte ptr[si],"#"那就是用si指向的那个存储单元的内容（一个字节）与#比较了jmp near ptr opd是无条件转移指令，转移到段内的标号opd所标识的位置（临时说明成近类型）若是jmp far ptr opd那就是转移到另外一个代码段的opd所标识的位置了（远类型）不管用在什么位置，ptr的作用就是临时指定类型可以放在ptr前面的类型有byte（字节）、word（字）、dword（双字）、qword（四字）、tbyte（十字节）、far（远类型）和near（近类型）

Linear least squares，Lasso，ridge regression三者是有本质区别的。一、最小二乘法（Linear least squares）。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。二、套索工具（Lasso）算法。套索工具源于Photoshop，在Photoshop CS6中，需要自由绘制出形状不规则的选区时，可以使用套索工具。选择使用套索工具后，在图像上拖拽鼠标指针绘制选区边界，松开鼠标左键时，选区将会进行自动闭合。套索工具算法，通过构造一个惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标的系数为零，套索工具算法实现了指标集合精简的目的。这是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。套索工具的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归系数，得到解释力较强的模型。R统计软件的Lars算法的软件包提供了套索工具算法。根据模型改进的需要，数据挖掘工作者可以借助于套索工具算法，利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合，达到降维的目的。因此，套索工具算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。三、岭回归算法（ridge regression）。在回归分析中，用一种方法改进回归系数的最小二乘估计后所得的回归称为岭回归算法。在多元回归方程中，用最小二乘估计求得的回归系数值尽管是其真值β=(β0,β1,···βp)1的无偏估计，但若将与β分别看成p+1维空间中两个点的话，它们之间的平均距离E(—β)1(-β)(称为均方差)仍可能很大，为减小此均方差，用(k)=(X′X+KI)-1X′Y去代替2，称(K)为β的岭回归估计。其中X为各变量的观测值所构成的一个n×(p+1)阶矩阵，Y是随机变量的观测值组成的n维向量，I为p+1阶单位阵，K是与未知参数有关的参数，选择它使E{[(K)-β]1[(K)-β]}达到最小。

是的，16版有非线性回归功能了