梯度

梯度洗脱（gradient elution）又称为梯度淋洗或程序洗脱.在同一个分析周期中,按一定程度不断改变流动相的浓度配比,称为梯度洗脱. 梯度洗脱的原理：流动相由几种不同极性的溶剂组成,通过改变流动相中各溶剂组成的比例改变流动相的极性,使每个流出的组分都有合适的容量因子k,并使样品种的所有组分可在最短时间内实现最佳分离. 梯度洗脱特点：提高柱效,改善检测器的灵敏度.当样品中的一个峰的k值和最后一个峰的k值相差几十倍至几百倍时,使用梯度洗脱效果特别好.梯度洗脱中为保证流速的稳定,必须使用恒流泵,否则难获重复结果.梯度洗脱常用一个弱极性的溶剂A和一个强极性的溶剂B. 如：在60min内,流动相配比从甲醇：水=1：99到甲醇：水=100：0

只要成图显示就直接使用imagesc函数，不需要对系数矩阵做任何处理，当然前提是你的小波系数是实数。

针对基于灰度―梯度共生矩阵模型的最大熵阈值分割算法抗噪声差的缺点,引入了均值―中值―梯度共生矩阵模型,并提出了基于该模型的最大熵阈值分割算法。为了有效地节省计算时间与存储空间,进而导出了该方法的快速递推公式。实验结果表明,该算法优于灰度―梯度模型分割方法,并能抑制高斯噪声、椒盐噪声以及其混合噪声对分割结果的影响,提高了分割的鲁棒性。

如图

thermo fisher公司现在做液相也算有年头了，其技术和做工与安捷伦等厂商不相上下，虽然和沃特世还有一定距离，但thermo多多少少也有了几项自己的专利。品牌绝对是毋庸置疑。至于四元梯度泵，目前的四元梯度泵大多为低压四元梯度泵，thermo也不例外。什么叫低压四元泵？就是说液体混合是在低压情况下进行的，全部动力输出来自于一个泵；相对于二元高压来说，不仅混合时容易产生气泡（靠在线脱气机来减小发生率），而且压力输出不稳定（对阻尼器的工作效率要求很高），流动相比例不均匀或不稳定（极度依赖比例阀的工作情况）。所以说，相对来说，二元泵更加稳定可靠，精度更高，但二元泵缺点也很明显，就是只有两个通道，3组分混合梯度就不能做了，两组分梯度序列完成后也不能用另一个通道及时冲洗色谱柱等很多麻烦。但目前来说液相色谱生产厂商技术日渐成熟，低压系统的缺点也逐渐被克服或缩小。一般使用已经能满足日常需求。我们公司购置的两台岛津LC-2010一直在使用，也没出现过明显的系统故障或不可接受的系统误差，所以无需多虑，按需购买即可。

基本原理：硫酸铵沉淀法可用于从大量粗制剂中浓缩和部分纯化蛋白质。用此方法可以将主要的免疫球从样品中分离，是免疫球蛋白分离的常用方法。高浓度的盐离子在蛋白质溶液中可与蛋白质竞争水分子，从而破坏蛋白质表面的水化膜，降低其溶解度，使之从溶液中沉淀出来。各种蛋白质的溶解度不同，因而可利用不同浓度的盐溶液来沉淀不同的蛋白质。这种方法称之为盐析。盐浓度通常用饱和度来表示。硫酸铵因其溶解度大，温度系数小和不易使蛋白质变性而应用最广。方法：以腹水或组织培养上清液为例来介绍抗体的硫酸铵沉淀。各种不同的免疫球蛋白盐析所需硫酸 铵的饱和度也不完全相同。通常用来分离抗体的硫酸铵饱和度为 33% — 50% 。（一）配制饱和硫酸铵溶液（ SAS ）。1.将 767g （ NH 4 ） 2 SO 4 边搅拌边慢慢加到 1 升 蒸馏水中。用氨水或硫酸调到硫酸pH7.0 。此即饱和度为 100% 的硫酸铵溶液（ 4.1 mol/L, 25 ° C ）。2.其它不同饱和度铵溶液的配制。（二）沉淀。1.样品（如腹水） 20 000 ′ g 离心 30 min ，除去细胞碎片。2.保留上清液并测量体积。3.边搅拌边慢慢加入等体积的 SAS 到上清液中，终浓度为 1 ： 1 。4.将溶液放在磁力搅拌器上搅拌 6 小时或搅拌过夜（ 4 ° C ），使蛋白质充分沉淀。以上内容参考：百度百科-硫酸铵

1、SKINS（思金斯）服装独特的接缝方式为肌肉提供了更集中的支撑和稳定性。SKINS（思金斯）织物是由多种高质量丝线采用经编手法纺织而成的。2、SKINS（思金斯）梯度压缩功能装备能够以自然的方式提高人类运动效能。梯度压缩功能装备，不同于普通紧身衣。3、赋予装备记忆功能遵循生物力学原理植入MemoryMX独特面料，提供可控的，持续稳定的弹性，以及最佳的精准支撑，帮助身体本身的自然运动，降低受伤的风险。4、罗里-麦克罗伊是SKINS（思金斯）梯度压缩功能装备全球品牌代言人。麦克罗伊在过去两年中一直穿着SKINS梯度压缩功能装备，该品牌针对高尔夫运动专门推出了G400系列产品。5、SKINS是全球顶级梯度压缩运动装备品牌之一，其产品为不少运动爱好者和发烧友所钟爱。这款SKINS思金斯A200CompressionSpeedCropTop女士压缩运动内衣，高弹性柔软速干面料，强力支撑吸湿排汗。

固溶体的凝固依赖于组元的扩散，要达到平衡凝固，必须有足够的时间使扩散进行充分。在工业生产中，合金熔液浇注后的冷却速度较快，在每一温度下不能保持足够的扩散时间，使凝固过程偏离平衡条件，称为非平衡结晶（非平衡凝固）。非平衡凝固的特点有：凝固过程中，液、固两相的成分偏离液、固相线；凝固过程进行到一更低的温度才能完成；生成固体的成分是不均匀的。随着冷却速度的增大，这些特点表现的愈明显。与纯金属相比，固溶体合金凝固过程有两个特点：1、固溶体合金凝固时析出的固相成分与原液相成份不同，需成份起伏。α晶粒的形核位置是那些结构起伏、能量起伏和成分起伏都满足要求的地方。2、固溶体合金凝固时依赖于异类原子的互相扩散

MS没有具体时间

按现行人教版教材高中教材讲述协助扩散时只举了一个例子——葡萄糖进入红细胞。许多教辅书因此认为这是唯一的协助扩散例子。这显然是错误的。类似的误解还有很多，所以有必要总结一下小分子物质跨膜运输的方式。 自由扩散的物质非常容易分辨。一般来说，只要一种物质是脂溶性的，就可以直接穿透细胞膜的磷脂双分子层，其运输方式通常都是自由扩散。如甘油、苯、固醇、CO2等。水不是脂溶性的，但分子比较小，也可以“挤过”磷脂双分子层。所以，现行教材通常认为水也是自由扩散。但是，在需要快速运输水分子时，水分子是通过水通道扩散的。按照现有高中分类方法，通过通道蛋白的扩散是属于协助扩散。所以，水也有协助扩散的方式。 不能自由扩散的小分子物质必须通过蛋白质的协助才能跨膜运输，高中分为两类：协助扩散和主动运输。关于这部分内容教辅观点非常混乱。值得重点讨论。 首先，不能认为只要是顺浓度梯度的运输就是协助扩散。 协助扩散还是主动运输是由载体决定的 。例如：神经细胞细胞膜上的钠钾泵可以消耗ATP运输钠离子和钾离子。运输的原理是膜内的Na+首先与钠钾泵结合，接着ATP磷酸基团转移到钠钾泵上，引起钠钾泵空间结构发生改变，将Na+运输到膜外；而后膜外K+与钠钾泵结合，钠钾泵上的磷酸基团水解，钠钾泵结构再变回去，把K+转运到细胞内。我们可以看到即使去极化后，膜内Na+浓度小于膜外，没有磷酸化和去磷酸化的过程，钠钾泵也不可能发生构象改变而起运输作用；在有ATP、Na+和K+存在的时候钠钾泵更不可能停止主动运输。所以， 主动运输的载体在顺浓度梯度的情况下也会消耗能量来运输物质，不可能临时转变成不消耗能量就运输物质的协助运输载体。 其次，同一物质在不同情况下可能有不同的跨膜运输方式。 同样以神经细胞细胞膜为例，其上有钠钾泵对Na+和K+进行主动运输，同时还有Na+通道和K+通道对Na+和K+运输。 通过离子通道的运输在高中的知识范畴中当属协助扩散。 更有趣的是， 顺浓度梯度时，同一物质在同一细胞的同一位置可以同时进行主动运输和协助扩散。 如小肠绒毛细胞的游离面就同时具有葡萄糖的主动运输运输载体和协助扩散载体。 小肠腔中葡萄糖浓度高于小肠绒毛细胞内部时，主动运输的载体会继续起作用，同时协助扩散的载体也会起作用。为什么生物会进化出这样的结构呢？原来小肠绒毛主动运输的载体在葡萄糖浓度很低时就“满负荷运转”了，葡萄糖的协助扩散则需要非常高的葡萄糖浓度才会“满负荷运转”。所以，同时进行协助扩散有助于增大葡萄糖的吸收量。 需要注意的是，协助扩散的载体是有方向性的，小肠绒毛处葡萄糖的协助扩散载体只能由膜外向膜内运输葡萄糖。所以，当小肠腔中葡萄糖浓度低于小肠绒毛细胞中葡萄糖浓度时，葡萄糖并不会扩散到小肠细胞之外 。总之，当小肠腔中葡萄糖浓度低时，小肠绒毛细胞可以“艰难”的吸收葡萄糖，当小肠腔中葡萄糖浓度高时，小肠绒毛细胞更能“畅快“的吸收葡萄糖。

　　按现行人教版教材高中教材讲述协助扩散时只举了一个例子——葡萄糖进入红细胞。许多教辅书因此认为这是唯一的协助扩散例子。这显然是错误的。类似的误解还有很多，所以有必要总结一下小分子物质跨膜运输的方式。　　自由扩散的物质非常容易分辨。一般来说，只要一种物质是脂溶性的，就可以直接穿透细胞膜的磷脂双分子层，其运输方式通常都是自由扩散。如甘油、苯、固醇、CO2等。水不是脂溶性的，但分子比较小，也可以“挤过”磷脂双分子层。所以，现行教材通常认为水也是自由扩散。但是，在需要快速运输水分子时，水分子是通过水通道扩散的。按照现有高中分类方法，通过通道蛋白的扩散是属于协助扩散。所以，水也有协助扩散的方式。　　不能自由扩散的小分子物质必须通过蛋白质的协助才能跨膜运输，高中分为两类：协助扩散和主动运输。关于这部分内容教辅观点非常混乱。值得重点讨论。　　首先，不能认为只要是顺浓度梯度的运输就是协助扩散。协助扩散还是主动运输是由载体决定的。例如：神经细胞细胞膜上的钠钾泵可以消耗ATP运输钠离子和钾离子。运输的原理是膜内的Na+首先与钠钾泵结合，接着ATP磷酸基团转移到钠钾泵上，引起钠钾泵空间结构发生改变，将Na+运输到膜外；而后膜外K+与钠钾泵结合，钠钾泵上的磷酸基团水解，钠钾泵结构再变回去，把K+转运到细胞内。我们可以看到即使去极化后，膜内Na+浓度小于膜外，没有磷酸化和去磷酸化的过程，钠钾泵也不可能发生构象改变而起运输作用；在有ATP、Na+和K+存在的时候钠钾泵更不可能停止主动运输。所以，主动运输的载体在顺浓度梯度的情况下也会消耗能量来运输物质，不可能临时转变成不消耗能量就运输物质的协助运输载体。　　其次，同一物质在不同情况下可能有不同的跨膜运输方式。同样以神经细胞细胞膜为例，其上有钠钾泵对Na+和K+进行主动运输，同时还有Na+通道和K+通道对Na+和K+运输。通过离子通道的运输在高中的知识范畴中当属协助扩散。　　更有趣的是，顺浓度梯度时，同一物质在同一细胞的同一位置可以同时进行主动运输和协助扩散。如小肠绒毛细胞的游离面就同时具有葡萄糖的主动运输运输载体和协助扩散载体。小肠腔中葡萄糖浓度高于小肠绒毛细胞内部时，主动运输的载体会继续起作用，同时协助扩散的载体也会起作用。为什么生物会进化出这样的结构呢？原来小肠绒毛主动运输的载体在葡萄糖浓度很低时就“满负荷运转”了，葡萄糖的协助扩散则需要非常高的葡萄糖浓度才会“满负荷运转”。所以，同时进行协助扩散有助于增大葡萄糖的吸收量。需要注意的是，协助扩散的载体是有方向性的，小肠绒毛处葡萄糖的协助扩散载体只能由膜外向膜内运输葡萄糖。所以，当小肠腔中葡萄糖浓度低于小肠绒毛细胞中葡萄糖浓度时，葡萄糖并不会扩散到小肠细胞之外。总之，当小肠腔中葡萄糖浓度低时，小肠绒毛细胞可以“艰难”的吸收葡萄糖，当小肠腔中葡萄糖浓度高时，小肠绒毛细胞更能“畅快“的吸收葡萄糖。

梯度折射率减反射光伏玻璃探究 　　近年来，太阳能电池的大规模使用使减反射光伏玻璃的需求也在不断增加，光伏玻璃减反射技术的研究也成为了光伏领域的一个主要研究热点。以下是我为您整理的梯度折射率减反射光伏玻璃探究论文，希望能对您有所帮助。 　　摘要： 本文主要以TiO2薄膜为对象，对其研究现状和薄膜的制备方法进行介绍，并在此基础上探讨对制备方法的改进和完善，以此来进一步促进我国能源的有效利用。 　　关键词： 梯度折射率;减反射;光伏玻璃 　　引言 　　随着我国社会经济的飞速发展，能源危机问题越来越严重，在这种形势下，太阳能作为一项取之不尽用之不竭的能源，得到了世界各国的高度重视。近年来，太阳能电池的大规模使用使减反射光伏玻璃的需求也在不断增加，光伏玻璃减反射技术的研究也成为了光伏领域的一个主要研究热点。本文主要对TiO2薄膜的研究现状和制备方法进行介绍，并在此基础上提出相应的改进措施，以此来进一步促进我国能源的有效利用。 　　1、TiO2薄膜研究现状 　　1.1 TiO2薄膜相变特性 　　在当前太阳能电池陷光薄膜应用领域中，TiO2薄膜凭借着自身光学性能好、化学稳定性高和易于沉积等诸多优势得到了广泛应用，甚至在当前一部分商业电池中，也有很多组件中采用TiO2薄膜来作为减反射层。正是因为TiO2薄膜具有以上良好特性，所以在实际应用过程中，并不存在设备门槛问题，而且还能够避免工艺中很多酸碱的侵蚀，确保整体质量。同时，利用TiO2薄膜作为减反射层，还不会出现因为减反层材料变化而需要对工艺或设备进行调整的问题。 　　目前，TiO2薄膜有锐钛矿相、金红石相和板钛矿相三种相，每一种类型的相取决于沉积温度的高低。一般来说，沉积温度在350℃-700℃范围内所形成为薄膜为锐钛矿相，700℃以上沉积温度所形成的薄膜则为金红石相，至于板钛矿相则在TiO2薄膜中比较少见。其中，锐钛矿相晶体结构是八面体共边组成，光学带隙约为3.2eV，折射率为2.5。而金红石相晶体结构则是由八面体共顶点组成，光学带隙为3.0eV，折射率为2.7，并且具有吸收系数大、稳定性高等特点。 　　1.2 非金属元素掺杂 　　B.Farkas等采用脉冲激光沉积法，以金属钛为靶材，O2/N2的混合气体作为反应气体，沉积氮掺杂的TiO2薄膜。通过紫外-可见光谱及椭圆偏振光谱得到薄膜的光学性能及膜厚等性质，计算出不同基底温度、不同氮掺杂量TiO2薄膜的带隙和消光系数。实验结果表明，掺杂得到TiOxN2-x化合物，氮的掺入可以使薄膜的禁带宽度降低至2.89eV，有可能提高光催化性能。 　　江洪湖等用射频磁控溅射方法在玻璃衬底上，控制氩气和氮气的流量比，生长出不同氮含量的TiO2薄膜，进而研究氮掺杂对TiO2薄膜的折射率、透过率、吸收光谱和光学禁带宽度的影响，寻找最佳的掺氮量，通过掺氮来提高TiO2薄膜对可见光的敏感度。研究结果表明适量的掺杂可以提高薄膜的折射率，可以有效地减小TiO2薄膜的光学禁带宽度，氮掺杂的TiO2薄膜的光学吸收边发生了明显的红移现象。由于氮的掺杂，在TiO2的禁带中形成了一个孤立的能态 (N2p)，这个能态就位于TiO2的价带之上，这使氮掺杂的TiO2薄膜在可见光吸收带中出现一个肩峰。 　　2、TiO2的梯度折射薄膜制备方法 　　2.1 溶胶-凝胶法制备TiO2的梯度折射率低反射薄膜 　　溶胶-凝胶法是制备梯度折射率薄膜常用的一种方法，这种方法首先是将金属醇盐与水、溶剂以及催化剂等融合在一起，通过化学反应生成溶胶，通常情况下，这些金属醇盐主要包括钛酸丁酯、钛酸乙酯和钛酸异丙酯等。然后利用旋涂法和提拉法等技术将溶胶在玻璃上形成凝胶膜，对于薄膜厚度的控制，可以通过调整与溶胶相关的因素如粘度、催化剂、溶剂以及浸渍提升速率等来完成。最后通过烧结工艺去除膜中有机物，最终形成梯度折射薄膜。这种梯度折射薄膜制备方法不仅操作简单，制备成本低，而且沉积温度低，均匀度高。一般来说，利用该方法制备出的TiO2薄膜为网络结构，无明显微孔缺陷，致密性和均匀性都很好，经过热处理之后，薄膜的厚度通常在80nm左右，这也可以作为最终获得的梯度TiO2薄膜的厚度。但是这种方法也有不足之处，比如说有机物挥发会对薄膜产生C元素污染等。为了将以上问题有效解决，Chen等尝试利用钛酸异丙酯作为前驱体来对梯度折射薄膜进行制备，在制备过程中，热处理温度得到了有效提高，有效避免了薄膜产生C元素污染这一问题。但是，溶胶-凝胶法目前还存在一些有待完善的地方，比如说该方法无法对梯度折射薄膜的折射率进行有效调控，同时，利用该方法所制备出的梯度折射薄膜成品厚度均匀性差，在制备减反膜方面等有一定的限制。因此，溶胶-凝胶法还有待进一步完善。 　　2.2 化学气相沉积法 　　化学气相沉积法也是当前TiO2梯度折射薄膜制备的一个主要方法之一，这种方法主要是利用加热和光辐射等各种能源，将处于反应器内的化学物质通过化学反应形成固态沉积物的一种技术。按照不同标准，化学气相沉积法还可以分为不同类型。这种方法的优点在于，沉积速率快，成膜质量高等。同时，也存在不足之处，比如说沉积温度较高，导致其应用范围在一定程度上受到了限制。此外，该方法可以通过控制成分来改变薄膜折射率也是存在一定限制的。 　　2.3 物理气相沉积法 　　物理气相沉积法主要指的是在真空条件下，通过激光、热蒸发以及溅射等方法，将固体材料源气化，以此来生成气态的粒子团或失去电子的等离子体。在较压下经过反应气体沉积在衬底表面形成具有某些功能特性的薄膜。就目前物理气相沉积法的分类来看，大致可以将其分为两种类型，即蒸发法和溅射沉积法。利用蒸发法制备薄膜的时候，可以通过降低余气体分压和提高沉积速率的方法来提高薄膜纯度，同时，沉积速度和背底真空度的变化也会给薄膜纯度带来影响，具体参数如表1 所示。 　　与以上两种制备方法相比，物理气相沉积法具有沉积温度低、应用范围广、衬底粘附性强以及制备方法等优点。该制备方法的缺点则是溅射过程中绕射性差，不宜作为复杂表面的镀膜。利用物理气相沉积法进行梯度折射薄膜制备，主要有两种方式，一种是倾斜沉积;另一种是多角度倾斜沉积，无论采用哪一种方法，均能够使梯度折射薄膜呈现出较好的特性，使其满足太阳能电池的.使用需求。 　　3、结语 　　综上所述，随着我国社会经济的飞速发展，能源问题也将被提到一个新的高度，太阳能作为未来社会经济发展中的一项主要能源，不仅需要其具有较高的转换效率，而且还要实现成本的降低。太阳能电池的大规模必定会在一定程度上使增加反射光伏玻璃的需求。TiO2薄膜作为一种重要的半导体光催化材料，在太阳能源的充分利用中占据重要的位置。因此，了解当前TiO2薄膜的研究现状和制备方法，并在此基础上对其制备技术进行不断改进与完善是非常重要的。 　　拓展阅读 　　梯度折射率材料 　　在光学系统的设计中主要通过透镜的形状、厚度来成像，并利用各种透镜的组合来优化光学性能，从而使折射率也相应地呈连续变化。它也可简称为梯折材料。 　　简介 　　在传统的光学系统中，各种光学元件所用的材料都是均质的，每个元件内部各处的折射率为常数。在光学系统的设计中主要通过透镜的形状、厚度来成像，并利用各种透镜的组合来优化光学性能。梯度折射率材料则是一种非均质材料，它的组分和结构在材料内部按一定规律连续变化，从而使折射率也相应地呈连续变化。它也可简称为梯折材料。 　　一、梯度折射材料的折射率梯度类型成像原理 　　梯度折射材料按折射梯度基本上可分为三种类型：径向梯度折射材料、轴向梯度折射材料、球向梯度折射材料。 　　（一）径向梯度折射材料及其成像原理 　　径向梯度折射材料是圆棒状的。它的折射率沿垂直于光轴的半径从中心到边缘连续变化，等折射率面是以光轴为对称轴的圆柱面。沿垂直于光轴方向截取一定长度的梯度折射率棒两端加工成平面，就制成了一个梯度折射率透镜。光线在镜内以正弦曲线连续传播，如果折射率从轴心到边缘连续降低，就是自聚焦透镜，相当于普通凸透镜。如果折射率从轴心到边缘连续增加，就是自发散射透镜相当于凹透镜。4－1为成像原理图。P1、P2、P3、P4分别为实物，Q1、Q2、Q3、Q4分别为像，z为轴向，r为径向，H为主点，F为焦点，z0为棒长，h为棒端面至主平面距离，f为焦距，l和l´分别为物距和像距，P=2π/ A，A为折射率分布稀疏。有以下关系式中M――倍率。 　　理想径向梯度折射率的分布 　　n(r) =n0sech(gr) 　　式中g—常数； 　　n0—棒光轴处的折射率；r――离开光轴的距离。 　　20世纪60年代，虽然对径向梯度折射率的分布形式又作了许多研究，但目前使用比较普遍的仍然是抛物线性的分布式，并作为径向梯度折射率棒的设计的基础。 　　（二）轴向梯度折射材料及其成像原理 　　轴向梯度折射材料的折射率沿圆柱形材料的轴向呈梯度变化 　　式中：n(z)—沿轴向z处的折射率 　　n(0)—一端面处折射率 　　分布系数 　　z—z轴处任一点离端面距离 　　β—分布指数 　　（三）球向梯度折射材料及其成像原理 　　球向梯度折射材料的折射率对称于球内某点而分布，这个对称中心可以是球心，也可不是。它的等折射率面是同心球面。Maxwell在1854年提出球面梯度透镜的设想，即鱼眼透镜。 　　式中 no、a——常数： 　　r——离开球心的距离。 　　这种球透镜只有在它内部或表面的点能够成像，因而，难以制作和应用。但至今仍有理论意义；其后曾提出了Lunebery球透镜的折射率分布式，要求球表面的折射率与周围介质(如空气)的折射率相同，因而也无法实现。1985年祝颂来等人报导了一种直径约5mm的玻璃梯度折射率球，1986年Koike等人报导了直径为o．o5—3mm的高分子梯度折射率球，他们都提出折射率分布可近似于抛物线分布，这和径向梯度折射率材料的要求基本相同。 ;

ph梯度萃取法的原理是由于溶剂系统pH变化改变了存在状态，从而改变了在溶剂系统中的分配系数。pH梯度萃取法是分离酸性碱性两性成分常用的手段，正是因为pH的差异而实现了各生物碱的分离氯仿为亲脂性有机溶剂。ph梯度萃取法的特点根据不同物质在不同PH下析出沉淀的原理来提纯所需物质 pH梯度萃取法是分离酸性碱性两性成分常用的手段。其原理是由于溶剂系统 pH变化改变了它们的存在状态游离型或解离型，从而改变了它们在溶剂系统中的分配系数。如混合黄酮苷元，由于结构中酚羟基的数目和位置不同，各自所呈酸性强弱不同，可使溶于有机相如乙醚，依次用百分之5碳酸氢钠，百分之5碳酸钠，分离碱性强弱不同的游离生物碱，可用pH由高至低的酸性缓冲溶液顺次萃取，使碱性由强到弱的生物碱分别萃取出来。

生物碱ph梯度萃取法的原理是根据不同物质在不同ph下析出沉淀的原理来提纯所需物质。ph梯度萃取法是分离酸性、碱性、两性成分常用的手段。其原理是由于溶剂系统ph变化改变了它们的存在状态（游离型或解离型），从而改变了它们在溶剂系统中的分配系数。分离碱性强弱不同的游离生物碱，可用ph由高至低的酸性缓冲溶液顺次萃取，使碱性由强到弱的生物碱分别萃取出来。总生物碱种各单体生物碱的碱性之间存在着一定的差异，可在不同的条件下分离，称为PH梯度法。加入碱水时，PH由低到高逐渐增加，生物碱由弱到强逐渐游离。加入酸液时，PH由高到低依次萃取，生物碱由强到弱逐渐成盐。

ph梯度萃取法的原理是由于溶剂系统pH变化改变了存在状态，从而改变了在溶剂系统中的分配系数。pH梯度萃取法是分离酸性碱性两性成分常用的手段，正是因为pH的差异而实现了各生物碱的分离氯仿为亲脂性有机溶剂。拓展：ph梯度萃取法的特点根据不同物质在不同PH下析出沉淀的原理来提纯所需物质 pH梯度萃取法是分离酸性碱性两性成分常用的手段。其原理是由于溶剂系统 pH变化改变了它们的存在状态游离型或解离型，从而改变了它们在溶剂系统中的分配系数。如混合黄酮苷元，由于结构中酚羟基的数目和位置不同，各自所呈酸性强弱不同，可使溶于有机相如乙醚，依次用百分之5碳酸氢钠，百分之5碳酸钠，分离碱性强弱不同的游离生物碱，可用pH由高至低的酸性缓冲溶液顺次萃取，使碱性由强到弱的生物碱分别萃取出来。

损失函数的值减小，意味着神经网络的预测值（实际输出）和标签值（预期的输出）越接近。 损失函数通常为 多元函数 ，其自变量包括网络中包含的所有的权重w、以及所有的偏置b，有的地方也将其称作代价函数(Cost function)或价值函数(Value function)，这里只介绍均方误差损失函数(MSE)： 多元函数的梯度类似于一元函数导数 ：对多元函数各变量依次求一阶偏导，然后将各偏导值组合成一个一维列向量，就得到了该多元函数梯度。损失函数通常为 多元函数 ，其梯度如下： 对于神经网络结构 & 符号约定有疑惑的可以参考我的这篇文章—— 【神经网络原理】神经网络结构 & 符号约定 梯度的负方向 ：因为梯度是一个向量，具有方向性。这里的 下降 是指损失函数值的减小。 那么为什么沿梯度的负方向损失函数值减小最快呢？这里主要利用 多元函数的一阶泰勒展开 （一阶形式还是比较简单的）和 向量点积公式 来证明： 这里只给出了第 l 层的网络参数——权重(矩阵)与偏置(向量)的梯度下降更新公式，其他层网络参数的更新公式同理可得，对符号有疑惑的请参考： 【神经网络原理】神经网络结构 & 符号约定 。 有了各层网络参数(向量/矩阵)的更新公式，其中损失函数对各参数的梯度又该如何求解呢？事实上由于神经网络中参数(权重W和偏置b)通常较多，要想直接求解损失函数对这些参数的梯度，难度极大，所以在实际训练网络时，我们通常采用 反向误差传播，即BP算法 ，巧妙地利用预测值与标签值的残差，从输出层到输入层反向地求解出损失函数对各层网络参数的梯度。

一直没有弄懂，这会有点理解了。谢谢了。

细胞吸水和失水本质上是由于两种溶液的浓度不同,而发生的水分子的扩散作用,方向为高浓度溶液向低浓度溶液。

2011b可用symsx1x2f=x1^2+x2^2gradient(f)2009a以下，可用symsx1x2f=x1^2+x2^2[diff(f,x1);diff(f,x2)]

质子电化学梯度英文名称 electrochemical proton gradient定　　义 由于膜两侧质子的电荷与浓度差异而引起的穿膜梯度。由呼吸链电子传递过程中产生的自由能驱动形成，与质子的穿膜转运有关。该梯度的电化学电势是ATP合成的驱动力。应用学科 生物化学与分子生物学（一级学科），生物膜（二级学科）质子电化学梯度英文名称 electrochemical proton gradient定　　义 由于膜两侧质子的电荷与浓度差异而引起的穿膜梯度。由呼吸链电子传递过程中产生的自由能驱动形成，与质子的穿膜转运有关。该梯度的电化学电势是ATP合成的驱动力。应用学科 生物化学与分子生物学（一级学科），生物膜（二级学科）质子电化学梯度英文名称 electrochemical proton gradient定　　义 由于膜两侧质子的电荷与浓度差异而引起的穿膜梯度。由呼吸链电子传递过程中产生的自由能驱动形成，与质子的穿膜转运有关。该梯度的电化学电势是ATP合成的驱动力。应用学科 生物化学与分子生物学（一级学科），生物膜（二级学科）

就是质子跨过内膜向膜间隙的转运也是一个生电作用(electrogenesis),即电压生成的过程。因为质子跨膜转运使得膜间隙积累了大量的质子,建立了质子梯度。由于膜间隙质子梯度的建立, 使内膜两侧发生两个显著的变化∶线粒体膜间隙产生大量的正电荷，而线粒体基质产生大量的负电荷，使内膜两侧形成电位差;第二是两侧氢离子浓度的不同因而产生pH梯度(ΔpH)，这两种梯度合称为电化学梯度(electrochemical gradient)。线粒体内膜两侧电化学梯度的建立，能够形成质子运动力(proton-motive force,Δp)，只要有合适的条件即可转变成化学能储存起来。

深度学习中常用的方法有:权值衰减（Weight Decay）: 在损失函数中加入权值参数的L2范数正则化项，可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。批标准化（Batch Normalization）: 在网络的每一层的前后都加入批标准化层，能够有效地控制参数的分布，缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。ReLU激活函数: 使用ReLU激活函数可以更好地解决梯度消失的问题。采用残差网络（Residual Network）: 采用残差网络能够加速训练过程，同时可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。引入Dropout: 在训练过程中随机丢弃部分神经元，能够有效地防止过拟合，同时可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。

蓝海大脑深度学习液冷工作站研究人员表示：简言之，引起梯度消失和梯度爆炸的原因分别是：梯度消失：根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况，也可以用Batch Normalization解决这个问题。关于深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？参见：深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？梯度膨胀：根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大可以通过激活函数来解决，或用Batch Normalization解决这个问题。

热电偶是一种感温元件，是一种仪表。它直接测量温度，并把温度信号转 热电偶换成热电动势信号, 通过电气仪表（二次仪表）转换成被测介质的温度。热电偶测温的基本原理是两种不同成份的材质导体组成闭合回路,当两端存在温度梯度时,回路中就会有电流通过，此时两端之间就存在电动势——热电动势，这就是所谓的塞贝克效应。两种不同成份的均质导体为热电极，温度较高的一端为工作端，温度较低的一端为自由端，自由端通常处于某个恒定的温度下。根据热电动势与温度的函数关系, 制成热电偶分度表; 分度表是自由端温度在0℃时的条件下得到的，不同的热电偶具有不同的分度表。 热电偶测温基本原理:将两种不同材料的导体或半导体A和B焊接起来，构成一个闭合回路。当导体A和B的两个执着点1和2之间存在温差时，两者之间便产生电动势,因而在回路中形成一个大小的电流,这种现象称为热电效应。热电偶就是利用这一效应来工作的。望采纳！祝好运！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

设地球物理数据和模型参数之间满足以下非线性关系:d=f(m) (8.1)其中:f表示非线性算子;d、m都是列向量。建立如下目标函数:φ(m)=[d-f(m)]2=min (8.2)目标函数在模型mi处的梯度为地球物理反演教程梯度法的模型修改量是目标函数的负梯度:mi+1=mi+Δmi=mi-λgi　　(8.4)其中:λ为步长因子，是一个数，用来控制修改量的大小;g、m都为列向量。下面推导λ的计算公式。将式(8.2)目标函数φ(m)按泰勒公式展开，并略去高次项得地球物理反演教程将式(8.4)中的Δmi=-λgi带入式(8.5)得地球物理反演教程设经过修改模型后，目标函数φ(mi+1)为零，有地球物理反演教程由上式可推出步长因子λ的计算公式:地球物理反演教程给定初始模型mi后，首先计算出梯度gi，然后按式(8.8)计算步长因子，最后按式(8.4)修改模型。如果:φ(mi+1)＜φ(mi) (8.9)则说明修正量合适，采用新模型继续迭代。否则减小λ后再计算，一般λ减小一半。梯度法的计算过程如下:(1)给定初始模型m0;(2)进行正演计算;(3)判断是否满足精度要求，是则反演结束，否则进行第(4)步;(4)按照式(8.4)修改模型，转第(2)步。一般反演精度采用实测数据和理论数据的相对均方差来量度。因为目标函数的梯度就是φ值下降最快的方向，所以梯度法又称为“最速下降法”。下面用一个简单的例子来说明梯度法的原理。设有如下一维目标函数:φ(x)=f(x) (8.10)从图8.1可见，x0为目标函数的极小值点。g1为x1处的梯度，g2为x2处的梯度。如果初始模型为x1，模型修改量应该为正值才能使目标函数向最小值前进。从图上可知g1为负值，负梯度为正，满足修改方向。同理如果初始模型为x2，模型修改量应该为负值。从图上可知g2为正值，负梯度为负值，满足修改量为负值的要求。图8.1 一维目标函数示意图从这个例子容易看出即使初始模型远远偏离极小值点，只要按照负梯度方向修改模型参数，总能使目标函数达到极小值点。但是上图的极小值点只有一个，容易达到全局极小，如果目标函数具有多个极小值点，那么初始模型的选择就很关键了，选的不好容易陷入局部极小。此外在极小值点附近梯度法反演收敛的速度将会很慢。因此一般在反演的开始采用梯度法，在反演的后期采用其他收敛速度快的反演方法，如前面所介绍的最小二乘法(或称为高斯-牛顿法)。图8.2 最小二乘法和梯度法修正方向示意图最小二乘法和梯度法在极小值点附近的模型修正方向如图8.2所示[10]。这个图形将形象的说明为何梯度法在极小值点附近收敛速度慢。图8.2是二维的简单情况，目标函数是个椭圆面。在初始模型m0处梯度法的修正方向是最速下降方向，也就是和等值线的切线垂直的方向，可见它的方向偏离椭圆的中心极小值点。而最小二乘法(高斯-牛顿法)是解椭圆函数最优化问题的精确方法[6]，它的修正方向将会指向椭圆的中心极小值点。因此在接近极小值点附近最小二乘法的收敛速度要快于梯度法。为了克服最速下降法收敛慢的缺点，1964年Fletcher和Reeves提出了无约束极小化的共轭梯度法，它是直接从Hestenes和Stiefel(1952)解线性方程组的共轭梯度法发展而来。共轭梯度法使最速下降方向具有共轭性，提高了算法的有效性和可靠性[6]。梯度法的关键是计算目标函数的梯度，最终还是会归结为计算观测数据对模型参数的偏导数。在一维反演时可以用有限差分法进行偏导数的计算，在高维反演时可以采用其他快速计算偏导数的方法，如第9章将要介绍的利用互换定理计算二维直流电测深偏导数矩阵。

aluckydog9258(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳hao1658(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳chen_007051(站内联系TA)也可以配单浓度，控制进样量，做峰面积和纯品质量的标曲yangliu2006(站内联系TA)设置六个浓度：20%，50%，80%，100%（检测样品的浓度），120%，150%；以样品峰面积对浓度做标准曲线aluckydog9258(站内联系TA)Originally posted by chen_007051 at 2010-03-21 23:43:15: 是啊，是验证在哪些浓度范围内线性关系是符合要求的，仅仅控制进样体积，同一份标液进样1ml，2ml，3ml，4ml，5ml，绝的线性啊，还用得着验证吗？ 当然，你要保证你的出峰面积在你的范围内，不一定非得要浓度是吗rachel2975(站内联系TA)等差设置5个浓度点，浓度应覆盖所有样品含量，且最高浓度是最低浓度的10倍以上。mengxiangpp(站内联系TA)一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 在做标准曲线前是要做预实验的。 1、样品是有标示量的吧，先按标示量，稀释成一定浓度进样，根据峰面积的大小，调整稀释样品的倍数，反复试验找到适宜的稀释倍数后，以此浓度点为线性的中间点，向两边延伸。 2、过载了可以再稀释样品到适宜的浓度； 3、如果样品的浓度低于检测限，一种是这种检测方法需要重新考虑，第二种可能是你样品进样前，稀释的倍数过大。

aluckydog9258(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳hao1658(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳chen_007051(站内联系TA)也可以配单浓度，控制进样量，做峰面积和纯品质量的标曲yangliu2006(站内联系TA)设置六个浓度：20%，50%，80%，100%（检测样品的浓度），120%，150%；以样品峰面积对浓度做标准曲线aluckydog9258(站内联系TA)Originally posted by chen_007051 at 2010-03-21 23:43:15: 是啊，是验证在哪些浓度范围内线性关系是符合要求的，仅仅控制进样体积，同一份标液进样1ml，2ml，3ml，4ml，5ml，绝的线性啊，还用得着验证吗？ 当然，你要保证你的出峰面积在你的范围内，不一定非得要浓度是吗rachel2975(站内联系TA)等差设置5个浓度点，浓度应覆盖所有样品含量，且最高浓度是最低浓度的10倍以上。mengxiangpp(站内联系TA)一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 在做标准曲线前是要做预实验的。 1、样品是有标示量的吧，先按标示量，稀释成一定浓度进样，根据峰面积的大小，调整稀释样品的倍数，反复试验找到适宜的稀释倍数后，以此浓度点为线性的中间点，向两边延伸。 2、过载了可以再稀释样品到适宜的浓度； 3、如果样品的浓度低于检测限，一种是这种检测方法需要重新考虑，第二种可能是你样品进样前，稀释的倍数过大。

aluckydog9258(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳hao1658(站内联系TA)一般来说设置等间距的五个浓度点，以被测物物质的浓度居中为佳chen_007051(站内联系TA)也可以配单浓度，控制进样量，做峰面积和纯品质量的标曲yangliu2006(站内联系TA)设置六个浓度：20%，50%，80%，100%（检测样品的浓度），120%，150%；以样品峰面积对浓度做标准曲线aluckydog9258(站内联系TA)Originally posted by chen_007051 at 2010-03-21 23:43:15: 是啊，是验证在哪些浓度范围内线性关系是符合要求的，仅仅控制进样体积，同一份标液进样1ml，2ml，3ml，4ml，5ml，绝的线性啊，还用得着验证吗？ 当然，你要保证你的出峰面积在你的范围内，不一定非得要浓度是吗rachel2975(站内联系TA)等差设置5个浓度点，浓度应覆盖所有样品含量，且最高浓度是最低浓度的10倍以上。mengxiangpp(站内联系TA)一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 一般设定5-6个浓度梯度，需要测定样品的浓度点，设在5-6个浓度点的中间。 在做标准曲线前是要做预实验的。 1、样品是有标示量的吧，先按标示量，稀释成一定浓度进样，根据峰面积的大小，调整稀释样品的倍数，反复试验找到适宜的稀释倍数后，以此浓度点为线性的中间点，向两边延伸。 2、过载了可以再稀释样品到适宜的浓度； 3、如果样品的浓度低于检测限，一种是这种检测方法需要重新考虑，第二种可能是你样品进样前，稀释的倍数过大。

对于一个PCR反应，虽然有各种各样的PCR仪引物设计软件或者经验公式计算最适的退火温度，可是由于模版中碱基的组合千变万化，对于特殊片断，经验公式得到的数据不一定能"P"出来结果，细微的变化对结果都可能产生决定性的影响，因而“摸条件”一度是让人很头疼的问题。梯度PCR的出现部分解决了一些问题——在反应过程中每个孔的温度控制条件可以在指定范围内按照梯度变化，根据结果，一步就可以摸索出最适合的反应条件。不单退火温度，连变性温度和延伸温度都可以优化——对于多种聚合酶混合酶扩增如Invitrogen、Clontech、Promega的多数高保真Taq酶来说这个非常重要，因为Taq和校正酶的最佳反应温度可能有显著差异，优化延伸温度就显得很重要。多次实验可在一台仪器上完成，既节省实验时间提高效率，又节省实验成本。 检验地带网 对于带梯度功能的PCR仪，需要考虑梯度模式下不同梯度管排间的温度均匀性和准确性，还必须考虑仪器在梯度模式和标准模式下是否具有同样的温度特性。这种差异可能导致在梯度模式下得出的最佳条件与标准模式下单独做的结果出现差异。SteadySlope技术是eppendorf拥有的梯度PCR技术专利，可以同样的温度变化速率到达所有设定的梯度温度，所以在梯度模式下具有恒定的温度性。这一技术保证了在梯度模式和普通模式之间可以进行可靠的信息传递，不会因为温度特性不同而导致产量和特异性的变化。MJ没有付专利费而选择在梯度模式下采用不同的降温速率，每个梯度温度之间的温度曲线不同，从梯度模式向普通模式进行转换的可能会出现问题。此外采用TCT（三组回路）技术的梯度PCR仪由于在梯度PCR模式下增加了一个加热和冷却的控制区域，保证了梯度温度控制的精确性并使不同梯度管排间的温度均匀性更好。 在PCR仪上增加原位PCR模块就可以在玻片上进行原位PCR扩增，MJ和eppendorf的PCR仪都有提供原位适配器以满足不同需要。购买配有支持原位PCR模块的PCR仪对从事医学研究的工作者是很值得的，一机两用。 此外，随着基因组高通量研究的需求的提高，各品牌都推出了多槽式高通量PCR仪，各有特长：MJ有一种一拖四，就是1个主机带4个扩增槽，每个槽可以独立控温，一次可以作96x4个样品的PCR，不过一旦出现问题4个都不能用了。ABI则在原来的9700的基础上推出了双384孔的基座，一次完成384x2个样品，使得9700的功能又扩展到高通量领域而无需购买新的机器，可惜两个384槽不能独立控温。

对于一个PCR反应，虽然有各种各样的PCR仪引物设计软件或者经验公式计算最适的退火温度，可是由于模版中碱基的组合千变万化，对于特殊片断，经验公式得到的数据不一定能"P"出来结果，细微的变化对结果都可能产生决定性的影响，因而“摸条件”一度是让人很头疼的问题。梯度PCR的出现部分解决了一些问题——在反应过程中每个孔的温度控制条件可以在指定范围内按照梯度变化，根据结果，一步就可以摸索出最适合的反应条件。不单退火温度，连变性温度和延伸温度都可以优化——对于多种聚合酶混合酶扩增如Invitrogen、Clontech、Promega的多数高保真Taq酶来说这个非常重要，因为Taq和校正酶的最佳反应温度可能有显著差异，优化延伸温度就显得很重要。多次实验可在一台仪器上完成，既节省实验时间提高效率，又节省实验成本。 检验地带网 对于带梯度功能的PCR仪，需要考虑梯度模式下不同梯度管排间的温度均匀性和准确性，还必须考虑仪器在梯度模式和标准模式下是否具有同样的温度特性。这种差异可能导致在梯度模式下得出的最佳条件与标准模式下单独做的结果出现差异。SteadySlope技术是eppendorf拥有的梯度PCR技术专利，可以同样的温度变化速率到达所有设定的梯度温度，所以在梯度模式下具有恒定的温度性。这一技术保证了在梯度模式和普通模式之间可以进行可靠的信息传递，不会因为温度特性不同而导致产量和特异性的变化。MJ没有付专利费而选择在梯度模式下采用不同的降温速率，每个梯度温度之间的温度曲线不同，从梯度模式向普通模式进行转换的可能会出现问题。此外采用TCT（三组回路）技术的梯度PCR仪由于在梯度PCR模式下增加了一个加热和冷却的控制区域，保证了梯度温度控制的精确性并使不同梯度管排间的温度均匀性更好。 在PCR仪上增加原位PCR模块就可以在玻片上进行原位PCR扩增，MJ和eppendorf的PCR仪都有提供原位适配器以满足不同需要。购买配有支持原位PCR模块的PCR仪对从事医学研究的工作者是很值得的，一机两用。 此外，随着基因组高通量研究的需求的提高，各品牌都推出了多槽式高通量PCR仪，各有特长：MJ有一种一拖四，就是1个主机带4个扩增槽，每个槽可以独立控温，一次可以作96x4个样品的PCR，不过一旦出现问题4个都不能用了。ABI则在原来的9700的基础上推出了双384孔的基座，一次完成384x2个样品，使得9700的功能又扩展到高通量领域而无需购买新的机器，可惜两个384槽不能独立控温。

设一个高的退火温度,设一个低的退火温度,然后会自动计算出中间每排孔的退火温度,你只要用最低和最高的那两个就够了.可以打EPPENDORF的技术支持电话问具体怎么操作.

gmr梯度传感器能用于车辆流量监控。gmr磁场传感器即巨磁阻（gmr=giant magneto resistive）磁场传感器。它是一个集磁性薄膜，半导体集成及纳米技术为一体的高新技术产品，应用非常广泛。其技术结构套用一个数学公式：gmr传感器=磁性材料+纳米技术+半导体集成。巨磁阻（GMR）传感器是将4个GMR结构连接成电桥，再磁屏蔽其中相对的两个使对磁不敏感，当存在外部磁场时，未受屏蔽的两个GMR结构的电阻在磁场作用下发生阻值的改变，在外部恒压源或恒流源的激励下，桥的输出产生变化，从而达到对外部磁场测量的目的。扩展资料：gmr效应的简介2007年诺贝尔物理学奖分别授予来自德国于利希亥姆霍兹研究中心的彼得·格林贝格尔(peter gruenberg)和来自法国巴黎第十一大学的阿尔贝·费尔(albert fert)教授。这两位获奖者在上世纪80年代独立进行巨磁阻（gmr）研究因相继发现巨磁阻效应而双双荣获本年度诺贝尔物理学奖。外部磁场通过巨磁阻效应可使磁性材料薄层的电阻发生巨大变化。gmr效应的发现为结构紧凑的计算机硬盘的全新读取磁头的开发铺平了道路，可将个人计算机、便携式音乐播放器（mp3播放器）和摄像机的硬盘存储容量提高至数吉字节。gmr效应是由几纳米厚的多层金属膜的磁场产生的电阻变化导致的。简单来说，该金属膜由具备固定的稳定磁化方向（参考方向）的参考层和磁化方向由外部磁场决定（如指南针）的传感层构成。传感层和参考层通过仅为几个原子厚的铜层隔开，从而产生gmr效应。施加的磁场和传感器参考层之间的角度决定了金属膜的电阻变化。参考资料来源：百度百科-GMR磁场传感器-产品效应

gmr梯度传感器能用于车辆流量监控。gmr磁场传感器即巨磁阻（gmr=giant magneto resistive）磁场传感器。它是一个集磁性薄膜，半导体集成及纳米技术为一体的高新技术产品，应用非常广泛。其技术结构套用一个数学公式：gmr传感器=磁性材料+纳米技术+半导体集成。巨磁阻（GMR）传感器是将4个GMR结构连接成电桥，再磁屏蔽其中相对的两个使对磁不敏感，当存在外部磁场时，未受屏蔽的两个GMR结构的电阻在磁场作用下发生阻值的改变，在外部恒压源或恒流源的激励下，桥的输出产生变化，从而达到对外部磁场测量的目的。扩展资料：gmr效应的简介2007年诺贝尔物理学奖分别授予来自德国于利希亥姆霍兹研究中心的彼得·格林贝格尔(peter gruenberg)和来自法国巴黎第十一大学的阿尔贝·费尔(albert fert)教授。这两位获奖者在上世纪80年代独立进行巨磁阻（gmr）研究因相继发现巨磁阻效应而双双荣获本年度诺贝尔物理学奖。外部磁场通过巨磁阻效应可使磁性材料薄层的电阻发生巨大变化。gmr效应的发现为结构紧凑的计算机硬盘的全新读取磁头的开发铺平了道路，可将个人计算机、便携式音乐播放器（mp3播放器）和摄像机的硬盘存储容量提高至数吉字节。gmr效应是由几纳米厚的多层金属膜的磁场产生的电阻变化导致的。简单来说，该金属膜由具备固定的稳定磁化方向（参考方向）的参考层和磁化方向由外部磁场决定（如指南针）的传感层构成。传感层和参考层通过仅为几个原子厚的铜层隔开，从而产生gmr效应。施加的磁场和传感器参考层之间的角度决定了金属膜的电阻变化。参考资料来源：百度百科-GMR磁场传感器-产品效应

第一作者：Chin-Te Hung、Linlin Duan 通讯作者：赵东元院士、李伟教授 通讯单位：复旦大学 DOI: 10.1021/jacs.2c01444 全文速览 合成具有均匀空间梯度和结构强化效应的多级多孔结构仍然是一个巨大的挑战。在本文中，作者开发出一种胶束动态组装策略，成功合成出一种具有梯度多孔结构的沸石@介孔二氧化硅核壳纳米球(ZeoA@MesoS)。研究发现，复合胶束的尺寸可以随着溶胀剂的增加而动态变化，该溶胀剂可原位作为构建模块用于梯度介孔结构的模块化组装。所制备出的ZeoA@MesoS纳米球在溶剂中高度分散，内核具有均匀的微孔，并且介孔壳呈现梯度管状。将其用作纳米反应器时，该多级梯度多孔结构能够实现从溶液到内部活性位点的毛细管导向快速传质。因此，ZeoA@MesoS催化剂在长链棕榈酸的酯化反应中表现出高达75%的产率，并且即便在水干扰下也具有优异的稳定性，因为水干扰可以被ZeoA核捕获，从而推动化学平衡。此外，锚定Pd的ZeoA@MesoS催化剂在大分子N-甲基吲哚的C–H芳基化反应中也表现出优异的催化转化性能(98%)。与不含沸石核的Pd-枝晶状介孔二氧化硅相比，耐水特性可以使催化产率显著提高26%。 背景介绍 近年来，一些基于分子组装概念的策略已被证明可以将多级孔隙生长引导为各种形状和多孔结构，其主要方法是采用宏观/介观尺度组装单元作为孔隙导向剂，从而形成大孔和介孔的多级组装。然而，利用该方法合成出的大多数产品均为微米级的块状材料，没有均匀的形状和自然的梯度结构。另一种获得多级多孔结构的策略是构筑多孔核壳结构，通过控制核与壳中孔隙的大小来实现。迄今为止，科研人员在合成具有均匀形貌和孔径的多孔核壳结构材料方面付出了巨大努力。然而，这种均匀的多孔结构在催化反应等实际应用中的性能远不能令人满意，因其不利于催化过程中的动态变化和复杂的耦合机制。因此，在精细的控制水平上模拟自然的多级多孔结构仍然具有挑战性。 在本文中，作者开发出一种胶束动态组装策略，成功合成出一种具有空间梯度多孔结构的沸石@介孔二氧化硅核-壳结构(ZeoA@MesoS)。所制备出的ZeoA@MesoS材料表现出高度单分散性，具有球形形貌和中心-径向梯度介孔通道(2-10 nm)，在核中具有均匀的微孔(0.5 nm)。通过动态改变作为自组装基本单元的复合胶束模板，可以精确的控制介孔尺寸。更重要的是，这种梯度多级多孔结构可以很好地模拟自然界中的多级多孔系统，自发地表现出从溶液到内部活性位点的毛细管导向快速传质用于化学反应。作为概念性验证，长链羧酸与醇的酯化反应被选为评估ZeoA@MesoS纳米反应器优异性能的模型反应。与纯MesoS相比，ZeoA@MesoS在含水量为6%的溶液中仍表现出显著提高的产率(增加29%)，且初始反应速率提高了3倍。研究表明，ZeoA核和梯度多孔壳结构可以提供有效的捕水能力和从壳层到内核的快速传输。此外，通过在ZeoA@MesoS的介孔壳层上负载Pd，可以将其应用扩展至各种催化反应中。在大分子N-甲基吲哚的直接C–H芳基化反应中，负载Pd的ZeoA@MesoS催化剂表现出高达98%的N-甲基-2-苯基吲哚产率，证明该梯度多级多孔结构的优势。 图文解析 图1 . 通过胶束动态组装策略合成出LTA沸石@介孔二氧化硅核壳结构纳米球(ZeoA@MesoS)的示意图。 图2 . 水热法制备出ZeoA纳米晶的(a,b)TEM图，(c)HRTEM图；通过胶束动态组装策略制备出核壳结构ZeoA@MesoS的(d)SEM图，(e,f) TEM图，(g,h) HRTEM图，其中箭头表示ZeoA纳米晶核的微孔与二氧化硅壳层的介孔之间的连接。 图3 . ZeoA纳米晶和ZeoA@MesoS的(a)X射线粉末衍射(XRD)图谱；(b)氮吸附-脱附等温线和孔径分布曲线；(c)氨程序升温脱附(NH3-TPD)曲线。 图4 . (a)磺酸功能化ZeoA@MesoS (SA-ZeoA@MesoS)催化长链羧酸(棕榈树, PA)酯化反应的示意图；(b)新制备出SA-ZeoA@MesoS催化剂的TEM图；(c)SA-ZeoA@MesoS与磺酸功能化MesoS (SA-MesoS)作为催化剂时，PA酯化反应与反应周期的关系；(d)初始反应速率对循环次数的依赖性；(e)SA-ZeoA@MesoS和SA-MesoS催化剂在PA酯化反应中的耐水性。 图5. (a)Pd-n-ZeoA@MesoS催化剂用于N-甲基吲哚C–H芳基化反应的示意图；(b)Pd-n-ZeoA@MesoS催化剂的TEM图；(c)Pd-n-ZeoA@MesoS催化剂上负载Pd的粒径分布；(d)Pd-n-ZeoA@MesoS和Pd-ZeoA@MesoS作为催化剂时，N-甲基吲哚C–H芳基化反应的产率与反应周期的关系；(e)以ZeoA, MesoS, n-ZeoA@MesoS, Pd-n-ZeoA@MesoS, Pd-ZeoA@MesoS, Pd-n-MesoS, Pd-n-MesoS/ZeoA, 商业化Pd/C, PdCl2作为催化剂时的产率比较；(f)以回收的Pd-n-ZeoA@MesoS作为催化剂时，循环运行中的产率(蓝线)和初始反应速率(红线)。 总结与展望 综上所述，本文通过胶束动态组装策略成功合成出一种具有独特梯度多级多孔结构的沸石@介孔二氧化硅核壳纳米球(ZeoA@MesoS)。这种由梯度介孔二氧化硅壳层和高度结晶LTA型沸石纳米晶(ZeoA)核(直径100 nm)组成的均匀ZeoA@MesoS纳米球，表现出优异的单分散性和高达921 m2/g的比表面积。更重要的是，核心微孔与壳层径向与梯度介孔之间相互连接的多孔结构有利于副产物水在毛细管吸引下的快速移动，并进一步被ZeoA核快速吸附，从而增强催化反应。因此，磺酸功能化ZeoA@MesoS的耐水性可以确保长链羧酸酯化反应的优异催化效率，不仅与磺酸功能化MesoS相比表现出更高的产率，而且即使在五次再生后也具有良好的稳定性。而且，所设计出的Pd固定于ZeoA@MesoS作为耐水催化纳米反应器时，表现出比商业Pd/C催化剂更卓越的N-甲基吲哚C–H芳基化反应性能，具有优异的产率(98%)、杰出的可重复使用性和较强的耐水性。得益于多功能的集成，所设计出的均匀梯度多级沸石@介孔核壳纳米球可以进一步作为任务导向型纳米反应器，包括通过调节微/介孔通道的大小和多位点进行分子尺寸筛选，以及通过适当选择核沸石的类型和壳结构进行协同催化反应。因此，该梯度多级多孔结构设计的应用不仅限于传统的化学催化剂，还可以用于包括储能和环境修复等多个领域。 文献来源 Chin-Te Hung, Linlin Duan, Tiancong Zhao, Liangliang Liu, Yuan Xia,Yupu Liu, Pengpeng Qiu, Ruicong Wang, Zaiwang Zhao, Wei Li, Dongyuan Zhao. Gradient Hierarchically Porous Structure for Rapid Capillary-Assisted Catalysis. J.Am. Chem. Soc. 2022. DOI: 10.1021/jacs.2c01444. 文献链接：https://doi.org/10.1021/jacs.2c01444

模型管理和梯度干预是kass提出自Kass于1987年提出以来，已广泛应用于数字图像分析和计算机视觉领域。由于Snake模型具有良好的提取和跟踪特定区域内目标轮廓的能力，因此非常适合于医学图像如CT和MR图像的处理，以获得特定器官及组织的轮廓。Snake模型具有一些经典方法所无法比拟的优点:图像数据、初始估计、目标轮廓及基于知识的约束统一于一个过程中;经适当的初始化后，它能自主地收敛于能量极小值状态;尺度空间中由初到精地极小化能量可以极大地扩展捕获区域和降低复杂性。

以下是关于PH梯度萃取技术适用的详细介绍。一、适用领域1.制备高分子纳米粒子PH梯度萃取技术能够解决目前单一抗菌肽不能有效杀灭所有细菌的问题。例如，PH梯度萃取法研究者孙明霞等将黑龙江马铃薯淀粉微球作为载体，并在其中封装β-四萜齐墩果苷，制备了一种对多种细菌具有很强抗菌效果的纳米复合材料。2.制备功能性生物材料PH梯度萃取技术可以制备带有特殊化学性质的高分子球。例如，PKPatterning技术就是利用PH梯度萃取技术开发的一项用于制备可以在大气和真空环境下进行自组装的高光电化学性能聚合物球。3.制备纳米催化剂PH梯度萃取技术也可以用于制备高效纳米催化剂。例如，窄分布聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）具有一定的催化活性，并可以通过pH值调控来对其催化性能进行调整。二、PH梯度萃取技术PH梯度萃取技术是指以聚合物为基础，通过改变溶液pH值，使得聚合物发生离子化反应，从而在各相之间形成带电荷的界面层。它被广泛应用于制备高分子纳米粒子、功能性生物材料和纳米催化剂等领域。三、特点与优势1.调控能力强：PH梯度萃取技术可以通过控制溶液中酸和碱的比例，调控溶液的pH值，使得聚合物在各相之间形成带电荷的界面层，在多种应用领域中具有良好的应用前景2.适应性强：PH梯度萃取技术可用于许多不同类型的化学反应，并具有较好的适应性。3.成本低廉：相对于其他方法，PH梯度萃取技术具有较低的制备成本，是一种非常实用的技术手段。总之，PH梯度萃取技术在制备高分子纳米粒子、功能性生物材料和纳米催化剂等领域有着广泛应用，具有非常重要的研究价值和实际意义。

梯度染色工艺的优势，梯度洗脱（gradient elution）又称为梯度淋洗或程序洗脱。在同一个分析周期中，按一定程度不断改变流动相的浓度配比，称为梯度洗脱。在气相色谱中，为了改善对宽沸程样品的分离和缩短分析周期，广泛采用程序升温的方法。而在液相色谱中则采用梯度洗脱的方法。在同一个分析周期中，按一定程度不断改变流动相的浓度配比，称为梯度洗脱。从而可以使一个复杂样品中的性质差异较大的组分能按各自适宜的容量因子k达到良好的分离目的。 梯度洗脱的优点：1.缩短分析周期；2.提高分离能力；3.峰型得到改善，很少拖尾；4.增加灵敏度。但有时引起基线漂移。分级梯度洗脱

(1—3)℃/百米

>>a=imread("D:Program Files oolboximagesimdemos ice.png");>> b=gradient(double(a));转化图像为double型，即可，gradient中h(:,ones(p,1))估计是double，我转化后可以运行，得到的是水平方向的梯度。>>[ax,ay]=gradient(double(a));可以得到水平和垂直方向的梯度。

I和X Y的灰度值不在一个范围内，分开显示看看吧，就是显示在2个图里

动量梯度下降法（Momentum），这也是另外一个，有可能可以对抗 Saddle Point，或 Local Minima 的技术。 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315165829425.png" alt="image-20210315165829425" style="zoom:67%;" /> 可以想像成在物理的世界里，假设 Error Surface 就是真正的斜坡，而参数是一个球，把球从斜坡上滚下来。如果是 Gradient Descent，它走到 Local Minima 或 Saddle Point 就停住了。但是在物理的世界里，一个球如果从高处滚下来，就算滚到 Saddle Point，如果有 惯性 ，它还是会继续往右走，甚至它走到一个 Local Minima，如果动量够大的话，它还是会继续往右走，甚至翻过这个小坡然后继续往右走。所以在物理的世界里，一个球从高处滚下来的时候，它并不会被 Saddle Point 或 Local Minima卡住，有没有办法运用这样子的概念，到 Gradient Descent 里面呢，这个就 Momentum 这个技术 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315170131552.png" alt="image-20210315170131552" style="zoom:67%;" /> 一般的 Gradient Descent 是说，有一个初始的参数叫做 ，计算一下 Gradient，然后计算完这个 Gradient 以后呢，往 Gradient 的反方向去 Update 参数 到了新的参数以后，再计算一次 Gradient，再往 Gradient 的反方向，再 Update 一次参数，到了新的位置以后再计算一次 Gradient，再往 Gradient 的反方向去 Update 参数，这个 Process 就一直这样子下去 加上 Momentum 以后，每一次在移动的参数的时候，不只往 Gradient 的反方向来移动参数，是 Gradient 的反方向，和上前一步移动的方向，两者加起来的结果，调整去到的参数 。 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315173052976.png" alt="image-20210315173052976" style="zoom: 67%;" /> 接下来就反覆进行同样的过程，在这个位置计算出 Gradient，但不是只根据 Gradient 反方向走，看前一步怎麼走，前一步走这个方向，走这个蓝色虚线的方向，把蓝色的虚线加红色的虚线，前一步指示的方向跟 Gradient 指示的方向，当做下一步要移动的方向 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315192909326.png" alt="image-20210315192909326" style="zoom:67%;" /> 每一步的移动，都用 m 来表示，那这个 m 其实可以写成之前所有算出来的，Gradient 的 Weighted Sum.从右边的这个式子，其实就可以轻易的看出来 m0 把它设为 0，m1 是 m0 减掉 g0，m0 为 0，所以 m1 就是 g0 乘上负的 η，m2 是 λ 乘上 m1，λ 就是另外一个参数，就好像 η 是 Learning Rate 要调，λ 是另外一个参数，这个也是需要调的，m2 等於 λ 乘上 m1，减掉 η 乘上 g1，然后 m1 在哪里呢，m1 在这边，你把 m1 代进来，就知道说 m2，等於负的 λ 乘上 η 乘以 g0，减掉 η 乘上 g1，它是 g0 跟 g1 的 Weighted Sum 以此类推，所以你会发现说，现在这个加上 Momentum 以后，一个解读是 Momentum 是，Gradient 的负反方向加上前一次移动的方向，那但另外一个解读方式是，所谓的 Momentum，当加上 Momentum 的时候， Update 的方向，不是只考虑现在的 Gradient，而是考虑过去所有 Gradient 的总合. 有一个更简单的例子，希望帮助你了解 Momentum <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193547074.png" alt="image-20210315193547074" style="zoom:50%;" /> 那从这个地方开始 Update 参数，根据 Gradient 的方向告诉，应该往右 Update 参数，那现在没有前一次 Update 的方向，所以就完全按照 Gradient 给的指示，往右移动参数，好 那的参数，就往右移动了一点到这个地方 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193633595.png" alt="image-20210315193633595" style="zoom:50%;" /> Gradient 变得很小，告诉往右移动，但是只有往右移动一点点，但前一步是往右移动的，把前一步的方向用虚线来表示，放在这个地方，把之前 Gradient 告诉要走的方向，跟前一步移动的方向加起来，得到往右走的方向，那再往右走 走到一个 Local Minima，照理说走到 Local Minima，一般 Gradient Descent 就无法向前走了，因为已经没有这个 Gradient 的方向，那走到 Saddle Point 也一样，没有 Gradient 的方向已经无法向前走了 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193703079.png" alt="image-20210315193703079" style="zoom:50%;" /> 但没有关系，如果有 Momentum 的话，你还是有办法继续走下去，因为 Momentum 不是只看 Gradient，Gradient 就算是 0，你还有前一步的方向，前一步的方向告诉向右走，就继续向右走，甚至你走到这种地方，Gradient 告诉你应该要往左走了，但是假设你前一步的影响力，比 Gradient 要大的话，你还是有可能继续往右走，甚至翻过一个小丘，搞不好就可以走到更好 Local Minima，这个就是 Momentum 有可能带来的好处

梯度的单词有：preconditionconjugategradient，gradient。梯度的单词有：gradient，preconditionconjugategradient。结构是：梯(左右结构)度(半包围结构)。拼音是：tīdù。注音是：ㄊ一ㄉㄨ_。词性是：名词。梯度的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】梯度tīdù。(1)一量(例如温度、压力或声强度)在指定方向每单位距离的数值变化。二、网络解释梯度（数学名词）梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。梯度（汉语词汇）梯度，汉语词汇，意思是坡度。关于梯度的成语梯山架壑航海梯山梯愚入圣梯山航海突梯滑稽梯山栈谷上竿掇梯登高去梯上树拔梯上楼去梯关于梯度的词语梯山架壑航海梯山度外之人登高去梯上树拔梯梯荣阶禄突梯滑稽梯山航海怨府祸梯上竿掇梯关于梯度的造句1、阴、阳坡相对应的海拔梯度上，阴坡灌丛各层生物量及各器官生物量均大于阳坡。2、在未预热的熔覆层内，先共晶的奥氏体枝晶的生长，从界面开始逆温度梯度方向定向生长，直到熔覆层的表面。3、本文首先把能够到达接收器的那些简正波按能量相加，然后对发射深度与接收深度进行平均，导出了负声速梯度浅海中平均声强的表式。4、它说，如果你对一个函数的梯度做线积分，就能得到原函数。5、该方法比起以往重力梯度解释方法，应用更加简便而且解释结果更加稳定。点此查看更多关于梯度的详细信息

gradient=vertical distance/horizontal distance 例子: A点同B点 A点高度600米 B点高度100米 幅地图个比例尺系1cm比100米 用把尺度A到B既直线距离(当佢系10cm) vertical distance= A点高度减B点高度 =600-100=500米 horizontal distance= A到B既直线真实距离=地图上既距离x比例尺既比例 =10cm x100米=1000米 gradient(梯度)=vertical distance除horizontal distance =500米/1000米 =1:2 参考: myself Gradient = Slope 而Slope = y/x 亦即系 vertical distance/ horizontal distance Vertical Distance就系等高线上两点相减攞绝对值 而horizontal distance系水平距离即系用间尺度完再计埋比例得出泥果个数值 EG. 一座山山顶离地500米 而由山顶至山脚水平距离为100米 个gradient就系vertical/horizontal 即500/100 = 5

简单分析一下，详情如图所示

北京市近10万中考生将于下周一开始在网上填报志愿。目前，还有很多考生和家长对如何填报中考志愿不十分了解。为此，本报记者采访了北京教育考试院中招办主任王大平。 　　记者：填报中考志愿要考虑哪些因素？志愿之间如何才能拉开梯度？ 　　王大平：考生填报志愿时，首先要考虑学习成绩。根据平时成绩、统一练习(模拟)成绩和应考能力，认真分析、估算自己的统考成绩。同时，还要正确分析本校在全区(县)学校中的教学水平，参考本校历届考生的成绩去选择适合自己的志愿。 　　其次要看体检标准。考生填报志愿时，要参考“体检结果通知书”中提出的报考专业建议，挑选适合自己报考的学校(专业)。考生不能在体检时弄虚作假或强行填报自己身体情况不符合招生体检要求的学校(专业或工种)，否则，在计算机录取中该志愿将作为无效志愿处理。 　　招生地区及人数也是考生要考虑的因素。考生要在了解招生学校(专业)在本区县的招生人数、男女生人数、语种要求、住宿情况等基本信息的基础上，从自己的实际情况出发选报学校(专业)。 　　考生填报志愿还要保持梯度，即从高向低拉开档次。有潜力的考生前一、二个志愿可选择理想的学校及专业，报得稍高一些，可避免考试超水平发挥时因志愿填报不理想而后悔。随后的志愿必须实事求是地降下来，不能都报热门的学校或专业，以免浪费志愿。 　　考生参加统一招生，可选择普通高中、中专、技校、职业高中、五年制高职院校自主填报。填报志愿的顺序由考生自己确定。每个考生最多可填报8个志愿学校，每个志愿学校可选报两个专业。如果8个志愿学校都报普通高中，前两个志愿可以根据模拟考试的分数，填报比自己水平高出一点的学校；中间四个志愿填报跟自己水平接近的学校；最后两个志愿填报低于自己水平的学校，这样万一发挥得不好，最后两个志愿还能弥补。 　　记者：8个志愿一定要报满吗？报考同一个学校的多个专业，需填报几个志愿？ 　　王大平：8个志愿是否填满，要由考生自己决定：第一种是把握性比较大的考生，对自己的学习成绩、学习能力把握得非常准，估计分和实际考分基本相符，就可以少报几个志愿，不一定都报满；第二种是把握不是很大的考生，但他能比较正确地估计自己能发挥到什么水平。这种情况，可以报3—4个志愿；第三种是估计不到自己是什么水平，就是平常所说的学习成绩不稳定的学生，成绩忽高忽低，对自己没有一个正确的估计。这样的考生，建议8个志愿都报满。从提高录取率角度看，比较稳妥一些，而且根据录取原则，报满了并没有坏处。 　　英语实验班、美术特色班、择校生等和普通班一样，都是招生学校的一个专业。如果考生想报考一个学校3个以上专业，则最少需占用两个志愿栏。住宿和走读不是两个专业，而是该专业招收考生的信息，但如果既报住宿又报走读，就需要占用一个志愿栏的两个专业。 　　记者：中考生填报志愿后，如何录取？如果考生前几个志愿未被录取，会影响到后面的志愿录取吗？如果两人总分相同，都报考了同一所学校，会先录志愿顺序靠前的吗？ 　　王大平：考生和家长首先要知道中招统一录取的原则和各项规定。统一招生录取工作由北京教育考试院中招办负责组织实施。参加全市统一招生的各类高级中等学校均按照德、智、体全面衡量的原则，从高分到低分(招生考试总分，含加减分)，依照考生填报的志愿顺序择优录取。 　　录取前，考生数据库经检测后，将所有考生按总成绩从高分到低分排序；如总分相同则依次以数学、语文、外语单科成绩从高分到低分排序，若3个单科成绩仍相同，则按随机号从小到大的顺序排序。现役军人子女、现任驻外使领馆工作人员随任子女在总分相同的情况下优先录取(已享受加分待遇者除外)。 　　考生和家长要特别注意，中招录取的原则和办法与高招不同，千万不要将二者混淆。中招统一录取时，对全体学生来说是依据考生的分数高低排序依次录取，排序在前的考生信息不处理完，不会处理下一个考生的信息。对一个考生来说，是从考生的第一志愿至第八志愿依次检索，直到被某一个符合条件的志愿学校(专业)录取或所有志愿均未录取才转向下一个考生。中招所谓的“最低录取分数线”是指某学校某专业录取的最后一名学生的分数。因此，“最低录取分数线”只有录取结束后才能产生，而不是事先划定。 　　举例说明，填报同一所学校，A考生把该校填报在第四志愿，分数高；B考生把该校填报在第一志愿，分数低；C考生把该校填报在第二志愿，分数和A一样。根据录取原则，A、C排在B前面录取，因为A、C的分数比B高；C排在A前面录取，因为在总分相同的情况下，C的志愿顺序比A靠前。(本报实习记者：郝娜) 北京市2023年初中学考第一次英语听说机考延期考试的公告 2023年北京市初三年级学生初中学业水平考试网上报名入口 九年级（初三）外省市回京考生参加北京西城区2023年初中学业水平考试报名须知 户籍所在地为西城区的往届考生参加北京市2023年初中学业水平考试报名须知 2023年北京通州区初中学业水平考试报名工作安排（往届生） 2023年北京通州初中学业水平考试报名工作安排（外省回京） 查看中考全部文档资源 >>

神经网络文章索引 上一篇神经网络结构中，我们介绍了神经元的结构，激活函数以及每个神经元激活值的算法，涉及到权重、偏置值等。 上一篇结尾提到，对于28*28的黑白手写图像识别，我们需要13002个权重和偏置数值，才能让我们的神经网络最后输出正确结果。 所谓的机器学习，就是寻找这13002个数值的过程。首先这里有两点需要注意： 在负无穷到正无穷之间，如何获得一万多个数字最佳的匹配值？这比在全世界挑选1万人让TA们一起相爱还要难。 我们的做法是用计算机强大运算速度，暴力解决问题。 好了，现在，暴力不是问题，要想出奇迹的关键就在于如何找到如何 优化的规律 。 要想做优化，首先要明确目标，找到当前神经网络和期望结果之间的差距。 从下图可以看到，随机设定的神经网络最终输出的是混乱的一层（被黄色线框标出），距离最右边我们期望只点亮神经元3的情况差距很大。 我们把混乱输出层的每个神经元与期望层每个对应神经元激活值相减，然后平方，再累加在一起，这就是方差cost代价，如下图，计算得到cost是3.37。 我们用这个cost来表示当前神经网络13002个设定值和期望设定值之间的差距，当然，这个cost等于0是差距最小，也就是最接近期望设定值。——当然这只是针对数字3的1张图片来说，我们需要的是针对0~9共10个数字的数万张图片，cost都能是最小。 从下图，我们来看一下神经网络的功能。它能利用13002个设定值经过3层神经元激活值的计算，把784个像素亮度变为10个数字（我们期望这10个数字中只有一个是1，其他都是0）。 这13002个权重和偏置数字，加上激活值的算法，就是神经网络的“想法”。 我们再来看看代价函数的情况，如下图，它是利用很多很多的训练图片（已经明确了对应的数字），把13002个数字变为1个cost代价数。 写成函数形式 我们假设最简单的情况，只有1个权重和1个偏置： x和y是任意可能的数值，我们希望知道当x和y是什么数值的时候z最小。 每一组[x,y]都对应唯一的z，我们可以假想，有无数个[x,y,z]这样的位置点，在三维空间坐标中，它们就会组成一个面（曲面或平面），如下图。 从几何意义上看，我们就是要找到凹陷最低的那个位置点的x,y的值，因为那里z也就是cost代价最低。 假设上面的xyz绘制的cost曲面是个山地，你是一个旅行者，需要行走找到最低点的位置，你会怎么办？ 没错，只要一直往下走，那么就能走到所在区域的最低点。——当然，如果山后面还有更深的山谷，那么你可能找到的只是局部最低点，而并非世界最低点。 实际上，对于复杂的超多维度来说，找到世界最低点几乎是不可能任务。我们唯一能做的就是多找几个局部最低点，然后选择其中最低的那个。 同样，如果我们落脚在[x",y"]，那么可以尝试对比[x"+0.1，y"]，[x"-0.1，y"],[x"，y"-0.1],[x"，y"+0.1],如果[x"+0.1,y"]是最低的，那么我们就走到这里，然后继续尝试对比四周点的高度。这就是梯度下降的算法。 如下图，我们沿着虚线一步一步下山找到最低点。 首先快速的从下图了解几个基本概念。 下图的弧线表示的是某个函数y=f(x)，比如抛物线方程y=x 2 。 曲线上任取两个点a,b，它们对应x和x+dx。（d是指德尔塔大写Δ，小写δ） ab两点对应的y的差是dy。 现在直线ab看上去是曲线的割线（有ab两个交点）。 假设b点沿着曲线，越来越靠近a点，那么dx极限趋近于0，这时候dy也会越来越小趋近于0，但是！我们会意识到dy/dx永远不会是0，而最终它仍然是角∠cab的对边比邻边，也就是正切三角函数值。 实际上，这也正是曲线的切线的定义。 可以想象，我们取的a点越是靠右，那么这个切线越是竖直。 如果我们把这个切线看做表示某个一次方程，如y=mx+n这种形式，那么a点越靠右，直线越竖直，m值也就越大。 我们把m值叫做直线的斜率。 导数derivative ，一元函数y=f(x)（即因变量y只受到一个自变量x影响的函数）中任意取x，如果x增加极小趋近于0的Δx（或者写为dx),那么y相应的被增加Δy（或者写作dy），那么导数就是dy/dx，而又有dy=f(x+dx)-f(x)，所以： 从函数的曲线图上可以看到，某点的导数就是dx趋近于0时候∠cab的正切，导数反映了切线的陡峭程度，也就是y随着x变化的快慢程度。 微分differential ，简单说就是Δx和Δy，或者记作dx和dy。x称之为自变量，y称之为因变量，那么x趋近于最小的时候的值，就是x的微分（趋近0又不是0的那个神秘值），同样y的微分也是这个意思，总之是想得到又摸不到的神奇值。 斜率slope ，一元一次函数（直线方程）y=mx+n的系数m值。在这里就是a点的导数值f"(x)。 切线tangent ，某个点a的切线，就是经过a点的，以A点斜率为系数的方程y=f"(x)x+n所表示的直线。 自变量dependent variable和因变量 independent variable ，x自己的变化，引发y被动变化。 好了，我们来看 多变量微分Multivariable differential 。 上面都是一个y收到一个x的影响y=f(x)，多变量就是不止受到一个自变量的影响，我们以最简单的z=f(x,y)为例，z=x 2 +y 2 。 绿轴x的变化和红轴y的变化，都会对应蓝轴z的变化。 x从负无穷到正无穷无限种可能，y也是无限种可能，x和y复合到一起就在水平方向覆盖了全部地面，z值有高有低，就像现实世界中的海拔一样，把xy平面凸起或凹陷。（图中粉色没有画出全部曲面） 我们可以想象，这时候不能讨论A点的切线了，而应该考虑它的 切平面tangent plane （下图绿色平面）。 方向导数directional derivative ，就是曲面上过A点的任意曲线的切线（下图紫色线）组成的平面，就是切平面。 这么多紫色的方向中，哪一个方向最陡峭？对于这个z=x 2 +y 2 函数来说，明显是最接近竖直朝上的那个箭头和最接近竖直朝下的那个箭头。 和曲线一样道理，越陡峭意味着z对x、y的变化越敏感，或者说dx、dy的变化会引发更多的dz。 梯度gradient ，我们规定，能够引发因变量最快变化的那个切线正方向，就叫做曲面方程上这个点的梯度。注意梯度是个xyz表示的三维方向，例如[0，0，1]表示z轴竖直向上，[0.1,0.1,1]就往xy的正方向偏一点点。 对于只有xy两个变量的三维曲面来说，我们还可以只是考虑x+0.1,x-0.1,y+0.1,y-0.1这样的试探方法找到最低点，只要2*2=4次就可以了，周全一点也就8次。 但是对于我们手写数字识别中13002个自变量来说，那就要2 13002 次，这是不可行的。 借用多元微分，我们可以找到13002个自变量某一随机点对应的切平面（实际早已不是什么平面了，我们姑且这么说），也可以计算出其中变化最快的方向，就是梯度，数学家已经证明，不管多少个维度，沿着梯度往前走一步，都能获得最快变化后新的一个点，这个点是一个n维向量，对于我们的案例来说就是13003个新数字组成的数组[0.322,0.123,0.55,0.222,...0.233]共13003个数字。 唯一要说明的一点不同就是，为了找最低点，我们不是往上走，而是往相反的负方向，朝下走。 步长step size ，就是我们每次沿着 负梯度 往下走多远，在机器学习算法里面它叫做 学习率learning rate ，同样道理，步子迈小了走得太慢，找到最低点耗时间太久，步子太大了容易跳过最低点（注意，1万多维的复杂情况不是我们上面三维漏斗曲面那么简单可以描述的）。所以我们经常设置0.00001这样小的数字，好在很多机器学习程序都会适当的自动调整它（比如Tensorflow中的梯度下降优化GradientDescentOptimizer），实际上不会让它太慢。 同时，我们从上图中看到，计算出的负梯度是由很多数字组成的数组，每个数字代表一个维度（就像xy那样），所以我们只要在原来的位置点坐标（比如[x,y]）上分别把这个梯度（比如[0.1,-0.3])加上去就能得到新的点([x+0.1,y-0.3])。 内容小结 如果您发现文章错误，请不吝留言指正； 如果您觉得有用，请点喜欢； 如果您觉得很有用，感谢转发~ END

梯度下降优化基本公式： 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。 批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。 ， 为训练样本数 随机梯度下降每次更新参数时从训练样本中随机选择一个样本。 关于优化波动，带来的好处是在有很多local minima的区域，优化波动可能会使得优化的方向从当前的local minima跳到另一个更好的local minima，甚至是global minima，最终收敛于一个较好的minima。由于波动，迭代次数增多，收敛速度下降，不过最终会和批梯度下降一样具有收敛性。 小批量梯度下降每次更新模型参数时从训练样本中随机选择 个样本， ， 常取32~256。 一般，SGD指小批量梯度下降。SGD存在的问题： 以下，将 记作 。 ， 为动量项 其中，动量项超参数 越大，之前梯度方向对当前方向的影响也越大。 NAG计算“超前梯度”更新动量项。 既然参数要沿着 方向更新（蓝线），不妨计算下未来位置 处的梯度（红线），再将动量项与其合并作为最终的更新项（绿线）。 可以在梯度下降的过程中自动调节 。大原则是 随更新次数的增大而减小，同时也要针对不同的参数设置不同的 。有很多这样的自动调节 的梯度下降方法，名称常以"Ada"开头。 ， 为过去到当前时刻的参数梯度平方和 ， 为平滑参数，常为1e-8 作为regularizer项，其分母部分使用1阶导数的函数计算近似了2阶导数的计算，没有增加额外的花费来估计2阶导数。训练前期，梯度较小，regularizer项较大，放大梯度；训练后期，梯度较大，regularizer项较小，约束梯度。 ， 为过去到当前时刻的参数梯度值平方的加权平均 ， 为过去到前一时刻的参数更新值平方的加权平均 Adadelta作者用2个反复近似的式子来说明一阶方法比起二阶方法到底差在哪里。 一阶方法如SGD中： 。 二阶方法如牛顿法中： 。 注：用矩阵对角线近似逆矩阵： ；对 的一阶导数取log正比于 。 一阶方法与参数成逆相关，二阶方法与参数成正相关。 基于一阶梯度近似代替二阶梯度的思想，有 ，RMS指Root Mean Square。 是Adadelta的特例，无 有 。 ， 为梯度的加权平均，一阶矩变量，有偏 ， 为梯度平方的加权平均，二阶矩变量，有偏，梯度的加权有偏方差 和 均初始化为 ，Adam作者发现它们会倾向于为 ，特别是在 和 趋于1时。 为了改进这个问题，对 和 进行偏差修正，近似于期望的无偏估计。 经过偏置校正后，每一次迭代的学习率都有个确定的范围，使得参数比较平稳。 Adagrad、Adadelta、RMSprop在loss surface上能够立刻转移到正确的移动方向上达到快速的收敛，而Momentum、NAG会导致偏离，相较于Momentum，NAG能够在偏移之后更加迅速地修正其路线。 在saddle point处，SGD、Momentum、NAG一直在鞍点梯度为0的方向上振荡，Adagrad、Adadelta、RMSprop能够很快地向梯度不为0的方向上转移。 如果数据特征是稀疏的，最好使用自适应的梯度优化策略。 实验中，SGD常能够收敛到更好的minima，但是相对于其他的GD，可能花费的时间更长，并且依赖于初始值以及学习速率退火策略，并且容易陷入local minima以及鞍点。 恰好，可以走到局部最小值点； 太小，走得太慢，也可以走到局部最小值点； 太大，很可能走不到局部最小值点，卡在某处上； 太太大，很可能走出去。 变化， 变化小， 对loss影响小； 变化， 变化大， 对loss影响大。 一般来说，椭圆形中不同方向的 需求不一样，需要使用如"Ada"的自适应梯度下降方法；圆形中更新次数较少。因为无论椭圆形还是圆形，更新时都是沿着等高线的法线方向，而圆形直接向着圆心走。 通过将特征归一化，使得特征各个维度上的均值为0、方差为1来实现特征缩放.

广州中考梯度线是什么意思介绍如下：广州中考梯度投档控制线是指在中考成绩排名中，按照一定的比例和间隔划分出不同的档次，用于投档录取普通高中学校。每个档次的考生都有相应的投档顺序和录取机会，一般来说，越高的档次，越有利于考生被优质高中录取。2023年广州中考的第一梯度投档控制线从原来的12%调整为9%。也就是说，只有排名在前9%的考生才能进入第一梯度，而不是原来的前12%。这样调整的目的是为了适应名额分配招生政策的实施，因为名额分配已成为户籍生升入优质公办高中的主要途径，而普通高中在第一、第二批次投档后的剩余计划减少，在第三、第四批次招生的计划占比相对降低。因此，为了让更多的考生能够满足自己的志愿和预期，需要调整第一梯度投档控制线的划定比例，使之更加合理和科学。（以上数据整理自腾讯网、中国广州网、澎湃等。）广州中考批次：2023年广州中考的招生录取批次由原来的7个批次调整为4个批次。具体分别是第一批次、第二批次、第三批次和第四批次。第一批次包括普通高中特长生、自主招生、外语和艺术类、港澳子弟班等计划，以及中职三二分段及省级以上重点特色专业计划。普通高中每类可填报1个学校志愿，中职可填报2个学校志愿，每校可填报3个专业。第二批次是公办的示范性普通高中学校和省一级普通高中学校的名额分配招生计划。可填报3个学校志愿。第三批次是示范性普通高中学校其他（剩余）招生计划，以及引入优质教育资源新建的普通高中学校的部分招生计划。可填报6个学校志愿。第四批次是普通高中学校其他（剩余）招生计划和中职学校其他（剩余）招生计划。普通高中可填报6个学校志愿，中职可填报6个学校志愿，每校可填报6个专业。

由F=qEF合=（+q-q)E=0因为电偶极子是两个带电量相等，电性相反的点电荷,组成的系统，,它在均匀电场中所受的电场力是二个大小相等、方向相反的两个力作用，系统的合力为0，可是力矩M不为0不明追问0418

牧师收起牧师战士潜行者圣骑士法师恶魔猎手猎人德鲁伊术士炉石传说20.0.2补丁更新之后对部分卡组进行了平衡性调整，目前版本什么卡组厉害？各职业有哪些常用主流卡组？下面给大家分享炉石传说贫瘠之地的锤炼各梯度主流卡组分享炉石传说贫瘠之地的锤炼各梯度主流卡组分享 牧师牧师在这个版本主要形态为控制牧，凭借其万金油的特点，依旧是高分段的大热卡组——当然对阵控制术例外，提克特斯和大王对牧师的压制力太强了，所幸术士并不是很适应环境，并不能称为牧师上分路上的绊脚石。控制牧的万金油之处体现在具体哪些地方呢?解场——解天解地的狂乱，低费高效的罪罚，上限极高的泽瑞拉和剑圣萨穆罗，甚至最近已经有牧师玩家开发出剥灵者的带法，同样是高效率的解场(具体可以参考以前战士的掷弹机器人)。回复——由于牧师当前法术池较浅，所以在牧师需要回复的时候很容易能发现到快速治疗、绝望祷言这样的高效率回复以及能同时解场的噬灵疫病。但最主要，也是最让进攻卡组绝望的就是剑圣+神圣化身的combo，大多数情况打出效果约等于一个法术伤害+2的横扫的解场加上雷诺·杰克逊的回复量。质量——牧师不仅有魔杖工匠和剧毒魔蝎的小型续航，在高费回合还有新玛里苟斯和新伊瑟拉带来的爆发性续航，使得牧师在前期不仅能奶能解，拖到后期也有相当的质量进行反攻。这三方面的强势，使得牧师的能力十分全面。在卡组具体的构筑上，不同风格的牌手也交出了不一样的答卷，而主要的差别是在于高费大哥的选择上：稳健型的牧师玩家选择了少带大哥，把更多的卡位留给像神圣惩击、罪罚这样的解牌保证尽量不被快攻莽死;进取型的牧师玩家选择了携带多带大哥(具体多数表现为黑岩法术抄写员、灵魂之镜，更有甚者会带克苏恩)，表示“我不仅能拿下快攻对局，还能内卷”;梦想型的牧师玩家则表示带几个大哥不关键，但尤格萨隆必须带上，遇到劣势对局不要紧，能活到拍出尤格萨隆就赢了。以上三种带法各有优劣，并没有明显的高低之分，大家可以根据自己所在的分段以及自己的牌风进行选择。AAECAa0GCPvRA53YA7/gA/voA9TtA+fwA7WKBMGfBAuTugOvugPezAP+0QPi3gP73wP44wOW6AOe6wOtigSFnwQAAAECAa0GArTRA9TtAw6TugObugOvugOnywPXzgPi3gP73wPK4QP44wP74wOY6wOtigSFnwTLoAQA

1.3.1 超深井井下的温度、压力梯度预测（1）超深井井下的温度梯度预测在2010年5月15日北京会议上，谢文卫曾代表勘探所提出项目总体技术指标：目标井深13000m；最高井温400℃。这个最高井温可能是按地温梯度3℃/100m估算出来的，但这么高的温度对于电子类检测仪表而言却是“致命的”。钻进过程中井下参数的检测条件是，检测井下温度和环空压力时必须停止冲洗液循环，检测钻孔顶角、方位角和工具面向角时必须停止钻杆柱回转，而为了精确测量角度也必须暂停冲洗液循环（以防钻杆柱振动影响检测精度）。因此，在保持循环和停泵条件下井温将达到多少度，将是本专题的重要先决条件。下面基于热传导理论，结合超深井具体情况对井下温度分布情况进行分析。孔内传热模型如图1.1所示。钻井液从井口进入钻杆柱时的温度低于钻杆温度和环空温度，所以钻柱内的钻井液吸收钻杆的热量温度升高，并且随着井深的加深而逐渐升高；钻井液从钻头处进入环空后，吸收井壁的热量使井壁温度降低，当钻井液上返至某一井深，其温度与井壁基本一致温度不再上升，该井深称为等温深度h；当钻井液上返至等温深度h以上，钻井液的温度高于地温，井壁从钻井液中吸收热量，钻井液温度降低而井壁温度升高。井深大于h后的热传导过程如图1.2所示，井深小于h时的热传导过程如图1.3所示。图1.1 孔内泥浆对流传热模型图1.2 井深大于h后的温度传导过程图1.3 井深小于h时的时温度传导过程钻井液与井壁的温度分布受井深、钻井液及围岩的热导率、钻井液泵量、入口温度以及围岩温度梯度等多种因素影响。计算机仿真得出的不同孔深处钻杆内和环空泥浆温度曲线如图1.4（泵量为20L/s）、图1.5（泵量为30L/s），其结果与张培丰、乌效鸣课题组的模拟结果类似。图1.4 泵量为20L/s时不同孔深处钻杆内和环空泥浆温度的分布可以看出，泥浆流量变化对井内泥浆的温度影响很大。当泵量20L/s，泥浆入口温度35℃时，钻杆柱内泥浆最高温度为214℃，环空泥浆最高温度345℃（孔深10600m处），出口温度为111℃；当泵量30L/s，泥浆入口温度35℃时，钻杆柱内泥浆最高温度197℃，环空泥浆最高温度330℃（孔深10200m处），出口温度128℃。所以，增大泵量将使钻杆柱内温度降低，而使泥浆出口温度升高。图1.5 泵量为30L/s时不同孔深处钻杆内和环空泥浆温度的分布图1.4、图1.5还表明，环空泥浆温度并非在井底达最高，而是离井底一定深度的位置达最高，这段距离随泥浆流速的增大而增大（对于13000m的钻孔约在10000～10500m孔段）。（2）超深井井下的压力梯度预测在2010年5月15日北京会议上，勘探所提出的项目总体技术指标中没有井底压力指标。井下的压力梯度应符合随深度变化的线性规律，按静水柱压力估算（设泥浆密度1.15g/cm3）13000m井底应达150MPa左右。如果说井底的高温影响还可以通过冲洗液循环来缓解，那么井底高压的问题则对检测技术及其仪器又将是一个严重的挑战。1.3.2 超深井井下高温、高压环境对现有数据采集技术的挑战（1）井下高温环境对现有数据采集技术的挑战Kutasov曾在采集美国密西西比地区大量随钻钻井液循环温度资料的基础上，对处于环空任一点稳定后的循环钻井液温度（Tm）进行了研究，并得出该地区钻井液循环温度的经验公式：科学超深井钻探技术方案预研究专题成果报告（下册）式中：Tm为任一点稳定后的钻井液循环温度，℃；h 为计算点井深，m；H为井的总垂直深度，m。假如我国实施13000m科学超深井钻探，设地温梯度为3℃／100m，井底地层温度为390℃。如果按式（1.1）计算，则井底循环钻井液温度为318.56℃。但是，目前在国内外还查不到能工作于300℃以上环境的电子式随钻测井仪器。这也正是前苏联在20世纪60～70年代专为СГ-3超深井研制结构复杂的机械式测斜仪的原因（当然在 21世纪的今天，完全没有必要放弃电子仪表而重返机械仪表）。美国斯伦贝谢（Schlumberger）、哈里波顿（Halliburton）公司的MWD为150℃和125℃；俄罗斯公司的为100～120℃；我国中天启明石油技术有限公司（仿美国哈里波顿）的为150℃，北京海蓝科技开发公司和中石油钻井研究院的为125℃。另外，美国应用物理系统股份有限公司最近推出的定向短节（Φ34×350）最高工作温度为185℃（图1.6）。它们承受高温的上限都与我们所预测的318.56℃差距很大。图1.6 美国应用物理股份有限公司的定向短节（2）井下高压环境对现有数据采集技术的挑战如果按静水柱压力估算（设泥浆密度1.15g/cm3）13000m井底压力为150MPa左右。美国、俄罗斯和我国生产的MWD中最高耐压能力为140MPa，还没有能承受如此高压的仪器可选。只能等待耐压能力更高的仪器诞生，或者请生产厂家对现有仪器的密封性能和内外管承压能力加以改造。1.3.3 超深井的超远传输距离对现有数据传输技术的挑战我们可选的仪器及其传输技术除了温度、压力制约外，还有传输距离的制约。目前国内外的钻井实践证明，最为成熟的泥浆脉冲式传输技术可靠的最大传输井深为8000m；电磁波式MWD可靠的最大传输井深为4000m。也就是说，在8000m之后的钻进数据传输问题将是我们必须面对的又一难题和挑战。

机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度、什么是梯度下降法就非常重要！这是基础中的基础，也是必须掌握的概念！ 提到梯度，就必须从导数（derivative）、偏导数（partial derivative）和方向导数（directional derivative）讲起，弄清楚这些概念，才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数，并熟练掌握梯度下降法（Gradient Descent）。 文章小节安排如下： 1.导数 2.导数和偏导数 3.导数和方向导数 4.导数和梯度 5.梯度下降法 一张图读懂导数和微分： 偏导数的定义如下： 可以看到， 导数与偏导数本质是一致的，都是当自变量的变化趋于0时，函数值的变化量与自变量变化量比值的极限。直观来说，偏导数也是函数在某一点上沿坐标轴正方向的变化率。 区别在于： 导数，指的是一元函数中，函数 在某一处沿 轴正方向的变化率； 偏导数，指的是多元函数中，函数 在某一点处沿着某一坐标轴 正方向的变化率。 方向导数的定义如下： 在前面导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当我们讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即： 某一点在某一趋近方向上的导数值。 通俗的解释是： 我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率（即偏导数），而且还要设法求得函数在其他特定方向上的变化率。而方向导数就是函数在其他特定方向上的变化率。 梯度的定义如下： 梯度的提出职位回答一个问题： 函数在变量空间的某一点处，沿着哪一方向有最大的变化率？ 梯度定义如下： 函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。 这里需要注意三点： 1）梯度是一个向量，即有方向有大小； 2）梯度的方向是最大方向导数的方向； 3）梯度的模是最大方向导数的值。 提问：导数与偏导数与方向导数是向量么？ 向量的定义是有方向（direction）和大小（magnitude）的量。 从前面的定义可以这样看出，偏导数和方向导数表达的是函数在某一点沿某一个方向的变化率，也是具有方向和大小的。因此从这个角度理解，我们可以把偏导数和方向导数看作是一个向量，向量的方向就是变化率的方向，向量的模就是变化率的大小。 那么沿着这样一种思路，就可以如下理解梯度： 梯度即函数在某一点最大的方向导数，函数沿梯度方向函数有最大的变化率。 既然在在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向局域最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是 沿着负梯度方向去减少函数值 ，以此来达到我们的优化目标。 如何沿着负梯度方向减少函数值呢？既然梯度是偏导数的集合，如下： 同时梯度和偏导数都是向量，那么参考向量运算法则，我们在每个变量轴上减少对应变量值即可，梯度下降法可以描述如下： 以上就是提嘟嘟下降法的由来，大部分的机器学习任务，都可以利用 来进行优化。 总结