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    题目

    • A是n级可逆实对称
    • α\alphaRnR^n的中的一个列向量
    • B=AααB=A-\alpha\alpha'
    • s(A)s(B)s(A)、s(B)分别表示ABA、B的符号差
    • 证明:s(A)={s(B)+2αA1α>1s(B)αA1α<1s(A)=\begin{cases}s(B)+2&当\alpha'A^{-1}\alpha>1\\s(B)&当\alpha'A^{-1}\alpha<1\end{cases}

    证明

    这道题我想了好久,一点思路都没有,结果发现要用到之前一道例题的结论,我???
    好气[○・`Д´・ ○]
    那道题的结论是这样滴:

    • A=(A1A2A3A4)A=\begin{pmatrix}A_1&A_2\\A_3&A_4\end{pmatrix}
    • A是一个n阶对称矩阵
    • A1A_1是一个r级可逆矩阵
    • 证明:A(A100A4A2A11A2)A\simeq\begin{pmatrix}A_1&0\\0&A_4-A'_2A_1^{-1}A_2\end{pmatrix}A=A1A4A2A11A2|A|=|A_1||A_4-A'_2A_1^{-1}A_2|

    好了,开始正经的证明:

    • 比较一下B=AααB=A-\alpha\alpha'A4A2A11A2A_4-A'_2A_1^{-1}A_2,是不是有点像?于是就有(1ααA)(100B)\begin{pmatrix}1&\alpha'\\\alpha&A\end{pmatrix}\simeq\begin{pmatrix}1&0\\0&B\end{pmatrix}
    • (1ααA)\begin{pmatrix}1&\alpha'\\\alpha&A\end{pmatrix}αA1α>?<1\alpha'A^{-1}\alpha>?<1又有什么关系呢?发现(1ααA)αA1(1αA1α0αA)\begin{pmatrix}1&\alpha'\\\alpha&A\end{pmatrix}\xrightarrow{①-\alpha'A^{-1}\cdot ②}\begin{pmatrix}1-\alpha'A^{-1}\alpha&0\\\alpha&A\end{pmatrix} αA1(1αA1α00A)\xrightarrow[①-\alpha A^{-1}\cdot ②]{}\begin{pmatrix}1-\alpha'A^{-1}\alpha&0\\0&A\end{pmatrix}
    • 于是有(1ααA)(1αA1α00A)\begin{pmatrix}1&\alpha'\\\alpha&A\end{pmatrix}\simeq\begin{pmatrix}1-\alpha'A^{-1}\alpha&0\\0&A\end{pmatrix} \Rightarrow (100B)(1αA1α00A)\begin{pmatrix}1&0\\0&B\end{pmatrix}\simeq\begin{pmatrix}1-\alpha'A^{-1}\alpha&0\\0&A\end{pmatrix}
    • αA1α1B0B\alpha'A^{-1}\alpha\ne 1\Rightarrow |B|\ne 0\Rightarrow B可逆
    • A,BA,B的正惯性指数分别为p,p,p,p',则有s(A)=2pns(A)=2p-n s(B)=2pns(B)=2p'-n故有(1000Ip000Inp)(1αA1α000Ip000Inp)\begin{pmatrix}1&0&0\\0&I_{p'}&0\\0&0&-I_{n-{p'}}\end{pmatrix}\simeq\begin{pmatrix}1-\alpha'A^{-1}\alpha&0&0\\0&I_p&0\\0&0&-I_{n-p}\end{pmatrix}
    • 则当1αA1α>01-\alpha'A^{-1}\alpha>0时,为保证左右的正负惯性指数相等,要有1+p=1+p1+p'=1+p p=ps(A)=s(B)\Rightarrow p=p'\Rightarrow s(A)=s(B)
    • 1αA1α<01-\alpha'A^{-1}\alpha<0时,np=1+npn-p'=1+n-p pp=1\Rightarrow p-p'=1 s(A)s(B)=2pn(2pn)=2(pp)=2s(A)-s(B)=2p-n-(2p'-n)=2(p-p')=2

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  • Wilcoxon符号秩检验

    千次阅读 2018-08-14 11:52:36
     它适用于T检验中的成对比较,但并不要求成对数据之服从正态分布,只要求对称分布即可。检验成对观测数据之是否来自均值为0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。 在Matlab中,秩和检验由函数ranksum...

    Wilcoxon符号秩检验

       它适用于T检验中的成对比较,但并不要求成对数据之差服从正态分布,只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。

    在Matlab中,秩和检验由函数ranksum实现。

    命令为: [p,h]=ranksum(x,y,alpha)

       其中x,y可为不等长向量,alpha为给定的显著水平,它必须为0和1之间的数量。p返回 产生两独立样本的总体是否相同的显著性概率,h返回假设检验的结果。如果x和y的总 体差别不显著,则h为零;如果x和y的总体差别显著,则h为1。如果p接近于零,则可对 原假设质疑。

    clear;
    clc;
    path1 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\真实数据.xls';
    path2 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\真实数据1.xls';
    path3 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\生成数据9.xls';
    path4 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\生成数据1.xls';
    path5 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\wgan-gp1.xls';
    path6 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\wgan-gp200.xls';
    
    
    mypath1  = path1;%对比两个结果
    mypath2  = path2;
    A = 'A2:A500';
    B = 'B2:B500';
    C = 'C2:C500';
    D = 'D2:D500';
    E = 'E2:E500';
    F = 'F2:F500';
    G = 'G2:G500';
    H = 'H2:H500';
    I = 'I2:I500';
    J = 'J2:J500';
    K = 'K2:K500';
    L = 'L2:L500';
    M = 'M2:M500';
    N = 'N2:N500';
    O = 'O2:O500';
    disp('主分支长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,A);
    [num2] =  xlsread(mypath2,A);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('左分支长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,B);
    [num2] =  xlsread(mypath2,B);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('右分支长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,C);
    [num2] =  xlsread(mypath2,C);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主左长度比')
    [num1] = xlsread(mypath1,D);
    [num2] =  xlsread(mypath2,D);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主右长度比')
    [num1] = xlsread(mypath1,E);
    [num2] =  xlsread(mypath2,E);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主分叉卷曲度')
    [num1] = xlsread(mypath1,F);
    [num2] =  xlsread(mypath2,F);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('左分叉卷曲度')
    [num1] = xlsread(mypath1,G);
    [num2] =  xlsread(mypath2,G);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('右分叉卷曲度')
    [num1] = xlsread(mypath1,H);
    [num2] =  xlsread(mypath2,H);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主左角度')
    [num1] = xlsread(mypath1,I);
    [num2] =  xlsread(mypath2,I);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主右角度')
    [num1] = xlsread(mypath1,J);
    [num2] =  xlsread(mypath2,J);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('左右角度')
    [num1] = xlsread(mypath1,K);
    [num2] =  xlsread(mypath2,K);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('主端点长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,L);
    [num2] =  xlsread(mypath2,L);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    
    disp('左端点长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,M);
    [num2] =  xlsread(mypath2,M);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p)
    
    disp('右端点长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,N);
    [num2] =  xlsread(mypath2,N);
    mean1 = mean(num1); %平均值
    mean2 = mean(num2); 
    std1 = std(num1); %标准差
    std2 = std(num2); 
    var1 = var(num1); %方差
    var2 = var(num2);
    [p,h] = ranksum(num1,num2);
    fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1);
    fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p)
    
    
    

     

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  • 通过选取合适的小波基函数,利用小波变换对采样得到的流进行一次或二次小波变换,再提取小波变换系数的局部模极大值符号,利用定义的符号识别公式即可区分对称性涌流、非对称性涌流以及内部故障电流,还能鉴别出励磁...
  •  网络变压器(滤波器)模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。模信号分量是VDIFF。  纯模信号是:V1=-V2;其大小相等,相...

      华强盛电子导读:本文简述了网络变压器(滤波器)的差模信号,详述了网络变压器(滤波器)的差模传输特性,及影响网络变压器(滤波器)传输频率的非理想参数

      网络变压器(滤波器)差模信号

      网络变压器(滤波器)差模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。差模信号分量是VDIFF。

      纯差模信号是:V1=-V2;其大小相等,相位差180°;VDIFF=V1-V2,因为V1和V2对地是对称的,所以地线上没有电流流过。所有的差模电流(IDIFF)全流过负载。

      差模干扰侵入往返两条信号线,方向与信号电流方向一致,其一种是由信号源产生,另一种是传输过程中由电磁感应产生,它和信号串在一起且同相位,这种干扰一般比较难以抑制。

      ​网络变压器的差模传输特性

      1. 主要考虑差模参数。频率范围考虑从1MHz到100MHz(CAT5E)和250MHz(CAT6)

      2. 需要一些理想的假设简化初始的分析:

      假设磁导率足够大可以认为是无穷大

      磁芯的磁话足够小可以为是0

      忽略磁芯损耗

      忽略绕线电阻

      所有磁力线都在绕线内(即没有漏磁)

      忽略绕线间的电容

      3. 遵循公式

      a,法拉第定律,闭合环路的感应电动势与磁力线随时间的变华率成比例 

       B,理想变压器电压电流和变比之间的关系

      C,环形磁芯上的自感和互感

      d,变压器的线路符号

      e,阻抗的转换

      f,磁芯的磁化和饱和

      

      影响网络变压器差模传输特性的非理想参数

      1,有限的磁导率

      2,磁芯损耗

      3,绕线电阻

      4,漏磁

      5,分布电容

      6,线圈间电容

      7,变压器等效电路

      信号对两线间的差模信号:相反的电流相互抵消,电场抵消,故网络变压器的差模传输对EMI没有大的影响。

      且网络变压器的差分模式也不是EMI直接的原因

      差分模式是一些辐射的源,通过一些转换机制,可将一部分差模信号转换成共模信号。所以,保持信号线的平衡,对称,阻抗匹配以及合理端接就显得非常重要。例如,只有几PF的不平衡就会引起很明显的差模-共模转换,增加串扰和EMI问题

      网络变压器端接电阻采用75Ohm端接,此电阻提供差分线对之间的150Ohm的端接,主要用于混合模式信号的阻抗匹配。高压电容Chv将线缆终端连接到GND改善EMI.由于有了电阻,接线电感以及其它的限制,这并不是一个接地的低阻抗路径。

      ​
     

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  • 模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。模信号分量是VDIFF。纯模信号是:V1=-V2;其大小相等,相位180°;VDIFF=V1-V2,因为V1和V2对地...
  • Python 中常用的集合方法是执行标准的数学运算,例如:求并集、交集、差集以及对称差。下图显示了一些在集合 A 和集合 B 上进行的标准数学运算。每个韦恩(Venn)图中的红色部分是给定集合运算得到的结果。 Python...

    关于集合的概念

    Python 中常用的集合方法是执行标准的数学运算,例如:求并集、交集、差集以及对称差。下图显示了一些在集合 A 和集合 B 上进行的标准数学运算。每个韦恩(Venn)图中的红色部分是给定集合运算得到的结果。
    在这里插入图片描述

    Python中相应符号:

    • &符号在Python中既可以执行通常的按位与运算,也可以执行set集合里面的交集运算
    • |:并集;也可以表示数字运算中的按位或运算
    • -:差集
    • ^:对称差集

    举例

    pre = ["berry","grape","pea_r","apple","banana","pear"]
    pos = ["apple","banana","pear","potato","cucumber"]
    pre_set = set(pre)  # 转换list为集合set
    pos_set = set(pos)
    
    union = pos_set | pre_set  # 并集
    print('The union of the two sets above is:\n{}\n'.format(union))
    
    intersection = pos_set & pre_set  # 交集
    print('The intersection of two sets is:\n{}\n'.format(intersection))
    
    only_in_preset = pre_set - pos_set  # 差集
    print('The unique part in pre_set is:\n{}\n'.format(only_in_preset))
    
    only_in_posset = pos_set - pre_set  # 差集
    print('The unique part in pos_set is:\n{}\n'.format(only_in_posset))
    
    sym_set_diff = pos_set^pre_set      # 对称差集
    print('The symmetric set difference of the two sets is:\n{}'.format(sym_set_diff))
    

    输出结果如下:

    The union of the two sets above is:
    {'potato', 'grape', 'banana', 'pear', 'berry', 'pea_r', 'cucumber', 'apple'}
    
    The intersection of two sets is:
    {'pear', 'apple', 'banana'}
    
    The unique part in pre_set is:
    {'berry', 'grape', 'pea_r'}
    
    The unique part in pos_set is:
    {'potato', 'cucumber'}
    
    The symmetric set difference of the two sets is:
    {'potato', 'pea_r', 'berry', 'cucumber', 'grape'}
    
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    只包含单一元素,无序。 一、初始化 st={} #符号和字典相同,两者以数据的格式区分 st2=set() st3={1,1,2,(1,0,0)} #自动忽略掉重复的1 ...三、集合的运算(交并差对称差) 四、集合的判定: ...
  • 第一部分 命题符号化(联结词的准确...集合的运算(并、交、补、对称差、广义并、广义交) 有穷集计数(包含排斥原理) 二元关系的表示(集合、关系图、关系矩阵) 关系的运算(域、逆、复合、限制、像)及运算满足
  • 第一部分:数理逻辑 第一章:基础:逻辑和证明 知识点:命题、简单命题、复合命题、五个联结词(否定、合取、析取、条件...知识点:集合、子集、幂集、笛卡尔积、文氏图、集合的运算(并、交、差、补、对称差),集合的
  • 集合符号和字典一样 用花括号表示{ }集合的重要特性:天生无序的集合常用操作:交集 并集 差集 子集 父集 对称差集例程如下:list = ['hcl','hcl','ln','hn'] set_list = set(list) #把列表变成集合 直接去重 print...
  • 集合定义集合的特点集合的基本操作和常规函数基本操作检测集合中的值是否存在遍历访问集合常规函数len()add()pop()remove()discard()update()...符号运算函数交集运算函数并集运算函数差集运算函数对称差集运算函数检测...
  • 集合的概念 在 Python 中,集合由内置的 set 类型...集合的运算同数学运算一样,有交集、并集、差集集对称差集。 交集:.intersection 或者(符号:&) 并集:.union 或者(符号:|) ...
  • 输入到位输出及借位输出均经过6级或非门,且电路结构对称,便于布局布线。本发明可以直接用于计算减法运算,最高位借位输出直接表示符号位,从而避免将减数取反加一后使用加法电路完成减法的间接运算...
  • 针对聚合物材料AWG 的模拟结果显示,当输入、输出平板波导的温度为24 °C 时,已可消除32.43 pm 的残留偏振敏感性。进一步研究发现,当输入与输出平板波导温度改变量相等但符号相反时,能够很好地避免因温度改变而...
  • 对于样本分布族未给出其数学形式的情况,只给出其对称性、连续性等假设,这种统计问题是非参数的,要运用与数学形式无关的统计推断方法,即非参数方法。 非参数方法的特点有,适用面广而针对性,比较依赖于大样本...
  • 非参数统计分析

    2020-02-24 11:03:55
    利用观测数据计算总体分位数、对称中心和位置的点估计,区间估计; 利用R软件自带程序或自编程序完成中位数的符号检验,两总体比较的Wilcoxon秩和检验和K-S检验,独立性与随机性的卡方检验和Fisher列联表检验,...
  • 书的全称是《数据结构教程(第3版)上机实验指导》,在第5章——数组和稀疏矩阵的实验5.3中, 由对称矩阵M的第i行和第j列的元素的数据存储在一维数组A中的位置k的计算公式,书中写的是: ...了一个符号
  • 不等式的定义 在客观世界中,量与量之间的不等关系是普遍存在的,我们用数学符号连接两个数或代数式以表示它们之间的不等关系,含有这些不等号的式子,叫做不等式. 2.比较两个实数的大小 两个实数的大小是用实数...
  • 工业符号齐全好用。是高级设计师的好帮手。 智尊宝纺服装CAD排料系统 全自动/交互式/对格对条/专家经验排料/智能排料等多种排料方式;针对布料的·缩水·弹性·色差·庇点·段花·倒顺毛……等特殊情况进行处理;...
  • 主要功能: ... ...大小写转换;删除空格、空行、重复行;以及两个字典的合并运算,包括并、...对称差:A和B的全部,再去除A和B相同的部分。 D.积运算:A×B,即A中的所有数据依次与B中所有数据自由组合,将会产生极大的数据。
  • 对称差:A和B的全部,再去除A和B相同的部分。 D.积运算:A×B,即A中的所有数据依次与B中所有数据自由组合,将会产生极大的数据。 友情提示: 制作字典的时候最好有选择的进行,不要选择所有的数据,以防出现...
  • 地理信息系统算法基础

    千次下载 热门讨论 2009-06-20 10:57:53
    3.1.5对称变换 3.1.6旋转变换 3.1.7错切变换 3.1.8复合变换 3.1.9相对(xf,yf)点的比例变换 3.1.10相对(xf,yf)点的旋转变换 3.1.11几点说明 3.2球面坐标变换 3.2.1球面坐标系的建立 3.2.2确定新...
  • 2.1.9 符号调试技术 2.1.10 OllyDbg常见问题 2.2 SOFTICE调试器 第3章 静态分析技术 31 3.1 文件类型分析 3.1.1 PEiD工具 3.1.2 FileInfo工具 3.2 静态反汇编 3.2.1 打开文件 3.2.2 IDA的配置 3.2.3 IDA主窗口界面...
  • 2.1.15 SUMX2MY2——计算数组对应值的平方之和 63 2.1.16 SUMX2PY2——计算数组对应值的平方和之和 63 2.1.17 SERIESSUM——计算基于公式的幂级数之和 64 2.2 舍入计算 65 2.2.1 INT——返回永远小于等于原...
  • GSP5.exe

    2020-04-01 09:16:40
    2. 度量两圆的半径,并计算它们的 3. 以AB为直径画圆 4. 画圆(A,(半径⊙AD)-(半径⊙BC=0.94厘米)),与以AB为直径画的圆交于E(其中一个交点)。 5. 作直线BE;作直线(A,E)交圆(A,D)于F 6. 作...
  • 017 计算满足一定条件的一、二级教师工作量之 58 018 汇总销售部和市场部迟到的人数 60 019 计算低值易耗品采购总金额 61 020 计算男性员工人数 63 021 统计购买铂金戒指的男性会员人数 64 022 汇总...
  • 时间编程与单元测试时间的简单风格时间格式化抓取年月日计算时间时间函数计算时间date小结python2与3的差异内置函数筛选内置函数map内置的函数sorted新浪数据抓取实时文档测试单元测试函数单元测试一个类day26&...
  • 可以是最大值-最小值,也可以是这个feature对应的数据的标准 实现代码: # 归一化feature def featureNormaliza(X): X_norm = np.array(X) #将X转化为numpy数组对象,才可以进行矩阵的运算 #定义所需变量 mu ...
  • 78. ( )的代表符号是MIG。 A、钨极氩弧焊 B、熔化极惰性气体保护焊 C、CO2气体保护焊 D、手弧焊 79. 高温回火的温度是( )。 A、200~300℃ B、350~500℃ C、500~650℃ D、600~800℃ 80. 对于长焊缝的焊接,采用...

空空如也

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对称差符号