当什么当什么当什么当什么造句

当做造句如下：我们总是把陌生人给的一些小恩小惠当做是大恩大德，却把身边那些死心塌地对你好的当做理所当然。 生当做人杰，死亦为鬼雄。李清照 黄莺鹧鸪啄木鸟画眉鸟们把这山当做自己的王国，自由自在地在树枝间飞来飞击唱着婉转迷人的歌。今天到北大演讲心里特别激动。我一直把北大的学子当做我的偶像，一直考却考不进，所以我想如果有一天我一定要到北大当老师。马云 如果把上课不睡觉当做一种锻炼并且你做到了，那么，你很强，而且记住，其实你应该是这样的，老师再差，也比学生强，因为他们是老师。把别人的幸福当做自己的幸福，把鲜花奉献给他人，把棘刺留给自己！春天像一个魔术师，它变来了飞翔的小鸟，给天空当做礼物。 春天像一个魔术师，它变来了飞翔的小鸟，给天空当做礼物；春天像春天像一只闹钟，它唤醒沉睡的小草，给大自然增添一份色彩；春天像一个指挥家，它打碎河上的冰，指挥着小河重新歌唱。所谓的宗教，是指我们的一切义务都要当做上帝的命令而言。康德 每一个人要有做一代豪杰的雄心斗志！应当做个开创一代的人。周恩来. 也有一些柿子把叶子当做屏风，像害羞的小姑娘，躲了起来。 把别人的失败当做自己教训的人，将少走许多弯路；不知明天做什么事的人，今天的事也难以做好。

　　 当做拼音 　　【注音】： dang zuo 　　 当做解释 　　【意思】：认为；作为；看成：不要把同志们的批评～耳旁风｜参军后我就把部队～自己的家。 　　 当做造句 　　1、别把我当做外人。 　　2、把你当做一个木匠，好好想想你的房子。 　　3、我只能把你作为我的雇主，而不能当做一个普通人。 　　4、但我想让你把服务当做一个动词来思考。 　　5、这种印象来自于一种以年龄为中心的角度，从这个角度我们把自己的年龄当做最正常的时段，是所有的生命应该有的样子。 　　6、您可以点击列表中的每一个工件，然后标记它们以将它们的内容当做模板使用。 　　7、当做这些的时候，他想起了他的脚印，以及他们如何顺着脚印从伐木路一直找到他家。 　　8、如果把意识知觉当做一个聚光灯，那么潜意识就是它的控制装置，决定灯光什么时候打开，把光束指向哪里。 　　9、所以，把认知生命的意义当做写在纸上的宗教信条或者一个写在括号里的方程式不是我们的`生命主题，深一步的，更丰富的这种生命经历：那才是我们的主题。 　　10、我们邀请的客人被当做我们家庭的一员，不管我们之间是否有血缘关系。 　　11、好的，所以一个异常会有这样的格式,我能把他当做一个程序员来控制。 　　12、他说“在那次以后回到家乡是特别的事情，因为他们把我们当做英雄。” 　　13、把这些人当做你生活的基础，并且花时间维护发展和他们的联系。 　　14、威尔逊指出，这些理论是悲观的，因为他们把无意识当做是不能被违背的东西。 　　15、但是，当做这个练习时，一个内在的世界向你展开额，这是一个意识的世界，是一个有关空间的世界，没有语言，没有思想。 　　16、不要通过你的双眼看自己，而是把自己当做另外一个人来审度。 　　17、过去，北京分别和每一个东盟国家单独谈判，而不把他们当做一个整体来谈。 　　18、假设换成这个，我想要一台可以安装描述，一系列步骤的结果的方法的机器，把那个当做输入设备，然后那台机器可以像方法中,描述的那样运行了。 　　19、千万不要把家务当做惩罚或者奖励，但是可以作为为家庭做贡献的一次机会。 　　20、我们通过将它们当做候选的服务对待，来检查每一种功能。 　　21、跟生活中的其他事情一样，一个人的快乐也是可以学习的。只要你把它当做一段积极的经历，那么学习快乐的过程也是其乐无穷的。 　　22、如果您发现了基础结构中值得加入的新模式和对象，那么您可以将其当做基础结构候选对象。 　　23、人们很快就接受了这个故事来把它当做事实，殊不知这只是该事件（一系列复杂实验的解释）的一个版本。 　　24、我们也许不会把日常做出成千上万的选择的过程当做是解决难题的过程，而实际上它们就是。 　　25、在树形结构中，您不能将每一个节点当做一个对象。

当作造句如下：1、告诉大家一个不讨厌工作和把握好生活的良方: 把工作当作生活，把生活当作工作。把柴米油盐当作过家家，把锅碗瓢盆当作玩泥巴，把光荣梦想当作童话，把宏伟蓝图当作涂2、鸦，把成败得失当作走马观花，六一儿童节，人生如戏，要快乐啊.把柴米油盐当作过家家，把锅碗瓢盆当作玩泥巴，把光荣梦想当作童话，把宏伟蓝图当作涂鸦，把成败得失当作走马观花，六一儿童节，人生如戏，要快乐啊!3、语文当作自己的小社会，把生物中奥妙的生命当作自然，把每一份试卷当作自己的练兵场。4、用真理当作带子束腰，用公义当作护心镜遮胸，又用平安的福音当作预备走路的鞋穿在脚。5、确认某件事就是宣称那件事是真实的。随着你保持这种精神状态，把它当作真实的，即使现实生活中完全是相反的，你将会获得对你的祈祷的回应。6、但是王子说：“让我们把她当作一个恩赐，然而，我不知道为什么，但是我的心已经被这个美丽的孩子揪住了，我觉得我不能离开她。

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当作写句子如下：1、不要活在过去的阴影里，把每天当作人生的新一天，生活才会多彩多姿。2、生当作人杰，死亦为鬼雄，至今思项羽，不肯过江东。3、我把苦难、挫折当作自己生存的最好导师。4、如果你想攀登高峰，切莫把彩虹当作梯子。5、将爱情当作理想的人，不会有真正的理想。6、把生活当作一顿美餐，我品尝到了甜美；把生活当作长征，我体会到了艰辛；把生活当作课堂，我感谢为我传授知识的.每位老师。7、学生如果把先生当作一个范本，而不是一个敌手，他就永远不能青出于蓝。8、一阵风吹过来，牵牛花随风摇摆，像风铃在丁当作响。蝴蝶舞过来，告诉我昨夜的好梦；蜻蜓飞过来，告诉我清早的故事。过了好一会儿，我才记起我不是牵牛花，我是在欣赏着牵牛花呢！9、勇气很有理由被当作人类德性之首，因为这种德性保证了所有其余德性。10、顽皮的雨滴将雨伞当作了舞台，尽情的跳起舞来了。11、把这些羽毛拿去当作纪念吧。12、他不把忍饥受冻当作什么苦难。

我把什么当做什么造句 妈妈捡到一只受伤的流浪小狗，我们全家都把它当做家庭的一个成员，妈妈给它洗澡疗伤还经常带她出去遛弯。 当什么时候什么就什么造句 当你想我的时候拿起手机就给我打电话。 要是什么什么造句 要是造句 1、你要是不会游泳，可千万别到深水里去。2、个人利益只要是合法的，就应该得到保护。 3、要是明天不下雨，我们就去爬山。 4、他要是考上博士,除非铁树开花。 5、要是他有个三长两短,我唯你是问。 用当什么当什么当什么当什么造句 当他人遇到困难时，应伸出援手，帮助他人。当遇到挫折时，我们要乐观面对。当我们得到帮助时，要懂得感恩，懂得回报。 一个个什么的什么造句 这个班的孩子一定会很有前途，一个个都是非常的努力。 这些人真是太可恶了 ，一个个在欺负老人，实在看不过去了； 他们家的三个孩子会有前途的，一个个都在努力的看书学习。 用或者什么或者什么造句 放学了，小红或者去上语文课或者去公园玩

当作造句子二年级：1、我把它们当作自己的学生，当作自己的孩子，细心地呵护着，耐心地教导着。2、妈妈有一头棕颜色并且带有波浪的大卷，一双大眼睛闪烁着光芒，微微发福的身材让我看着很好笑．妈妈今年35岁了，但是依然有一颗臭美的心灵。3、而我面对他的好，却只是当作享受。4、第二天一大早，猴子们便带我去钓鱼，并且告诉我如果感觉到强大的拉力，一定要紧紧的抓住，不要放手喔！说完，我又被拉下海里了。5、我坐在一棵大树下，并且离他不远，但是他都看不见。6、于是，豺群将白眉儿当作首领。7、草，人们通常会把它当作弱小的象征。8、为了弥补我，把我当作皇帝般。9、不要把别人的关心帮助当作理所当然。10、不管天有多高，不管水有多深，只要我们万众一心，就能克服困难，创造出奇迹。11、君子有通财之谊，我今日并未将你当作孩子看待，而是将你当作朋友。

用“当”字组词 本文分类：组词大全　发布时间：2013/9/3　 当dāng；dàng [dāng] ①应当。 ②相称；相当。 ③介词，面对着；向着：当面说清楚。 ④正处在（某时或某地）。 ⑤担任。 ⑥主持；掌管。 ⑦阻挡；把守。 [dàng] ①适宜；合适。 ②抵得上；等于。 ③作为；看成。 ④以为。 ⑤指事情发生的同一时间。 ⑥用实物作抵押向专营抵押借贷的店铺借钱。 ⑦用作抵押的实物。 当字组词 [dāng] ←　当场　当初　当代　当今 　　当面　当年　当然　当时 　　当头　当心　当选　当中 →　承当　充当　该当　理当 　　每当　瓦当　相当　正当 [dàng] ←　当成　当年　当铺　当日 　　当时　当天　当真　当做 →　典当　家当　恰当　上当 　　适当　赎当　妥当　稳当 带当字的成语 安步当车　首当其冲　螳臂当车　对酒当歌　当仁不让　男大当婚 当面错过　缓步当车　吊尔郎当　当之无愧　大而无当　势不可当 吴带当风　百了千当　身当矢石　万夫不当　当局者迷　豺狼当道 老当益壮　一夫当关　当机立断　吊儿郎当　旗鼓相当　当务之急 当家做主　奋勇当先　何必当初　愧不敢当　万夫莫当　当家作主 组词造句 当初——当初这里是一片荒凉，如今已是高楼林立。 当今——当今社会，人们越来越重视教育。 当面——王老师当面指出小李的缺点。 当选——张华当选为学生会主席。 当中——广场当中有一个大型喷泉。 当铺——在旧社会，穷人常去当铺抵押东西，来维持生活。 当天——他当天就走了。 当真——一句玩笑的话，你何必当真呢？ 当机立断——事关大局，你必须当机立断。 用“蛋”字组词用“挡”字组词

当太阳不再上升的时候 当地球不再转动 当春夏秋冬不再变换 当花草树木全部凋残 - -……

当成的网络解释是：当成当成，拼音dàngchéng，指[动]当（dàng）做：看错了眼。当成的网络解释是：当成当成，拼音dàngchéng，指[动]当（dàng）做：看错了眼。拼音是：dàngchéng。词性是：动词。注音是：ㄉㄤ_ㄔㄥ_。结构是：当(上下结构)成(半包围结构)。当成的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】当成dàngchéng。(1)当做。二、引证解释⒈看成；当做；认为。引周恩来《论统一战线》：“右的错误常常把敌人当成朋友。”柳青《铜墙铁壁》第四章：“她当成你当了模范，看不上她了。”三、国语词典当作、认为。如：「别把教室当成游乐场所。」关于当成的近义词认为当做当作关于当成的诗词《淳之九兄以仆承乏制曹幸联局事向当成绩猬辱》关于当成的诗句当成我宅相五月政当成出手一掷当成卢关于当成的成语想当然成名成家成千成万稳稳当当正正当当好心当成驴肝肺关于当成的词语想当然石敢当关于当成的造句1、祖辈留下的这些东西，他一直当成宝贝，其实分文不值。也作“分文不直”。2、他总是把经理的话当成金科玉律，丝毫不敢有所违背。3、把困难当成人生的槛就容易跌倒，把困难当成自己磨刀的石就容易亮剑。4、他心不在焉的用脚拨着石子，把别人的话都当成耳旁风。5、你千万不要把大家的一片好心当成恶意。点此查看更多关于当成的详细信息

我只把学习当做游戏，只要成绩好，家长就会夸我。

当山峰没有4102棱角的时候当河水不再流1653当时间停住日夜不分当天地万物化为虚有我还是不能和你分手不能和你分手你的温柔是我今生最大的守候

1、有人把书当做知识渊博的老师，让他学到更多的知识。2、有人把书当做心情烦躁时的安心剂，让他心情平和。3、有人把书当做路灯，让他前行的路更加顺畅。4、有人把书当做万里蓝天，让他自由翱翔。5、有人把书当做进步的阶梯，让他步步迈向新高度。您好，希望我的回答能够帮助您。如有问题请及时追问，如果满意请采纳。

1、当大雁南飞,当枫树叶红,当秋风瑟瑟,我总会想起那个我永生难忘的秋天. 2、 当燕子归来，当蝉儿鸣叫，当红叶飘零，当雪娃娃为大地披上冬装，我们又感悟到了什么？ 3、 当一个人在沙漠因为缺水而饥饿难耐，当一个人在缺水的情况下不能洗澡，当庄稼因为缺水而枯萎，当发生火灾而没有水救援，这时人们才知道水的宝贵吧？ 4、当地震突发时，当海啸席卷时，当大雨倾盆时，当风暴来袭时，人们才会想起保护地球吗？

1、承当 造句：随着围绕着饮酒所可能带来的健康问题的争论还在继续，一项新的研究发现戒酒者和酗酒者所要承当的死亡风险比微量饮酒者要来的高。 解释：（1）担当。 （2）答应；应承。 2、当轴 造句：分析讨论了轴轴承摩擦副系统中，当轴受载变形导致轴颈倾斜时，径向滑动轴承的流体动力润滑特性。 解释：旧时指政府领导者。 3、当空 造句：六零年代大众航空业起飞时，她当空姐；八零年代，她改当穿著韵律裤的有氧舞蹈教练；甚至欧巴马当选前好几年，她就当过黑人总统候选人。 解释：在上空；在天空：皓月当空。

当羊群在草原上吃草或者行进的时候，雄赳赳的牧羊狗就在羊群周围巡逻着；当一只调皮的羊跑出羊群之外的时候，牧羊狗就会把它赶回来；当野狼来袭击的时候，牧羊狗就会拼命的与狼搏斗，保护羊群。

我只把游戏当做娱乐觉得只要认真学习就好。

把贫困当成新娘子的红盖头，把刀戈相向当成婚礼进行曲，美国人把诗人当成慰安妇，不是独立让人着迷，而是爱情不让人呼吸。

天上的云姿态万千,有的连绵起伏,我们把它当做小山；有的一团一团,我们把它当做棉花糖.

当太阳不再上升的时候当地球不再转动当春夏秋冬不再变换当花草树木全部凋残- -……

作为的意思： [zuòwéi] 1.所作所为；行为：评论一个人，不但要根据他的谈吐，而且更需要根据他的～。 2.做出成绩：有所～。 3.可以做的事：大有～。 4.当做：～罢论。～无效。我把游泳～锻炼身体的方法。 5.就人的某种身份或事物的某种性质来说：～一个学生，首先得把学习搞好。～一部词典，必须有明确的编写宗旨。 作为百科解释： 作为（zuòwéi）①行为，所作所为：他的这种作为危害了集体的荣誉。②建树，成就：在事业上无所作为。③可以做的事，大有作为。 作为的详细解释： 作为 [zuò wéi] 创制。 《诗·小雅·巷伯》：“寺人 孟子 ，作为此诗。”《礼记·乐记》：“然后圣人作为鞉、鼓、椌、楬、壎、箎。”《墨子·辞过》：“故圣王作为宫室，为宫室之法。”《史记·秦本纪》：“夫自上圣 黄帝 ，作为礼乐法度。” 所作所为；行为。 唐 白居易 《策项一》：“化之善否，系乎君之作为。” 孙犁 《秀露集·关于纪昀的通信》：“﹝ 高士奇 ﹞这种做法……如果我们只看他的文集能想象出他的这种作为吗？” 特指人力所为。 元 刘壎 《隐居通议·樊宗师文》：“要亦出於自然，非作为也。” 指出力。 《西游记》第八七回：“你若回心向善，趁早儿念佛看经，我还替你作为，汝若仍前不改……性命不能保矣。” 指人在事业中的建树与成就。 梁斌 《红旗谱》三五：“一个学生娃子，不过散散传单，喊喊口号，也不会有什么大的作为。”如：这几年，她在科研方面有作为。 当做，做为。 曹禺 《北京人》第一幕：“这间小花厅，当年是作为一个谈机密话的地方。” 柯岩 《奇异的书简·追赶太阳的人一》：“于是我，作为一个作者，也马上看见了我笔下众多的人物，怎样纷纷纭纭地走上了他们每个人的人生之路。” 作假，实行欺骗。为，同“伪 ”。 《礼记·月令》：“﹝季春之月﹞，毋或作为淫巧，以荡上心。” 郑玄 注：“作为，为诈伪。”《汉书·五行志上》：“作为奸诈，以伤民财。” 汉 徐干 《中论·谴交》：“讵敢淫心舍力，作为非务，以害休功者乎？” 作为的近义词： 行动，举动，看成，当作，动作，行为，手脚 作为造句： 1、我送给老师一张照片，作为临别纪念。 2、宝玉的妈妈将“宝儿”作为对他的爱称。 3、作为新教师，姐姐能虚心向老教师学习，因而教学工作进步很快。 4、步人后尘者不会有什么大作为。 5、作为指挥员，大战之前还沉吟不决，这怎么了得。 6、作为干部，一定要以身作则，不可枉尺直寻。 7、作为一个鉴赏家，应该别具只眼，见到别人见不到的地方。 8、作为社会的一员而又想遗大投艰，这只不过是一种幻想而已。 9、满招损，谦受益，我们应当作为座右铭。 10、张经理聘到这位财经专家作为私人顾问后，如虎添翼，业绩飙升。 11、你作为一位演员；竟作出如此下流的事；真是斯文扫地。 12、大学生到基层去工作，大有作为。 13、作为一个经验丰富的老师，课堂上面对何种情况他都会沉着应对，不会张皇失措。 14、他把我国律法背得滚瓜烂熟，为的是成为一名有所作为的律师。 15、把专心致志于学业，持久不懈，作为第一目标。 16、人活着要有理想，有作为，切不可做一日和尚撞一天钟。 17、作为一个组织，要保持生机和活力，就必须坚持吐故纳新。 18、王老教授作为新中国的优秀工作者，他从来是宠辱不惊的。 19、农民们袒露出右臂作为起义的标志。 20、我们作为学生，应从小养成礼貌待人的习惯，不应蛮横无理。

当作的读音是：dàngzuò。当作的拼音是：dàngzuò。结构是：当(上下结构)作(左右结构)。词性是：动词。注音是：ㄉㄤ_ㄗㄨㄛ_。当作的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】认为；看成；当成。二、引证解释⒈见“当做”。三、国语词典看成、认为。《儒林外史．第四一回》：「我在南京半年多，凡到我这里来的，不是把我当作倚门之娼，就是疑我为江湖之盗。」也作「当做」。四、网络解释当作当作，是汉语词汇，出自《夏日绝句》，解释为作为，看成。关于当作的近义词看成算作关于当作的诗词《郑吏部有诗谓未当作寿穴和其韵》《与得之手谈约不胜者赋诗探题得题厉吉老所居得之当作予和之云》《夏日绝句·生当作人杰》关于当作的诗句当作朗月篇当作如是观便当作吏师关于当作的单词deify关于当作的成语敢作敢当当家作主作好作歹稳稳当当作福作威正正当当关于当作的词语当家作主关于当作的造句1、中国民间历来把鸳鸯当作恩爱夫妻的象征。2、许多乡村延聘农业科技人员，把这当作招财进宝的好办法。3、明明是虚情假意，小张却信以为真，把虚伪的人当作了知心朋友。4、过去，人们常把流星当作不祥之兆。5、她父母很爱她，把她当作掌上明珠。点此查看更多关于当作的详细信息

1.当小草返青时，当小树绽放了绿意时，当小燕子飞回北方时，美丽的春天来到了。2.当火灾来，当地震来，当洪水来时，战士们都会在身边帮助我们。3.当我想你的时候，当我被你想的时候，当我想我被你想的时候，当我被你想我想的时候，我就在想你亲爱的，我想你了。4.当我快乐的时候，当我难过的时候，当我幸福的时候当我苦恼的时候，我都会首先想到我的爸爸，因为爸爸是我最亲的人。5.当我孤独的时候，当我寂寞的时候，当我失意的时候，我会看看天上的星，它们给了我慰藉，给了我鼓励。6.当酷暑难当的时候，当秋风瑟瑟的时候，当冰天雪地的时候，是我们的解放军战士，始终戍守在边疆，保卫着祖国。7.当我睁开眼睛，当我打开家门，当我敞开心扉的时候你却早已离去……8.当太阳已经在西方落下，当月儿开始露出小脸，当放学的铃声响起，我知道我今天的学习生活又结束了。9.当我看着自己的钱包空的时候，当我看到自己的裤子破的时候，当我看到自己的成果被别人盗走的时候，我真的真的很伤心。10.当春天来临时，百花齐放；当夏天来临时，绿树成荫；当秋天来临时，果实累累；当冬天来临时，白雪皑皑。四季是多么美好啊！11.当大雁南飞，当枫树叶红，当秋风瑟瑟，我总会想起那个我永生难忘的秋天。12.当他人遇到困难时，应伸出援手，帮助他人。当遇到挫折时，我们要乐观面对。当我们得到帮助时，要懂得感恩，懂得回报。13.当山峰没有棱角的时候，当河水不在流，当时间停住日月不分，当天地万物化为虚有。14.当春天来临时，百花齐放；当夏天来临时，绿树成荫；当秋天来临时，果实累累；当冬天来临时，白雪皑皑。15.当我看到碧绿的小草时,春天来了,当我看到满池的荷花时,夏天到了,当第一片叶子从天空飘落时,秋天走近了。

上课认真听

当清风吹牛业务川贝均可不要

非线性估计方法是借助辅助变量，用样本特征的非线性组合表示总体特征。优点是利于理论研究，缺点是不一定适用于具体工程。非线性估计方法用于极大似然估计法和广义矩估计法，适用于大样本条件下参数的估计，大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。用样本特征的非线性组合表示总体特征。优点是不仅有利于理论研究，而且还可以应用于经济、通讯、控制等其它科学领域的数据处理与数据分析。缺点是非线性估计方法中弱非线性模型在顾及高阶泰勒展开项后参数的估计十分复杂，并不一定适用于具体工程。非线性即变量之间的数学关系，不是直线而是曲线、曲面、或不确定的属性，叫非线性。

列主元三角分解法（Gaussian elimination with partial pivoting）是常用的一种线性代数求解方法，用于将线性方程组转化为上三角形式，求解线性方程组的解。在Gaussian消元的过程中，需要选取一个主元，选取的主元可以使得消元过程更为稳定，避免由于舍入误差引起计算结果不准确，因此列主元三角分解法就是在进行消元操作时，每一列选取当前列中绝对值最大的元素作为主元，从而达到减小误差的目的。

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概率抽样以概率理论为依据,通过随机化的机械操作程序取得样本,所以能避免抽样过程中的人为因素的影响,保证样本的客观性.虽然随机样本一般不会与总体完全一致,但它所依据的是大数定律,而且能计算和控制抽样误差,因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体,根据样本调查的结果可以从数量上推断总体,也可在一定程度上说明总体的性质,特征.概率抽样主要分为简单随机抽样,系统抽样,分类抽样,整群抽样,多阶段抽样等类型.现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本.非概率抽样:又称为不等概率抽样或非随机抽样,就是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法.它不是严格按随机抽样原则来抽取样本,所以失去了大数定律的存在基础,也就无法确定抽样误差,无法正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体.虽然根据样本调查的结果也可在一定程度上说明总体的性质,特征,但不能从数量上推断总体.非概率抽样主要有偶遇抽样,主观抽样,定额抽样,滚雪球抽样等类型.百度百科有非常详细的说明,楼主可以去仔细阅读

笔畅作文还行，我是河北的一家加盟校，效果不错，家长也还认可。

分类变量插值处理的的插补方式可以分为单u2f00插补法和多重插补法单u2f00插补法单u2f00插补法是较为简单的u2f00种。假设X是取值为0或1的u2f06分类变量，pi=p(xi=1|ti)是给定辅助变量ti=(t1i, ......, tji)的条件下得到xi=1的条件概率，对于u2f00个给定的常数c（0>>pi>c时，令xi=1；当pi=c时，令xi=0。在选取有效的辅助变量的前提下，u2fb8先根据完整的r组观测数据（xi, t1i, ......, tji）建u2f74回归模型，也就是Logistic回归模型：其次对模型的参数进u2f8f估计，得到；然后利u2f64参数估计后的回归模型对缺失数据进u2f8f插补。

#include<stdio.h> int find(char *, char *); char *delk(char *); int main(void) { char a[] = "man bsomebody somebodym after midnight somebody help chase "; char b[] = "somebody"; char c[] = "all $death $$over hel$l g$$$od"; printf("Find: %s From: %s ", b, a); printf("First position: %d ", find(a, b)); printf("$ in: %s ", c); printf("No $: %s ", delk(c)); return 0; } int find(char *s1, char *s2) { int count = 0; int i = 0; while( *(s1+count)!="" ) { if( (*(s1+count)==*s2)&&(*(s1+count-1)==" ") ) { while( (*(s2+i)!="")&&(*(s1+count+i)!="") ) { if( *(s2+i)==*(s1+count+i) ) { i++; } else { break; } } if( (*(s2+i)=="")&&(*(s1+count+i)==" ") ) { return count+1; } } count++; } return -1; } char *delk(char *sp) { char *address = sp; int count = 0; char temp; while(*(sp+count)!="") { if("$"==*sp) { while(*(sp+count)=="$") { count++; } temp = *sp; *sp = *(sp+count); *(sp+count) = temp; } sp++; } *(sp)=""; return address; }查找单词的函数测试时给了两个分别前后有别的字符的单词（虽然这些单词不存在）来测试包含目标单词的情况。删除$的函数其余字符向前补齐，相信是这样要求的。

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根据提示可能是输入变量，不在表函数的自变量范围，没法输入。表函数就是自变量x，因变量y，直接用坐标点的方法构建关系的。其一、构建表函数有两种方式：1、把表函数单独设个变量， 类型选lookup。即x——>表函数——>y2、因变量y是辅助变量，包含表函数，类型选辅助变量，with lookup。即x——>y（其中含表函数）其二、表函数是坐标系中，由几个点连接的一段曲线，自变量x不能超过其范围，否则就会出错，无法运算。其三、你可先大致计算一下，x、y的值是在什么范围的，和表函数的范围是否一致。其四、你的情况我没出现过，也有可能是其他问题，只是根据经验给些参考。有其他补充信息，可以再交流。

EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。 极大似然估计这里面用的比较多。假设我们想要知道我们学生身高的分布，首先先假设这些学生都是符合高斯分布 我们要做的就是要估计这两个参数到底是多少。学生这么多，挨个挨个来肯定是不切实际的，所以自然就是抽样了。 为了统计学生身高，我们抽样200个人组成样本 我们需要估计的参数 首先估计一下抽到这两百人的概率一共是多少，抽到男生A的概率 抽到学生B的概率 所以同时抽到这两个学生的概率就是 那么同时抽到这200个学生的G概率 最后再取一个对数就好了： 似然函数的执行步骤： 1.得到似然函数 2.取对数整理 3.求导数，另导数为零 4.解方程得到解 首先引出凸函数的概念 那么就是凸函数，所以它的图像就是一个勾形的，看起来是一个凹函数，实际上是凸函数。 正常来看先是要引入一个最大似然函数： 但这样其实是和难求的，P(x|θ)完全混在了一起，根本求不出来，所以我们要引入一个辅助变量z。 所以我们引入隐变量的原因是为了转化成和这几个高斯模型相关的式子，否则无从下手。化简一下上式子： 既然z可以指定x，那么我们只需要求解出z就好了。 注意上面凸函数所提到的一个期望性质，这里就可以使用了。因为虽然优化了上面的式子，还是不能求出来，因为z变量实在是太抽象了，找不到一个合适的公式来表示它。EM的一个方法就是用优化下界函数的方法来达到优化目标函数的目的。 既然z很抽象，那么我们就需要一个转变一下。对于每一个样例x都会对应一个z，那么假设一个分布Q(z)是满足了z的分布的，而Q(z)满足的条件是 Qi意味着每一个x对应的z都会对应着一个Q了，这里有点复杂，再详细解释一下。一个x对应一组z，z是一个向量，但是每一个z又会分别对应一个一个分布Q。以为最后得到的z不会是一个数字，而是一个概率，也就是说Q(z)得到的是这个x样例属于这个类别的概率是多少。而z的数量，一个是当前有多少个分布混合在一起的数量。 再梳理一下：现在的样本是xi，那么每一个xi将会对应着一组的z，每一个xi同时也会对应着一个分布Qi，z其实就是反应了这个样本是来自于哪个分布的。比如这个x是A1分布做了3，A2分布做了5，那么z可能就是={3,5}。所以Qi(z)得到的是这个x属于这些个分布的概率，也就是说这些分布对x做了多少百分比的功，自然就是要等于1了。 还要注意的是，上面的 这个并不能得到Qi(z)就是分布对x做了多少功的结论，得到这个结论是后面下界函数与目标函数相等得到的。这里只是知道了总和等于1，因为是分布的总和嘛。 现在就到了公式的化简： 仔细看一下这个式子 这个式子其实就是求 的期望，假设 ，那么可以利用上面 。于是化简： 这个时候就得到了下界函数，上面也讲过了，想要相等，自然就是x要是常数，所以 既然 ，而且z也是一样的，因为一个样本嘛。所以上下加和（如果是离散的，那就sum一下，连续的那就积分，这里是离散的，所以就是sum一下）。于是有 于是有： 这就是整一个EM算法的框架了，可以看到其实没有比较具体的算法，大致上就是一个框架。那么问题来了，怎么样证明这东西是一个收敛的？？ 可以直接把高斯混合模型代入EM框架里面。 存在多个高斯分布混合生成了一堆数据X，取各个高斯分布的概率是 ，第i个高斯分布的均值是 ，方差是 ，求法φ，μ，σ。 按照套路，第一个E-step求出Q，于是有： 意思就是求出第i个样本属于第j个分布的概率是多少。之后就是M-step了，就是化简了： 这里可能需要解释一下，根据 至于条件，因为很明显，z是隐变量，只是指明了x是属于哪个类别，和μ，Σ没有什么关系，所以直接忽略那两个参数了，所以P(z)是没有那两个参数的，z是代表了分布，所以每一个分布的概率肯定是包括了，所以就只有一个概率的参数。P(x|z)是本身的概率，就是已经知道分布是那个了，求属于这个分布的概率是多少，既然已经选定了分布那么自然就不需要再看φ了，因为φ是各个分布的概率。 现在有两个硬币AB，进行5次试验每一次投10次，并不知道是哪个硬币投的，求两种硬币的正面的概率。 首先E-step： 首先先初始化一下， 第一个试验选中A的概率： 同样求得 计算机出每一个试验的概率然后相加求均值。 之后就是M-step了： 方差的求解就不玩了，主要就是迭代求解μ和φ的值了。 首先是生成数据，4个高斯分布，每一个高斯分布的sigma都是一样的，不一样的只有μ和α，也就是φ，习惯上把前面的一个参数叫做权值，所以用α来表示。 这四个模型的比例分别是1:2:3:4，使用EM来找到他们属于的类别。 其实如果用kmeans聚类的话更加快速，但是这里还是用EM。 E-step： 就是按照公式来求解w即可，求解每一个分布对样本点做了多少的功，之后求单个样本点求比例。 M-step： 直接按照公式优化即可。 运行函数。看看结果： 结果其实还是相差不大。达到预期。 上面所讲的其实只是一种理解方法，在李航老师的统计学习方法里面是另一种比较厉害的解法： 1.E-step：求出Q函数。 2.M-step：利用Q函数求极大值。 其实这两种方法是完全一样的，Q函数就是下界函数， EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。 缺点也还是有的：初值敏感，局部最优。因为存在了隐变量，所以导致了直接对x做极大似然是不可行的，log已经在sum的外面了。所以EM算法就转向了下界函数，而这种方法本来就不保证找到局部最优解。 如果将样本看作观察值，潜在类别看作是隐藏变量，那么聚类问题也就是参数估计问题。如果一个目标函数存在多个变量，那么梯度下降牛顿法这些逼近方法就用不了了。但我们可以使用坐标上升方法，固定一个变量，对另外一个求导数，然后替换最后逐步逼近极值点。对应到EM算法也是一样，E步求隐含的z变量，Mstep求解其他参数。

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如果是要把三个整型数a,b,c的值，进行轮换，也就是把b的值放到a中，把c的值放到b中，把a的值放到c中，需要再增加一个临时变量t，采用下面的四个语句就可以实现。t=a; a=b; b=c; c=t;

1.注意分班结构。小学阶段，孩子的理解能力差异较大，体现在文字运用的能力上，就更为突出。比如，一二年级的孩子和四五年级的孩子之间就存在着很大落差。因此，家长在选择时，要特别注意班级设置，单独分班固然可行，但任意混淆却不科学。如果一个班跨越了三个年级，那么在教学过程中，老师就不能做到对所有孩子理解力的照顾。这种不科学的教数学方法在教学理念上不符合认知规律，是不可取的。2.注重教学内容。作文教学成果，相对来说，不容易硬性衡量。家长在报班之前，应对本学期的课程内容、课程进度、教学目标有所了解，而不是只看年级不看内容。有的家长认为，语文嘛，就是会写字，会写文章。其实每个学生语文差异各不相同，有的孩子阅读差，有的孩子基础知识差，而这些都会反映在作文问题上。家长要对孩子的语文学习情况进行分析，寻找适合的班级，有的放矢地学习。3.关注课后服务。作文是个人主观性很强的东西，因此不能像讲数学题、英语题一样，公布正确答案。有经验的老师会根据命题要求、写作技巧、篇章布局等各个方面针对孩子的文章进行修改和点评。如果您的孩子上了一个作文班，课上从不写作文、点评，课后老师也从来不判作业，而且上完一期后您 也不知道学得怎样 ，您只是交完学费后就跟学校没有任何关系了，那么这个培训班是您应该放弃的。

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阅读加盟比较好的品牌有：1、上语书田：该品牌是一家阅读培训、作文培训结合的机构，公司总部是在山东，公司总部现在经过几年时间，已经在市面上发展了600多家连锁机构，还注重儿童深阅读，能够提供系统的教学。2、爱达阅读：该品牌是一家连锁的阅读机构，公司拥有丰富的阅读书籍，还能够提供分级的阅读，并在全国各地建立了众多店面，市场的占有率高。3、悦而思少儿阅读馆：该品牌是儿童阅读馆，经营的项目丰富，有少儿编程等课程，还受到了大众的消费者的信赖。公司是为2岁到8岁儿童提供全科阅读，注重孩子的综合素养，还能够提供亲子共读、双师英语、图书借阅等服务，还受到了宝妈的认可。4、憨豆豆阅读：该品牌已经发展了500多家的连锁机构，市场的口碑好，店内的人气高。公司还经营作为培训，分级阅读等服务，能够满足不同的消费者的需求。如果想要加盟的话，加盟商就需要20万元左右的启动资金。

简单估计量精度不高。根据查询相关公开信息可知：简单估计量由于没有利用辅助变量信息，精度不高，简单估计量的定义为在分层抽样中，对总体均值的估计是通过对各层的的估计，按层权加权平均得到的。简单估计、比估计和回归估计是经常用到的对总体有关参数进行估计的三种估计量。简单估计形式简洁，具有无偏性。比估计依据调查变量与辅助变量间的比率对总体有关参数进行估计和推断。虽然比估计是有偏的，但是因为它除了使用调查变量样本信息外。还充分利用辅助变量携带的信息来估计总体参数，所以比估计往往比单纯使用调查变量资料的简单估计有更高的精度。回归估计根据样本单元调查变量与辅助变量之间的关系构建回归方程，并根据回归系数对总体有关参数进行估计。回归估计是有偏的，只有在大样本情形下，回归估计量优于简单估计和比估计，缺点是计算方式较为复杂。对简单随机抽样，在没有对总体信息可以利用的情况下，对总体均值估计，这种估计称为简单估计，其中，为有限校正系数。如果是对无限总体抽样，等于如果是对有限总体抽样，样本均值的方差要比无限总体中独立样本均值的方差小，二者相差1-f。当抽样比f很小时，1-f可以忽略。影响样本均值精度的重要因素是样本量n的大小，而不是样本比。在实际问题中，总体方差是未知的，因此需要对进行估计。

1、网络密度网络密度是表函数，其方程编辑窗口里，输入的是一些坐标点（x，y），x是time，y是信任对吧。注意：time是系统默认的变量，是有起止时间的，在系统设置里，比如是从0至100，那么你定义的坐标点，也必须从（0，XX）到（100，XX），这个范围得保持一直，否则就会出错。2、信任信任是辅助变量，通常辅助变量是没有初始值的，也就是其方程编辑窗口里，sub-type选择是normal常规，而不是with initial 带初始值；方程文本框里直接填：网络密度（time）就行。

俗话说得好：“时间好比河中水，只能流去不能回。”短短几年我已经升上了小学六年级，在这几年来，我所经历的，所体验的都大大增加，说起人间真情，有一件事在我的记忆中特别深刻。　　记得一个风雨交加的夜晚，父母给了我十元钱，让我去奶奶家一趟，或许是我倒霉吧，好长时间才等到一辆车，而且车里坐满了人。我好不容易挤了进去，可是人靠着车门，特挤。　　随着车子的开动，车缓缓向奶奶家进发，可是随着一站一站的到达，在我的后面也陆陆续续的来了五个人。本来拥挤的小空间似乎快要爆炸了。在汽车里，我随着它每次的一停一开，和着一起“跳舞”。　　虽然有时一些乘客会离开。可是，后头总会有一两个人的“加盟”，看着汽车上的站牌，听着汽车的提示，我心里有点着急了，离目的地已经越来越进，越来越进。　　我开始了作战，开始叫：“让一让，让一让！”可是汽车里有许多人在讲话，加上汽车的轰鸣，显得特别的轻。我紧缩着眉，心想：啊！这里这么挤，前面又有几个胖叔叔死定定地站在那儿，连看都不开我一眼。唉！谁叫我矮呢？这么不显眼。正当我心里自个儿抱怨的时候，一位和蔼的阿姨叫住了我说：“小朋友，你下一站要下车了吗？”我有气无力地点点头。阿姨不假思索地对我说：“我帮你吧！”这时我仿佛见到了救世主，心里充满了期待。阿姨大声叫了起来：“能不能请大家让一让！让一让，给这个小朋友让个路吧！”然后阿姨让我跟在她的身后，走到了汽车出口，我高兴得连一句谢谢都没说，这时门就打开了，我习惯性地跳下了车，挥了挥手，久久地站在那儿。　　在人世中，还是好人多呀！只要我们多做好事，天下就会变得非常温馨！

比喻:绿叶丛中，一枝枝荷花亭亭玉立，像娇羞的少女，满脸绯红，微微含笑。翠绿的荷叶丛中，亭亭玉立的荷花，像一个个披着轻沙在湖上沐浴的仙女，含笑伫立，娇羞欲语；嫩蕊凝珠，盈盈欲滴，清香阵阵，沁人心脾。静静的湖面上布满了碧翠欲滴的荷叶，像是插满了密密麻麻的翡翠伞似的，把湖面盖的严严实实的。那片片荷叶，像撑开的一张张绿伞，有的轻浮于湖面，有的亭立在碧波之上，似层层绿浪，如片片翠玉。拟人:1、一朵朵荷花，紧紧依偎着碧绿滚圆的荷叶，在轻柔的雨丝沐浴下，显得更加清秀、雅洁、妩媚、可爱了。2、荷花的花瓣，洁白如玉，花里托着深绿色莲蓬，莲蓬向上的一面有许多小孔，里面睡着荷花的种子。 0 42cwfgsLV.8关注池塘里睡着一朵荷花，不畏酷暑，不理花蝉，她静静地睡在那里，红艳如火另人心动。拟人 0 5pengbblaLV.7关注含苞待放的荷花像羞答答的姑娘 0 5kid1195940401LV.2关注出淤泥而不染,濯清涟而不妖(对偶) 0 3佐乐米小荷作文_起点低_盈利高!moveredu.com广告总部 阅读作文加盟 轻投资 办学易 盈在起点荷叶伞阅读加盟_15年阅读作文教育实力品牌，个性定制课程，市场前景大，抢先机，选址..ff.hispw.com广告荷花，多样鲜花绿植，多样

您好，您这样：public class Test{ public static void main(String[] args) { int[] num = new int[10];//存储10个生成的数据 int i=0;//计数器 指示当前要填加到的数组下标,并指示当前已经添加了几个数 boolean b;//判断是否重复的辅助变量 while(i<10){ //生成一个随机数 int j = (int)(Math.random()*100+1); //将辅助变量设置为true 表示可以添加到数组 b = true; //循环判断是否重复 for(int n=0;n<i;n++){ //如果重复,设置辅助变量为false且跳出循环 //如果不重复则会一直将已添加的数组历遍一次 if(num[n]==j){ b = false; break; } } //如果可以添加 添加到存储数组 并将计数器i自加1 if(b){ num[i]=j; i++; } } //将结果循环输出到控制台 for(int j=0;j<10;j++){ System.out.println(num[j]); } }}

我的书包我有一个形影不离的好朋友，它就是天天陪伴我的——书包。我的书包是长方形的，它的外表色彩非常艳丽，有紫色、粉红色、兰色、浅绿色，上面还画有一只展翅欲飞的雄鹰，美丽极了。书包前面有两个大小不一的口袋，大的可以装作业本，小的可放文具盒。书包的两侧各有一个小兜兜，我经常把试卷、面巾纸等放在里面。打开书包，里面的空间可大啦，可以装些面积比较大的书或本子。它不仅是我的好朋友，还是个忠实的使者。不管里面的东西有多重、有多沉，它从不发出半句怨言，总是默默地为我服务。我喜欢我的书包，因为它不但外表美观，而且实用，更重要的是它是我学习上的小助手。 884 下一条回答2019作文加盟 优选

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还不如博乐作文好！

比率估计量可以看成是回归估计量的一种特例。比率估计量可以是指为估计总体比率所建立的估计量，也可以是指通过总体总值、均值同总体比率之间的关系去估计总体总值、均值所建立的估计量。比率估计量是一致的。除了某些特殊类型的总体外，它是有偏的，然而在大样本时这个偏差是可忽略的。当n很大时，比率估计量的极限分布是正态的，只要对我们抽样的总体的类型作某些不大的限制就行。对于一些最常用这种比率估汁方法的总体来说，当样本是中等大小时，其分布呈现正向偏斜的趋势，我们有一个计算偏差的精确的公式，似对于估计量的抽样方差拽们只有一个对大样本才是有效的近似公式。对于分层随机抽样，总体总值的比率估计量有两种。一种是先分别得到每层总值的比率估计量，再将各层总值的估计量之和作为总体总值的比率估计量，这种估计量称为分别比率估计量，或分别比估计量。另一种是先分别计算目标变量和辅助变量的总体均值或总体总值的估计量，两者之比作为总体比率的估计量，所构造的总体总值估计量称为联合比率估计量，或联合比估计量。

预计少儿教育市场规模在3000亿左右，其中少儿英语教育的市场规模在2019年700亿的规模！加上80/90后新一代家长的消费观念的升级，对于少儿英语教育的需求持续火热，二胎政策的推动，加上人工智能等新技术日趋成熟，市场规模会进一步扩大！可以考虑AI人工智能+少儿英语教育相结合的加盟品牌，未来的趋势也是技术+内容沟通引领少儿英语教育变革升级！美国想象力英语，从美国引入人工智能自适应教育，降低机构对于优质老师的依赖度，通过智能化的教学体系提升整体教学质量，提升学生学习主动性，降低师资成本！，短短2年多时间 合作校数量达 524家！目前开放合伙人机制：20-50万的投资规模！合伙人机制一：0经验小白量身定做合作方案合伙人机制二：为传统教育培训机构改革升级！想象力教育科技，是一家人工智能教育公司。致力于用人工智能解决教育问题！想象力教育科技面向3-15岁的青少年，提供系统化、智能化的英语教育解决方案。核心产品为英语教学课程ImagineLearning—通过线上线下结合的方式，为中国公立、私立的幼儿园，小学、初中和机构等提供一站式教学、招生、运营解决方案。Imagine Learning的线上系统以人工智能自适应为核心，该系统由美国四大领域专家研发，通过纯美语、多场景沉浸式教学、自适应学习等方式帮助孩子，达成自主学习。另有线下互动课堂及配套学习教材。线上线下结合，帮助中国孩子自主学习。