图书名称：《美国多元文化主义》【作者】王恩铭著【页数】223【出版社】上海：上海外语教育出版社,2019【ISBN号】978-7-5446-5973-4【价格】30.00【分类】多元文化-文化研究-美国【参考文献】王恩铭著.美国多元文化主义.上海：上海外语教育出版社,2019.图书封面：多元文化主义》内容提要：本书从理论和实践两个角度考察美国多元文化主义的缘起、演变和发展进程，探讨多元文化主义反对者和支持者的思想交锋和实践博弈，研究多元文化主义在美国不同社会文化群体里产生的争议和斗争。本书共分六章。第一章至第三章以理论阐述为主，以“承认政治”“差异政治”和“平等政治”为理论框架，用细读的方式，清晰地分析和解读了这三个政治理论概念，并且详细分析了美国多元文化主义。第四章至第六章以联系实践为主，说明多元文化主义不只是一个理论问题，更是一个实践问题。全书脉络清晰，资料翔实，兼有理论与论证。作者结合美国教育界的政治行动计划、族裔多样性以及“大熔炉”的社会特质等现实情况，考察了美国的政治、经济、社会、文化、宗教等各个方面，展现了美国多元文化的复杂性和艰难性。《美国多元文化主义》内容试读第一章承认政治多元文化主义理论(1)作为一种思想理论或者说意识形态，多元文化主义思潮滥觞于20世纪80年代末，其中查尔斯·泰勒(CharleTaylor)1992年出版的《多元文化主义与“承认政治”》论著在该思潮中占据着举足轻重的地位。该论著发表后不久即被译成意大利语、法语和德语等多种文字，在学术界引起了强烈反响。学者们针对泰勒提出的“承认政治”观点展开了激烈的争论，在思想界和学术界掀起了一场文化大辩论。①在反对和赞同多元文化主义两大阵营的“对峙”过程中，争辩焦点之一就是“承认政治”问题。它既涉及“承认政治”概念之理论内涵，又关乎“承认政治”所隐含的一系列政治和文化意义。显然，要理解和认识多元文化主义，首先有必要澄清“承认政治”这一政治理论问题。DCharleTayloradAmyGutma(ed.),Multiculturalim:ExamiigthePoliticofRecogitio,NewJerey:PricetoUiverityPre,1994,.ix.美国多元文化主义：理论与实践第一节真实性、承认与认同作为一名政治哲学家，泰勒倾向于社群主义理论，强调社会机构和政治体制在“形成个人认知观念和发展个人身份认同”方面的重要性。①基于这一思考和关切，泰勒在《多元文化主义与“承认政治”》这一论著中开宗明义地指出，在当今政治领域，社会各个群体开始对承认(recogitio)表示出极大的兴趣，有时甚至明确要求被承认。泰勒指出，提出承认的人群，大多代表或来自社会少数弱势群体，如黑人和女性等，他们构成了当今西方政治舞台上的多元文化主义政治。②泰勒指出，多元文化主义旗号下提出的承认问题，在社会弱势群体政治文化意识日益增强的形势下，显得愈益突显和急迫。因为这些社会少数群体清楚地认识到，承认与身份认同之间存在着密切的关系：只有确定了自己的身份，他们才可能明确自己是谁，了解自己作为人的最基本特性。③泰勒认为，社会成员的自我身份认同，相当一部分取决于社会承认他们与否。如果社会不承认或者误认，那么，不管是作为个人还是作为群体，人们都会因此受到损害。如果社会出于诋毁、羞辱乃至贬低之心，刻意把某个人或某群体描绘成可笑、可恶、可恨的形象，那么，不仅该个人或该群体的身份会遭到严重歪曲，而且他们的自我身份认同也会因此而变得扭曲。简言之，“不承认或误认会造成伤害，会构成压迫，会限制人们的生存空间，会扭曲他们的存在方式，会强迫他们生活在狭小遮蔽、虚假伪造的世界”④。1htt://www.ak.com/wiki/Charle_Taylor_(hilooher)?lag=e.2CharleTayloradAmyGutma(ed.),Multiculturalim:ExamiigthePoliticofRecogitio,NewJerey:PricetoUiverityPre,1994,.25③id.④Iid.2···试读结束···...

2022-07-23 多元文化主义名词解释 多元文化主义的核心理念是什么?

听懂老师的作文课介绍：小斌499买的，看到别人在众筹，免费分享给大家。请帮忙宣传一下小斌的网吧……好痛01在写文章之前，首先要明确自己的目标02如何让自己每天都有一个话题可以写？策略03文章=问题+答案04万能模板，让你在写作的时候不断思考05如何写出让人想读下去的开头？……非常好的写作课。其他建议：获取职场写作训练营Aireder写作营h3.Jz52_dowox{order-left:5xolid##0084ffackgroud-color:#color:#000000}.ot_hide_ox{ackgroud:oe重复滚动00#order:1xdahed##0084ffcolor:#000000}.ot_hide_ox.ot-ecret{color:##0084ff}.ot_hide_ox.detaila{color:##0084ff}.ot_hide_oxiut[tye=umit]{ackgroud:##0084ff}/*CSS文档*/隐藏下载地址本资源易调和，输入验证码即可查看（完全免费）验证码：请关注“电脑狂人”公众号，回复关键字“验证码”获取验证码。【注意】您可以通过微信搜索“电脑狂人”或扫描微信右侧二维码关注本站微信公众号。请小斌喝可乐支付宝奖励lt/gt微信打赏lt/gt...

2022-05-19 color写法 color write

课程介绍：00先导课——表格≠Excel，Excel用好是神器，用不好就是表格。m4【彩蛋第一课】-最强分析工具-数据透视表，年轻人的技能学习神器.m4【彩蛋第2课】-数据透视表必杀技总结-如何使用数据透视表进行数据分析，年轻人的技能学习神器.m4【彩蛋第三课】-Excel中最全的快捷键，年轻人的技能学习神器.m4第01课——语法：通俗易懂，永不忘怀，1个逻辑适用10个公式.m4第02课-引用：复制公式不出错，避免返工和重做努力.m4Leo03-格式转换：数据格式是否不同？“嗖嗖”片刻以自动规范化.m4第04课——文本处理：掌握这些功能，10秒完成文本处理.m4第05课——数据总结：几个简单的小技巧，再复杂的数据一目了然.m4第06课-条件统计：掌握条件统计，让你通过data.m4深入本质第07课-时间函数：不要翻转日历，几个函数帮你搞定日期计算.m4第8课-数据舍入：函数中的舍入问题可帮助您快速确定何时取大值或小值.m4第09课——数据匹配（一）：战机[VLOOKUP]功能中，1课教你所有套路.m4第10课——数据匹配（二）：比VLOOKUP更好更简单，这些查询功能也好用..m4第11课-逻辑函数：头脑混乱，结构化思维的N个秘密不知道...m4第12课-数组计算：简化运算节省时间，一步完成10组运算！青少年技能学习神器...m4第13课——一个征服世界的函数：Sumroduct函数强大到你无法想象年轻人的技能学习神器...m4第14课-总结之王：小计，最强大的统计功能，用过就知道厉害了。年轻人的技能学习神器...m4第15课-汇总之王：小计函数汇总隐藏报表第16课-数据库函数：构造条件区域和灵活处理报表统计.m4第17课——间接函数：使用间接引用实现跨表计算和二级菜单创建.m4第18课-微图模拟：使用间接引用实现交叉表计算和二级菜单创建.m4第19课-宏表函数：名称管理器中的函数，你知道它有多好用吗？.m4第20课——案例应用1：写一对多的工作邮件，选主和抄送需要1小时？.m4第21课-案例应用2：公众号历史文章提取及阅读趋势统计，年轻人技能学习神器.m4.Jz52_dowox.utto{ox-hadow:iet0001x#0084ff!imortatcolor:#ffffff!imortat}.Jz52_dowox.utto:hover{ackgroud-color:#0084ff!imortatcolor:#fff!重要}.Jz52_dowox.utto.rimary1{背景颜色:#0084ff!imortat颜色:#fff!imortatox-hadow:oe!imortat}.Jz52_dowox.utto.rimary1:hover{背景颜色:#0084ff!imortatcolor:#fff!imortat}.jz-ou.jz-ou-cotaier{width:620x}.jzifo-dow{ackgroud-color:#f2f2f5}.jzifo-dow.Jz52_dowoxh4{color:##0084ff}.jzifo-dow.Jz52_dowox{color:#888}h3.Jz52_dowox{order-left:5xolid##0084ffackgroud-color:#color:#000000}.jzft.1a,.jzft.2跨度，.jzt.1跨度，.jzt.2跨度{颜色：##0084ff}.jzft.1，.jzt.1{颜色：#000000}.jzt.2,.jzft.2{颜色：#888}.jz-ou.title{颜色：#000000背景：#}.jz-ou.jz-ou-cotaier{背景：#fff}/*CSS文档*/下载地址：百度网盘m5zmlt/emgt重要提示：下载有问题？点我查看帮助手册提示：本站默认解压密码：www.i3.c声明：内容转载于网络。如果侵犯了您的版权利益，请联系我们，我们会尽快删除！重点：本站微信公众号现已开通！公众号：电脑狂人，一定要注意防迷路哦~当然，网站上也有看不到的好内容。 2022-05-19 函数f(x) 函数 F f

课程介绍：在这门课程的学习中，我想将我近两年学习方法的改进与前沿的科学理论相结合，打造出一套紧凑、逻辑、简洁、美观的学习模式。我对这门课程的要求是突破市面上所有学习书籍的知识局限。简化浩瀚的学习方法论，将世界的智慧融入几个心智模型中，让你的知识在短时间内ldquo扩展rdquo到更高的数量级。下载地址：百度网盘...

2022-05-25 ffc思维模型 FFF模型

编辑评论：Excel求和函数df电子书的使用简析，我们在使用Excel的时候可以用到很多函数，比如求和函数，就是给不太会的人用的在使用Excel是很困难的，没关系这本电子书能帮到你。PDF电子书内容简介随着信息技术的推进，各行各业都在使用办公软件来提高他们在日常工作中的办公效率。高中信息技术课程设置和教学的主要目的是培养学生的信息化思维，帮助他们更好地利用信息技术获取相应的学习资源，了解基本的办公软件操作技能，为自己的学习提供信息。.方便的。而且，在处理学校的日常工作事务中，熟悉相关办公软件将大大提高工作效率，简化工作流程，为日常繁琐的工作提供便利。微软开发的Excel系统作为一款功能强大的数据处理软件，如果能熟练掌握相关函数和公式，管理日常数据，如学费统计或学生成绩统计，将会更加方便和清晰。特别是求和函数在Excel中的应用，是日常数据处理中最常遇到的函数公式。Excel求和函数列表1、求和函数表达式：SUM(umer1,[umer2],…)，求和函数是最常用的函数。它对求和区域中的数字求和。求和区可以是连续的，也可以是不连续的，方便灵活，是Excel不可或缺的功能。2、SUMIF函数表达式：SUMIF(Rage,Criteria,Sum_rage)，条件求和函数，即对满足条件的数据求和。第一个参数Rage为条件区域，用于条件判断的单元格区域，第二个参数Criteria为求和条件，判断条件由文本、数字、逻辑表达式等组成，第三个参数Sum_rage为实际计算和范围，单元格、范围或要求和的引用。3、SUMIFS函数表达式：SUMIFS(um_rage,criteria_rage1,criteria1,[criteria_rage2,criteria2],...)，多条件单元格求和（表达式中的[]表示内容可以省略，即SUMIFS参数为至少3），和SUMIF不同的是，SUMIFS的第一个参数是求和区，参数2是条件区，参数3是条件，参数4和参数5是第二个条件区和条件，以此类推，所以,SUMIFS比SUMIF更强大的是可以添加多个判断条件。在某些情况下，SUMIFS可以完全替代SUMIF。4、SUMPRODUCT函数表达式：SUMPRODUCT(array1,array2,array3,...),SUMum,PRODUCTroduct,SUMPRODUCT是乘积之和，在给定的数组组中，将数组之间的对应元素相乘，返回和的产品。PDF电子书结论电子信息技术的快速发展，要求高职院校计算机专业教学不断改革创新。高职院校计算机专业教学要立足企业需求，进行适合当代社会的教学改革，为计算机专业提供未来。夯实就业基础，也为目前缺口较大的计算机相关岗位提供了优秀的应用型人才，进一步推动了我国电子信息产业的发展。...

2022-05-13 函数excel公式 四舍五入函数 excel

编辑点评：C语言解惑df是作者刘燕君写的关于c语言知识的书籍，主要讲述了指针基础知识，一维数组，指针与数组，函数基础知识，函数设计，函数设计实例，多文件综合设计实例等内容。C语言解惑df内容简介本书的前提是读者已经学过C语言，书中将完整、系统地论述各个部分的知识并结合实用程序和趣味游戏程序，综合讲解函数设计、多文件编程和结构化程序设计的方法。本书既可以作为教师、学生及工程技术人员的参考书，也可以作为常备手册。电子书精彩内容现在流行的为32位操作系统配备的C编译器已经能识别长文件名，不再受8位的限制。另外，在选取时不仅要保证正确性，还要考虑容易区分，不易混淆。例如，数字1和字母i在一起，就不易辨认。在取名时，还应该使名字有很清楚的含义，例如使用area作为求面积函数的名字，area的英文含义就是“面积”，这就很容易从名字猜出函数的功能。对一个可读性好的程序，必须选择恰当的标识符，取名应统一规范，以便使读者能一目了然。在现在的编译系统中，内部名字中至少前31个字符是有效的，所以应该采用直观的名字。一般可以遵循如下简单规律。1）使用能代表数据类型的前缀。2）名称尽量接近变量的作用。3)如果名称由多个英文单词组成，每个单词的第一个字母大写。4)由于库函数通常使用下划线开头的名字，因此不要将这类名字用作变量名。5）局部变量使用比较短的名字，尤其是循环控制变量（又称循环位标）的名字。6)外部变量使用比较长且贴近所代表变量的含义。7）函数名字使用动词，如Get_char（void)。变量使用名词，如iMe_Numer。变量命名可以参考widowAPI编程推荐的匈牙利命名法。它是通过在数据和函数名中加入额外的信息，既增进程序员对程序的理解，又方便查错。所有的变量在使用之前必须声明，所谓声明即指出该变量的数据类型及长度等信息。声明由类型和具有该类型的变量列表组成。df章节目录第1章引入指针变量1.1变量的三要素1.2变量的操作1.3指针变量1.4指针类型第2章指针基础知识2.1指针运算符2.2指针移动2.3指针地址的有效性2.4指针的初始化2.5指针相等2.6对指针使用cot限定符2.7使用动态内存2.7.1动态内存分配函数2.7.2内存分配实例2.7.3NULL指针第3章一维数组3.1一维数值数组3.2一维字符串数组3.3使用一维数组容易出现的错误3.3.1一维数组越界错误3.3.2一维数组初始化错误3.3.3数组赋值错误3.3.4求值顺序产生歧义错误3.4综合实例第4章指针与数组4.1数组与指针的关系4.2一维字符串数组与指针4.3字符串常量4.4指针数组4.5配合使用一维数组与指针4.5.1使用一维数组名简化操作4.5.2使用指针操作一维数值数组4.5.3使用一维字符数组4.5.4指针初始化实例4.6动态内存分配与非数组的指针4.7二维数组与指针4.7.1二维数组4.7.2二维数组操作实例4.7.3二维数组与指针的关系4.7.4二维数组与指向一维数组的指针4.7.5二维字符串数组4.8综合设计实例4.8.1使用数组求解4.8.2使用动态内存求解4.8.3使用二级字符串指针求解第5章函数基础知识5.1函数5.1.1函数和函数原型5.1.2函数值和retur语句5.1.3函数调用形式5.1.4函数参数的基础知识5.1.5被调用函数的返回位置5.2C程序的典型结构5.2.1单文件结构5.2.2一个源文件和一个头文件5.2.3多文件结构5.3变量的作用域5.3.1单文件里的块结构及函数5.3.2单文件多函数的变量5.3.3多文件变量作用域5.4变量的存储地址分配5.4.1单文件变量的存储地址分配5.4.2多文件变量的存储地址分配5.5mai函数原型及命令行参数第6章函数设计6.1函数设计的一般原则6.1.1函数设计基础6.1.2函数设计的注意事项6.1.3函数的一般结构6.2函数的返回值6.2.1无返回值的void类型函数6.2.2非void类型的函数必须返回一个值6.2.3使用临时变量作为返回值的函数6.2.4不能使用临时数组名作为返回值6.2.5返回临时指针必须是首地址6.2.6返回结构的函数6.2.7返回结构指针的函数6.2.8返回枚举的函数6.3函数参数的传递方式6.3.1传数值6.3.2传地址值6.4函数指针6.5理解函数声明6.5.1词法分析中的“贪心法”6.5.2克服语法“陷阱”读懂函数6.6函数设计举例6.6.1完璧归赵6.6.2多余的参数6.6.3传递的参数与函数参数匹配问题6.6.4等效替换参数6.6.5设计状态机函数第7章函数设计实例7.1函数的类型和返回值7.1.1函数的类型应力求简单7.1.2实参要与函数形参的类型匹配7.1.3正确设计函数的返回方式7.1.4正确区别指针函数和函数指针7.2正确选择函数参数7.2.1使用结构作为参数7.2.2使用键盘为参数赋值7.2.3结构的内存分配7.3算法基本概念7.4使用库函数7.5设计实例7.5.1递推与递归7.5.2递推求解切饼问题7.5.3八皇后问题7.5.4疑案求解7.5.5二分查找7.5.6汉诺塔问题7.5.7青蛙过河7.5.8猜数游戏7.5.9生死游戏7.5.10最短路径第8章多文件中的函数设计8.1C语言预处理器8.1.1宏定义与cot修饰符8.1.2文件包含8.1.3条件编译8.2模块化程序设计基础8.2.1模块化程序设计8.2.2分块开发8.2.3工程文件8.2.4函数设计的注意事项8.3使用两个文件的设计实例8.3.1设计题目和实现方法8.3.2算法和函数设计8.3.3完整源程序8.3.4组成工程并运行程序8.4使用3个文件的设计实例8.4.1设计思想8.4.2算法分析8.4.3完整源程序8.4.4程序运行8.5使用条件编译的多文件设计实例8.5.1实现功能8.5.2设计思想8.5.3参考程序8.5.4程序运行第9章多文件综合设计实例9.1使用链表设计一个小型通讯录程序9.1.1功能设计要求9.1.2设计思想9.1.3程序设计9.1.4运行示范9.2使用数组设计一个实用的小型学生成绩管理程序9.2.1功能设计要求9.2.2总体设计9.2.3函数设计9.2.4参考程序9.2.5运行示范第10章设计游戏程序实例10.1剪刀、石头、布10.1.1设计思想10.1.2参考程序10.1.3运行示范10.2迷宫10.2.1设计思想10.2.2参考程序10.2.3运行示范10.3空战10.3.1设计思想10.3.2参考程序10.4贪吃蛇10.4.1供改造的源程序10.4.2运行示范10.5停车场10.5.1参考程序10.5.2运行示范10.6画矩形10.6.1用C语言编写Widow程序10.6.2Widow的程序结构10.6.3用C语言编写画矩形程序10.7俄罗斯方块10.7.1基本游戏规则10.7.2基本操作方法10.7.3编写游戏交互界面问题10.7.4用C语言编写控制台俄罗斯方块游戏10.7.5编写Widow俄罗斯方块游戏10.8用C语言编写Widow下的贪吃蛇游戏10.8.1程序清单10.8.2运行示范...

2022-05-10 函数数组参数传递 C语言函数数组

编辑评论：JavaScrit函数式编程思想主要介绍函数式编程的基本理论、核心技术、典型特征和应用领域，以及它与面向对象编程的比较。本书不仅广泛介绍了函数式编程的思想，还根据JavaScrit的特点分析了它的应用和局限性，着重从本质和内部逻辑的角度来解释每个主题，并辅以相关的代码演示。本书还讨论了JavaScrit语言本身在函数式编程中的特点，以及与面向对象编程的比较。编辑推荐(1)本书涵盖了函数式编程的理论基础、核心技术和典型特征。(2)本书介绍了函数式编程中的递归模式和列表处理。(3)本书系统地比较了面向对象编程和函数式编程。关于作者潘军，从事软件开发15年，CSDN博客专家。他在IBMdeveloerWork上发表了两篇论文：“SimulatigEvetforCutomOjectiLotuScrit”和“ANewFieldofJavaScrit-DyamicImageProceig(SVG)”；出版了两本关于百度阅读的电子书：《ITSoItI——文科IT书籍》和《罗辑的非理性思考》；《LiveSoftwareDevelometIterview》已由清华大学出版社出版。名称虽然函数式编程的介绍通常从一等值和纯函数等概念开始，但本书打算将一些篇幅专门用于在此之前经常被低估的两个主题：名称和类型系统。前者包括名称绑定、作用域和闭包等内容；后者包括类型的含义和划分、强类型和弱类型、静态和动态类型以及多态。无论使用什么语言或范式，理解这些概念对编程都是有意义的。具体到本书的核心，使用Javacrit进行函数式编程，在理解以上一般概念的基础上，掌握它们在JavaScrit中的具体表现和行为尤为重要。这部分是因为JavaScrit长期以来被认为是一种简单的脚本语言，缺乏在一般知识的背景下对其属性和行为的分析，因此对其行为的了解往往是零散的但实用的。另一方面是因为名称和类型系统与Javacrit中的函数式编程密切相关。嵌套函数和闭包是JavaScrit函数式编程不可分割的技术。Duck类型是JavaScrit实现函数式编程通常具有的参数多态特性的一种机制。这些将在接下来的两章中全面讨论。...

2022-05-07 函数式编程 面向对象编程 函数式编程 面向对象编程 面向过程编程

编辑评论：高斯课堂高等数学课程，复变函数与积分变换最新讲座免费分享。适用于大学期末考试/补考/返工/结业考试，无论是打分还是考研。触手可及，时间短，干货满满，重点已经标注，你需要的都在这里。课程简介复数复杂功能基本函数系列积分预订使用残基积分傅里叶傅里叶变换拉普拉斯拉普拉斯变换映射（可选）高斯课堂复函数及积分变换图片预览整理学习笔记#复数及其运算##复数的加减乘除相信您已经在高中数学中学习了复数的基础知识。需要注意的是，复数的乘除是很难计算的。您可以更加注意记住它们。##求复数的实部和虚部这道题的复合函数比较难解，可以关注一下。##求复数的复共轭要求复数的复共轭，只需要改变其虚部的符号（原来的正号变成负号，原来的负号变成正号），就可以了。##模块、参数和参数的主要值这些公式中的arg:argumetofacomlexumer（复数的参数）###求模数、自变量和自变量主值的示例很难找到参数的主要价值。需要在坐标上标出Re和Im的值，然后将它们对应的点连接到原点。呈现的直线由Re轴的正方向形成。夹角是参数的主要值。特别提醒，参数的主要取值范围是-180°到180°###另一个例子##复数形式大家一定要注意复数的根和高中的实数的根是不一样的。计算完成后记得加上K=0,1,2,3,...-1；一定要记住，不是，不是，不是，重要的事情说三遍。##代数、三角、指数转换。关键知识的组织第1章：复数和复变量函数所谓复函数，就是自变量为复数的函数。主要研究对象是某种意义上可以导出的复变函数，称为解析函数。知识点层次为：复数-gt复函数-gt复函数性质-gt初等解析函数及性质复代数：z=x+iy复三角形：z=r(coθ+iiθ)欧拉公式：eiθ=coθ+iiθ指数：z=reiθ主值：θ=argz=arcta(y/x)德莫弗公式：(coθ+iiθ)=coθ+iiθ分析函数复变函数的可导条件：两个二元函数的实部和虚部是可导的，实部和虚部通过C-R条件连接起来。如果函数f(z)在z0的某个域中是可导的，则称f(z)在z0处被解析。如果f(z)在区域E中的每个点都是解析函数，则称f(z)是E中的解析函数。f在E中求解的充分必要条件是u和v在E中任意点可微且满足C-R条件。第二章复变函数与积分复杂功能的集成柯西点解析函数与调和函数的关系线积分是路径无关的，相当于在单个连通域中沿任何闭合曲线积分零的函数。柯西积分定理：单个连通域中的解析积分为零。如果函数f(z)在单连通域E是解析的，那么积分只与起点和终点有关，与连接点和终点的路径无关。由于复变函数的积分是沿有向曲线的积分，所以可以通过二元函数对坐标的曲线积分公式求得。如果曲线的参数方程已知，则可以将复变函数转化为定积分计算。此时只需将被积函数f(z)的变量z替换为z(t)=x(t)+iy(t)，将dz替换为z'(t)dt。对于解析函数的积分，由于积分与路径无关，因此可以通过与Newto-Leiiz相同的公式计算。对于闭路积分的计算，常用柯西积分定理、复合闭路定理、闭路变形公式、柯西积分公式、高阶导数公式等作为工具。满足拉普拉斯方程且具有二阶连续偏导数的函数称为调和函数。任何函数f(z)=u(x,y)+iv(x,y)在区域E上解析，实部和虚部都是区域上的调和函数。如果u(x,y)是区域E中的调和函数，则存在一个v(x,y)使得u+iv在E中分解。第三章系列函数的解析性相当于函数是否可以级数展开。罗兰系列对一般复数序列的讨论可以简化为对两个实数序列的讨论。一般复数列的讨论可以归结为实数列的讨论。复变函数项系列：f1(z)+f2(z)+....+f(z)+...幂级数是一种特殊的复变函数项级数。以c(z-z0)为总称。幂级数与解析函数密切相关：幂级数在某个区域收敛到解析函数解析函数可以在其解析点域内展开成幂级数。阿贝尔定理收敛圆和收敛半径达朗贝尔公式柯西公式在收敛圈中，幂级数和求和函数是解析函数。也就是说，任何收敛半径大于零的幂级数都表示其收敛圆内的解析函数。泰勒定理可以发展成幂级数f(z)在区域E中解出的充要条件是f(z)在E中任意点z0的场中可以马尔迪展开为(z-z0)的幂级数，也就是泰勒级数。如果z=z0是f(z)的一个奇点，它不能展开为奇点域中的泰勒级数。罗兰系列第四章残留理论孤立奇点的分类和性质如何求残基数利用余数定理计算实函数积分和无限广义积分如果f(z)在z0的中心域中解析，但z0没有解析，则z0称为f(z)的孤立奇点。如果f(z)在z0点的主要部分都为零，则称z0是f(z)的可分解奇点如果f(z)在点z0的主要部分只有有限项m，则称z0为f(z)的m阶极点。如果f(z)在z0的主要部分有无穷多项式，则z0称为f(z)的内在奇点。去奇点的判断如果z0是f(z)的孤立奇点，以下三个条件是等价的：在z0处f(z)的主要部分为零。limf(z)存在。f(z)以z0点的某个偏心场为界m级极点的确定若z0为f(z)的孤立奇点，则以下三个条件等价：f(z)在z0处的主要部分是f(z)可以表示为g(z)=1/f(z)以z0为m级零点残差定理沿闭合曲线积分的整个问题转化为计算其孤立奇点处残差的局部问题。余数方法可以去奇点：如果z0是f(z)可以去，面积分数Re{f(z),z0}=0。极点：内在奇点：通过Lauret展开求残差。第5章保形映射映射的旋转角不变性解析函数的导数自变量的几何意义。映射的保形特性映射具有保持两条曲线之间角度的大小和方向不变的特性。膨胀比不变性当z0确定时，膨胀比|f'(z0)|是确定的，所以它与选择通过点z0的曲线C无关。保形映射让w=f(z)定义在z0的域中，如果在z0点的映射w=f(z)具有保形（大小，方向不变）和膨胀率不变性，则称为映射w在z0点是共形的，或者w=f(z)在z0是共形的。如果w=f(z)在区域E中解析，则它在E内导数不为零的点处是共形的。上述保角映射不仅保持曲线夹角的大小不变，而且夹角的方向不变。仅保持夹角绝对值不变但方向相反的映射称为第二种共形映射。分数线性映射任何分数线性映射都可以由两个典型映射组成。分数线性映射在扩展复平面上是一一对应的，是一个有圆度的共形映射。这里的圆度是指：在分数线性映射下，圆（直线）映射到圆（直线）上。也就是说，如果给定的圆或直线上没有点映射或无穷大点，则将其映射到具有有限半径的圆，如果将点映射到无穷大点，则将其映射到一条直线。除了保持圆形之外，分数线性映射还保持对称性。三个重要的分数线性映射：上半平面映射上半平面，上半平面映射单位圆域，单位圆域映射到单位圆域。...

2022-05-07 复数函数求导公式 复数函数图像怎么画

编者评论：功能反应域建模PDF传统的分布式应用程序不会切入微服务、快速数据和传感器网络的反应式世界。为了捕获这些应用程序的动态连接和依赖关系，我们需要使用另一种方式对域进行建模。如果您想了解更多，请下载并开始学习相关内容部分预览简介传统的分布式应用程序不会切入微服务、快速数据和传感器网络的反应式世界。为了捕捉这些应用程序的动态连接和依赖关系，我们需要使用另一种领域建模方法。由纯函数组成的领域模型是反应式系统中反映处理流程的一种更自然的方式，它也直接映射到相应的技术和模式，例如Akka、CQRS和事件溯源。“FuctioalReactiveDomaiModelig”描述了在反应式系统中构建领域模型所需的通用和可重用技能——首先介绍了函数式编程和反应式架构的概念，然后逐步将这些新方法引入到建模中，同时，《FuctioalReactiveDomaiModelig》提供了大量的案例，在项目中应用这些概念时可以作为参考。关于作者关于译者李源在华为技术有限公司工作8年，先后担任开发、SE、PM、PQA等职位。现任途牛网研发总经理。他已在美国质量协会(ASQ)注册。质量工程师（CQE）；译者具有丰富的开发、架构设计和研发管理经验。曾负责多个大型项目的方案设计和系统规划。他对C++、Java和设计模式有深入的研究。Java性能调优指南一书。目录功能域建模：简介..........................................................................................11.1什么是领域模型。.....................................................................................................................................21.2领域驱动设计简介..........................……………………………………………………………………………………………………………………………………......................41.2.1有界上下文...............................................................................................................41.2.2域模型元素..........................................................................................................51.2.3生命周期域对象............................................................................81.2.4通用语言....................…………………………………………………………………………………………………………………………………………............131.3功能理念......................……………………………………………………………………………………………………………….............................................................141.3.1哈，纯粹的乐趣........................................................171.3.2纯函数构成............................................................................................................................................................211.4管理副作用............………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................................261.5纯模型元素的优点.....................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….281.6响应形式域模型........................................................................................311.6.1反应式模型的3+1视图.........................………………………………………………………………………………………………………………………………………….....311.6.2揭穿“我的模型不能失败”的神话..............................................................321.6.3缩放能力和信息驱动.......................................................................................341.7事件驱动编程...................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………................................................351.7.1事件和命令...........................................................................................................371.7.2领域事件......................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….....381.8功能性满足反应性.....................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….....401.9总结...................................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................................412Scala和功能域模型......................................................................422.1为什么选择Scala....................................................................................................................432.2静态类型和丰富的领域模型………………………………………………………………………………………….....................................452.3领域行为的纯函数............………………………………………………………………………………………………………………………………....................................472.3.1回顾抽象的纯度....……………………………………………………………………………………………………………………....................................502.3.2引用透明度的其他好处............……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………......................532.4代数数据类型和不变性......................……………………………………………………………………………………………………………………………………......................532.4.1基础知识：总和和产品类型..................…………………………………………………………………………………………....................................532.4.2模型中的ADT结构数据........................................................................562.4.3ADT和模式匹配...........................................................................................562.4.4ADT鼓励不变性..........................................................................................................582.5局部函数，全局OO..................…………………………………………………………………………………………………………………………………………........592.5.1Scala中的模块......................……………………………………………………………………………………………………………………………………...602.6使用Scala使模型具有响应性...................................................................................................642.6.1管理层的作用...................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….........................652.6.2管理失败....................................................................................................652.6.3管理延迟..........................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….............................672.7总结.............................………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….........................................693设计功能域模型................................................................703.1API设计的代数……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................713.1.1为什么使用代数方法......................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………......................723.2为域服务定义代数............………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………......................723.2.1赋值抽象...........................................................……...................................733.2.2组合抽象...................…………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................................743.2.3最终类型代数..........................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………......763.2.4代数定律...........................................................................773.2.5代数解释器...............................................................................793.3领域模型生命周期中的模式...................................................................803.3.1工厂-对象从何而来...........................................................................................823.3.2智能构造函数............……………………………………………………………………………………………………………………………………...................................................823.3.3更多智能，更多表达五种类型...........................................................843.3.4使用代数数据类型进行聚合..........................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………..................863.3.5使用Lee更新聚合函数...........................................................................883.3.6仓储与脱钩的永恒艺术................................................................................943.3.7有效地使用生命周期模式-结论......………………………………………………………………………………………………………………………………........1013.4总结...........................................................................................................................................1024领域模型的功能模式........................................................................1034.1模式——代数、函数、类型的聚合..........................................................………….1044.1.1领域模型中的挖掘模式...................................................................................1064.1.2使用功能模式参数化领域模型....................................107ltrgt4.2基本强类型函数式编程中的计算模式..................................................................1124.2.1函子——构建模式.............................................................................................................1124.2.2增强函子模式................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………1144.2.3单子动作-应用模式的变体.........................................................1214.3如何使用模式来塑造领域模型......................……………………………………………………………………………………...1304.4使用代数、类型和模式发展API..................................................................1344.4.1代数-初稿......................…………………………………………………………………………………………………………………………………………............1364.4.2改进的代数......................……………………………………………………………………………………………………………………………………........1374.4.3最终组合-采用类型........................................................................................1384.5使用模式和类型增强域不变性。...................................................................................1394.5、1贷款处理模型......................................................................................1394.5.2使非法状态无法代表..............................................................................1414.6总结...................………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….........1425领域模型的模块化..........................................................................1445.1模块化领域模型............................................................................................................1455.2模块化域模型-案例学习.......................................................................1465.2.1模块剖析......................…………………………………………………………………………………………………………………………………………....................................1475.2.2模块的结构..............................................................................………….............................1545.2.3模块的物理组织......………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….............1555.2.4模块鼓励组合................................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………........1565.2.5领域模型中的模块化-结论......................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………1575.3类型类模式——模块化多态行为.............................................................................1575.4有界上下文的聚合模块....................………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….................................1605.4.1模块和限界上下文......…………………………………………………………………………………………………………………………………………......................1615.4.2有界上下文之间的通信..............................................................................1625.5安模块化的另一种模式——freemoad..........................................................1635.5.1帐户存储............……………………………………………………………………………………………………………………………………......................1635.5.2让它免费............………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..................................1655.5.3帐户存储——免费的moad............................................................................................1675.5.4免费的moad解释器........................................................................1695.5.5免费的moad-重点回顾......................................................................................................................1725.6总结...................................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………....................................1736响应模型....……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................1746.1天e反应域模型……………………………………………………………………………………………………....................................175ltrgt6.2使用future设计一个非阻塞API........................................................1776.2.1作为堆叠的异步...................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................1786.2.2基于moad转换器的实现....……………………………………………………………………………………………………………………......................1816.2.3使用并行访问减少延迟-一种反应模式.................1836.2.4使用calaz.cocurret.Tak作为响应式构造.......................1876.3显式异步消息传递...................................………………………………………………………………………………………………………………………………......................1896.4串流模式...............................................................................................................1916.4.1一个案例。………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………1916.4.2领域流水线图........................................................................................................................1956.4.3后端压力处理...................................................................................................................197ltrgt6.5演员模型..................................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………............................1986.5.1领域模型和参与者......………………………………………………………………………………………………………………………………......................1996.6总结......................………………………………………………………………………………………………………………………………………….........................................................2037反应式流式建模......………………………………………………………………………………………………………………………………..................................2057.1反应式流模型...................………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................2067.2何时使用流模型...........................................................................................................................................2077.3领域用例..............................................................................................................................208ltrgt7.4基于流的域交互.........................................................................................................................................2087.5实现：前端。.....................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….2107.6实施：后台...................................……………………………………………………………………………………………………………………………………......2117.7流动模型的主要结论............………………………………………………………………………………………………………………………………………….....................2147.8使模型具有弹性.............................................................................................................215ltrgt7.8.1使用AkkaStream进行治理...........................................................................2167.8.2冗余集群..............................................................................................................................................2177.8.3数据的持久性...................................................................................................2177.9基于流的域模型和反应性原则............………………………………………………………………………………………………………………………….....................2197.10总结............................................................................................................................................220ltrgt8反应式持久性和事件溯源.............................................................2218.1领域模型的持久性...................................................................................2228.2关注点分离........................................................................………………………………………………………………………………………………………………………………………….....2248.2.1持久读/写模型......................................................................................2258.2.2命令查询职责分离...................……………………………………………………………………………………………………………………………………2268.3事件溯源..........................…………………………………………………………………………………………………….........................................2288.3.1事件溯源域模型中的命令和事件.........................................................2298.3.2实施CQRS和事件溯源.............................................................................2318.4事件溯源的域模型（函数式）...............................................................................2328.4.1事件作为一等实体............................................................................................2338.4.2命令是事件的自由单子............................................................................................2358.4.3解释器-隐藏所有有趣的东西.............................................2378.4.4投影-阅读器型号...................…………………………………………………………………………………………………………………………………………...................................2428.4.5事件存储...................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………....................................................2438.4.6分布式CQRS-短信..............................................................2438.4.7实施总结......…………………………………………………………………………………………………………………………………………......................................244ltrgt8.5其他持久性模型............………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….........................................2458.5.1将聚合映射为ADT到考古表..........................................................2458.5.2操作数据（函数式）...................................................................................2478.5.3响应AkkaStream管道获取.....................................................................2488.6总结..................................................................................................................................................................................2499测试领域模型......................……………………………………………………………………………………………………………………………………...2509.1测试域模型概述........................................................................................................................2519.2设计可测试的领域模型...................……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..........2529.2.1解耦副作用..........................................................................................................2539.2.2为域函数提供自定义解释器........................................................2549.2.3实施参数化和测试.......................................................................................2559.3基于xUit的测试.....……………………………………………………………………………………………………………….........................................................2569.4复习模型的代数.............................................................................................................2579.5基于属性的测试..................................................……………………………………………………………………………………………………………………………….............2589.5.1建模属性..........................……………………………………………………………………………………………………………………………….........................2589.5.2验证域模型中的属性....................................................................................................2599.5.3数据生成器...................…………………………………………………………………………………………………………………………………………......................................2649.5.4是否比基于xUit的测试更好………………………………………………………………………………………………...................................2669.6总结...................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..................................................26710个核心思想和原则......................................................26810.1回顾...................................................…………………………………………………………………………………….................................26810.2功能域建模的核心原则...................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….........................26910.2.1表达思维......................................................................................................................26910.2.2早期抽象，晚期分配....................…………………………………………………………………………………………………………………………………………......................................27010.2.3使用适当的抽象.......................................................................27010.2.4发布要做什么，在组合器中隐藏如何做..............................................27010.2.5将代数与实现解耦..........................…………………………………………………………………………………………………………………………………………......27110.2.6隔离板未定义的上下文。.........................................................................................27110.2.7看好期货胜过演员..........................................................................................27110.3展望未来.........................................…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………272功能反应域建模我很惭愧地说这本书是在收集订单时买的。上周末刚翻过，我去了，挺有意思的！所以我在两个周末+一周的空闲时间读了这本书。本书主要涉及三个方面：*领域驱动设计*函数式编程*反应式设计并以个人银行为例，将三者有机结合起来。我的阅读速度比较慢，但是对后两个话题比较熟悉，所以很快就看完了，不过如果你不懂函数式编程（类型系统，tyecla等），这本书估计看不懂:)如果你学过Scala，熟悉函数式编程，对类型类有一定了解，但不知道如何使用这些看似高级的fuctor、alicative、moad和freemoadfor实用领域建设Mo，不要犹豫，马上买一本回家，第3、4和5章会告诉你你所怀疑的一切。如果你精通函数式编程但不了解Akka，本书也可以作为Akka的介绍，第6、7、8章将介绍如何使用AkkaStream进行建模，以及如何实现CQRS(命令查询职责分离））和事件溯源。第9章以ScalaCheck为例，普及基于属性的测试。只用过JUit的同学可以用它来开眼界。《Scala函数式编程》使用专门的章节来实现类似的测试框架。有兴趣的读者可以看看。最后，关于翻译质量，我在阅读过程中发现了大约20+个翻译错误，比如ad-hocolymorhim翻译成“elf-orgaizigolymorhim”，throwedexcetio翻译成“throwexcetio”等等，所以最好用批判的眼光来读，综合打75分。...

2022-05-06 领域模型建模 领域模型概念

编辑点评：多元统计分析与R语言建模王斌辉PDF版《多元统计分析与R语言建模》共14章，主要内容有：多元数据的收集与组织、多元数据的可视化展示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析分析等内容，小编准备了PDF版的多元统计分析和r语言建模王斌辉。如果你需要，请下载。简介《多元统计分析与R语言建模（第五版）》重点介绍R语言在多元数据分析与统计建模中的应用技巧，涵盖多元数据的收集与组织、多元数据的可视化展示、线性和非线性模型和广义线性模型，判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流多元统计分析内容。《多元统计分析与R语言建模（第五版）》内容丰富，图文并茂，操作性强，易于查阅，可以有效帮助读者提高数据处理和统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客（Rtat.leaote.com），书中的示例数据、练习数据和R语言代码可以直接下载使用。《多元统计分析与R语言建模（第五版）》适用于各级多元数据分析的用户。它可以作为初学者的入门指南和中高级用户的参考手册。同时也可作为多变量数据分析教材，供各种中学和培训课程使用。相关内容部分预览目录前言1多元统计分析概述1.1多元统计分析的历史1.2多元统计分析的使用1.3多元统计分析的内容1．4软件及其在统计分析中的应用1.4.1功能强大的统计分析软件1.4.2完整的数值分析软件1.4.3免费的数值分析软件rgt1.5统计软件与R的比较系统设置思维练习2多元数据的数学表达和R的使用2.1如何收集和组织多元分析数据2.2数据的数学表示2.3数据矩阵和R语言表示2.4R语言表示数据-数据框2.5R语言调用多元数据2.6多元数据简单的R语言分析案例分析：多元数据和R操作的基本统计分析rgt思维练习3多元数据的可视化表示和R的使用3.1简要说明3．2均值条形图和R的使用3.3箱线图和尾图以及R的使用3.4占星图和R的使用3.5Faceook图表和R的使用3.6谐波曲线图和R使用3.7其他多元分析图案例分析：区域城市现代化水平和R运行的可视化分析思维练习4相关性分析和回归分析和R使用gt4.1变量间的关系分析4.1.1简单相关分析的R计算4.1.2单变量线性回归分析的R计算4.2多元线性回归分析gt4.2.1多元线性回归模型的建立4.2.2多元线性回归模型的检验4.3多元线性相关分析4.3.1矩阵相关分析4.3.2多元相关分析4.4选择方法回归变量4.4.1变量选择准则4.4.2逐步回归分析4.5非线性回归模型4.5.1单变量非线性回归模型及其应用4.5.2多元概述非线性回归模型4.5.3计算多元非线性回归模型的分析案例分析：财务收入和R运营的多元分析案例分析问题思维练习5广义和一般线性模型以及R的使用5.1数据分类与模型选择5.1.1变量的值类型5.1.2模型选择方法5.2广义线性模型5.2.1广义线性模型概述5.2.2逻辑模型rgt5.2.3对数线性模型5.31一般线性模型5.3.1完全随机设计模型5.3.2随机单元组设计模型5.3.3因子设计模型5.3.4正交实验设计模型案例分析：广义线性模型应用和R运算案例分析问题思维练习6判别分析和R的使用7聚类分析和R8的使用主成分分析和R9因子分析的使用和R10对应分析的使用adR的使用11典型相关分析及R的使用12多维标度法MDS及R的使用13综合评价法及R使用14R语言软件及使用说明前言/前言多元统计分析，又称多元统计分析，简称多元分析，是统计学的一个重要分支，是近四十年来迅速发展的一个分支。随着计算机的普及和大数据时代的到来，信息存储的手段越来越多样化，数据和信息成倍增加，多元分析的方法已广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域。国内外丰硕的实际应用成果证明，多元分析方法是处理多维数据不可或缺的重要工具，其魅力日益凸显。多元统计分析是一门以概率统计数学科学为基础，应用线性代数的基本原理和方法，结合计算机对实际数据和信息进行收集、组织和分析的科学。所以它的原理比较抽象，对学生的数学基础要求也很高。教学中有大量的数学公式、数学符号、矩阵运算和统计计算。必须使用现代计算工具。本书以广泛使用的统计分析软件R语言为基础。R语言是属于GNU系统的自由、自由、开源的软件。它是统计计算和统计绘图的绝佳工具。在当前保护知识产权的环境下，R语言的开发利用对我国的统计事业具有重要的现实意义。本书是一本关于R语言的应用教材。由于它主要面向本科生和研究生，因此本书着重于解释R的工作原理和构建模型。R语言涉及面广，需要学生理解和掌握一些基本概念和原理。R语言基础统计分析请参考作者撰写的《R语言数据与编程的统计分析》（2014年第一版，2017年第二版）。有了坚实的基础，再深入下去就会容易得多。本书本着深入浅出的宗旨，配以大量图表等形式，并尽可能使用通俗的语言，让读者在不失细节的情况下易于理解。...

2022-05-06 r语言模型诊断 r语言模型拟合

编辑评论：FuctioalSwift是一本引导您进入Swift函数式编程世界的书。它让更多的中国开发者有机会接触和了解Swift语言的功能方面。开发人员的稀有工具。编辑推荐函数式编程已经起飞，所以现在就开始学习函数式编程语言吧！Swift作为函数式语言有先天优势，iOS开发也可以函数式！ojc是世界知名的iOS教学网站，其优秀书籍惠及无数开发者！《迅捷者》作者喵神王伟组织翻译的ojc系列精品书籍将陆续问世！快速特性模块化：与其将程序视为一系列赋值和方法调用，函数式开发人员倾向于强调每个程序可以反复分解成越来越小的模块化单元，所有这些单元都可以通过函数组装来定义一个完整的程序。当然，只有在我们能够避免两个独立组件之间共享状态的情况下，才有可能将大程序分解成更小的单元。这将我们引向下一个焦点特征。小心处理可变状态：函数式编程有时（半开玩笑地）称为“面向价值的编程”。面向对象的编程侧重于类和对象的设计，每个类和对象都有自己的封装状态。然而，函数式编程强调基于值的编程的重要性，它使我们免于可变状态或其他一些副作用。通过避免可变状态，函数式程序比命令式或面向对象的程序更容易编写。类型：最后，一个设计良好的函数式程序应该非常小心地使用类型。仔细选择数据和函数的类型将比其他任何东西都更有助于构建代码。Swift有一个强大的类型系统，如果使用得当，可以让你的代码更安全、更健壮。过滤器类型CIFilter是CoreImage中的核心类之一，用于创建图像过滤器。实例化CiFilter对象时，您（几乎）总是通过kCllutlmagekey键提供输入图像，并通过kCIOututlmagekey键检索处理后的图像。检索到的结果可以作为下一个过滤器的输入值。在本章将要开发的API中，我们将尝试封装应用这些键值对的具体细节，从而为用户呈现一个安全且强类型的API。我们将Filter类型定义为一个接受图像作为Parameter并返回新图像的函数：tyealiaFilter=Cllmage-gtCllmage我们将基于该类型进行后续构造。...

2022-05-06 函数式编程Swift 王巍 pdf 函数式编程swift

编辑点评：引导思维，构建强大的逻辑系统《高考数学你真的掌握了吗函数》是根据作者团队多年的家教经验写成的一本书。对高考内容进行科学合理的筛选和调整，注重知识点的系统性和逻辑性。函数、级数和圆锥曲线是三个重要部分。独立出书，发挥强大的思维引导，构建强大的逻辑体系，在高考中认清数学精髓！《高考数学你真的掌握了吗函数》df图片预览《高考数学你真的掌握了吗函数》目录第一章函数的基本概念第一部分定义域1、基本功能的定义域2、抽象函数的定义域第2节值范围1、求取值范围的一般方法2、函数范围的应用mdahmdah带参数的最大值问题第1章变体参考答案第2章函数的基本性质第1节奇偶校验1、函数奇偶性判断2、函数奇偶校验的操作3、抽象函数的奇偶校验4、函数奇偶校验的应用第2节定期1、常用周期函数模型2、对称性和周期性第3节单调性1、判别单调性的方法2、单调性的等价定义3、单调性的应用第四节极值与切线1、极值的基本概念和方法2、切线的基本概念3、函数图像与切线割线结合的存在性问题第2章变体参考答案第3章二次函数和三次函数第1节二次方程的根分布第二节三次函数第3章变体参考答案第4章数字和形状的组合第1节f(x)=k(Ⅰ)型1、直接画图2、先变形再绘制第2节f(x)=k(Ⅱ)型1、给定域2、曲线本身的定义域3、无理方程第三节kx+=f(x)类型1、旋转动线2、平移的动线3、移动曲线第四节复合函数方程解一，k=f(f(x))或k=f(g(x))型第二，f(f(x))=x或f(g(x))=x类型第5节曲线和曲线1、交点处的局部分析第2、指数曲线3、课期和课期第4章变体参考答案第五章函数不断建立第一节能找到最有价值的类型第2节分隔变量第3节端点和线性函数，二次函数第四节结束效果1、端点的值是有意义的，而不是02、端点处的值无意义，趋于无穷3、端点处的值为0第5节指数和对数1、指数型2、对数3、指数和对数混合型第6节杂项第5章变体参考答案第6章任意与存在第一节基本类型1、ldquo任何rdquo类型第二种，ldquo存在rdquo类型3、ldquoay=exitecerdquo类型4、ldquo存在=存在rdquo类型第二节简单组合式1、ldquo任意le任意rdquo类型2、ldquo任意le(ge)存在rdquo类型3、ldquo存在le存在rdquo类型第三节绝对值类型1、ldquo｜Ay-Ay｜le(ge)ardquo型第二种，ldquo|exitece-exitece|le(ge)ardquo类型3、ldquo|任意存在|le(ge)ardquo类型第6章变体参考答案参考文献图书特色适合人群：高中生、初中及培训机构数学老师大学入学考试指南按主题解释培训，ldquo买你想听的，练习你想要的rdquo！为整个大四带上一串红色的ldquo小苹果rdquo，拉响2015年高考复习的序幕。高级摘要不再是重点高中的秘密。即使是偏远山村的孩子，也有机会聆听大师级的讲座。十余年高考实变变考模拟练习，精彩不容错过！作者团队毕业于各大高校数学专业，拥有多个博士学位，结合新东方学校多年教学经验的充分积累，以及多年考试辅导研究的宝贵经验。内容摘要《高考数学你真的掌握了吗？《功能》基于作者团队多年的家教经验，科学合理筛选调整高考内容，注重体现系统性和知识点的逻辑性。函数、级数和圆锥曲线三个重要内容独立编写；相对简单和分散的平面向量、不等式、直线和圆、立体几何、计数原理和概率统计都包含在《数学》一书中五rdquo；集合和常用逻辑术语、复数、算法、三角函数等不包括在内。本书的内容绝不是简单的拼凑而成。相当多的内容是作者团队实践和积累的结果，比如函数不断建立中的ldquo末端效应rdquo，数字和形状组合中的ldquo二象法rdquo，非常规的分析功能图像。级数反收缩的解、系统分类和解、圆锥截面的框架图，以及其他一些数学思想的应用。针对全国高考题型和特点，笔者力求探索简单、高效、易掌握的通用方法，让高难度的压轴题不再是考生的绊脚石，希望能给广大考生提供帮助。关于作者张扬文，应用数学专业，博士，从事高中数学教学多年。，负责本书的策划。前言阅读如果涉及到高中数学最重要的知识内容，函数绝对是标准答案。在非严格意义上，学习数学就是学习函数！从初中的初等函数、反比例函数、二次函数，到高中的指数函数、对数函数、幂函数、三角函数，看各阶段函数所起的作用，无疑是核心阵地的高中数学。的！对于高中数学来说，函数的概念不仅高于初中数学的表征描述，而且为大学数学更抽象的表达奠定了基础。函数的三个要素：定义域、对应规律和取值范围，必然成为首要研究对象，其次是四个性质：单调性、奇偶性、周期性和对称性。作为研究函数的最重要工具，导数的地位仍然不容小觑。数形组合和ldquo常设rdquo问题始终占据函数中最难、最重要的位置！按照数学学习的逻辑规律和高考函数的考试方式和特点，我们将函数部分安排如下：第1章：函数的基本概念。重点是领域和价值领域的方法。在解决了分数和根式函数的值域的计算方法之后，我们讨论了函数域的应用，主要分析了带参数的最大值问题和由ldquo成立rdquo和ldquo常数成立rdquo转化而来的值域问题.第2章：函数的基本性质。一方面对奇偶性、周期性和单调性进行了系统完整的梳理，另一方面整合了四种性质和常见问题类型之间的内在联系。单调性讨论中导数的不可分性，我们将与极值和切线相关的问题纳入这部分。第三章：二次函数和三次函数。作为初中已经熟悉的二次函数，它在高考中的分量增加了。考试方式和难度占据最终分题的位置。二次函数的外延和扩展充分展示了多项式函数的魅力和特点，而这在高考中的考查一直处于只升不降的趋势。因此，我们将二次函数和三次函数分成章节，综合分析两者的相关问题。类型，以及函数和方程之间的关系。第4章：数字和形状的组合。纵观高考和各地模拟试卷的期末题，数字和形状的组合形式多样，难以综合，往往成为学生的难题。对此，我们进行了全面深入的归纳和分析，将数字与形状的组合归纳为两种情况：直线​​与曲线、曲线与曲线。对于直线和曲线的情况，直线分为水平和非水平两种情况；针对一类疑难问题，提出交点局部分析解决方案，深入分析指数曲线和周期及类周期函数图像问题；ldquo二象法rdquo是一种极为精细和简单的方法。相信这部分内容一定能消除很多读者长期以来的困惑！第5章：函数始终成立。相比数字和形状的组合作为高考压轴，ldquo常设rdquo肯定比这要好。测试方法和难度，ldquo浓妆总是合适的rdquo，形容再贴切不过了！我们将其系统集成到以下部分：极大值、可分、端点和线性函数、二次函数、端点效应、指数和对数，以及上述的混合。最终效果进一步细分为三种情况。这部分我们从最简单的题型入手，深入，引导读者一步步思考，从而真正理解数学的核心思想及其本质，最后探其本质，掌握学习方法以此类推，以达到事半功倍的学习效果！第6章：任意与存在。ldquo任意rdquo的问题可以归结为ldquo函数的不断建立rdquo一章，其本质是函数范围的问题。新课标改革后，ldquo任意rdquo作为万能量词和存在ldquo存在rdquo成为高考中备受喜爱的对象，ldquo存在rdquo二字的本质也是一个范围问题，所以部分内容与功能范围和ldquo常设rdquo有着千丝万缕的联系。ldquo任意rdquo与ldquo存在rdquo密切相关但又各不相同的特点，以及高考的受关注程度，我们将其单独分为一章。以上六章的内容不是简单的问题列表和分析的直接展示，而是具有很强的内在逻辑和科学的思维方法。精彩的分析本身不是重点，关键在于思路的来源。我们希望通过一步一步的解题方法的展示，让读者体验其中的思维方式，学会从一个案例中推论，从而领悟思维的本质，达到领悟本质的效果！同时，我们以极其系统的思维，对知识点、题型、解法的应用进行了全面全面的梳理，希望能给读者带来一幅宏大而有序的功能蓝图，实现树与林兼备的效果！...

2022-12-02 函数自变量变换 变体的定义

编者注：应用多元统计分析高慧轩df本书是北京大学数学科学学院概率统计系《应用多元统计分析》课程多年使用的教材。主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用，还列举了很多例子，读者可以一目了然，有兴趣的欢迎下载学习编辑推荐本书是北京大学数学科学学院概率统计系《应用多元统计分析》课程多年使用的教材。主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用，并列举了各种应用实例。，并以国际知名的统计分析软件SA系统为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。本书可作为综合性大学、工科大学或高等师范院校数学系、应用数学系、经济学等相关专业本科生或研究生的教材或教学参考书；对于从事其他领域应用统计的工作人员来说，这也是一本极好的书。很好的学习参考书。相关内容部分预览简介《十一五》*普通高等教育规划教材、北大数学教学系列、本科数学基础课教材：应用多元统计分析”主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用。各个方面都列出来了，同时以国际著名的统计分析软件SAS系统为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。关于作者高慧轩，北京大学数学科学学院教授。1965年毕业于北京大学数学力学系。长期从事概率论和数理统计的教学和科研工作。主要研究方向为统计计算，统计软件和多元统计方法的应用。曾参与国家教委“数学软件研究与开发”项目和统计软件的开发与推广。本书章节介绍应用多元统计分析分为十一章。第一章为引言；第2、三章介绍多元统计分析的理论基础——多元正态分布及其参数的估计与检验；包括模型、参数估计及其性质、假设检验、变量选择和双筛选逐步回归；第5章和第6章介绍分类问题（判别和聚类）；第7-9章介绍回归维多元方法（主成分分析法、因子分析法和对应分析法）；第10章讨论了两组相关变量的典型相关分析；第11章介绍了近年来发展起来的偏最小二乘回归分析方法；并且每章都配有相应的习题。《附录》介绍了本课程所需矩阵代数的相关内容；书末附有“一些习题的参考解法或提示”，方便读者自学。《应用多元统计分析》可作为综合性大学、工程大学或高等师范院校数学、应用数学、经济学等相关专业本科生或研究生的教材或教学参考书；对于其他领域的应用统计学工作人员也是一个很好的学习参考。什么是应用多元统计分析应用多元统计分析基础数据：N个样本，P个变量的单个样本，由行组成的数据表定量变量：分类的和有序的；定量变量：数值数学公式的角度分为：因变量和自变量不同类型的变量有最高计算级别的限制：分类变量【只能判断真假，有无】、序数变量【只能计算大小】、数值【加减运算】数据本身的变化方向分为[升级变化，多变化一]，[降级变化，多变化一]升级需要对数据进行编码：更高级别的计算，但信息可能会失真降级需要对数据进行分组：计算级别较低，但信息可能较少自变量关系分析：聚类分析、主成分分析和因子分析自变量与因变量的关系分析：多元数据的描述性统计[为数据选择合适的图形]图形：环形图、矩阵散点图、等高线图、雷达图、闪电图、谐波曲线图、Cherhev人脸图描述性统计：均值向量、方差和协方差矩阵、相关系数矩阵什么是主成分分析？主成分的概念由KarlPearo在1901年提出一种检验多个变量之间相关性的多元统计方法研究如何通过几个主成分来解释多个变量之间的内部结构。即从原始变量中推导出几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，并且相互独立主成分分析的目的：数据压缩；数据解读常用于寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行恰当的解释主成分分析的基本思想（以两个变量为例）集中这两个相关变量所承载的信息（在统计学中，信息往往是指数据的变化）假设只有两个变量x1和x2，从散点图中可以看出这两个变量是相关的，也就是说这两个变量提供的信息是重叠的如果两个变量用一个变量来表示，而新的变量尽可能地包含了原来两个变量的信息，这就是降维的过程降维图插图：椭圆有一个长轴和一个短轴，称为长轴。在长轴方向，数据变化明显较大，而在短轴方向变化较小。如果沿长轴设置一个新的坐标系，那么新生成的两个变量与原变量之间会有一定的数学转换关系。同时，这两个新变量之间没有关联，长轴变量承载了大部分数据变化信息，而短轴变量只承载了一小部分变化信息（变异）此时只有长轴方向的变量才能代表原来两个变量的信息。这也将原来的两个变量降维为一个变量。长短轴差越大，降维越合理多维变量的情况类似，但都是高维椭球体，无法直观观察每个变量都有一个轴，因此几个变量有几个主轴。首先找出椭球的所有主轴，然后将代表大部分数据信息的最长轴作为新变量。这样就完成了降维过程找到的新变量是原始变量的线性组合，称为主成分主成分分析的数学模型：数学处理就是将原来的个变量线性组合成一个新的变量设个原变量为，新变量（即主成分）为，主成分与原变量的关系表示为公式选择几个主成分？选择标准是什么？选择标准是什么？：所选主成分表示的主轴长度之和占主轴总度数之和的大部分在统计上，主成分所代表的原始变量的信息用它的方差来表示。因此，选择的第一个主成分是所有主成分中方差最大的那个，即最大的Var(yi)如果第一个主成分不足以代表原始变量，考虑选择第​​二个主成分，以此类推这些主成分不相关，方差递减选择几个主成分？一般要求所选主成分的方差之和占总方差的80%以上。当然，这只是一个通用标准，具体选择要视实际情况而定如果原始变量之间的相关性高，降维效果会更好，选择的主成分会更少。如果原始变量本身相关性不是很大，降维效果自然不好无关变量只能代表自己根据什么来选择主成分？特征根反映了主成分对原变量的影响程度，说明引入主成分可以解释原变量的信息特征根又叫方差，某个特征根占总特征根的比例称为主成分方差贡献率假设特征根为λ，则第i个主成分的方差贡献率为：【公式】1根据主成分贡献率一般来说，可以选择累积方差贡献率达到80%以上的前几个主成分作为最后的主成分2根据特征根的大小一般情况下，当特征值小于1时，不再选择作为主成分，因为主成分的解释力不如直接对原变量的解释力强3画砾石图根据拐点确定主成分如何解释主成分？【加载图、加载矩阵、线性组合表达式】主成分分析步骤：（总结以上步骤）对原有的指标进行标准化，消除变量对层次和维度的影响根据标准化数据矩阵计算相关系数矩阵求协方差矩阵的特征根和特征向量确定主成分并对每个主成分中包含的信息给出适当的解释什么是因子分析？【简述主成分分析与因子分析的异同】查尔斯·斯皮尔曼于1904年首次提出类似于主成分分析，都需要找几个新的变量来代替原来的变量区别：主成分分析中主成分的个数与原始变量的个数相同，即几个变量有几个主成分，但最终我们确定几个主成分。在因子分析中，需要预先确定几个分量，也称为因子，然后将原始变量综合成几个因子，再现原始变量与因子之间的关系。数量会比原始变量的数量少很多因子分析可以看作是对主成分分析的推广和推广，但它对问题的研究更深入、更详细。其实主成分分析可以看成是因子分析的一个特例通过对变量之间关系的研究，找出能够综合原始变量的少数几个因素，使少数几个因素能够反映原始变量的大部分信息，然后根据大小对原始变量进行分组的相关性，使得组内变量之间的相关性高，而不同组内变量之间的相关性低属于多元统计中处理降维的一种统计方法。其目的是减少变量的数量，用几个因子来表示多个原始变量因变量和因子个数的不一致，使得因子分析和主成分分析不仅在数学模型上存在差异，在实际求解过程中也存在差异，因子分析的计算更加复杂因子分析的一个可能的优点是，在描述主成分与原变量之间的关系时，如果主成分的直观含义不明确且难以解释，则没有更好的方法来改进主成分分析因子分析然后提供了一个额外的“因子轮换”步骤，可以使分析结果尽可能容易解释和更合理因子分析的数学模型：（共同衡量Commuity和公因子的方差贡献率）因子分析步骤：1、数据检查因子分析需要足够数量的样本一般要求样本数至少是变量数的5倍。同时，理论要求总样本数据量应大于100用于因子分析的变量必须是相关的如果原始变量是独立的，也就是说每个变量的作用是不可替代的，就无法实现降维测试方法计算变量之间的相关矩阵，观察相关系数。如果相关矩阵中的大部分相关系数都小于0.3，则不适合进行因子分析使用Kaier-Meyer-Olki检验（简称KMO检验）和Bartlett的球形检验来判断（SPSS将这两种检验称为“KMO和Bartlett的球形检验”）巴特利特球度检验基于变量的相关系数矩阵，假设相关系数矩阵为单位矩阵（对角线元素不为0，非对角线元素均为0）。如果相关矩阵是单位矩阵，那么每个变量都是独立的，不能按因子分析KMO测试用于检验变量间的偏相关性，KMO统计量在0到1之间统计量越接近1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好当KMO统计量在0.7以上时，因子分析效果好；当KMO统计量低于0.5时，因子分析的效果很差2、因子提取主成分（主成分法）：这种方法在大多数情况下都可以使用（这也是SPSS的默认选项）。通过主成分分析的思想提取公因子，假设变量是因子的线性组合未加权最小二乘：该方法最小化实际相关矩阵与重新生成的相关矩阵之间差异的平方和GeeralizedLeatSquare（加权最小二乘法）：用变量值加权，这种方法也是为了最小化实际相关矩阵与重新生成的相关矩阵之差的平方和MaximumLikelihood（极大似然法）：这种方法不要求数据服从正态分布，在样本量大的时候使用比较好PricialAxiFactorig（主因子法）：该方法从原始变量的相关性出发，使变量之间的相关程度尽可能用公因子来解释因子个数的确定用公因子方差贡献率提取：类似于主成分分析，累积方差贡献率达到80%以上的前几个因子可以作为最终的公因子用特征根提取：一般要求因子对应的特征值大于1，因为特征值小于1，说明辅因子的解释力太弱，不与使用原始变量一样强大。在实际应用中，因子的提取取决于具体问题，在一定程度上取决于研究人员自身的知识和经验3、因子名称因子命名是因子分析的重要一步一个因子包含多个原始变量的信息。它反映了原始变量的哪些共同信息？因子分析得到的因子含义不明确，需要重新命名，以便为研究问题提供合理的解释可以通过考察观测因子载荷矩阵并结合实际问题来完成命名不再是统计问题。需要研究者自身的专业素质和对实际问题背景的理解，需要更多的实践经验观测因子加载矩阵如果因子加载aij的绝对值在第i行多列有较大的值（通常大于0.5），说明原变量与多个因子有较大的相关性，即原始变量与多个因素有很大的相关性。变量xi需要多因素共同解释如果因子加载aij的绝对值在第j列多行都有较大的值，那么表因子fi可以一起解释多个变量的信息，只能解释每个原始变量的信息。少量信息表明该因子不能有效表示任何原始变量，因子含义模糊，难以对因子给出合理解释为了更合理的解释需要因子旋转4、因子命名——旋转因子轮换的目的是为了让因子的含义更加清晰，从而便于因子的命名和解释旋转有两种方式：正交旋转和斜向旋转正交旋转意味着轴总是垂直旋转90度，这样新生成的因子仍然可以保持不相关倾斜旋转轴之间的角度可以是任意的，因此不能保证新生成的因子不相关。因此，在实际应用中更多地使用正交旋转SPSS提供了5种旋转方法，最常用的是Varimax（方差最大正交旋转）法Varimax（方差最大正交旋转）：最常用的旋转方法。保持各因子处于正交状态，但尽量使各因子的方法最大化，即载荷的相对平方和最大，以利于因子的解释Quartimax（Quartimax最大正交旋转）：这种方法倾向于减少与每个变量相关的因子数量，从而简化对原始变量的解释Equamax（平方最大正交旋转）：这种方法介于方差最大正交旋转和四次方最大正交旋转之间DirectOlimi：该方法需要提前指定因子图像的自相关范围Promax：该方法在方差最大的正交旋转的基础上进行斜向旋转5、计算因子得分因子得分是每个因子在每个样本上的具体值，由因子得分函数给出几点说明：主成分分析和因子分析都是多变量分析中处理降维的统计方法。只有当原始数据中的变量之间存在强相关性时，降维效果才会明显，否则不适合主成分分析和因子分析主成分和因子的选择标准应根据具体问题确定。这在一定程度上取决于研究人员的知识和经验，而不是方法本身即使得到满意的主成分或因子，在对实际问题进行评价、排序等分析时也要谨慎，因为主成分和因子毕竟是高度抽象的量，无论如何，它们的含义不如原变量清晰因子分析可以看成是主成分分析的推广和延伸，而主成分分析可以看成是因子分析的一个特例。目前，因子分析在实践中应用广泛，而主成分分析通常仅作为大规模统计分析的中间步骤，几乎不再单独使用什么是方差分析(ANOVA)？【基于R语言的参考统计】ANOVA的基本原理是在1920年代由英国统计学家RoaldA.Fiher在设计实验以解释实验数据时首次引入的一种分析分类自变量对数值因变量影响的统计方法研究分类自变量对数值因变量的影响一个或多个分类参数两个或更多(k)治疗水平或类别数值因变量有单向方差分析和双向方差分析单向方差分析：涉及分类自变量双向方差分析：两个分类自变量聚类分析在统计分类中，有的事先不知道存在哪些类别，根据反映对象特征的数据对对象进行分类，统计中称为聚类分析；有的事先有一定的分类标准后，确定一个新的研究对象应该属于哪一类，统计学上叫判别分析什么是聚类分析？将“对象”分为不同的类别这些类不是预先给出的，而是根据数据的特性直接确定的把相似的东西放在一起，使类别内的“差异”尽可能小，类别之间的“差异”尽可能大聚类分析就是根据对象之间“相似”的程度对对象进行分类聚类分析有两种分类方法？：聚类分析的“对象”可以是多个观察到的样本，也可以是针对每个样本测量的多个变量根据变量对观测样本进行分类称为Q型聚类根据多个经济指标（变量）对不同区域（样本）进行分类根据样本对多个变量进行分类称为R型聚类根据不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类这两个集群之间没有本质区别。在实践中，人们更感兴趣的是根据变量对样本进行分类（Q型聚类）聚类分析的分类是什么？按“相似”程度对对象进行分类根据样本的观测数据来衡量变量之间的相似程度，可以使用角余弦和皮尔逊相关系数等工具，也称为相似系数变量之间的相似系数越大，越接近使用“距离”根据变量来衡量样本之间的相似度将距离较近的归为一类，距离较远的归为不同的类别相似度的度量（样本点间距离的计算方法）：在对样本进行分类时，使用点之间的距离来衡量样本之间的相似度计算点间距的主要方法如下欧几里得距离平方欧几里得距离格挡距离切比雪夫距离明科夫斯基距离最常用的是平方欧式距离层次聚类：层次聚类也称为系统聚类不知道要提前分类多少类，但是先把每一个对象看成一个类，然后逐层分类根据操作的方向，层次聚类方法分为合并法和分解法。两种方法的操作原理相同，但方向相反层次聚类的合并方法：将每个样本作为一个类，如果是k个样本，则将其划分为k个类按照一定的方法测量样本之间的距离，将距离最近的两个样本合并为一个类别，从而形成k-1个类别计算新生成的类别与其他类别的距离，将距离最近的两个类别合并为一个类别。这时候如果类别数还是大于1，继续重复此步骤，直到所有类别合并为一个类别总是先合并两个最接近的类分类越晚，距离越远预先不指定要划分的类别数量，而是列出所有可能的类别，然后根据具体情况选择合适的类别结果层次聚类的分解方法：分解法的原理与合并法的原理相反首先将所有对象（样本或变量）作为一个大类，然后测量对象之间的距离或相似度，将距离或相似度最远的对象分开，形成两个类别（其中一个类只有一个对象)重新测量类别中剩余对象之间的距离或相似度，并将最远的对象分开。重复此过程，直到所有对象都属于自己的类Calculatiomethodofditaceetweeclae:Ithehierarchicalcluterigmethod,whetherearemorethaoecategory,itivolvehowtodefietheditaceetweetwocategorieTherearemaywaytocalculatetheditaceetweeclae(differetfromtheditaceetweeoitdecriedaove),addifferetmethodwillgetdifferetcluterigreultThemotcommolyuedmethodiracticeitheWard'method,alokowatheWard'methodK-meacluterig?Hierarchicalcluterigdoeoteedtodetermiehowmaycategorietoedividediadvace.Thecluterigroceicarriedoutlayerylayer,adfiallyalloilecategoryreultareotaied.Thereearcherdetermiethefialrequiredcategoryaccordigtotheecificituatio.Thimethodcadrawadedrogram,whichicoveietforuertoelectcategorieituitively,utitdiadvatageithattheamoutofcalculatioilargeadthecluterigefficiecyoflargeatcheofdataiothighK-meacluterigeedtodetermiethecategorydatatoedividediadvace,theamoutofcalculatioimuchmaller,adtheefficiecyihigherthathatofhierarchicalcluterig,AlokowaquickcluterTheteofK-meacluterig[Brieflydecrietheaicteofk-meacluterig]?Ste1:DetermietheumerofcategorieKtoedivideditoIteedtoedetermiedythereearcherthemelveIracticalalicatio,reearcherofteeedtotryreeatedlyaccordigtoactualrolemtootaidifferetclaificatioadcomarethemtootaithefialumerofclaificatioSte2:DetermietheiitialcluterceteroftheKcategorieIalltheamleuedforcluterig,KamlearerequiredtoeelectedatheiitialcluterigceteroftheKcategorieSimilartodetermiigtheumerofcategorie,thedetermiatiooftheorigialcluterceteralorequirereearchertocomreheivelycoideraedoracticalrolemadexerieceWheuigSPSSforcluterig,theytemcaaloautomaticallyecifytheiitialcluterceterSte3:AccordigtothedetermiedKiitialcluterceter,calculatetheEuclideaditacefromeachamletotheKcluterceteritur,addivideallamleitothere-determiedKaccordigtothericileofthecloetditaceicategorieSte4:CalculatethemeavalueofeachvarialeieachcategoryaccordigtotheKcategoriedivided,aduethemeaoitatheceteroftheewKcategorie.Accordigtotheewceteroitio,recalculatetheditaceofeachamletotheewceter,adreclaifySte5:Reeatte4utilthetermiatiocluterigcoditioimetTheumerofiteratioreachethemaximumumerofiteratioecifiedythereearcheriadvace(theumerofiteratioimliedySPSSi10)Themaximumoffetetweetheewlydetermiedcluterceteroitadtheceteroitformedythereviouiteratioilethatheecifiedamout(0.02iimliedySPSS)TheK-meacluterigmethoditeratereeatedlyaccordigtothere-determiedKcategorieutileachamleidivideditotheecifiedcategory.Thedetermiatiooftheumerofcategorieiujecttoacertaidegreeofujectivity.Howmaycategoriearearoriatedeedothereearcher'udertadigofthereearchrolem,relevatkowledgeadexeriece.Noteocluteraalyi:IadditiotohierarchicalcluterigadK-meacluterig,therearemayewcluterigmethod,uchaTwoSteCluter(SPSSrovidetherogramforthicluterigmethod),Sectralcluterig,deitycluterig,etc.Regardleoftheclaificatiomethod,howmaycategoriehouldedivideditoiotetirelydetermiedythemethoditelf,uthouldedetermiedythereearcheraedoecificrolemCluteraalyiiaexloratorydataaalyimethod.Uigdifferetclaificatiomethodfortheamedatamayreultidifferetclaificatioreult.Thereiorightorwrogitheclaificatioreult,uttheclaificatiotadardaredifferetWheuigthecluterigmethod,theuroeoftheclaificatiomuteclearlydefiedfirt,adthetheelectioofwhichvariale(ordata)toarticiateitheclaificatiohouldecoidered,adfiallythechoiceofthemethodhouldecoidered.Whethertheclaificatioreultarereaoaleadhowtoiterretthemdeedmoreothereearcher'udertadigofthereearchrolem,relevatackgroudkowledgeadexerieceFromtheoitofviewofdatarequiremetThevarialeivolveditheclaificatiohouldfirtmeettherequiremetThevalueofeachvarialehouldothavetoomuchdiffereceiorderofmagitude,otherwieitwillhaveagreatimactotheclaificatioreult.Atthitime,itiecearytotadardizethevariale(ithehierarchicalcluterigmethodrovidedySPSS,youcachooetotadardizethevarialedurigcluterig,whiletheK-meacluterigmethodeedtoetadardizedearately,adthecluterig)Therehouldeotrogcorrelatioetweevariale.Iftwotroglycorrelatedvarialearticiateicluteraalyiattheametime,theircotriutiowilleicreaedwhemeaurigditace,whileothervarialewillerelativelyweakeedPayattetiototheiectioofclaificatioreultWhethertheclaificatioreultireaoaledeedowhetheriti"ueful",utwhethertheclaificatioreultirelialeadtalerequirereeatedcluterigadcomarioIgeeral,ithedividedcategorie,theumerofoject(amleorvariale)cotaiedieachcategoryhoulderoughlytheame.AtleatitlookaitrettierotheurfaceDicrimiatAalyi:[Brieflydecriethediffereceetweedicrimiataalyiadcluteraalyi]Aumigthatomeimlicittadardiotaiedearlieraedotheiformatioofthetraiigamle,thetheamletoejudgedcaedicrimiatedaccordigtothitadard:theamletoejudgedareclaifieditodifferet"clae".Thedifferecefromcluteraalyiithatdicrimiataalyikowthecategoryoftraiigamleadelogtouerviedlearig,whilecluterigdoeotkowayamlecategoryadelogtouuerviedlearig.Thikidofdicrimiatioieetiallyaredictioehavior,thediffereceithattheredictioiaedoaformulaicmodel,adthedicrimiatioiaedoauformulatedimlicitrelatiohi(thecorreodeceetweetheclaificatioreultofthetraiigamleadthevalueofthedicrimiatvariale)).Methodofdicrimiatio:ditacedicrimiatio,Bayedicrimiatio,Fiherdicrimiatio,Regreiomodelwithqualitativevariale:1Regreiomodelwherethedeedetvarialeiaqualitativevariale2Logiticregreio3MulticlaLogiticRegreio4RegreiowherethedeedetvarialeiaordialvarialeMultileregreiomodel:RegreioofoedeedetvarialeadtwoormoreideedetvarialeTheequatiodecriighowthedeedetvarialeydeedotheideedetvarialex1,x3,...,xkadtheerrortermεicalledamultileregreiomodelThemultileliearregreiomodelivolvigkideedetvarialecaeexreeda:Multileregreiomodelβ0,β1,β3,?,βkarearameterεiaradomvarialecalledtheerrortermyialiearfuctioofx1,,x3,?,xkluerrortermεεithevariailitycotaiediyutotexlaiedytheliearrelatiohiofthekideedetvarialeBaicaumtioofmultileregreiomodel:Normality.Theerrortermεiaradomvarialeoeyigaormalditriutio,adtheexectedvaluei0,thati,ε~N(0,σ2)Equalvariace.Thevariaceσ2ofεitheameforallvalue​​oftheideedetvarialex1,x3,...,xkIdeedece.Foraecificetofvalue​​oftheideedetvarialex1,x3,...,xk,itcorreodigεiirrelevattoayetofothervalue.Equatioforetimatedmultileliearregreio:TheequatiootaiedwhethearameteritheregreioequatioietimateduigtheamletatiticItiotaiedytheleatquaremethod[theformulacaeolvedwiththehelofacomuter]Goodeoffitadigificacetet:1,MultileJudgmetCoefficiet(ModifiedMultileJudgmetCoefficiet)TheratioofregreioumofquaretototalumofquareTheroortioofthevariatioithevalueofthedeedetvarialethatcaeexlaiedytheetimatedmultileregreioequatio2,multilecorrelatiocoefficiet3,etimatedtadarderrorMulticolliearityWhatimulticolliearity?TwoormoreideedetvarialeiaregreiomodelarecorrelatedwitheachotherArolemwithmulticolliearity?MaycofuethereultoftheregreioadeveleadtheaalyiatrayItmayaffecttheigofthearameteretimate,eeciallytheigofeachregreiocoefficietmayeooitetotheexectedigIdetificatioofmulticolliearity?TheeaietwaytodetectmulticolliearityitocalculatethecorrelatiocoefficietetweeeachairofideedetvarialeithemodeladtettheigificaceofeachcorrelatiocoefficietIfoeormorecorrelatiocoefficietareigificat,itmeathattheideedetvarialeuedithemodelarecorrelated,adthereimulticolliearity3、Ifthefollowigcoditiooccur,itimliemulticolliearityThereiaigificatcorrelatioetweeeachairofideedetvarialeithemodelWhiletheliearrelatiohitet(Ftet)ofthemodeliigificat,thettetofalmotallregreiocoefficietiotigificat回归系数的正负号与预期的相反容忍度(tolerace)与方差扩大因子(variaceiflatiofactor，VIF)。某个自变量的容忍度等于1减去该自变量为因变量而其他k-1个自变量为预测变量时所得到的线性回归模型的判定系数，即1-Ri2、容忍度越小，多重共线性越严重。通常认为容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性方差扩大因子等于容忍度的倒数，即。显然，VIF越大多重共线性就越严重。一般要求VIF小于5，也可放宽到小于2、如果大于10则认为存在严重的多重共线性。多重共线性的处理?1.将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关2.如果要在模型中保留所有的自变量，则应避免根据t统计量对单个参数进行检验对因变量值的推断(估计或预测)的限定在自变量样本值的范围内在建立回归模型时，对自变量进行筛选选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差平方和(SSE)有显著地减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引入回归模型确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等...

2022-05-04 离散型随机变量方差 随机变量的方差

编者按：新版Excel函数使用实例词典df本书主要适合希望快速掌握Excel函数知识，并使用公式和函数解决办公实际问题的用户。工作人员对解决实际问题具有很大的指导作用。简介本书侧重于函数的实际应用。它分为12章。前10章介绍了数学函数、统计函数、日期和时间函数、文本函数、逻辑函数、查找和参考函数、金融函数和信息函数。以及数据库和三角函数在实战中的应用；第11章介绍了函数与其他Excel功能的结合使用，第12章单独介绍了Excel2013特定的函数。读者可以查询本书中的相关案例，从而解决工作中遇到的问题；他们也可以将本书作为学习Excel函数的参考书或一套练习，从而掌握本书中案例常用函数的实践。本书主要适合希望快速掌握Excel函数知识，并使用公式和函数解决办公实际问题的用户。工作人员对解决实际问题具有很大的指导作用。相关内容部分预览关于作者何贤君，男，毕业于重庆大学。擅长办公软件应用、数据处理与分析、公式函数等，参与了大量图书的创作，也参与了多本图书的策划和创作管理。9个常用excel函数公式在实际工作中，我们使用的函数公式并不多。与那些高级函数公式相比，我们使用更常见和相对简单的函数公式。比如IF函数、SUMIF函数、COUNTIF函数等等……1、IF功能：条件判断。目的：判断相应的分数并对其进行分类。方法：在目标单元格输入公式：=IF(C3=100,"满分",IF(C3gt=95,"excellet",IF(C3gt=80,"good",IF(C3gt=60，“通过”，“失败”））））。解读：IF函数不仅可以单独进行条件判断，还可以嵌套。2、SUMIF函数：单条条件求和。目的：计算男孩或女孩的成绩总和。方法：在目标单元格中​​输入公式：=SUMIF(D3:D9,G3,C3:C9)。解读：SUMIF函数的语法结构为：=SUMIF（条件范围，条件，求和范围）。总和范围可以省略。如果省略，则默认与条件范围相同。主要功能是对满足条件的数字求和。3、COUNTIF函数：单条件计数。目的：按性别统计人数。方法：在目标单元格中​​输入公式：=COUNTIF(D3:D9,G3)。解读：COUNTIF函数的语法结构是：=COUNTIF（条件范围，条件）。主要功能是统计满足条件的数字。4、LOOKUP功能：单条件或多条件查询。用途：查询学生考试成绩的成绩。方法：在目标单元格中​​输入公式：=LOOKUP(1,0/(B3:B9=$G$3),E3:E9)。解读：该方法是LOOKUP函数的变体用法，查询值为1，0/(B3:B9=$G$3)的判断结果是当B3:B9范围内的值为等于G3单元格的值，返回TRUE，0/TRUE等于0，如果不等于G3单元格的值，返回FALSE，0/FALSE，返回FALSE，然后将0/(B3:B9=$G$3)返回的结果与查询值进行比较分析，返回最接近查询值的对应位置的值.5、LOOKUP功能：反向查询。目的：根据分数找出对应的名字。方法：在目标单元格中​​输入公式：=LOOKUP(1,0/(C3:C9=$G$3),B3:B9)。6、INDEX+MATCH：查询号码的伙伴。目的：查询对应人的所有信息。方法：在目标单元格中​​输入公式：=INDEX($B$2:$E$9,MATCH($G$3,$B$2:$B$9,0),MATCH(H$2,$B$2:$E$2,0))。7、DATEDIF函数：计算年龄。目的：计算销售人员的年龄。方法：在目标单元格中​​输入公式：=DATEDIF(D3,TODAY(),"y")。解读：DATEDIF函数是系统的隐藏函数。它的主要功能是计算两个时间段之间的差异，可以是年、月、日的任意要求。8、TEXT+MID：提取出生日期。目的：根据身份证号码提取出生日期。方法：在目标单元格中​​输入公式：=TEXT(MID(C3,7,8),"0-00-00")。9。SUMPRODUCT：中国式的排名。目的：对成绩进行排名。方法：在目标单元格输入公式：=SUMPRODUCT(($D$3:$D$9gtD3)/COUNTIF($D$3:$D$9,$D$3:$D$9))+1或=SUMPRODUCT((D3gt$D$3:$D$9)/COUNTIF($D$3:$D$9,$D$3:$D$9))+1、解读：1,=SUMPRODUCT(($D$3:$D$9gtD3)/COUNTIF($D$3:$D$9,$D$3:$D$9))+1是降序。2,=SUMPRODUCT((D3gt$D$3:$D$9)/COUNTIF($D$3:$D$9,$D$3:$D$9))+1是升序。Excel基础：工作场所必备的20个Excel函数公式说到Excel，估计职场上没有人不熟悉。毕竟很多人都会在简历上写“熟练使用Excel”。在职场必备技能列表中，Excel绝对是突出的。但是有多少人只是将Excel用作简单的数据输入工具？这里没有评论。文章整理了20个Excel入门级但非常常用且实用的函数公式，供刚进入职场或想提高工作效率的人参考。1、条件判断：if函数例如，确定性能水平。=IF(E3gt=150,"ClaA",IF(E3gt=50,"ClaB",IF(E3gt=20,"ClaC","ClaD")))2、一条件求和：SUMIF函数例如，求男性员工的绩效总和。如上图所示。=SUMIF(D3:D13,"Male",E3:E13)，即SUMIF（条件范围，条件，和范围）3、多条件求和：SUMIFS函数例如，求绩效大于或等于100万的男性员工的绩效总和。如上图所示。=SUMIFS(E3:E13,E3:E13,"gt=100",D3:D13,"Male")，即SUMIFS(求和范围，条件1范围，条件1，条件2范围，条件2，...条件N范围，条件N)4、单个条件计数：COUNTIF函数例如，计算男性员工的数量。如上图所示。=COUNTIF(D3:D13,"Male")，即COUNTIF（条件范围，条件）。5、多条件计数：COUNTIFS函数例如，统计绩效大于或等于100万的男性员工人数。如上图所示。=COUNTIFS(D3:D13,"Male",E3:E13,"gt=100"),即COUNTIFS(条件范围1,条件1,条件范围2,条件2...条件范围N,条件N)。6、数据查询：Vlooku例如，询问杜先生的表现。=VLOOKUP(H3,B3:E13,4,0)，即VLOOKUP（要查找的值，查找范围，查找范围内的哪一列，精确匹配还是模糊匹配）。7、反向查询：LOOKUP函数例如查询轩辕三光的员工号。=LOOKUP(1,0/(B3:B13=H5),A3:A13)，即LOOKUP（查找值，查找条件，返回值范围）。此示例中使用的位突变用法。查找的值为1，条件为0。8、数据查询：INDEX+MATCH函数例如查询李大嘴的表现水平。=INDEX(F3:F13,MATCH(H7,B3:B13,0)),INDEX函数：返回给定范围内的行和列的交点处的值。MATCH函数：给出指定值在指定范围内的位置。这种方法找到的结果和上面的数据查询vlooku找到的结果是一样的。9。从身份证中提取出生日期：TEXT+MID函数=TEXT(MID(C3,7,8),"00-00-00")。即使用MID函数从C3单元格中的第7个单元格中提取长度为8的字符串；然后，使用TEXT函数将字符的格式转换为“00-00-00”的格式，即1986-01-19。10。用ID号计算年龄：DATEDIF函数=DATEDIF(TEXT(MID(C3,7,8),"00-00-00"),TODAY(),"y")am"year-old"，基于上一步提取日期的出生日期，然后使用DATEDIF函数计算与当前日期(TODAY())的差年份(y)。11.合并多个单元格的内容例如，结合姓名和电话号码。=B3amL$2amL3，如果合并结果要去掉手机号三个字符，公式为=B3amL312.合并格式化单元格例如，结合姓名和出生日期。=B3amTEXT(J3,"yyearmmothdday")，即使用TEXT函数，将J列中的日期转成具有特定样式的字符串，然后与B列中的名称串联，它成为最终所需的样式。13.提取文字和数字混合内容的名称提取名称=LEFT(M3,LEN(M3)-11)提取手机号码：=RIGHT(M3,11)注意：此公式适用于数字长度固定的文本数字混合内容，如手机号、身份证号等。使用Left函数从左到右提取一串指定数字，使用Right函数从右到左提取一串固定数字。14、替换部分电话号码：SUBSTITUTE函数=SUBSTITUTE(L3,MID(L3,4,4),"****",1)，即SUBSTITUTE（要替换的文本，旧文本，新文本，[替换前几个]）.最后一个参数使用1，表示只替换第一次出现的内容。例如，如果电话号码是13801010101，则最后四位数字与中间四位数字相同。如果未指定1，则将全部替换。15、数字四舍五入例如，将8/9计算四舍五入到小数点后两位。=ROUND(8/9,2)，结果为0.89，公式结构=ROUND(数字，小数位)。16，取绝对值=ABS(A2)，即=ABS(数字)17、数字四舍五入=INT(A2)，=INT(umer)，如上图。18.计算两次之间的小时数例如，在计算加班时间时，小于一小时的部分被四舍五入。=TEXT(G3-G2,"[h]")19.生成随机数：RANDBETWEEN函数例如，生成60到100之间的随机数是质检、监管和统计人员常用的方法。=RANDBETWEEN(60,100)，即=RA​​NDBETWEEN(数字下限，数字上限)20、时间函数今天的日期=TODAY()当前日期时间=NOW()要计算员工工作了多少天，您可以使用=TODAY()-开始日期。...

2022-05-04 公式函数的基础知识 公式函数的应用

图书名称：《前端函数式演进》【作者】邵丁丁【页数】186【出版社】北京：机械工业出版社,2021【ISBN号】978-7-111-67100-8【分类】网页制作工具-程序设计【参考文献】邵丁丁.前端函数式演进.北京：机械工业出版社,2021.图书封面：函数式演进》内容提要：文章的内容先是介绍函数式所属的技能树位置：编程范式，也介绍了各种范式在前端的体现。随后会过一批函数式的常见概念，给对函数式思想了解较少的同学一些基础内容。这两章节我理解对于基础较好的同学可能是老生常谈，但因为加入了一些前端示例和我的理解，也应该能算是老坛新酒。了解完编程范式和基础概念后，我会直接进入“函数式思维”的内容。这章内容主要是帮助大家在依赖函数式框架工具设计时，从传统命令式编程的思考方式，向更契合函数式前端开发的方式改变。比如对循环的实现、数据结构的差别、对异常态和类型的处理等。第四到七...

2022-04-28