已知函数f(u,v,w)=u^w+w^(u+v).
求f(x-y,x-y,xy)
怎么求请写出过程
已知函数f(u,v,w)=u^w+w^(u+v).
求f(x-y,x-y,xy)
解：令u=v=x-y,w=xy,代入f(u,v,w)=u^w+w^(u+v)，得到：
f(x-y,x-y,xy)=（x-y)^(xy)+(xy)^(x-y+x-y)
=(x-y)^(xy)+(xy)^[2(x-y)]
我觉得这样做简单一点,还可以用其他方法去计算
由于(xt)^2=ut*vt ...
那么令g(t)=f(xt,yt,zt)
则g(t)=f(xt,yt,zt)=...
已知U={1,2,3,4,5,6,7}
A={2,4,5} , B={1,3,5,7}
求A∩(CuB), (CuA)∩(CuB)
解:U={1,2,3,4,5...
Φ_x = cΦ_u;
Φ_y = cΦ_v
Φ_z = -aΦ_u -bΦ_v;
эz/эx = -Φ_x/Φ_z = cΦ_u/(aΦ_u +bΦ_v)
1.由伽方分布的性质有：
Y=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布，记其密度为fY（t）.
2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P...
答: 中央民族大学考研 尚考这个辅导班好不好？
答: 嗯，还不错啊~~我同学去年报的他们的班
答: 建议你看一下往年的考试卷
一般都是差不多的。
答: 闭卷考试 教育类 政治 英语 教育学专业课综合卷子一张
B.20世纪上半叶，人类经历了两次世界大战，大量的青壮年人口死于战争；而20世纪下半叶，世界基本处于和平发展时期。
“癌症的发病率”我认为这句话指的是:癌症患者占总人数口的比例。
而B选项说是死亡人数多，即总体人数下降了，但“癌症的发病率”是根据总体人总来衡量的，所以B项不能削弱上述论证
根本就没有正式的国际驾照，如果到国外开车，正式的程序：
1、到公证处办理驾照的公证书，可以要求英文或者法文译本（看看到哪个国家而定）；
2、拿公证书到外交部的领事司指定的地点办理“领事认证”，可以登录外交部网站查询，北京有4、5家代办的，在外交部南街的京华豪园2楼或者中旅都可以。
3、认证后在公证书上面贴一个大标志；
4、有的国家还要到大使馆或者领事馆盖章一下。
偶前几天刚刚办过。
嫌麻烦就把你洗衣机的型号或断皮带，拿到维修点去买1个，自己装上就可以了（要有个小扳手把螺丝放松，装上皮带，拉紧再紧固螺丝）。
如何洗衣服？也许有人会说，衣服谁不会洗啊？放到水里，加点洗衣粉洗就成了呗。是啊，说是这样说，可是洗衣服还有不少学问呢。我就说说我的“洗衣经”吧。
说起洗衣服，想想真有不少要说的呢。
首先要分开洗。内衣外衣、深色浅色要分开。个人和个人的衣物也尽量分开洗涤，这样可以防止不同人体间细菌和病菌的相互交叉感染，尤其是宿舍或者朋友的衣服尽量不要放置在一起洗。即使是自己的衣服，内衣和外衣也要分开洗。因为外衣接触外界的污染和尘土较多，而内衣将直接接触皮肤，为避免外界尘螨等对皮肤的不良入侵，内外分开洗涤是有科学道理的。不同颜色的衣物要分开洗涤，可将颜色相近的一同洗涤，浅色的一起洗涤，容易掉色的单独洗涤，避免衣物因脱色而损坏。另外，袜子和其他衣物不要一起洗涤。
其次，使用洗衣粉宜提浸泡一会。洗衣粉功效的发挥不同于肥皂，只有衣物适时浸泡才能发挥最大的洗涤效果。浸泡时间也不宜太长，一般20分钟左右。时间太长，洗涤效果也不好，而且衣物易褶皱。有人洗衣服时把洗衣粉直接撒在衣物上便开始搓揉洗涤，那样不能发挥最好的洗涤效果，对洗衣粉是一种浪费，当然，免浸泡洗衣粉出外。另外，冬季一般宜使用温水浸泡衣物。水温过低，不能有效发挥洗衣粉的洗涤效果，水温太高，会破坏洗衣粉中的活性成分，也不利于洗涤。
再次，衣物及时更换，及时洗涤。衣服要及时更换，相信道理大家应该都很清楚。可是，衣物换下后应该及时清洗，有人却做的不好。好多家庭喜欢将换的衣服积攒起来，每周洗一次，这样很不科学，容易使衣物上积聚的细菌大量繁殖，容易诱发皮疹或皮肤瘙痒症状。为了个人和家人的身体健康，还是勤快一点，把及时换下的衣物及时洗涤，这样，其实也费不了多少时间，也不至于最后要花费半天甚至更长 的时间专门来洗涤大量的衣物要节约的多。另外衣服穿的太久就比较脏，要花很大的力气洗涤才能洗干净，也容易将衣物搓揉变形，而影响美观和穿着效果。
洗衣服是个简单的小家务，也是生活中不可缺少的一件事，学问却很多，也许您的“洗衣心得”比这还要科学，还要多样，欢迎您 的指正~~
考虑是由于天气比较干燥和身体上火导致的，建议不要吃香辣和煎炸的食物，多喝水，多吃点水果，不能吃牛肉和海鱼。可以服用（穿心莲片，维生素b2和b6）。也可以服用一些中药，如清热解毒的。
确实没有偿还能力的，应当与贷款机构进行协商，宽展还款期间或者分期归还； 如果贷款机构起诉到法院胜诉之后，在履行期未履行法院判决，会申请法院强制执行； 法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款；贷款人名下没有可供执行的财产而又拒绝履行法院的生效判决，则有逾期还款等负面信息记录在个人的信用报告中并被限制高消费及出入境，甚至有可能会被司法拘留。
第一步：教育引导
不同年龄阶段的孩子“吮指癖”的原因不尽相同，但于力认为，如果没有什么异常的症状，应该以教育引导为首要方式，并注意经常帮孩子洗手，以防细菌入侵引起胃肠道感染。
第二步：转移注意力
比起严厉指责、打骂，转移注意力是一种明智的做法。比如，多让孩子进行动手游戏，让他双手都不得闲，或者用其他的玩具吸引他，还可以多带孩子出去游玩，让他在五彩缤纷的世界里获得知识，增长见识，逐渐忘记原来的坏习惯。对于小婴儿，还可以做个小布手套，或者用纱布缠住手指，直接防止他吃手。但是，不主张给孩子手指上“涂味”，比如黄连水、辣椒水等，以免影响孩子的胃口，黄连有清热解毒的功效，吃多了还可导致腹泻、呕吐。
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楼主，龙德教育就挺好的，你可以去试试，我们家孩子一直在龙德教育补习的，我觉得还不错。
成人可以学爵士舞。不过对柔软度的拒绝比较大。　　不论跳什么舞，如果要跳得美，身体的柔软度必须要好，否则无法充分发挥出理应的线条美感，爵士舞也不值得注意。在展开暖身的弯曲动作必须注意，不适合在身体肌肉未几乎和暖前用弹振形式来做弯曲，否则更容易弄巧反拙，骨折肌肉。用静态方式弯曲较安全，不过也较必须耐性。柔软度的锻炼动作之幅度更不该超过疼痛的地步，肌肉有向上的感觉即可，动作(角度)保持的时间可由10馀秒至30-40秒平均，时间愈长对肌肉及关节附近的联结的组织之负荷也愈高。
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F=W/s是什么的公式？F,W,S分别代表什么？？请帮忙
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原文链接：
古人云：基础不牢，地动山摇。勿在浮沙筑高台。此话真不假，比如MATLAB中下标从1开始而物理概念t从0开始，结果往往会差一点，做FFT后结果会莫名其妙的差一点，做仿真的时候经常会因为这样一些基本概念不清而导致对结果无法正确的解释。盲目的追求多学习，不求甚解是得不偿失的，最后无知的还是你自己。一定要动脑子想想，把知识消化了才能灵活运用。本文是数字信号处理的基本功，是本人学习思考后的总结，网上没有发现有人讲此很基本的内容，相信肯定有不懂的，所以贴出来希望大家能受益。最后，原大家得大智慧，断贪嗔痴，阿弥陀佛。
1。 模拟角频率Ω：单位rad/s大OMEGA的物理含义是2*pi的时间段里面包含y=sin(OMEGA*t)正弦信号的个数。Ω = 2*pi/T ，现象下手指头绕原点做圆周运动，经过一个周期T的时间，我们绕了Ω 圈，则在2*pi的时间段内，正弦y=sin(OMEGA*t)就会有Ω个完整的波形。我们往往看到Ω = 2*pi/T每秒经历多少弧度，单位rad/s，你想想到Ω 当初其实就是刻画你绕原点画圆圈的快慢了吗？正弦信号和余弦信号实际上是绕圆周运动的点在x轴和y轴上的投影。Ω=2*pi*f
t=0:pi/50:2*
for OMEGA = 1:4
y(:,OMEGA) = sin(OMEGA*t).';
str{OMEGA}=['OMEGA=',num2str(OMEGA)];
h=plot(t',y);
legend(h,str);
2. 频率f：单位Hz，频率f的物理含义是1s的时间段内包含有f个y=sin(f*t)完整周期的信号波形。根据f = 1/T 可以看出 f 表征的是1s时间段内振动了多少次。频率f不同于角频率Ω是绕着一个周期T时间间隔内物体绕原点转的圈数。由Ω = 2*pi*f ，看出f已经和圆周2*pi脱离关系了，手指头绕原点画圆圈投影到x轴或者y轴上的情况是指尖左右移动，或者上下振动的情况，这就是 f 的物理含义：在周期T内上下振动的次数，或者左右移动的次数。T = 1/f 下图中是正弦的情况，f
= 1 就是1s内指尖从(1, 0)点向(-1,0)点移动再移回来1次。。。 f = 4 就是1s内指尖从(1, 0)点向(-1,0)点移动再移回来4次
t=0:1/100:1;
for f= 1:4
y(:,f) = sin(2*pi*f*t).';
str{f}=['f=',num2str(f)];
h=plot(t',y);
legend(h,str);
3. 数字频率w：单位是rad。学习数字信号处理的要明白，数字频率实际上是和采样周期Ts联系在一起的，离开采样周期Ts或者采样频率Fs = 1/Ts单独谈数字频率w是没有实际价值的，因为此时它没有任何物理意义，这个我当初学的时候也没有弄明白，此点大家要谨记！数字频率w是从单位圆上的N点等间隔采样而来的，这个N不是别的就是数字周期，先给出数字频率w和数字周期N之间的关系：N=(2*pi/w)*k当信号是 以N为周期的时候，要求(2*pi/w)是个有理数，对这个不明白的请看数字信号处理的课本。w=2*pi*k/N，可见w的物理含义是相邻的两个采样点之间的弧度，w
= ΩT = Ω/Fs 是用Fs归一化后的频率。此时想想手指不沿着单位圆绕着原点做转圈了，而是在单位圆上有N个树坑，第一个树坑和第二个树坑之间的弧度大小为w。注意：采样频率Ωs &= 2*Ω 和数字频率是一点关系都没有！顺便说下数字周期N，N有两种含义：①f(n) = f(n+N)
② 周期信号 f(n)的一个周期内有0~N-1共N个采样点。 cos(2pi*f*t) = cos(Ω *t) = cos(Ω*n*Ts) = cos(Ω*Ts*n) = cos(w*n)
N = 2*pi/w; % N = 8 ，此处是在数据上采样N个点，FFT时在频谱上也采样N个点
n = 0:N-1;
x = sin(n*w);
h=plot(n, x, '-o');
注意上图中没有时间信息，所以没有任何物理含义。这在实际中是没有用的，所以要加上采样信息Ts或者Fs，才能知道具体的物理含义,比如这些圆周上的树坑是以多快的速度挖好的？Ω = w*Fs=w/Ts 是1天挖好(Ts较小)的还是3天挖好的（Ts较大）。由于采样丢失了Ts信息，即丢失了挖树坑的快慢信息，而仅仅将单位圆上树坑的个数N以及树坑之间的间距w保留了下来，仅仅是个最终结果。现实世界中有果比有因，非因果的东西是没有意义的，所以我们必须弄清楚这些树坑是以什么多长时间挖好的，即要补充Ts采样信息，才可以对应到模拟角频率Ω，Ω*Ts
= w 或者频率 f 上，2*pi*f*Ts = w 。
% 该信号的数字周期N = 8，模拟周期T = N*Ts = 0.008s ，实际频率 f = 125 Hz
N = 2*pi/w; % N = 8
n = 0:N-1; % n = 0:N 可能会更好看一些，但是要清楚第N+1点可是下一个采样周期的第一个点
x = sin(n*w);
h=plot(n, x, '-o'); %注意n没有定标，没有物理含义！
Fs = 1000; %采样频率为1000Hz
Ts = 1/Fs;
t = n*Ts; % t 时间序列的给法永远只有这么一种，请铭记！
T = N*Ts; %模拟周期T
f = w*Fs/(2*pi); % 信号的真实频率f
plot(t, x)
% （1） 做FFT的点数和时间采样的点数N（注意和数字周期N相同）相同时频率f的定标 --- 数据上采样N个点，频谱上采样N个点
freq = n*Fs/N - Fs/2; %频率序列的定标，注意此式子是本来面目，不要给此式子穿个马甲就不认识了，下面是此式子的变形
% freq = (n/N - 1/2)*Fs;
freq = (n - N/2)/N * Fs; % 注意0~N-1时 第N 点对应着 Fs， N/2 点对应着 Fs/2， Fs/N 就是频率分辨率
% freq = (n - N/2)/N;
就是归一化频率，从-0.5 到 0.5 - 1/N , 看看不是 -0.5 ~ 0.5 哦，实际结合硬件编程就要这样干
X = fftshift(abs(fft(x))); %采用 N= 8点的FFT时的FFT，做FFT的点数和时间采样的点数相同
x_IFFT = ifft(fft(x));
plot(freq, X);grid
plot(t, x_IFFT); grid
t_ = (0:N-1)*Ts - N*Ts/2; % 等价的有 t_ = (0-N/2:N-1-N/2)*Ts;
即 t_ = (-N/2: N/2 - 1)*Ts
plot(t_, x_IFFT);
% 可以看出来频谱没有混叠！而且频率正确
% （2） 做FFT的点数和时间采样的点数N不同时频率f的定标，补零后FFT
补零后的FFT和补零前的FFT，两者会有较大的不同，但两频谱的包络还是一致的。设补零前数据长N，补零后数据长M（补了M-N个零值），则补零前的FFT有N条谱线，分别代表的频率点是（0,1,...,N-1)*fs/N；补零后的FFT有M条谱线，分别代表的频率点是（0,1,...,M-1)*fs/M。由于补零前后数据长度不一样，它们的分辨率（分别为df1=fs/N，df2=fs/M）不一样，在频域中谱线所代表的频率也不一样，所以这两个频谱所描述的对象也不相同。这里举一个例子，fs=1000HZ，补零前后数据长度N=500和M=800，对应的df1=2，df2=1.25。补零前的频谱是对应于0,2,4,...,500HZ的频谱，而补零后的频谱是对应于0,1.25,2.5,...,500HZ的频谱，所以两频谱中对应频率不两同，描述当然不同。注意补零前后fs始终没有变！但是当特殊情况：M=（2^n)*N时，补零后的频谱相当于在补零前的频谱中插入（2^n)-1条谱线。与补零前的频谱中相重合的谱线，它们的幅值和相位完全一致。
Nfft = 1024; % 此处 Nffft/N = 128，所以要对结果的频谱进行128点的抽取，才可以得到正确的频率定标！
X_Nfft = fftshift(abs(fft(x,Nfft)));
freqNormalized = ((0:Nfft-1) - Nfft/2)/N
freq = freqNormalized(1:128:end)*Fs; % 结果和上面的结果完全相同 -500
X_ = X_Nfft(1:128:end);
plot(freq , X_);grid
4. 说说0~N-1和1~N和归一化频率
归一化频率：
-1 ---------- -1/2 ---------- 0 ---------- 1/2 ----------- 1
-Fs --------- -Fs/2 -------- 0 ---------- Fs/2 ---------Fs
模拟角频率Ω：-Ωs --------- -Ωs/2 ------ 0 ----------- Ωs/2 -------- Ωs
数值频率w：
-2*pi --------- -pi --------- 0 ---------- pi ------------- 2*pi
0~N-1和1~N都是描述单位圆上N个树坑的分布情况的，是一个正弦周期内应该采样的点的范围。
① 0~N-1描述的概念是这样的：第一个采样点N=0对应w的w=0，最后一个采样点N-1点对应w = 2*pi*(N-1)/N。此时w=pi 处对应f = Fs/2或Ω = Ωs/2的模拟最高频分量对应 N/2 而不是[0 + (N-1)]/2 = (N-1)/2，因为最后一点即N-1点不对应Fs，从图像上可以很清楚的看到这一点，不注意的话在此就要犯错。A/D采样就是按这样0~N-1的方式操作。比如fftshift后往往要调整下频率范围此时要用到中点(N-1)/2
② 1~N描述的也是单位圆上N个树坑的分布情况，只不过第一点N=1的位置在 w = 2*pi/N的位置，最后一点N点对应w = 2*pi*N/N = 2*pi是零频率的位置。由于MATLAB中下标从1开始，所以这样表达有时候比较方便。此时w=pi 处对应f = Fs/2或Ω = Ωs/2的模拟最高频分量对应N/2，而不是[1 + N]/2，因为N=1点采样没有在t=0处。
下面看一个 1：N的例子
N=100; % 数字周期 N
Fs=2000; % 采样频率，只有确定了采样频率才能从数字信号频率确定实际模拟频率
n=1:N; % n = 0:N 可能会更好看一些，但是要清楚第N+1点可是下一个采样周期的第一个点
x=sin(w*n); %数字频率w=0.02*pi
t=n*Ts; % t 时间序列的给法永远只有这么一种，请铭记！
plot(t,x); %注意此时信号的第t = 0时没有采样点
f = w*Fs/(2*pi); % 信号的真实频率f
% 该信号数字周期为2*pi/w=100，模拟周期为T=100*Ts=0.05s，实际频率为w*F/2*pi=20Hz
freq1 = n*Fs/N - Fs/N; % 1~N时 频率序列 f 的取值应该和 0~ N-1时的情况一样
X = (abs(fft(x)));
plot(freq1, X);grid
freq = (n-1)*Fs/N - Fs/2; %频率序列
X = fftshift(abs(fft(x)));
plot(freq, X);grid
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