Fortran 将module中的过程分在不同文件内，如何实现

1.哑变量是指虚拟变量,也就是在分类变量中,会出现不只是0,1变量的情况,而会出现比如一个定性变量可以取值1,2,3的情况.此时会把这一个变量拆成两个0,1变量,增加的一个也就是虚拟变量. 2.在自变量是多分类变量（比如血型A型、B型、O型、AB型对因变量的影响；治疗方法：1、2、3对疗效的影响）的时候,若要了解该变量在不同水平的情况下对因变量的影响时需要进行哑变量的分析.

回归直线方程y=a+bx过定点(0,a)表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值,数学上称为直线的斜率,也称回归系数.回归系数含义是说当其他因素不变时自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度可决系数用SSR（回归平方和）处以SST或者是1减去SSE（残差平方和）处以SST的商其中SST是因变量的样本方差这个系数说明在因变量y的样本变化中,有多少部分是可以被自变量x的变化解释的还有一种“无用”的说法.计量经济理论其实就是些数学统计的东西,是工具而已,如果不是应用在一定的经济领域里的话,没有经济意义而言(这也是为什么有人计量经济是垃圾的一个原因).所以,只看你说的这个回归模型,他没有半点经济意义,他有的只是数学统计方面的意义.不过如果你把他应用到某特定经济领域里,他就有经济意义了.举个简单的例子(假如这个经济理论成立的话):因变量是CONSUMPTION,自变量是DISPOSABLEINCOME,那么,a就是必需的那一部分消费(用来维持生存下来的花销),b就是propensitytoconsume(消费系数?).

哑元变量。。用在for _,v 这里，就是表示不想接收key的值。。

HEDONIC模型法的基本思路是：将房地产商品的价格分解，以显现出其各项特征的隐含价格，在保持房地产的特征不变的情况下，将房地产价格变动中的特征因素分解，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动。HEDONIC模型法：该理论认为，一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征)，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。当商品的某一方面的特征改变时，其价格也会随之发生改变。对函数的各个特征变量分别求偏导数，就取得各特征的变动对商品价格的影响幅度，并假定这种影响的关系在一定的时间内固定不变。这样，在缺乏同质商品的情况下，可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，最后剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动了，这样计算的价格指数便是基于特征价格法的房地产价格指数。根据这一理论，房地产价格与各特征因素之间的关系可以表示为：公式中：V：房价；Xi：房屋的品质(特征)因素；Bi：各房屋的品质与房价关系的系数；Tj：房屋在j期售出的哑元变量，即在j期出售，则Tj = 1，否则，Tj = 0；rj：在j期售出的房屋的价格变动系数；e：随机误差变量通过回归分析，可以得出各期的r值，并编制出房地产价格指数。

这和我们今天说的地理加权回归 Geographical Weighted Regression （GWR）有什么关系呢？因为传统的线性回归，是地理加权回归的基础——孩子她妈。什么？你问我孩子他爸是谁？“回归”一词对于数学不好的同学来说可能有点抽象，其实就是线性回归最朴素的样子——一条线去拟合一群点。“地理加权”四个大字，体现的是GWR算法与传统线性回归的不一样之处——考虑了空间关系对模型的影响。就好比如：家长：“能否把我的孩子放到第一排”比如：身高与体重的关系——这也是最经典的线性回归例子。我们可以用最简单的一元线性回归进行分析。但是身高和体重之间，并不是完全的正相关（R方=1），还受到其他很多因素有关。比如：生活习惯、饮食、地区差异等。同时我们再思考一个问题，古人云“一方水土养一方人”，当我们的研究对象分布在不同的区域，能否只用一个回归公式来揭示它们所有特征？模型没有绝对的能或者不能，但这样做可能难以满足我们研究的要求。“一方水土养一方人”，其实也就是地理加权回归的核心和出发点——考虑空间关系的影响。当我们在做回归分析的时候，如果样本分布在不同的区域，而不同区域之间某些对因变量产生影响的因素差异很大（称之为：存在“空间异质性”），这个时候我们可能就需要考虑空间关系对模型的影响。引入地理加权回归。看到这里也许有同学会问，那我将研究区域，划分成多个不同的子区域，再分别对其中的子区域进行经典回归分析不就好了嘛？这确实是一个解决的办法。但事情没有这么简单。地理学的祖师爷Waldo Tobler告诉我们地理学第一定律：任何事物都是与其他事物相关的，只不过相近的事物关联更紧密

分散度指标设资产组合S总共有n只股票，ri是股票i的收益率，r是n只股票的平均收益率。S的收益率的分散度定义为：这个指标通过对于个股收益率和资产组合收益率的一致程度定量化来刻画羊群行为的关键特征。当羊群行为存在时，分散度应该变小。资产收益率分散度和股票波动率的测量方法有相似之处，但是并不相同。在波动率中，使用的是个股的预期收益率，而在分散度中，使用的是资产组合的收益率。两者存在区别。用分散度来测度羊群行为具有一个最大的优点，需要的数据容易获得，而且计算方法简单，这是其他羊群行为测度所不具有的。但是它也存在一个缺陷，即它是对投资者羊群行为的一个很保守的测度，低估了羊群行为的程度。只有当大多数投资者对于所有股票都表现出强烈的羊群行为时，大多数股票的收益率才可能表现出趋同性。William（1995）认为在回归系数为正时，理性资产定价模型成立，不存在羊群行为。但是他在作出这个结论时，没有充分考虑分散度测度的对于羊群行为测度的保守性。本文认为，正的回归系数并不能直接拒绝羊群行为的存在，分散度绝对值意义不大，有意义的是分散度的相对大小。因此，在对结果进行分析时，充分考虑该测度偏差的存在，并将重点放在相对值的比较上。比较分为两个方面进行，一方面将本文结果和William（1995）的结果进行比较，得出中国羊群行为和美国羊群行为的差异；另一方面将市场收益率极低和极高时的羊群行为进行比较，得出投资者在两者极端情况下的行为模型差异。市场压力下的羊群行为检验：在市场存在压力（价格波动剧烈）时，理性资产定价模型和羊群行为模型的区别最为明显。理性资产定价模型认为，由于不同的个股收益率对于市场收益率的敏感程度不同，市场压力将导致分散化程度增加。而羊群行为模型认为在市场压力的情况下，分散化程度减少。将在市场收益率分布曲线两端的极端收益率分离出来，检验极端收益率下的分散度和不包括极端收益率的分散度是否存在差异。使用下面的回归方程来检验：Dt=a+β1CLt+β2CHt+εt其中CLt和CHt为表示市场是否为极端波动的哑元变量。εt系数，表示的是样本中除了两个哑元元素包括的区域的平均分散化系数。由于市场的极端波动并没有统一的标准，在对日收益率的分散度回归时，使用两个标准（1%和5%）来定义极端的市场变化。1%（5%）的标准将CLt，CHt限制在收益率分布函数的1%和5%的最低和最高的区域。对于月收益率的回归，考虑到数据的局限性，采取了10%的极端收益率标准。CLt和CHt定义如下：用rmt表示市场在时间t时的收益率，用rm（pl）和rm（ph）表示市场收益率分布的p分位数。在使用1%标准时，pl=0.01，ph=0.99；在使用5%的标准时，pl=0.05，ph=0.95；在使用10%标准时，PI=0.10，Ph=0.90。如果rmt≤rm（pl），CLt=1；否则，CLt=0。如果rmt>rm（ph），CHt=1；否则，CHt=0。如果β1；<0和β2<0，则结论支持羊群行为假设；如果β2>β1，表明市场收益率极高时的羊群行为低于市场收益率极低时的羊群行为；如果β2<β1，表明市场收益率极低时的羊群行为低于市场收益率极高时的羊群行为。

④logit模型和probit模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的基础上并分别用logit和probit概率函数建立

　　| 国内外信用评估状况比较 　　目前，中国除了上海之外，其它城市还没有专营消费信贷调查业务的报告机构。1999年下半年，建设银行济南分行出台的《个人信用等级评定办法》在信用评估方面进行了尝试。该办法对不同的指标赋予不同的分值，对借款申请人的还款能力、信用状况等做出综合评价以决定贷款决策。随着信贷业务的需要，国内越来越多金融机构以业务对象的个人信用记录直接作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。而国外在信用评估方面已经有人做了大量的工作，提出了有FICO评分模型、神经网络模型、贝叶斯分析模型等等各种评估模型，并采用了各种数学的、统计学的、信息学的方法，取得了一定的效果，特别是FICO评分模型，更是成为西方发达国家信用评分事实上的标准。 　　二、常用评估方法 　　1.标准数理统计模型 　　基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表1所示： 　　表1　美国不同行业常用信用评分模型表 　　从概念上讲，信用评分就是利用消费者过去的信用表现来预测其未来的信用行为，如图1所示。 　　信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变量，并产生一个公式。信用评分模型的统计方法有线性概率模型、logit模型、probit模型以及线性判别(Discriminant)分析方法。 　　（1）线性概率模型 　　线性概率模型假设违约概率Y与信用变量X之间的关系是线性的， 用于解释过去信用行为(违约或不违约)的信用变量及其重要性(系数)被用来预测未来的信用行为。线性概率模型数学表达如下： 　　根据历史样本数据进行优化计算，得出系数βj的估算值。 　　（2）Logit信用评分模型 　　Logit信用评分模型是采用数理统计的logit回归方法建模分析。logit信用评分模型的分析方法如下： 　　这里，Y∈{0，1}是二元响应变量，表示信贷状况；为logit概率累积分布函数。当Xj属于度量变量时，Xj表示为第j个可度量变量；当Xj属于范畴变量时，Xj表示为哑元变量向量。 　　（3）Probit信用评分模型 　　Probit 模型同样能够把违约概率的预测值限制在0和1之间。它与logit模型的不同在于probit模型假设违约概率服从累积正态分布(cumulative normal distribution)，即 　　（4）线性判别模型 　　判别模型根据过去观察到的借贷者的信用特征，把他们划分成高违约风险和低违约风险类别。线性判别模型(Linear Discriminant Model) 假定信用变量对这种划分的影响是线性的。 　　2.数据挖掘技术 　　数据挖掘从大量数据中提取或“挖掘”知识，其任务可以分为描述和预测两类，用于信用评估，可对客户进行分类、聚类、关联规则发现、预测、偏差检测等。其中多数用分类、关联规则发现和预测方法进行个人信用评估。 　　(1)分类 　　按分析对象的属性、特征建立不同的组类描述事物。它基于对类标记已知的数据对象的分析，导出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），用以预测类标记未知的对象类。导出模式可以用分类规则、判定树、数学公式或神经网络等形式表示。 　　(2)关联规则发现 　　某种事物发生时其他事物会发生的一种联系，这些规则展示属性－值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，关联规则形式：X=>Y，即“A1∧...∧Am=>B1∧...∧Bm”。 　　(3)预测 　　把握分析对象发展的规律，对未来的趋势作出预见，其表示形式与分类同。 　　三、一种基于历史记录规则相似性的综合评估方法 　　由于国内银行业现有客户记录多数是不完整的，所以使用单一的方法进行评估未必能体现客户真实的信用历史状况。为了将数据挖掘技术和数理统计完全基于记录本身特征并与能够体现专家判断的评分很好地结合起来，本文提出一种基于关联规则的相似推荐方法，实现如下： 　　1.应用粗糙集理论对历史数据记录进行属性约简及规则提取 　　粗糙集理论是数据表简化和生成最小决策算法的有效方法，可以实现知识约简，发现属性表中的属性依赖，从而在信息不完全环境下进行知识发现，其定义如下： 　　S=<U，A，F，V> 　　其中，S：信息系统（决策表） 　　U：论域 　　A：属性集合 　　F：UXA→V的映射 　　V：属性值域集合 　　采用决策偏好信息的挖掘方法（参见文献[3]），对S进行属性约简并提取规则，形成不同支持度S和信任度C决策规则集合DN{ф→Ψ}（其中N代表提取的规则数量，可根据实际情况确定），且D是S不重复的子集，ф是条件属性，Ψ是决策属性，ф、Ψ∈A。 　　2.对测试记录与步骤1提取的规则进行相似性计算 　　相似性是某种关系强度的度量，可以通过数值比较来衡量（参见文献[4]）。因为决策规则集合D不能完全覆盖所有测试记录属性值组合，而且决策表对象结构相同。测试集合SD中的任一组合（规则）Dd对照D中Dn进行相似性计算，得出SIM1、SIM2...SIMn 　　其中， B：归一化因子 　　（B=1/ ∑Wi） 　　Wi：属性i贡献因子 　　（体现数据特性或专家经验，也可通过多种赋权综合评价求得） 　　SD（Dd，Dn）：已知Dd发生，Dn也在同一组发生的概率 　　3.多赋权综合评价 　　对上述步骤求得参照各个规则的支持度S、信任度C及相似性SIM组成一个N个对象、3个指标的矩阵XN×3。 　　（1）运用变异系数法对X进行客观赋权 　　此时，第j个指标的权重就是 这种加权方法是为了突出各指标的相对变化幅度，即变异程度。 　　（2）对X使用线性插值法进行规范化处理，得到规范化矩形ZN×3，对其使用互补判断矩阵排序法求属性权重： 　　I=1运用综合赋权法将（1）、（2）两个权向量进行有机集成，得到综合权向量W=（W1，W2,......,WN）。传统的综合赋权有乘法合成归一化、线性加权组合法、基于spearman等级相关系数综合赋权法等，也可采用基于灰色关联度的客观权重综合集成法。 　　最终求出测试记录对各个规则的评价值fi=∑wj×zij ,(i=1,2,......,N),其中MAX（fi）就是与测试记录最相似的规则,可将其决策偏好作为测试记录的预期偏好。 　　四、结束语 　　基于历史记录规则相似性的综合评估方法以客观存在的记录规则为依据，更好地保留数据特征并结合专家经验，评估结果更加客观准确。

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SPSS回归分析：两阶最小二乘法一、两阶最小二乘法（分析-回归-两阶最小二乘法）标准线性回归模型假设因变量中的误差与自变量不相关。如果不是这种情况（例如，变量间的关系是双向的），则使用普通最小平方法(OLS)的线性回归不再提供最佳模型估计。两阶段最小平方回归使用与误差项不相关的工具变量来计算有问题的预测变量的估计值（第一阶段），然后使用计算出的值来估计因变量的线性回归模型（第二阶段）。由于所计算的值基于与误差不相关的变量，所以两阶段模型的结果是最优的。1、示例。对某种商品的需求是否与其价格和消费者的收入相关？此模型中的困难之处是，价格和需求互相具有倒数作用关系。即，价格可以影响需求，而需求也可以影响价格。两阶段最小平方回归模型可能使用消费者的收入和延迟的价格，计算与需求中的测量误差无关的价格代理。此代理可替换原先指定的模型中的价格本身，然后对代理进行估计。2、统计量。对于每个模型：标准和非标准回归系数、复R、R2、调整R2、估计的标准误、方差分析表、预测值和残差。此外，还有用于每个回归系数的95%的置信区间，以及参数估计的相关性和协方差矩阵。3、数据。因变量和自变量必须是定量的。分类变量（例如宗教、专业或居住地）需要重新编码为二分类（哑元）变量或其他类型的对比变量。内生解释变量应是定量变量（非分类变量）。4、假设。对于自变量的每个值，因变量的分布必须是正态的。对于自变量的所有值，因变量分布的方差必须是恒定的。因变量和每个自变量之间的关系应为线性关系。5、相关过程。如果确信没有任何预测变量与因变量中的误差相关，则可使用“线性回归”过程。如果您的数据违反了假设之一（例如，正态性假设或恒定方差假设），则尝试转换数据。如果您的数据不线性相关，且转换也没有帮助，则使用“曲线估计”过程中的备用模型。如果因变量是二分变量，例如指示特定的销售是否已完成，则请使用“Logistic回归”过程。如果您的数据不独立（例如，如果您在多个条件下观察同一个人），请使用Advanced Models选项中的“重复度量”过程。

O(∩_∩)O~INTENT属性哑实结合是在两个程序单元间传递数值的主要手段，主程序中实元2.0与过程中哑元X结合，就使X有值2.0，也即把主程序中2.0的值传递给子程序中的X，该值可供子程序运算。反之，如果子程序中的变量Y在子程序执行完后有值3.0，它与实元R结合后则使调用程序单元中的实元变量R得值3.0。在F77中，不能确切地说明哑元的目的。它们到底是用于把数据传入到过程中的，还是用于把数据传出到调用它的程序单元中的，或是两者兼而有之的，这个概念是含糊的。在F90中，为了避免当过程内部变量值变化后返回到引用的程序单元时可能造成的混淆情况，在过程的变量类型的定义中，可以对哑元指定意图说明的INTENT属性。哑元按数据传输特性可分为输入输出两用、仅用于输入和仅用于输出。其一般形式为：在类型定义语句中：类型,INTENT(意图说明符) :: 哑元名表或用INTENT语句 ：INTENT(意图说明符) :: 哑元名表意图说明符为以下字符串：IN 指明哑元仅用于向过程提供数据，过程的执行期间哑元不能被重定义或成为未定义的，相联合的实元可以是常数、变量、数组以及它们的算术表达式。OUT 指明哑元用于把过程中的数据传回调用过程的程序，与之相结合的实元只允许是变量，不得为常数或算术表达式。INOUT 指明哑元既可以用于向过程提供数据，也可用于向调用程序返回数据，与之相结合的实元只允许是变量。INTENT属性不能在主程序说明语句中出现，只能在过程的哑元说明语句中使用。它是可选的，可省略。但现代特性的编程中应提倡使用INTENT属性，因为这样能增加可读性和可维护性，还能防止编程中的一些错误。因为一旦哑实结合，哑元和实元始终是同一个值，如果过程中给有属性INTENT(IN)的哑元重新赋值，也将改变调用程序单元中实元的值，而这是不应该的。这样，如在程序执行部分中误把有INTENT(IN)属性的哑元赋值时，操作系统就会提示。

二十年的住房制度改革带来了一个高度复杂的系统提供住房，在中国城市。四个主要类型市场的住房，工作单位的房屋，房屋局房屋，和重新安置确定,据消息人士透露，从该房屋是获得。每种类型都有其自己的价格和租金制度，是受一个独特的一套分配规则。在本研究中，这是根据抽样调查，新落成的商品住房在北京和广州，变异数分析结果表明，该水平的住房消费不同的系统与房屋类型划分的。特别是，家庭在工作单位的住房消费，平均更为房屋比那些在房屋局和重新安置部门。居住规模的公开市场房屋也比较大相比，住房，在政府资助的行业。组成的城市房屋的四个主要类型不同，城市与城市之间，视乎程度的市场渗透率，并就具体所扮演的角色，房屋局。在广州，南大门，中国开放市场的房屋已占很大比例，新落成的房屋。在北京，国家资本，不过，相对规模的公开市场住房部门仍然是微乎其微。但是，即使是在广州，房屋市场正处在一个萌芽阶段，并受到了巨大的波动。在市场经济中，对房屋的需求，主要是功能的收入和房屋的偏好而有所不同阶段，在家庭生命周期。然而，结果回归分析表明，在广州，可能是因为市场不稳定，收入弹性系数对房屋的需求是很低的。此外，虚拟变量索引阶段，在家庭生命周期未能显示统计学意义。工作单位，房屋仍是唯一最重要的部门，甚至在广州举行。

比如:问题1:/* 两个函数重定义 不能通过编译 */Complex& operator++(void)Complex const operator++()/* 两个函数形成重载关系,能通过编译 */Complex& operator++(void)Complex const operator++(int)问题2:前++和后++ 最根本的区别:前++是先运算，后赋值后++是先赋值，后运算问题3:/* 这三条语句是把运算后的值返回了，所以说前++的重载函数的实现 */++m_r;++m_i;return *this;/* 这三条语句，把运算之前的值old返回了，所有说是后++重载函数的实现 */Complex old = *this; ++m_r; ++m_i; return old;问题4:为什么前++返回的可以是对象引用值 ，后++返回的只能是对象?因为前++,返回值是*this,表示该变量不是重载函数的局部变量，所以可以放回其引用后++，的返回值是old，old重载函数的的局部变量，所以不能返回old引用。

*y为因变量，x*是自变量，z为哑元，w*为自变量：treatreg y x*, tr(z=w*) two*等价于以下命令：prob z w*predict gw, xbg lambda=normalden(gw)/normal(gw) if zreplace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if !zreg y x* z lambda

实元k_end,k_start,uz_int中的uz_int并没有在公共块中设置成real*8，而在子程序中相应的哑元S确设置成了real*8，这可能就是不一致的原因。(不知道你把uz_int设置成什么？)再有kxy_integral(k_end,k_start,uz_int)应该是callkxy_integral(k_end,k_start,uz_int)

have an effect on对具体情况，具体分析

fortran 记得不太清楚了，好像是：call sub（a=a） 第一个 a 是 子程序参数表中 哑元名字，第二个 a 是 调用时 用的数值，赋给该哑元 。给了 哑元名字 的 参数，它的位子不一定在现在写的位置。call sub（a） 调用时，这个 a 是实元，它的位子在第一个位置上。它的数值传递给 这个位子处的 哑元。如果实元是变量名，还可以把子程序运行结果通过实元带回来。如果sub() 只有1个哑元。两种调用无区别。如果sub() 只有多个哑元。哑元a 不在 第一个位子上，两种调用不同。

就像这样就可以了。不必使用可分配数组。但是，在某些编译器下，这样可能会造成堆栈溢出。（stack overflow）尤其是对 a 较大的情况下。如果出现这种情况，你可以选择：调大堆栈，具体操作取决于你使用的编译器产品。换用 allocatable 数组。

两点就能决定一条直线了。男、女正好两个点。点多了才麻烦了。无序多分类肯定不是线性关系，就要转化成多个二分类，跟上面就一样了。有序多分类就当作计量资料看待了，前提当然是必须满足线性关系了，也就是等级之间的差别呈现线性比例。

1.B 2.A 3.C 4.B 5.D 10.A 11.A 17.C 20.B我也是刚学只知道这么多

看字面应该是：假借于人。上下文是什么？

PB内置Oracle数据库接口的使用方法2008-12-23 13:34PowerBuilder(PB)和Oracle分别是前端开发工具和RDBMS的主流产品。PB提供了两种与Oracle连接的接口：PowerSoft内置的数据库接口(Native Database Interface)和ODBC接口。

1.哑变量是指虚拟变量，也就是在分类变量中，会出现不只是0，1变量的情况，而会出现比如一个定性变量可以取值1，2，3的情况。此时会把这一个变量拆成两个0，1变量，增加的一个也就是虚拟变量。2.在自变量是多分类变量（比如血型A型、B型、O型、AB型对因变量的影响；治疗方法：1、2、3对疗效的影响）的时候，若要了解该变量在不同水平的情况下对因变量的影响时需要进行哑变量的分析。

1.哑变量是指虚拟变量，也就是在分类变量中，会出现不只是0，1变量的情况，而会出现比如一个定性变量可以取值1，2，3的情况。此时会把这一个变量拆成两个0，1变量，增加的一个也就是虚拟变量。2.在自变量是多分类变量（比如血型A型、B型、O型、AB型对因变量的影响；治疗方法：1、2、3对疗效的影响）的时候，若要了解该变量在不同水平的情况下对因变量的影响时需要进行哑变量的分析。

哑元化怎么分析，哑元，又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。

Sub 过程可以使用参数（由调用过程传递的常数、变量或表达式）。如果Sub 过程无任何参数，则 Sub 语句必须包含空括号 ()。◆ 自定义子程序过程的形式如下： [Public/Private] sub 子程序名[(参数列表)] 语句 [Exit Sub] 语句 End Sub⑴ 子程序的调用：调用子程序的语句格式如下：子程序名[参数列表]或： Call 子程序名[(参数列表)]说明：◆ 调用 Sub 过程时，只需输入过程名及所有参数值，参数值之间使用逗号分隔。不需使用 Call 语句，但如果使用了此语句，则必须将所有参数包含在括号之中。下面的示例显示了调用 MyProc 过程的两种方式。一种使用 Call 语句；另一种则不使用。两种方式效果相同。Call MyProc(firstarg, secondarg)MyProc firstarg, secondarg说明：◆ 过程名的命名规则与变量的命名规则相同。◆ “参数列表”用来指明过程所需要的参数， 此处参数也称形参或哑元◆ 当过程不需要参数时，子程序名后的部分可以省略◆ 请注意当不使用 Call 语句进行调用时，括号被省略。下面的 Sub 过程使用两个固有的（或内置的）VB函数，即 MsgBox 和 InputBox，来提示用户输入信息。然后显示根据这些信息计算的结果。 例5.1 Sub ConvertTemp()temp = InputBox("请输入华氏温度。", 1)MsgBox "温度为 " & Celsius(temp) & " 摄氏度。"End Sub5.1.2 自定义函数的定义与调用Function 过程是包含在 Function 和 End Function 语句之间的一组 VB语句。Function 过程与 Sub过程类似，但是 Function 过程可以返回值。Function 过程可以使用参数（由调用过程传递的常数、变量或表达式）。如果 Function 过程无任何参数，则Function 语句必须包含空括号 ()。Function 过程通过函数名返回一个值，这个值是在过程的语句中赋给函数名的。Function 返回值的数据类型总是Variant（可变类型）。◆ 自定义函数的形式如下： [Public/Private] Function 函数名([参数列表]) [As 类型] 语句 函数名=返回值 [Exit Function] 语句 函数名=返回值 End Function要从过程获取数据，必须使用 Function 过程。请记住，Function 过程可以返回值；Sub 过程不返回值。⑵ 函数的调用：函数有一个返回值，函数不能作为语句使用，而必须作为表达式或表达式的一部分。自定义函数的使用方法与标准函数的使用方法相同。其形式如下：变量名 = 函数名（[参数列表]）说明：◆ 调用 Function 过程时，函数名必须用在变量赋值语句的右端或表达式中。例如： Temp = Celsius(fDegrees)或 MsgBox "温度为 " & Celsius(fDegrees) & " 摄氏度。"说明：◆ 当过程不需要参数时，子程序名后的部分可以省略，但函数名后的圆括号不能省。◆“As 类型”用来指定函数返回值的类型，若省略为可变型。◆ 自定义函数的过程中必须有给函数名赋值的语句。在下面的示例中，Celsius 函数将华氏度换算为摄氏度。Sub 过程 ConvertTemp 调用此函数时，包含参数值的变量被传递给函数。换算结果返回到调用过程并显示在消息框中。

....哥么，一起努力吧

哑元需要声明。如果不声明则按照 IN 规则，我建议用 Implicit None 取消 IN 规则，强制声明所有变量。直接使用 use module 中声明的数据，则无需声明，其数据类型精度就是 module 中声明的。subroutine 只有一种用法，只是其数据来源有多种，它的数据可以来自哑元，可以来自use的module，可以来自common（我不推荐），可以来自自己内部声明的局部变量等等。一般我们不会把数据来源叫做一种用法。因为 100 个数据，可以其中37个来自于哑元，其中52个来自于module，其中11个是局部变量。subroutine 的用法只有一种。那就是 call subroutine名字（实参，实参，实参...）

哑元是一个函数的参数， 只有类型 没有名字 则这个参数称之为哑元。哑元值：当建立数学公式时，需要引入各种局部的对象或哑元，可以用模块或其它 Scoping 结构处理这样的哑元.积分变量是数学中哑元的常用例子. 当给出一个 形式的积分时，约定的记号需要引入一个具有确定名的积分变量. 这个变量对积分而言是局部的，它的任何名称不能与数学表达式中的 其它名称冲突。

看看jdk自带的源码就知道了

什么鬼？？？有毒把

*y为因变量，x*是自变量，z为哑元，w*为自变量：treatreg y x*, tr(z=w*) two*等价于以下命令：prob z w*predict gw, xbg lambda=normalden(gw)/normal(gw) if zreplace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if !zreg y x* z lambda

*y为因变量，x*是自变量，z为哑元，w*为自变量：treatreg y x*, tr(z=w*) two*等价于以下命令：prob z w*predict gw, xbg lambda=normalden(gw)/normal(gw) if zreplace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if !zreg y x* z lambda

*y为因变量，x*是自变量，z为哑元，w*为自变量：treatreg y x*, tr(z=w*) two*等价于以下命令：prob z w*predict gw, xbg lambda=normalden(gw)/normal(gw) if zreplace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if !zreg y x* z lambda希望对你有帮助

哑元是一个函数的参数， 只有类型 没有名字 则这个参数称之为哑元。哑元值：当建立数学公式时，需要引入各种局部的对象或哑元，可以用模块或其它 Scoping 结构处理这样的哑元.积分变量是数学中哑元的常用例子. 当给出一个 形式的积分时，约定的记号需要引入一个具有确定名的积分变量. 这个变量对积分而言是局部的，它的任何名称不能与数学表达式中的 其它名称冲突。

假积分变量是数学中哑元的常用例子。当给出一个形式的积分时，约定的记号需要引入一个具有确定名的积分变量，这个变量对积分而言是局部的，它的任何名称不能与数学表达式中的其它名称冲突。

性别本省就是分类变量，无序的，直接按照无序变量进入就行了，你前面提到的那种情况，是指有的变量，如家庭收入，年龄等是有序的分类变量，如果符合线性的话，可以直接以连续性变量的形式进入，而不需要哑元化

IwillbeanEnglishteacher.我将当一个英语老师whoisyouteacher?意思:谁是你的老师?I‘myourteacher.意思:我是你的老师myEnglishteacherisverykind.意思:我的英语老师非常友善。kind:友善。Iaskedtheteacherforheradvice.我征求这位老师的意见。Sheisateacheragedonlytwenty.她是一位年仅二十岁的教师。MyforeignteachercamefromAustralia.我的外籍教师来自澳大利亚。Themathsteacherwasfuriousandgaveme50lines.数学老师气坏了，罚我抄书50行。Mymotherisateacher.我母亲是一位教师。

我们是航船,老师是灯塔;我们是花朵,老师是太阳;我们是种子,老师是雨露

学雷锋征文（1）：　雷锋一个熟悉而响亮的名字，雷锋一位平凡而伟大的战士。雷锋，一个生活中的例子，一个历史无法抹去的记忆。“人的生命是有限的，可是为人民服务是无限的，我要把有限的生命，投入到无限的为人民服务之中去”这句强力的话回荡在我们耳边，萦绕在我们脑海，沉淀在我门心田……　　雷锋一个精神的述说，一个鲜活的例子，一段历史的传奇……雷锋，雷锋。我们生活中就有许多“雷锋”，“雷锋”无处不在。　　瞧，今天我就遇见了一个“雷锋”。一个八九岁的小孩子走在路上，边走还一边用脚踢着路边的石头，嘻嘻哈哈，前面有一位年迈的老奶奶，提着沉甸甸的菜，看起来很是吃力。这位小男孩急忙走上前去说：“老奶奶，我帮您提一段吧。”“谢谢你，你真是个好孩子。”老奶奶和蔼地说。就这样他们一直走着，直到到了一个路口，老奶奶要向东走，小男孩要向西走，可小男孩想起老奶奶提东西的吃力毫不犹豫地说：“老奶奶，我家也向东走顺路吧。”他们就这样一直走到了老奶奶家，来奶奶硬要小男孩进去坐坐。“老奶奶，谢谢您的好意，对不起，我看天不早了。我还要赶回家，再见，老奶奶。”“你叫什么名字”老奶奶亲切的问。“我叫‘红领巾"”。　　“小雷锋”慢慢向西走去，渐渐消失在我的视线里……　　“雷锋”无处不在，雷锋我们的楷模，我们的榜样，生活中的‘雷锋"啊。你像阳光给予我们温暖，你像清泉给予我们清爽，你像烛光给予我们光明最后燃烧了自己……　　四川省成都市新都第四中学初一：刘洋学雷锋征文（2）：让落红永驻人间我感叹，我们每个人虽然不是乱世的刀马英雄，但总有一种力量，它让我们精神抖擞，总有一种力量，它驱使我们不断坚持信念，这种力量来自于你，来自于他，来自于我们中间的每一个人。 “天行键，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。”每当看到这句话时，我的心都仿佛被重重敲击了一下，因为它总是能够激发出我心中一种对美德的崇敬，美德是什么？“白花从中过，片叶不沾身”是一种清廉的美德；“镜破不改光，兰死不改香”是一种忠诚的美德；“安能摧眉折腰车权贵，使我不得不心颜”是文人不屑的美德；“我自横刀向天笑，去留肝胆两昆仑”是武人宁折不弯的美德，其实，平日里我们在大肆宣传着学习雷锋精神，可是在这个物流的时代，这种美是否已经被摒弃了呢？一个没有英雄的民族，是一个悲哀的民族；然而一个有英雄却不知尊重，不知珍惜的民族，则是一个可怜的民族，雷锋是我们这片古老的土地孕育的一位平民英雄。雷锋从来不会离开我们，而我们却曾经几度远离了雷锋。可以说，雷锋的生命就是龚自珍“落红不是无情物，化作春泥更护花”的献身精神，这种精神，随处可见，承随处可寻。存在于每一个汪水塘里，充满着海洋的气息，存在于每一汪水塘里，充满着海洋的气息；存在于每一捧流沙里，涵盖着沙漠的体温；存在于每一粒沙子中，萦绕着高山的灵魂。雷锋精神就是一滴水，折射出一个庞大的时代。即便是现在把雷锋推上圣坛，在面对更加隆隆作响的现代化车轮面前，已显得稍许力不从心，但是总有千千万万个像雷锋这样的人，他们用生命去歌唱，用自己渺小的身躯去做那颗螺丝钉，致使时代滚滚向前。这已经成为全民族公认的一种美德，融入了中华民族的血液和灵魂。雷锋在哪里？雷锋精神又在哪里？是华益慰不计个人得失，一心救治人民的大医有魂；是丁晓兵战时平时忘我，独臂撑起一方大空的勇武；是王百姓为了头顶国徽，国徽上的警徽而无数次与死神打交道的荡然气魄；是霍英东“达则兼济天下”的人生境界；是林秀贞三十年如一日赡养孤寡老人的真挚热情；是张正祥面对贪婪，愚昧和凶残的困境誓死保卫滇池的勇者无畏；是李灵在贫瘠土地上播撒希望的大爱无疆。如果我们每个人去贡献自己的力量，去做一粒微尘，在乌云遮空的时候，我们拿出坚定的目光去探索光明；在凄风苦雨的时候，我们拿出“赠人玫瑰，手有余香”的信念，去身体力行。去问自己，我既然活着，我是否应该为了未来的人类生活付出我的努力，使世界一天天变得更美丽？一个美国商人如此说道；“雷锋精神是人类应该有的，应把雷锋精神弘扬到全世界。要学习雷锋对待事业的态度，学习雷锋刻苦学习的钉子精神，学习雷锋关心人，爱护人，支持人，理解人的品质。”尽管简单，尽管质朴，但这却绝不是凡人庸人的道德。这是一个人的良心，一个人心中不灭的一盏灯。让我们人人攒聚片片落红，以自己的平凡去孕育生命的伟大；让我们人人拘捧汩汩清泉，以自己的平凡去塑造完美的人生。让我们带着雷锋精神，踏着落红的痕迹，用我们的爱心去播种希望，收获不凡。学雷锋征文（3）：激情一生 奉献一生 四十年来，尽管不无干忧，“雷锋之歌”依然越唱越响，因为他的基调来自我们民族的传统美德，因为他韵律缘于我们党的政治本色。时代呼唤雷锋，人民需要雷锋，不在他有什么惊天动地的业绩，而是从他身上能够感受到一种美好的存在，能够体会到一种可以被普通人汲取的精神力量。正因如此，雷锋精神超越了国度，超越了信仰，超越了文化背景。他正向四面八方传播…… 1940年12月18日，雷锋出生在简家塘。时光倒流半个多世纪，这一带也青山绿水，茂林修竹，田畴层叠，阡陌交错，但自然景观的秀美却掩盖着世事的不平。 童年，他痛恨却又坚强。他痛恨当时的帝国与封建主义社会，痛恨欺压农民的地主、劣绅，痛恨自己年龄太小，只能眼看着受侵略，而无法用自己的力量去抵抗这一切！但是，面临坎坷和曲折，庚伢子没有沉沦，毅然走进了学校，为以后参加革命打下了坚实的基础！ 雷锋最崇尚的人是保尔·柯察金，从他身上，雷锋学到了“向往崇高，拒绝平庸，岗位平凡无妨，做人不能平庸”的做人原则。正像他在雷锋日记中所写的那样：“我愿做高山岩石之松，不做湖岸河边之柳。我愿在暴风雨中——艰苦的斗争中锻炼自己，不愿在平平静静的日子里度过自己的一生。” 青年，他激情一生，奉献一生。雷锋精神从此显现！雷锋精神是好心，为别人驱散寒意；是学会宽容；是面对困难奋力攀登；是对自己的前程竭尽所能；是对母亲的疲累感到心疼；是心灵中指路的明灯…… 但是，老天总是如此的不公平！当他倒在那作木方子下的那一刻，死神在召唤他！雷锋，他最后呻吟着，挣扎着，他要挣脱死神的魔爪！他并非贪生怕死之辈，只是还想留下，为人了服务！雷锋虽然走了，但他的精神，就像那冉冉的太阳，地宇宙中永恒！ 1963年3月5日，mzd主席亲笔题词发表：“向雷锋同志学习！”从此以后雷锋的故事传遍了全国，乃至全世界！ 如今，雷锋精神不仅在中国传唱，连外国的学生也“学雷锋”，在美国，学雷锋已经成为学校对学生是否毕业的一项考核标准。高中生能否获得毕业证书，除了学分，成绩等要求外，还要求无偿地为社会服务数十个小时。申请大学时想要在这方面打动招生老师，六七十个小时为“学雷锋”是远远不够的！ 4xxxx年来，全世界都在在历程弘雷锋精神，它是我们中华民族精神的一部分。啊！雷锋，我们的兄弟，我们的榜样，“你的精神就像一滴特殊的油，能覆盖整个海洋，使世界变得更加平静！” 是的，雷锋属于中国，属于东方，也属于全世界！雷锋属于昨天，属于今天，也属于明天！ 雷锋精神如同一面火红的战旗，将永远在我们队伍 的前头迎风招展，猎猎飘扬。

1、老师一边批改作业一边听歌。 2、老师一边上课一边留意有没有开小差的同学。 3、老师一边复习功课，一边把难写的字写下来。 4、老师一边听音乐一边跳舞。　 5、老师一边在黑板上写字，一边给我们讲解课文内容。 6、妈妈一边烧菜，一边发短信。 7、老师一边和我说话，一边麻利地穿好衣服。 8、老师坐在游船上，一边听着动听的乐曲，一边欣赏着两岸美丽的风景。 9、老师一边查资料，一边做笔记。 10、老师一边跑步，一边听音乐。

有人说：青春是一首略带忧愁的诗，纷纷扬扬播撒着梦的希望；青春是一片温情浪漫的花絮，清晰明快地飞舞在云里，青春的因子也许有些稚嫩，也许弱不禁风，但总有一天它将翱翔在自由而广阔的天际中，实现自己的价值。然而，雷锋却将自己的生命永远定格在了青春！雷锋这个伟大的名字家喻户晓，熠熠生辉。尽管雷锋的时代已经发生很大变化，但雷锋永远活在人民心中，雷锋精神始终放射着夺目的光辉。“人的生命是有限的，可是，为人民服务是无限的，我要把有限的生命投入到无限的为人民服务当中去。”这就是雷锋的实质。这也是演绎雷锋一生的经典名言。学习雷锋就要像雷锋那样志存高远，胸怀宽广，牢固树立远大志向。共产党员是，共青团员尤其要切实增强责任感和使命感。学习雷锋，就要像雷锋那样，保持谦虚谨慎，不骄不躁和艰苦奋斗的作风，做一颗永不生锈的螺丝钉，在平凡的岗位上兢兢业业，努力工作，在日常生活中勤俭朴素，厉行节约，坚持反对贪图享受、铺张浪费的不良风气，用自己的诚实劳动创造美好的生活。学习雷锋，就要像雷锋那样，大力弘扬文明新风，用实际行动促进团结友爱，自觉做中华民族传统美德的传承者，社会主义道德的实践者，新型人际关系的倡导者。学雷锋其实是最基本的人帮人的，自古就有的美德，助人为乐。那么助人为乐的核心是什么？是社会责任感！加强社会责任感教育，增强危机意识，需要全社会的共同努力，从小事做起，从我做起。一个普通的解放军战士能够激励几代人的成长，一个平凡的共产党员能够赢得人民的崇敬，一个群众性的学习活动能够历久不衰，这充分说明，雷锋精神集中地体现了中华民族的传统美德和伟大民族精神，体现了共产党人的特殊品格和我们党全心全意为人民服务的根本宗旨，反映了广大人民群众对建设美好社会，创造美好生活的迫切愿望。

老师就像一棵树，树干挺直、树冠浓密

有一千字吗

雷锋精神与爱心 我们今天的所谓学雷锋已经不是真正意义上的学雷锋，每年三月五日的学雷锋活动更多带有一些纪念色彩，所以有了俗语：“雷锋叔叔三月来了四月走”。 雷锋精神体现在一个个具体行为当中，我们对雷锋精神的理解也是从他的具体行为认识的，这样人们理解的雷锋精神比较狭隘具体，把扶老携幼、扶微救困、帮助别人做一些事情理解为学雷锋，这当然是误解了。雷锋精神自然朴实无华，并不是人为刻意制造出来的，它体现雷锋同志的人生理念。雷锋做的每一件事情基本上都是我们力所能及的事情，我们之所以无法象他那样做到是因为我们的人生理念无法达到像他那样忘私的地步。我们用伟大形容雷锋同志，也说明不是人人能达到雷锋精神，我们只能有一部分行为达到雷锋精神的要求。 雷锋精神的实质是在别人困难的时候提供力所能及的帮助，我们不可能要求大众普遍象雷锋同志那样付出去帮助别人，这样的话，雷锋的平凡就不可能成为升华到伟大。 时代在变，我们国家进入商品交换时代，曾经的无私帮助变成有偿服务，这就不可避免使传统的雷锋精神受到挑战。雷锋精神是永恒的，但是，体现雷锋精神的行为并不是永恒的。雷锋精神是我们社会所需要的精神，今天人们所说的爱心实际是雷锋精神的另外一种说法。雷锋精神是一种爱心表达，但雷锋精神所表达的爱心是更加具体和真实，而我们现在所说的爱心却很抽象广泛，每一个人可以随意创造体现爱心的方式，不象雷锋精神那样体现在雷锋同志的具体行为当中。 我们必须接受时代的变化带来对传统雷锋精神的形式否定，承认无私帮助变成有偿服务也是一种进步。当然我们也不要把所有的事情都变成有偿服务，爱心本身体现着社会存在无偿服务的雷锋精神，所以，我们的社会还会有无私的帮助，不是什么事都要有偿服务。 我心目中的理想社会并不是每一个都具有象雷锋同志那样无私奉献精神，而是每一个人能做到为别人提供举手之劳的帮助，我们微不足道的帮助可以帮助别人解决大问题，这不是能用价值衡量的。

1、老师就像园丁，辛勤的栽种祖国的花朵。 2、老师就像园丁，把幼小的我门培育成一个懂得知识的大数。 3、老师就像一把金钥匙，把无知的我们领进知识的宝库。 4、老师就像我们的妈妈，天天陪伴在我们生边，告诉我们一些丰富多采的知识。 5、老师就像红烛，燃烧了自己却照亮了我们。 6、老师就像冬日里的炉火，给我们带来温暖温馨。 7、老师就像一根根粉笔，在黑板上无私奉献的教授我们知识。 8、老师就像字典，包含着许多字词意思，供我们查询阅览。 9、老师就像太阳，用温暖的光照亮我们前进的方向，在黑暗里为我们送来曙光。 10、老师就像指南针，指引迷失路途的我们找到正确的方向。

有一位同志，与我们年年相约于三月，他没有沙场上浴血奋战的经历，更没有什么惊天动地的丰功伟绩，仅仅凭着一颗朴实无华的心在生活中在工作中做了些不平凡的事，他的名字就被人民永远铭记在心里了；有一种精神，它不是一瞬间的光芒四射，也不带有丝毫堂皇的理由，但它却成了我们学习的榜样，它随着春天的脚步一再融入我们的生活，给我们的精神带来崇高而温暖的气息。大家说，他是谁?对，他就是——雷锋!一个普通的共产主义战士，虽然只活了短暂的22个春秋，但他平凡而伟大的事迹都闪烁着灿烂的光芒！他在我们心中竖起了一座高高的丰碑。雷锋说：“人的生命是有限的，而为人民服务是无限的，我要把有限的生命投入到无限的为人民服务中去!”他说到并且做到了!在这3月学雷锋的日子里，我们应该做点什么呢?我们知道雷锋是个高尚的人，做的也并不是伟大惊人的事。我们学习雷锋，也就应该从身边做起，从自我做起，从关心身边的同学做起。 在我们的校园里，就有着许许多多的雷锋，不信你看：他们伸出勤劳的双手，捡起了遗漏在地上的果皮纸屑，擦干净了一扇扇门窗；他们伸出节俭的双手，主动关掉了教室里、走廊上的“长明灯”，积极回收废品变废为宝。他们伸出灵巧双手，认真地修理着教室里损坏的公物：他们怀着一颗真善美的心，关爱他人，同学问互帮互助之情景时有发生，大家再看，教室里，他的一句提示，让别人找到了走出迷宫的方向：他的一声鼓励，让别人有了继续努力的动力：他耐心的讲解，让别人爬上了获取新知识的阶梯。这些点滴小事都折射出我们可爱学生的闪光心灵。 身处美丽的校园，望着我们可爱的学生，同学们，让我们再一次重温雷锋精神吧：如果你是一滴水，你是否滋润了一寸土地?如果你是一线阳光，你是否照亮了一份黑暗?如果你是一粒粮食，你是否哺育了有用的生命?如果你是一颗小小的螺丝钉，你是否永远坚守在你的岗位? 老师们、同学们，让我们从自我做起，从小事做起，培养“学校是我家”的主人翁责任感，在学习和工作中刻苦钻研，求真务实。让我们平凡的人生孕育出雷锋般的崇高精神，只有有了崇高的精神我们才能铸就明天的辉煌。老师们、同学们，让雷锋精神成为我们生活道路上的指路标吧!让雷锋精神长驻我们美丽的校园!最后希望同学们在今后的生活中“对待他人要像春天一样温暖，对待学习要像夏天一样火热，对待困难要像秋风扫落叶一样，对待不文明行为要像严冬一样残酷无情。”

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾 《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。” 夏_尊叶圣陶《文心雕龙》 四：“造句也共同斟酌，由 乐华 用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【老师咋造句】内容，供您参考。1、清明节那天，老师带我们去祭扫烈士陵园。2、小明上课专心听讲，有不懂的地方就问老师。3、大扫除结束后，老师让值日生留下来扫尾。4、老师布置完了工作，让我们分头去准备。5、老师的写字台上，摆着一只精致的笔筒。6、老师病了，脸色苍白，说话也没有气力。7、老师对我们的爱真是铭心刻骨。8、老师把这节课的内容归纳成三个问题。9、同学们目不转睛地看老师做实验。10、为了叫大家看清楚，老师又重新演示了一遍。11、张老师虽然年轻，可是班主任工作很老练。12、王老师正为选谁去参加夏令营而左右为难。13、校长召集全校老师开会，讨论新学年的工作计划。14、我虽然升入中学，可是怎能忘怀小学的老师和同学？15、老师一边讲解一边演示。16、上课时，老师总是用温和的目光看着大家，使我们感到非常亲切。17、张老师在多年的教学工作中取得了丰富的经验。18、老师经常牺牲休息时间到同学家走访。19、张老师和蔼可亲，同学们都愿意接近她。20、星期天，老师特地来到医院，看望生病的小红。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。” 这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

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弘扬雷锋精神，从身边小事做起我一直在思索一个问题，什么是雷锋精神，我们怎样弘扬雷锋精神？我听老师说，去年，有一位外地来的大哥哥，来到了栈桥。他突然看见一位大姐姐落水了，他连衣服都没脱就迫不及待的下海了。因为风势太大，大哥哥也投身于大海。虽然他死了，但他那种舍己救人的雷锋精神永远活在人们的心中！今天在放学的路上，我看见一些白发苍苍的老爷爷和老奶奶在烈日下把贴在墙上和电线杆上的小广告撕下来，并用力把墙和电线杆刷干净，他们累的脸上直流汗。我眼一亮，想：这不也是一种雷锋精神，因为他们为了让我们的生活环境变地更加美好，不惜辛苦，这样的精神值得我们学习。但有些同学认为，只有救人才算是一种雷锋精神。其实，我们干自己应该干的事干好，也是一种雷锋精神。如作为学生，我们应该好好学习，学习雷锋的“钉子”精神，善于“钻”和“挤”，学好本领，长大后汇报社会。如医生护士，遇到病人后，能救死扶伤，使病人重新恢复健康；工作在各行各业的叔叔阿姨们在自己的岗位上无私奉献，尽职尽责做好自己的工作，这都是雷锋精神。我想我们应该弘扬雷锋精神，从我做起，从点点滴滴的小事做起，俗话说，做一件好事并不难，难的是一辈子做好事。让我们行动起来，从我做起，从现在做起！