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  • 以下是自己查看网上资料写的算法,但是实际测试发现,我希望的是静止状态得到的实际加速度应该为零,但是按照重力加速度向x,y,z分量的角度写的当下的算法是不等于0的,和实际要求不符合;请求好心人指点以下: ...
    以下是自己查看网上资料写的算法,但是实际测试发现,我希望的是静止状态下得到的实际加速度应该为零,但是按照重力加速度向x,y,z分量的角度写的当下的算法是不等于0的,和实际要求不符合;请求好心人指点以下:


    public void onSensorChanged(SensorEvent evt) {
    // TODO Auto-generated method stub
    if (evt.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ORIENTATION) {
    Or_x = evt.values[SensorManager.DATA_X];
    or_x = (double) Or_x;
    Or_z = evt.values[SensorManager.DATA_Z];

    or_z = (double) Or_z;

    Or_y = evt.values[SensorManager.DATA_Y];
    or_y = (double) Or_y;

    }

    if (evt.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) {
    AccelX = evt.values[SensorManager.DATA_X];
    AccelY = evt.values[SensorManager.DATA_Y];
    AccelZ = evt.values[SensorManager.DATA_Z];
    }
    // ///
    ac_hx = Math.sin(or_z * 3.1415926 / 180) * 9.81;//静止状态下or_z翻转角下x方向固有的加速度
    axp = (AccelX - ac_hx);//实际加速度


    // ///
    ac_hy = Math.sin(-or_y * 3.1415926 / 180) * 9.81;;//静止状态下or_y翻转角下y方向固有的加速度

    ayp = AccelY - ac_hy;//实际加速度

    // ///
    ac_hz = Math.sqrt(9.81*9.81 - ac_hx * ac_hx + ac_hy * ac_hy);
    //静止状态z方向固有的加速度


    azp = (AccelZ - ac_hz);//实际加速度


    // ///
    Log.i("axp", "axp===" + axp);
    Log.i("ayp", "ayp===" + ayp);
    Log.i("azp", "azp===" + azp);

    Tapplication.dangxia_ac_x = axp;
    Tapplication.dangxia_ac_y = ayp;
    Tapplication.dangxia_ac_z = azp;

    Tapplication.bundle_insert_data_valide = true;

    // ///
    }
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  • 在上一篇博文里,我最后大概写了第一个小目标实现的思路,下面先展示一下第一个目标实现的成果。 一、成果展示 爬取完之后的结果大概是这个样子的,每一天的数据保存成一个文件夹,我是爬取了近一个月的车次信息,...

    在上一篇博文里,我最后大概写了下第一个小目标实现的思路,下面先展示一下第一个目标实现的成果。

    一、成果展示

    爬取完之后的结果大概是这个样子的,每一天的数据保存成一个文件夹,我是爬取了近一个月的车次信息,每一个文件夹里面存着若干个txt文件
    在这里插入图片描述

    这是文件夹的内部,txt的命名就是我上一篇博文里提到的爬取的时候的关键字keyword
    在这里插入图片描述
    打开其中一个txt文件,里面存的是这样的数据,这样看着有点乱,把它复制一下,放到 (http://www.json.cn/)
    在这里插入图片描述
    解析完之后是下面这样的,如果搜索的关键字没有返回车次数据,那么data这个list就是空,但是结构和有车次数据的相同,我们要做的就是遍历data这个list,然后取出里面的信息。
    在这里插入图片描述
    处理完每个txt文件之后得到这样的一个表格,这样我们的小目标就基本实现,已经能取到全国所有车次和对应的车次编号啦。
    在这里插入图片描述

    二、小目标部分的代码

    我把所需要爬的关键字分成三类,第一种是只需要一次循环的C0-C9这样的,第二种是需要两次循环的,C10-C19这样的,第三类是纯数字的,不带字母的,这种的比较特殊,因为在搜130时,所有字母中含130的也会显示出来,如果看不懂什么意思,建议自己打开12306去试一试,看一看结果。如果你有更好地方法,欢迎沟通交流,我目前只能通过这种笨笨的方法来获取。

    1. 第一类的代码
    import pandas as pd
    import requests
    import csv
    import json
    import os
    import time
    
    url = "https://search.12306.cn/search/v1/train/search?keyword={}&date={}"  # 先准备基础的url
    date_list = ["20201211", "20201212", "20201213", "20201214", "20201215", "20201216",
                 "20201217", "20201218", "20201219", "20201220", "20201221", "20201222",
                 "20201223", "20201224", "20201225", "20201226", "20201227", "20201228",
                 "20201229", "20201230", "20201231", "20210101", "20210102", "20210103",
                 "20210104", "20210105", "20210106", "20210107", "20210108"]
    # 准备日期列表,因为日期不一样,发车的车次会有变化,建议多选几天,最后再去重,尽量得到完整的车次数据
    keyword_list = ["C1", "C9",
                    "D0", "D4", "D9",
                    "G4", "G9",
                    "K2", "K3", "K4", "K5", "K6"]
    # 这是第一次就<100条的数据,我估计它再怎么变化也不会增加到200以上,所以这是只需要一个循环的
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
    }
    # 定义请求头,模拟浏览器访问
    proxies = {
        # 格式:  协议:协议://ip地址:端口号
        "HTTP": "http://182.34.27.89:9999"
    }  # 使用代理,去无忧代理找一个能用的,反爬措施,或许可以多选几个,放一个列表里,使用random随机取一个,效果更好
    if not os.path.exists("爬取的12306车次数据"):
        os.mkdir("爬取的12306车次数据")
    file_name = "爬取的12306车次数据\{}\{}.txt"  # 定义文件的命名
    pd_file = "爬取的12306车次数据\{}"
    for i in range(0, 29):  # 注意是左闭右开的
        if not os.path.exists(pd_file.format(date_list[i])):
            os.mkdir(pd_file.format(date_list[i]))  # 用于判断这个日期的文件夹存在不存在,不存在就新建一个
        for j in range(0, 12):
            ful_url = url.format(keyword_list[j], date_list[i])  # 拼接完整的url
            response = requests.get(url=ful_url, headers=headers, proxies=proxies)  # 发起请求,接受响应
            file_name_ful = file_name.format(date_list[i], keyword_list[j])  # 拼接完整的文件名
            with open(file_name_ful, "w", encoding="utf-8")as f:  # 新建并打开文件,将响应的内容写入txt
                f.write(response.content.decode("utf-8"))
                
    
    
    1. 第二类代码
    import pandas as pd
    import requests
    import csv
    import json
    import os
    import time
    
    url = "https://search.12306.cn/search/v1/train/search?keyword={}&date={}"
    date_list = ["20201211", "20201212", "20201213", "20201214", "20201215", "20201216",
                 "20201217", "20201218", "20201219", "20201220", "20201221", "20201222",
                 "20201223", "20201224", "20201225", "20201226", "20201227", "20201228",
                 "20201229", "20201230", "20201231", "20210101", "20210102", "20210103",
                 "20210104", "20210105", "20210106", "20210107", "20210108"]
    keyword_list = ["C2", "C3", "C5", "C6", "C7", "C8",
                    "D1", "D2", "D3", "D5", "D6", "D7", "D8",
                    "G1", "G2", "G3", "G5", "G6", "G7", "G8",
                    "K1", "K7", "K8", "K9",
                    "T", "Z"]
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
    }
    
    proxies = {
        # 格式:  协议:协议://ip地址:端口号
        "HTTP": "http://222.189.190.151:9999"
    }  # 使用代理
    if not os.path.exists("爬取的12306车次数据"):
        os.mkdir("爬取的12306车次数据")
    file_name = "爬取的12306车次数据\{}\{}.txt"
    pd_file="爬取的12306车次数据\{}"
    for i in range(0, 29):
        if not os.path.exists(pd_file.format(date_list[i])):
            os.mkdir(pd_file.format(date_list[i]))
        for j in range(0, 26):
            for k in range(0, 10):
                key_word = keyword_list[j] + str(k)
                ful_url = url.format(key_word, date_list[i])
                response = requests.get(url=ful_url, headers=headers, proxies=proxies)
                file_name_ful = file_name.format(date_list[i], key_word)
                with open(file_name_ful, "w", encoding="utf-8")as f:
                    f.write(response.content.decode("utf-8"))
    
    
    1. 第三类代码
    import pandas as pd
    import requests
    import csv
    import json
    import os
    import time
    
    url = "https://search.12306.cn/search/v1/train/search?keyword={}&date={}"
    date_list = ["20201211", "20201212", "20201213", "20201214", "20201215", "20201216",
                 "20201217", "20201218", "20201219", "20201220", "20201221", "20201222",
                 "20201223", "20201224", "20201225", "20201226", "20201227", "20201228",
                 "20201229", "20201230", "20201231", "20210101", "20210102", "20210103",
                 "20210104", "20210105", "20210106", "20210107", "20210108"]
    
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
    }
    
    proxies = {
        # 格式:  协议:协议://ip地址:端口号
        "HTTP": "http://171.12.115.212:9999"
    }  # 使用代理
    if not os.path.exists("爬取的12306车次数据"):
        os.mkdir("爬取的12306车次数据")
    file_name = "爬取的12306车次数据\{}\{}.txt"
    pd_file = "爬取的12306车次数据\{}"
    for i in range(0, 29):
        if not os.path.exists(pd_file.format(date_list[i])):
            os.mkdir(pd_file.format(date_list[i]))
        for j in range(100, 1000):
            key_word = str(j)
            ful_url = url.format(key_word, date_list[i])
            response = requests.get(url=ful_url, headers=headers, proxies=proxies)
            file_name_ful = file_name.format(date_list[i], key_word)
            with open(file_name_ful, "w", encoding="utf-8")as f:
                f.write(response.content.decode("utf-8"))
    

    将这三个代码块运行一下,你就能得到若干文件夹,文件夹里有若干个txt文本,接下来我们就批量读取这些txt,处理这些txt,得到最后的那个表格。

    三、对爬下来的数据进行初步处理

    这里我只写第三类的,就是纯数字部分的数据的初步处理,剩下的两类大家照着改吧改吧就行了。
    注意,代码块里之所以加了一个flag,是因为刚才那三个代码里,写的txt文件可能有出错的,就是你请求那么多次,总会有那么几个或者几十个请求出错的情况,你一个一个手工实验的时候都会出错,更别说刚才批量请求那么多次了。
    这里的处理办法就是遇到写的不对的txt文件,就重新发起请求,将响应写进这个txt文件,再处理,直到读到的文件是正确的,不再发起请求,开始进入下一个txt文件进行处理

    import os
    import csv
    import json
    import re
    import requests
    url = "https://search.12306.cn/search/v1/train/search?keyword={}&date={}"
    
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
    }
    proxies = {
        # 格式:  协议:协议://ip地址:端口号
        "HTTP": "http://222.189.190.36:9999"
    }  # 使用代理
    
    date_list = ["20201211", "20201212", "20201213", "20201214", "20201215", "20201216",
                 "20201217", "20201218", "20201219", "20201220", "20201221", "20201222",
                 "20201223", "20201224", "20201225", "20201226", "20201227", "20201228",
                 "20201229", "20201230", "20201231", "20210101", "20210102", "20210103",
                 "20210104", "20210105", "20210106", "20210107", "20210108"]
    
    
    if not os.path.exists("12306爬虫原始数据处理"):
        os.mkdir("12306爬虫原始数据处理")
    
    file_name = "爬取的12306车次数据\{}\{}.txt"
    
    with open(f"12306爬虫原始数据处理/所有车次信息3.csv", 'w', newline="", encoding="utf-8")as f:
    # with open(f"12306爬虫原始数据处理/所有车次信息5.csv", 'a', newline="", encoding="utf-8")as f:
        writer = csv.writer(f)
        # writer.writerow(["车次", "编号", "出发站", "终点站", "经停站站总数"])
        for i in range(0, 29):
            for j in range(100, 1000):
                flag = 1
                key_word = str(j)
                file_name_ful = file_name.format(date_list[i], key_word)
                while (flag == 1):
                    try:
                        with open(file_name_ful, "r", encoding="utf-8")as f1:
                            content = f1.read()
                        data_dic = json.loads(content)
                        data_list = data_dic["data"]
                        if date_list is not None:
                            # print(len(data_list))
                            for data in data_list:
                                # station_train_code 车次
                                station_train_code = data["station_train_code"]
                                # train_no 编号
                                train_no = "#" + data["train_no"] + "#"
                                # from_station 出发站
                                from_station = data["from_station"]
                                # to_station 终点站
                                to_station = data["to_station"]
                                # total_num 经停站总数
                                total_num = data["total_num"]
                                # print(station_train_code, date_list[i], key_word)
                                writer.writerow([station_train_code, train_no, from_station, to_station, total_num])
                            flag = 0
                        else:
                            flag = 0
                            continue
                    except Exception as e:
                   表格     ful_url = url.format(key_word, date_list[i])
                        response = requests.get(url=ful_url, headers=headers, proxies=proxies)
                        with open(file_name_ful, "w", encoding="utf-8")as f3:
                            f3.write(response.content.decode("utf-8"))
                        print("{}文件夹下{}txt有误,进行重新请求".format(date_list[i], key_word))
    
    

    这下处理完成后,你能得到三个csv文件,分别对这三个csv文件去重,然后整合成一个最终版,包含全国所有车次及其编号的车次信息就出来啦。
    最后一步就是根据得到的这个最终版,处理这个表格,发起请求,得到每一个车次经停站的详情信息。这就留到下写吧!
    下的链接:
    https://blog.csdn.net/weixin_43316129/article/details/111473027

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  • 德兰梅尔:空前繁荣景象多肽分离纯化技术的“高光时刻”  多肽是α-氨基酸以肽键连接在一起而形成的化合物,它也是蛋白质水解的中间产物。通常由三个或三个以上氨基酸分子脱水缩合而成的化合物都可以成为叫多肽...

    德兰梅尔:空前繁荣景象下 多肽分离纯化技术的“高光时刻”

      多肽是α-氨基酸以肽键连接在一起而形成的化合物,它也是蛋白质水解的中间产物。通常由三个或三个以上氨基酸分子脱水缩合而成的化合物都可以成为叫多肽。氨基酸是羧酸碳原子上的氢原子被氨基取代后的化合物,氨基酸分子中含有氨基和羧基两种官能团。经蛋白质水解后得到的氨基酸都是α-氨基酸,仅有二十几种,它们是构成蛋白质的基本单位。近几十年来,对于多肽的研究取得了突飞猛进的发展,现在的科学家已经对多肽有了清醒的认识。多肽对人体具有非常重要的调节作用,这种作用几乎涉及到人体的所有生理活动。肽生物活性高,它能调节各种生理活动和生化反应。到现在,人们已发现和分离出100多种存在于人体的肽,对于多肽的研究和利用,已经出现了一个空前的繁荣景象。

      随着生物技术的发展,多肽分离纯化技术的日益成熟,但仍然存在多肽初品纯度较低,杂质复杂,尤其是杂质的理化性质和目标多肽十分相近,为分离纯化带来较大困难。传统的分离纯化技术,如通过溶液沉淀、萃取、层析、离子交换、重结晶等技术存在操作过程复杂,时间长,易失活,原料消耗多,回收率低等问题。在医药行业中肽和多肽可通过色谱柱进行纯化,再通过蒸发方式抽真空进一步浓缩。由于肽的浓度过低,蒸发时间过长,可能破坏提纯的产品,同时消耗大量的有机水淋洗液。而多肽的纯度是保证其生物活性的重要因素,因此,对多肽分离纯化技术的要求也进一步提高。

      德兰梅尔自主研发酶解多肽分离提取技术,提供一种难溶多肽液合成、分离纯化工艺技术,用于克服难溶多肽在液相色谱分离纯化难溶性的问题。利用分子切割膜把不同分子量的多肽分离,分离后提纯,提纯后的产品选用脱色工艺除去色度;再利用膜分离技术进行脱盐、脱灰、浓缩,使物质的原有性质不会改变,整合工艺减少投资及设备占地面积,符合卫生级标准,无死角清洗技术提高多肽产品质量,满足行业法规标准。

      在发酵法生产氨基酸工艺中,可先用超滤膜将产液中的酵母菌截留并回收利用,透过液经纳滤膜或反渗透膜进行浓缩,再经结晶法获得高纯度的氨基酸,这种方法既高效同时节约菌种培养费和分离能耗。另外,用纳滤膜可以将氨基酸生产中的残夜进行回收浓缩,既可提高质量,又可减少污染。

      多肽是一种蛋白质的结构片段,能起到蛋白质的活性基团作用,是人体新陈代谢、调节活动的重要物质。利用纳滤膜直接将其浓缩,不但可以克服以上不足,还可以将小分子有机物和盐分除去。浓缩后的氨基酸含量可以达到10%以上,透过液可以回用前方工艺段,实现了近零排放,减少了污染。

    德兰梅尔TRN系列(Temperature Resistance Nanofiltration)耐高温纳滤膜元件专门为采用热水消毒法以避免使用化学消毒法的系统而设计,以提高产品质量或满足行业法规标准。适合于低错流环境、无悬浮固体的水净化分离系统。拥有卫生级膜组件,适合制药,食品,化妆品等用户使用。

    ​2021年上海发酵展8月25-27日上海新国际博览中心盛大召开,德兰梅尔展位E7馆A27展台,欢迎莅临参观,发酵展已经成功举办八届,积累了来自发酵工程、生物工程、细胞工程、蛋白质工程、生物制药、生物饲料、生物农药、生物肥料、生物化工、食品发酵、益生制品食品加工、啤酒、功能饮料、保健营养品、食品添加剂、功能食品、酿酒、化妆品等数十万条精准企业数据,展会汇集生产企业的技术总监、科研、销售、经理、大学与科研机构参观、参会!上海生物发酵展 周彬 

     

     

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  • 一、时间和时刻 在物理学时刻和时间的含义不同 例如:某个学校上午每节课和课间活动安排对应的时间和时刻分别如图:时刻:表达的是一件事何时开始,何时结束;时刻是时间过程的一个点。时间:是两个时刻之间...

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    一、时间时刻

        在物理学中,时刻时间的含义不同

        例如:某个学校上午每节课和课间活动安排对应的时间时刻分别如下图:

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    时刻:表达的是一件事何时开始,何时结束;时刻是时间过程中的一个点

    时间:是两个时刻之间的间隔,表达一件事持续了多久,是时间过程持续的一段长

        上图中,每节课上课的时刻和下课的时刻各不相同,但每节课的课堂时间都相同持续45分钟。

        一些时间时刻的常见名称如下图:

    4784f26d97ec1445358d50e21744d3d2.png

    二、位移路程

       在下图中,如果足球运动员从A点,跑到距离A点80米远,东偏北30°方向的B点,不论他跑什么路线,只要他的起点是A,终点是B,那么他的置都是向东偏北30°方向动了80米。

    7c2fa9abad318a6df67066eea5bda593.png1   位移:表示物体动的物理量,用带箭头的线段表示,箭头表示位移的方向(起点指向终点),线段的长度表示位移的大小上图带箭头的红色线段表示运动员的位移2   路程:运动路线的长度,不计方向   在上图中,如果运动员的跑动路线是ACB,路程就是曲线ACB的长度;如果他的跑动路线是ADB,路程就是曲线ADB的长度。

    比较位移和路程

    (1)从同一个起点A出发,沿不同的路线跑到同一个终点B,位移是相同的,但路程是不同的。

    (2)什么情况下路程才会等于位移大小呢?    在上图中,如果运动员沿直线初位置A跑到了E,又从E折返到末位置B;这时位移仍然是线段AB,而路程则是线段AE的长度加上折返的线段EB的长度,可见即使运动员沿着直线运动,位移的大小仍然可能与路程不相等。   只有物体沿着直线运动,并且没有折返(运动方向始终保持不变)时,位移的大小才会等于路程。(3)如果运动员从A点出发在场上跑了一圈,又回到A点,那么运动员的位移为零,运动路程则是这圈路线的总长度    如果一个人乘坐出租车从某地点出发,在城里行驶一了圈,最后又回到出发地,那么,全过程出租车的位移为零,路程则是这一圈路线的总长度。出租车也叫做计程车,是按照所行驶的路程计算收费的。   三、矢量标量1矢量(或叫向量)像位移那样,不仅有大小,还要说明方向的物理量。位移、速度、力等等,都是矢量;今后还会学到,加速度也是矢量。2标量:像路程那样,只有大小,无所谓方向的物理量。路程、长度、面积、体积、温度、时间、质量、功、能量等等,都是标量。

    比较矢量和标量

    (1)单位相同的同类标量,可以用算术加法运算。例如:一个袋子中原来有8千克大米,又放进去6千克大米,那么现在大米的总质量就是8千克+6千克=12千克。一个物体,先运动了8米路程,接着又运动了6米路程,那么总路程就是8米+6米=12米。(2)矢量不能用算术加法运算。例如:物体从A点出发,向东位移8米,接着向东偏北30°方向位移6米到达B点,如下图,总位移就不是12米,总位移矢量的大小和方向必须根据三角形的边角关系通过几何方法计算。2fb16a6cd62528f1648e8ecf3ba98f12.png

        在物理学的研究中,区别矢量标量,并发现矢量不同于标量的运算规则,这是物理学研究的一大进展。  

     练 习 3 

    1.时间和时刻有什么区别?4秒内,第4秒内,第4秒末,第5秒初,它们分别指的是时间还是时刻?是时间的分别是多长的时间?

    2.以下各种说法,哪些指时刻?哪些指时间?A. 列车员说“列车9点15分到站,停车8分钟”B. 我7点就来了,等了30分钟。C.“前2秒钟”,“最后2秒钟”,“2秒末”,“第2秒钟”D.  她20分钟之前就来过,现在已经10点钟了。3.下列的计时数据指时间的是:A. 新闻联播节目19时开播B. 某人用15秒跑完100米C. 早上7时起床D. 列车9点23分从车站发车4.关于时间和时刻,下列说法正确的是:A. 第5秒末就是第6秒初,指的是同一个时刻B.“物体在5秒时”指的是物体在第5秒末这一时刻C.“物体在5秒内”指的是物体在第4秒末到第5秒末这1秒的时间D.“物体在第5秒内”指的是物体在第4秒末到第5秒末这1秒的时间E. 1秒很短,所以1秒表示时刻F. 第10秒是一个时刻G. 下午2点10分上课,指的是时刻H. 明天的语文考120分钟,指的是考试的时刻5.某地出租车上标明的收费标准是2元/km,其中“km”指的是路程还是位移?6.体育场的标准环形跑道是400米(1)在进行100米短跑比赛时,是用跑道的直道部分,运动员跑完全程通过的路程和位移各是多少?(2)在800米跑比赛中,不同跑道上的运动员跑完全程的路程相同吗?跑完全程的位移相同吗?到运动场上看一看800米的赛道的起点和终点是怎么安排的,并结合径赛的规则想一想。7.某人站在楼房顶层从O点竖直向上抛出一个小球,上升的最大高度为20 m,然后落回到抛出点O下方25 m的B点,则小球在这一运动过程中通过的路程和位移分别为:(规定竖直向上为正方向)A.25m、25m      B.65m、25mC.25m、-25m    D.65m、-25m8.以下四个运动中,路程最大的是哪一个?位移最大的是哪一个?A.物体先向东运动8米,接着向西运动4米B.物体先向东运动2米,接着向西运动8米C.物体先向东运动4米,接着向南运动3米D.物体先向东运动3米,接着向北运动4米(提示:画草图分析)9.关于路程和位移,下列说法正确的是:A.沿直线运动的物体,位移大小和路程是相等的B.质点沿不同的路径由A到B,路程可能不相同,而位移是相同的C.质点通过一段路程,其位移可能是零D.质点运动的位移大小有可能大于路程10.在运动场的一条直线跑道上,每隔5米放置一个空瓶,运动员从中间的某个瓶子出发,跑到最近的空瓶处将其扳倒后折返,再扳倒出发点的第一个瓶子,之后再折返,扳到前面最近处的瓶子,再折返......当他扳到第6个瓶子时,他跑过的路程是多少?位移是多大?在这段时间内,他一共经过出发点几次(不包括开始时站在出发点的那一次)?(提示:画草图分析)※ END ※

    9101fe9a16daf21e4f61db39ae6aa313.png

      参考答案  

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    1.答:时间是描述一件事持续了多久;时刻是描述一件事什么时候开始,什么时候结束。

    4秒内、第4秒内是时间;

    第4秒末和第5秒初是同一时刻;

    4秒内=0~4秒末这段时间=4秒;

    第4秒内=4秒初~4秒末这段时间=1秒。

    2.答:A.“9点15分”是时刻,“8分钟”是时间。B.“7点”是时刻,“30分钟”是时间。C.“前2秒钟”、“最后2秒钟”是时间;“2秒末”是时刻;“第2秒钟”是时间。D.“20分钟”是时间,“10点钟”是时刻。3.答:B4.答:A.正确、B.正确、C.不正确,“5秒内”是指0~5秒末=5秒、D.正确、E.不正确、F.不正确,“第10秒”=第10个1秒=1秒时间、G.正确、H.120分钟是时间。5.答:是路程,出租车也叫做计程车。6.(1)答:路程和位移都是100米。(2)答:800米跑有“抢道”的规则,所以不同跑道上的运动员跑完全程,路程略有不同,位移也不同。7.答:画出小球运动过程的草图,可知D正确。8.答:路程最大是A,位移最大是B。9.答:B、C10.解:依题意画出运动过程如下图

    711bb19c1d4259d660bc75477ede8b78.png

    可以数得他出发后,共4次经过出发点;路程是16×5=80米;位移是10米。※ END ※

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