知到无机及分析化学实验单元测试答案洛阳2022已更新(今日/流程)cvjb

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知到无机及分析化学实验单元测试答案洛阳2022已更新(今日/流程)推进体制改革,()。A.坚持正确方向B.要充分发挥我国制度优越性C.积极借鉴人类文明有益成果,绝不照搬西方制度模式D.可以参照西方搞轮流执政和“三权鼎立”体制改革是制度的自我完善和发展。坚持正确方向－坚持特色社会主体制改革是制度的自我完善和发展。坚持正确方向-坚持特色发展道路，绝不照搬西方制度模式。推进我国体制改革的总体要求是A.坚持的、人民当家作主、依法治国有机统一B.保证人民当家作主、增强和活力、调动人民积极性C.扩大D.加快建设法治，发展文明此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析。谢谢！患者，40岁。脊髓损伤，双下肢截瘫，住院2周。责任护士护理患者时，错误的做法是A.帮助患者建立有效的社会支持系统B.多听患者诉说C.帮助患者掌握正确的应对技巧D.让患者及家属参与制定护理计划E.根据Orem自理理。 点的突破向()提升的重要时期，A，发展B，整体发展C，系统能力D，各领域摆拳发力时肘尖抬至()，A，略高于肩B，略低于肩C，头部D，与肩[礼仪之邦"，[协和万邦"，[德莫大于和"，[亲仁善邻"，[讲信修睦"等观念,充分说明中华民族历来以()著称于世。 混合运动随着北伐的胜利进军，形成了历史上空前广大的人民解放运动，国民进行了收回(，)英租界的斗争，A，广州B，汉口C，九江D，上海用EDTA测定Al3+含量时,应采用(")方法，A，直接滴定B，返滴定C。分别是长调和短调。()此题为判断题(对，错)。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！关于招标控制价的正确陈述是()。A.由招标人编制B.由投标人编制C.是招标工程的限价D.就是标底コーヒーを（）飲みました。A.三碗B.三杯C.三皿D.三本美国贸易战的实质是遏制当大部分人都预期中美贸易磋商即将迎来曙光的时候,美国又一次极力诋毁和指责,并不顾双方在加强知识产权保护、扩大市场准入、促进双边贸易衡等方面取得的实质性进展,单方面举起大棒,开始对2000亿美元输美商品的从10%上调至25%,使眼看就要拨云见日的中美经贸磋商阴云密布。美国的极限施压再次惊醒了中美贸易战这头“灰犀牛”,引发了全球者的极度不安,全球市场均呈现大幅下。

知到无机及分析化学实验单元测试答案洛阳2022已更新(今日/流程)影响效率C.影响操作D.具有性，威胁安全生产在一个如此化的地方，宪法理所当然成为了当地的一个焦点话题，令人感到的是，这里不是赞成的声音响亮的地方，而是反对者的天下。填入恰当的一项是（）。"A.遗憾B.扫兴C.惊奇D.意外"社会存在属于社会生活的物质方面，是社会实践和物质生活各种条件的总和，它是（）。"A.生产方式、地理环境和人口因素的统一B.生产力和生产关系的统一C.生产方式和社会形态的统一D.经济基础和上层建筑的统一"2014年2月10日,法国奥朗德抵达美国,与美国会晤。就政体而言,法国和美国的共同点是()1既是又是首脑2由选民直接产生3不对议会负责而对选民负责4掌管行力A.③④B.②④C.②③D.①②能够形成内轨型配合物的杂化轨道有（???）A.sp3B.sp3d2  C.dsp2D.sp2()是指在生产过程中形。 A，生理管理B，行为管理C，合理认知D，社会支持下列昆虫与翅的类型相对应正确的是:()，A，二化螟——鳞翅B，缨翅——蓟马C，蜜蜂——复翅D。是指（）。A.一手抓物质文明，一手抓精神文明B.一手抓改革，一手抓经济建设C.一手抓建设，一手抓法制D.一手抓，一手抓惩治以下能够使用动态规划求解的问题包括()。"A.0-1背包问题B.大子段和问题C.长公共子序列问题D.马的遍历问题E.小生成树问题F.n皇后问题"规划求解可以用于求解方程组问题。哥特式的墙壁一般比较厚。罗马式有独立的钟楼，而哥特式没有独立的钟楼。"A.正确B.错误"在Flash中，时间轴分为左右两个区域，分别是（）。A.层控制区B.时间线控制区C.场景控制区D.元件控区移动支付技术的代表是二维码。()“重大战略机遇期”正式出现在的文件中是在的()。A.十五大B.十五届六中C.D.自我意识发展趋向成熟阶段的是_____。A.初中B.高中C.大学D.成人期下列哪些问题可以用线性规划模型进行分析和决策？（）A.组合B.资产配置C.问题D.财务计划个体自我意识发展经历的阶段可分为:。A.生理自我B.身体自我C.社会自我D.心理自我移动支付技术的代表是二维码2005年的十六届五中，提出了（）的战略任务，提出了“生产发展、生活宽裕、乡风文明、村容整洁、管理”的要求。"A.构建和谐社会B.建设新农村C.大力建设D.荣辱观"Flash软件时间轴上小黑点表示的帧是（）A.空白帧B.关键帧C.空白关键帧D.过渡帧错觉是指A.对客观事物歪曲的知觉B.对已知的事物有未经历的陌生C.对未从经历过的事物有熟悉感D.对客观事物部分属性产生了错误的知觉感E.没有客观事物作用于感官时出现的知觉体验在flash中想同时编辑时间轴上不同位置的几个帧中的图形应先打开（??）A.绘图纸外观按钮B.绘图纸外观轮廓按钮C.编辑多帧按钮D.直接在舞台选图形在制作Flas时,时间轴上两个关键帧之间是（）线A.黑色实线B.黑色虚线C.没有线D.以上答案都不对“重大战略机遇期”正式出现在的文件中是在（。

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学数学的目的，主要是便于（深入）理解算法的思路。那么问题来了，我们到底要把数学学到什么程度？我这里举几个例子：1.线性最小二乘法大家可以随意搜索一下，相关的文章很多。长篇大论的不少，刚入门的朋友一看到那些公式可能就看不下去了。比如下面的解释：毫无疑问，这样的解释是专业的，严谨的。事实上，这是深度学习圣经里的解释。我并没有诋毁大师的意思，只是觉得用一个具体的例子来说明，可能会让读者更加容易理解：小明是跑运输的，跑1公里需要6块，跑2公里需要5块（那段时间刚好油价跌了），跑3公里需要7块，跑4公里需要10块，请问跑5公里需要多少块？如果我们有初中数学基础，应该会自然而然地想到用线性方程组来做，对吧。这里假定x是公里数，y是运输成本（β1和β2是要求的系数）。我们把上面的一组数据代入得到这么几个方程：如果存在这样的β1和β2，让所有的数据（x，y）=（1,6），（2,5），（3,7），（4，10）都能满足的话，那么解答就很简单了，β1+5β2就是5公里的成本，对吧。但遗憾的是，这样的β1和β2是不存在的，上面的方程组很容易，你可以把前面两个解出来得到一组β1和β2，后面两个也解出来同样得到一组β1和β2。这两组β1和β2是不一样的。形象地说，就是你找不到一条直线，穿过所有的点，因为他们不在一条直线上。如下图：可是现实生活中，我们就希望能找到一条直线，虽然不能满足所有条件，但能近似地表示这个趋势，或者说，能近似地知道5公里的运输成本，这也是有意义的。现实生活当中，有很多这样的例子，想起以前在某公司上班的时候，CEO说我们研发部做事有个问题：一个研发任务，要求三个月做完，因为周期太短，完成不了，就干脆不做，这显然是不对的，要尽全力，哪怕三个月完成了80%，或者最终4个月完成，总比不作为的好。其实最小二乘法也是这样，要尽全力让这条直线最接近这些点，那么问题来了，怎么才叫做最接近呢？直觉告诉我们，这条直线在所有数据点中间穿过，让这些点到这条直线的误差之和越小越好。这里我们用方差来算更客观。也就是说，把每个点到直线的误差平方加起来：（如果上面的四个方程都能满足，那么S的值显然为0，这是最完美的，但如果做不到完美，我们就让这个S越小越好）接下来的问题就是，如何让这个S变得最小。这里有一个概念，就是求偏导数。这里我想提一下，在培训的过程中，我发现机器学习的数学基础课程当中，微积分是大家印象最深刻的，而且也最容易理解：比如导数就是求变化率，而偏导数则是当变量超过一个的时候，对其中一个变量求变化率。如果这个概念也忘了，可以参考我在深度学习回答里那个王小二卖猪的例子。这里就不细讲了：Jacky Yang：深度学习如何入门？要让S取得最小值（或最大值，但显然这个函数没有最大值，自己琢磨一下），那么S对于β1和β2分别求偏导结果为0，用一个直观的图来表示：我们看到这条曲线，前半部分是呈下降的趋势，也就是变化率（导数）为负的，后半部分呈上升的趋势，也就是变化率（导数）为正，那么分界点的导数为0，也就是取得最小值的地方。这是一个变量的情况，对于多个变量的情况，要让S取得最小值，那最好是对β1和β2分别求导（对β1求导的时候，把β2当常量所以叫求偏导），值为0：看到这个我们就熟悉了，两个变量，刚好有两个方程式，初中学过，那么很容易得出：其实也就意味着这个函数也就是我们要的直线，这条直线虽然不能把那些点串起来，但它能最大程度上接近这些点。也就是说5公里的时候，成本为3.5+1.4x5=10.5块，虽然不完美，但是很接近实际情况。在培训的过程中，一直在思考一个问题，也就是上面提到的那个，机器学习到底要把数学掌握到什么程度？首先我们得搞清楚我们到底要拿机器学习干什么，机器学习本来就是要通过分析现实生活中的数据得出其中的规律，以便为将来各方面提供指导意义。既然是这样，为何不直接从现实中来到现实中去，直接用数据和案例来讲解数学呢。我们显然不是为了学数学才学的机器学习，那就没必要堆砌哪些晦涩的公式了。除非我们要做纯理论研究。当然，数学的一些理念，思想或者精髓是需要掌握的，其实很多时候，我们都是在做不到完美的情况下，求那个最接近完美的解，别忘了机器学习很多情况下其实是在做拟合，所以说最小二乘法对于机器学习非常重要，这也是我把它当做第一个例子的原因。其实深度学习里的反向传播不也是一样么？刚开始不完美，但我要想办法让它越来越接近完美，预测值与实际值差距越来越小。所谓训练，其实也就是不断追求完美的一个过程。2.拉格朗日乘子法听到拉格朗日乘子法这个名字的时候，很多人的第一反应是：这玩意儿是不是很高深啊，先入为主地有了畏难的情绪。但我把它讲完以后，大部分人表示并不难，而且现实生活中，我们经常潜移默化会用到拉格朗日乘子法。甚至可以说，不用拉格朗日乘子法的人生都是不完整的人生。我们来看一下定义：虽然这个定义应该说是很简洁明了的，但对于大部分人来说，依然还是有点懵。不太清楚为什么要这么做。拉格朗日到底要搞什么飞机？我们还是举个例子：某工厂在生产过程中用到两类原材料，其中一种单价为2万/公斤，另一种为3万/公斤，而工厂每个月预算刚好是6万。就像下面的公式：经过分析，工厂的产量f跟两种原材料（x1，x2）具有如下关系（我们暂且不管它是如何来的，而且假定产品可以按任意比例生产）：请问该工厂每个月最少能生产多少？其实现实生活中我们会经常遇到类似的问题：在某个或某几个限制条件存在的情况下，求另一个函数的极值（极大或极小值）。就好比你要在北京买房，肯定不是想买什么房子就买什么房子，想买多大就买多大，而是跟你手头的金额，是否有北京户口，纳税有没有满五年，家庭开支/负担重不重，工作单位稳不稳定都有关系。回到工厂的例子，其实就是求函数f的极值。上面我们提到，极值点可以通过求偏导（变化率为0的地方为极值点）来实现，函数f（x1，x2）对x1，x2分别求偏导，那么得出的结论是：x1，x2都为0的时候最小，单独看这个函数，这个结论对的，很显然这个函数的最小值是0（任何数的平方都是大于或等于0），而且只有x1和x2同时为0的时候，取得最小值。但问题是它不满足上面的限制条件。怎么办呢？拉格朗日想到了一个很妙的办法，既然h（x1，x2）为0，那函数f（x1，x2）是否可以加上这个h（x1，x2）再乘以一个系数呢？任何数乘以0当然是0，f（x1，x2）加上0当然保持不变。所以其实就可以等同于求下面这个函数的极值：我们对x1，x2以及λ分别求偏导（极值点就是偏导数均为0的点）：解上面的方程组得到x1=1.071，x2=1.286 然后代入f（x1，x2）即可。这里为什么要多加一个乘子λ呢，试想一下，如果λ是个固定的数（比如-1），我们也能通过上面的方程式1,2求解得到x1，x2，但是我们就得不到方程式3，其实也就是没有约束条件了。所以看到没有，拉格朗日很聪明，他希望我们在求偏导（极值点）以后，还能保留原有的约束条件。我们上面提到，单独对函数求极值不能保证满足约束条件，拉格朗日这么一搞，就能把约束条件带进来，跟求其他变量的偏导结果放在一起，既能满足约束条件，又能保证是约束条件下的极值。借用金星的一句话：完美！当然这是一个约束条件的情况，如果有多个约束条件呢？那就要用多个不同的λ（想想为什么），正如最上面的那个定义那样，把这些加起来（这些0加起来也是0）。机器学习里的数学，我感觉只需要掌握里面这个核心思想即可，就像拉格朗日乘子法，求条件极值—》转化为求（函数+条件）的极值，每一步都很妙。其实我想说的是，体会这种妙处以后，再看SVM的算法，会感觉舒服很多，数学主要是为了让人更好地理解算法，并不是为了数学而学数学。人生苦短，还成天被晦涩的书籍所困扰，“感觉身体好像被掏空”，这样真的好么？3.朴素贝叶斯之所以把这个拎出来，是因为我一直想吐槽一下那个公式：我想吐槽，是因为几乎没有一篇文章解释这个公式是怎么来的。很多文章一上来就是这个公式。对于已经对条件概率没多少概念的朋友来说，脑子里其实一直有疑问。其实要解释并不难，把P(B)放到左边，除法改成乘法就容易理解多了。P(A|B) x P（B） = P(B|A) x P（A）也就是：B发生的概率 x B已经发生的情况下A发生的概率 = A发生的概率 x A已经发生的情况下B发生的概率。如果这个不好理解，我们还是举个例子：如上图所示，口袋里有5个球（2个蓝色，3个红色），每次取一个，可能的结果如下图所示：第一次取出来是蓝色球的概率是2/5，我们把这个概率叫P(A)，然后在A发生的情况下，再取出一个红球的概率是多少？显然是3/4，因为只剩下3个红球一个蓝球，这个3/4就是P(B|A)，也就是在A发生的情况下，B发生的概率，这叫条件概率。我们把他们相乘得到：（2/5） x （3/4）=3/10接着我们换另一个方式算：如果第一次取到红球，第二次取到蓝球。同理，P(B)为3/5，P(A|B)为2/4，两个相乘：（3/5） x （2/4）=3/10他们是相等的。也就是说：P(A|B) x P（B） = P(B|A) x P（A）这个并不是特例，看下面的公式：事实上，P(A and B) 和P(B and A)是一样的，只是一前一后发生的顺序不同。我们把这个公式P(A|B) x P（B） = P(B|A) x P（A）的P(B)拿到另一边，这就是朴素贝叶斯的公式。除了上面几个例子，其实还有很多方面，都可以用不那么晦涩的方式去解读。比如高斯分布，很多文章，包括一些经典书籍，一上来就是那个公式：然而很多人并不太明白，为何要用这样的分布，为什么叫正态分布，而不叫变态分布。其实它是大自然的一种普遍规律。其实可以用这个图：这是统计学生两门学习成绩总和（总分200分），横轴是分数，纵轴是所占的比例。我们发现，学霸和学渣都比较少，大部分人都集中在150分左右（很显然，大部分人都是你我这种普通人嘛），如果统计样本足够大，以至于达到无穷，那就变成了钟形曲线。普通人的平均分数，就是高斯分布里的那个μ，也就是均值，而那个σ怎么解释呢？就是你这个曲线越陡，σ越小，这个叫方差。试想一下，如果大家都挤成一坨，成绩都差不多，差别小，也就是方差小，中间的方块占的比例就越高，当然就越陡了。如下图：另外，还有一些概念，比如正交，很多朋友问起过这个问题：Jacky，向量正交的概念我在大学里学过，但就是不知道为啥要正交？其实我们要理解正交，可以先理解什么是相交，两条直线相交表明存在一定的夹角，但这个夹角可大可小，如果是0的情况下，他们是在一条线上的（向量都是过原点的，这里我们不考虑不过原点的情况），180度的时候也是在一条直线上，这个两种情况我们都可以认为他们是线性相关的，那么什么时候，最不相关呢，很显然是90度的时候，也就是垂直的时候。除了垂直和平行的情况，夹角在0-90度或者90度到180度之间的情况，相关性介于垂直和平行之间。我们试想一下，如果我们要把一组数据分解成不同的特征，我们希望每个分量各自具有独立的特点呢？还是希望每个分量，你中有我，我中有你好呢？显然是越无关越好，如果他们之间太“暧昧”，就没有特点了。最好是各个分量，两两互相垂直。当然，垂直是几何上的解释，对于向量来说，更严谨的说法（多维）就是正交。关于机器学习中数学的通俗化表达，限于篇幅（太长看了也累），先聊到这里，目前还在继续整理当中，想到哪说到哪，思路还不够清晰，希望在本次培训结束以后，能整理出一个完整的版本。同时也请业内朋友多提宝贵意见和建议。如果在阅读PRML和deep learning的过程中，对有些数学部分不太清楚，也请在评论区留言或者私信给我也可以。请列出具体的内容或对应的书的页数。最近在写一本小册子，也很希望收到朋友们的需求，痛点及反馈。谢谢。关于数学基础课程列表，几个高票答案总结的很全了，这里我就不重复贴了。不过有人总结了一份文档，里面列出了机器学习中用到的数学基础，虽然没有详细描述，但思路清晰，简洁明了，可以参考：http://www.cogsci.ucsd.edu/~ajyu/T