小明头上有颗草，这个说法并无科学依据。人类的头部没有土壤，无法生长植物。...

2023-12-20

脖子上戴的项圈有很多种名称，具体取决于它的用途、形状和材料。以下是一些常见的项圈名称：颈环：一种戴在脖子上的装饰性环形饰物，通常由金属或塑料制成，可以是简单的环形，也可以有各种装饰图案。项圈：一种戴在脖子上的带状物，通常由皮革或布料制成，可以是简单的带子，也可以有各种装饰。项圈通常用于宠物，如狗和猫，也可以用于时尚装饰。颈托：一种戴在脖子上的医疗器械，通常由硬质材料制成，用于固定和支撑颈部。颈托通常用于治疗颈部受伤或疾病。颈带：一种戴在脖子上的带状物，通常由布料制成，用于固定和装饰。颈带通常用于制服或运动服。围巾：一种戴在脖子上的长条形布料饰品，通常用作装饰或保暖。围巾可以由多种材料制成，如丝绸、羊绒、棉花或羊毛。项链：一种戴在脖子上的装饰性饰物，通常由金属、宝石或其他贵重材料制成，可以是简单的链条，也可以有各种装饰图案。项链通常是女性的饰品。这些只是脖子上戴的项圈的一些常见名称，还有很多其他名称，具体取决于项圈的用途、形状和材料。...

2023-12-20 项圈布料软 项圈款式

幻界战线第二季的ed叫做《Latregret》，由MYTHamROID演唱。这首歌以其优美的旋律和感人的歌词而受到许多粉丝的喜爱。歌词中表达了对逝去之人的怀念和对未来的希望，与该动画的剧情十分契合。《Latregret》也因此成为幻界战线系列中人气最高的ed之一。...

2023-12-20

什么是实验小学？实验小学是指开展教育教学实验和科研活动的学校。实验小学是教育教学改革的基地，是培养教育人才的基地，也是教育科学研究的基地。实验小学的特点是：实行创新性教育教学。实验小学的教育教学工作要遵循教育规律，大胆探索，勇于创新，敢于突破传统的教育教学模式。积极开展教育教学实验。实验小学要以教育教学实验为主要任务，积极开展教育教学实验，探索和总结教育教学规律，为教育教学改革提供科学依据。加强教育科研工作。实验小学要加强教育科研工作，开展教育科学研究，探索和解决教育教学中的重大问题，为教育教学改革提供理论指导。培养教育人才。实验小学要培养具有创新精神和实践能力的教育人才，为教育事业的发展提供师资力量。服务社会。实验小学要服务社会，积极参与社会教育活动，为社区居民提供教育服务，促进社会和谐发展。学校名字可以随意取吗？学校名字不可以随意取。根据《中华人民共和国教育法》的规定，学校名称必须符合国家法律法规和有关规定，不得使用不雅文字、数字或者符号，不得使用带有政治、宗教、民族、种族歧视内容的文字、数字或者符号，不得使用带有商业广告性质的文字、数字或者符号。学校名称的确定，应当遵循以下原则：与学校的性质、宗旨相符合。与学校的办学规模、办学特色相符合。与学校所在地的文化传统、风俗习惯相符合。与学校的办学历史、办学成果相符合。学校名称的确定，应当经过学校举办者、学校管理部门的批准。...

2023-12-20 小学实验教学实施方案 小学实验教学要求

图书名称：《数字金融驱动经济高质量发展路径研究》【作者】张雪芳著【页数】202【出版社】长春：吉林大学出版社,2022.06【ISBN号】978-7-5692-9426-2【价格】78.00【分类】金融-影响-经济发展-研究-中国-数字技术-影响-经济发展-研究-中国【参考文献】张雪芳著.数字金融驱动经济高质量发展路径研究.长春：吉林大学出版社,2022.06.图书封面：《数字金融驱动经济高质量发展路径研究》内容提要：数字金融契合了经济高质量发展对金融创新的要求，成为驱动经济高质量发展的重要力量。本书从数字金融切入，...

2023-12-12 数字金融epub百度云 数字金融发展现状及趋势

1余硕，黑龙江新闻夜航、新闻气象主持人-余硕姓名：余硕出生日期：年月日民族：汉族：山东身高：1.62米学历：学士学位专业：广播电视导演范姓名：硕国主持节目：冰雪奔袭新闻夜航新闻夜航报夜航新闻修订后，夜航天气令人耳目一新，新主持人余烁甜美可人的形象受到了许多黑龙江观众的喜爱。...

2023-05-31

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2023-10-27 杭州南站站点 杭州南站 站点分布图

1.感谢您对我们产品的支持！对于给您的使用带来的不便，我们深表歉意！将KSSP10声卡连接到您的电脑后，请登录KSS官方网站，并从主页下载中心下载最新的P系列效果包。然后，点击控制面板打开机架，声卡即可正常使用。2.如果您对声卡的调试有任何疑问，请登录客服网站并联系在线客服为您解决。...

2023-05-31 声卡驱动大全 声卡kx驱动

1.答案：葫芦娃的爷爷叫“还我”。2.解释与分析：这个问题是一个脑筋急转弯的问题，问“葫芦娃的爷爷叫什么名字？”众所周知，葫芦娃没有提到他们爷爷的名字；剧中最常听到的是葫芦娃娃喊“还我爷爷，还我爷爷”，所以答案是葫芦娃娃的爷爷叫“还我”。3.扩展信息：故事告诉了胡鲁兄弟变成七色尖峰，镇压蛇和蝎子怪物的故事。青舍得知姐姐死了，非常生气，发誓要为姐姐报仇。4.青蛇来到七色峰脚下，将宝化为斧头。她想把那七个兄弟一个接一个地挖出来。5.青蛇先是用“金钱通神”的阵势挡住了老大，然后用发廊弄瞎了老二的眼睛。6.青蛇又拿出一只小鞋，把它裹在三娃的脚上。三娃一时间动弹不得，青蛇精趁机将他打晕。7.她又变成了一股脏水，喝了脏水后，水娃娃因胃痛晕倒了。8.最后，他把霍娃骗到冰窖里，用金钹盖在六娃身上，打碎了七娃的小葫芦，把他推下了悬崖。9、青蛇将葫芦七兄弟全部投入炼丹炉中炼成仙丹。结果，七兄弟融合成了一个“金刚葫芦娃！”葫芦小金刚非常勇敢，青蛇变成的任何武器都被他打碎了。10.青蛇看他打不过小金刚，只好用一只小蝴蝶引诱他。11、善良的小金刚很快就被小蝴蝶的香气弄晕了。12.于是青蛇把小金刚和小蝴蝶都锁进了地牢。当怪物用长枪刺伤小金刚时，他被小金刚抓住了，但长矛的头部断裂，杀死了小蝴蝶。13.小金刚悲愤万分。他用闪电击败了另一个恶魔，但不幸的是，他还是让青蛇逃跑了。14.最后，小金刚找到了青蛇，把它变成了一个巨大的葫芦。葫芦爆裂了，七个葫芦娃又出现了。大家齐心协力对付青蛇精。最后，小金刚化成了一座山峰，将青蛇精压死，被降服在了下面。15.从那时起，山谷恢复了往日的宁静。...

2023-05-31

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2023-05-27

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集 盂县王占山

1.联想Z460采用科胜讯CX20585音频芯片。2.该声卡没有公共驱动程序，驱动程序向导无法处理。您只能在联想官网下载相应的声卡驱动程序。今天的文章到此结束，希望对您有所帮助。...

2023-04-26 驱动程序驱动精灵网卡版 驱动程序驱动精灵网

旺旺生意旺生意的名字有鑫缘、洲科、频星、翔中、益宏、双先、先跃、蓝利、鼎联、卓易、嘉同、跃久、智创、集缘、蓝真、友磊、月佩、鸿集、福建、德驰、码广、高春、欧尚、智丝、明盛、百京、全曼、晖威、亿元、集裕、财禾、相新、子汉、克嘉、涛汇、宜健、语翔。旺生意的名字还有：妙庆、圆领、迎彩、振扬、振江、康泰、星环、娇莱、圆莱、子具、升清、泰韦、本鑫、尚腾、振本、晶辉、盛迈、润豪、万益、宏迎、胜妙、双同、健方、百利、佩士、纳优、时成、清坚、浩明、东欧、艾双、苏荣、森至、月超、好庆、跃越。诗振、升嘉、涛百、立长、宝集、祥来、光江、同东、安典、士宜、健硕、财先、爱贝、良开、旋苏、盈同、苏佩、元木、展宏、识胜、欧海、名帝、晖海、科跃、冠福、克银、圆卓、雷宝、科诗、洋迎、悦宏、旺迪、银启、智博。点评：这些旺生意的名字都很有特色，有节奏感，非常有创意，可以给人以深刻的印象。它们的构成富有变化，有的源于汉字，有的源于英文，有的源于拼音，有的结合了多种语言，可以让人一眼就能记住，具有很强的辨识度。...

2023-03-01

春秋时期举办宴会的宫殿叫做“大室”。1、章华台，又称章华宫，是楚灵王六年（公元前535年）修建的离宫，后毁于兵乱。这座“举国营之，数年乃成”的宏大建筑，被誉为当时的“天下第一台”。经考证位于湖北潜江龙湾附近。2、史载章华台“台高10丈，基广15丈”，曲栏拾级而上，中途得休息三次才能到达顶点，故又称“三休台”；又因楚灵王特别喜欢细腰女子在宫内轻歌漫舞，不少宫女为求媚于王，少食忍饿，以求细腰，故亦称“细腰宫”。这从先秦古籍《左传》、《国语》、《韩非子》和《史记》、《汉书》、《后汉书》以及《水经注》等文献中均有记载。点评：这篇文章内容丰富，从楚灵王六年修建的章华台到史料记载，都有详细介绍，可见作者对相关知识的研究甚深。同时，文中还提供了一张章华台的图片，更加直观地表现了台的宏伟壮观。总之，这篇文章写得很好，值得赞赏。...

2023-03-01 章华台是谁的宫殿 章华台在哪里

清朝的北京叫做京师。清朝的北京就叫北京，也称北京为京师顺天府，属直隶省。位于华北平原北部，背靠燕山，毗邻天津市和河北省。北京的气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候。民国十七年（1928年）六月，北伐战争后，首都迁回南京，北京改名为北平特别市，后改为北平市，隶属于南京国民政府行政院。民国二十六年（1937年）七·七事变后，北平被日本占领。伪中华民国临时政府在此成立，且将北平改名为北京。点评：这段文字描述了清朝时期北京的情况，以及北京在民国时期的改名和占领的历史。文字描述准确、简洁，图片也能辅助读者更加深入地了解北京的历史。总体来说，内容令人印象深刻，值得赞赏。...

2023-02-24 北平特别市区域略图 清朝的北平