首页
📁归档
⏳时光机
📫留言
🚩友链
💰资助名单
推荐
📷相册
🎧音乐
❤ 捐助
Search
1
【NPN/PNP三极管】放大电路饱和失真和截止失真的区别
13,388 阅读
2
论文写作中如何把word里面所有数字和字母替换为新罗马字体
7,508 阅读
3
【高数】形心计算公式讲解大全
6,980 阅读
4
如何判断运放是工作在线性区还是非线性区
5,509 阅读
5
【1】基于STM32CubeMX-STM32GPIO端口开发
5,407 阅读
🪶微语&随笔
励志美文
我的随笔
写作办公
📡电子&通信
嵌入式&系统
通信&信息处理
编程&脚本笔记
⌨️IC&系统
FPGA&ASIC
VLSI&IC验证
EDA&虚拟机
💻电子&计算机
IP&SOC设计
机器学习
软硬件算法
登录
🪶微语&随笔(共107篇)
找到
107
篇与
🪶微语&随笔
相关的结果
- 第 3 页
2021-08-22
【线代】利用克拉默法则解决抽象线性方程组解
克拉默法则可以解决含参的范德蒙形式矩阵 那么克拉默法则如下: 图片 图片 图片 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
646
0
2021-08-09
【高数】定积分广义积分(反常、瑕积分)的收敛与发散判断
1.广义积分收敛适用于级数 图片 2.收敛与发散判断 图片 图片 图片 有瑕点判断 图片 图片 或者直接算结果,结果不是无穷就说明收敛,如下例题 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
2,503
3
2021-08-08
【高数】定积分之旋转体体积详解
绕X旋转: 图片 绕y旋转: 图片 深度研究原理: 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
1,289
2
【高数】级数 ∑ 1/[nln(n)] 发散的证明
不少人对级数收敛和数列收敛,总是搞混淆,数列1/nlnn收敛,也就是说1/nlnn是有极限的,极限就是0 但是题目说的是Σ1/nlnn不收敛 也就是1/2ln2+1/3ln3+1/4ln4+……1/nlnn……这样加起来,不收敛,没有极限。 就和著名的调和级数Σ1/n 数列1/n是收敛的,有极限的,极限是0 但是调和级数Σ1/n=1+1/2+1/3+……1/n+……却是不收敛的,没有极限的。同样道理 思路 通项趋于0是级数收敛的必要条件。 这个级数用 比较 比值 根值都不好做,把an写成f(x)函数,在2到+∞积分(减去有限性不影响敛散性)。积分的敛散性与级数的敛散性相同。 最后算出来出来是+∞,则积分发散,则级数发散。 图片 图片 推广: 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
2,727
12
2021-08-03
【线代】初等矩阵的逆矩阵求解技巧-免计算
1、行交换(列交换)的初等矩阵,逆矩阵还是本身; 2、某一行(或列)乘以一个倍数的初等矩阵,逆矩阵,是这一行(或列)除以这个倍数的初等矩阵; 3、某一行(或列)乘以一个倍数,加到另一行(或列)的初等矩阵,逆矩阵,是这一行(或列)乘以这个倍数的相反数,加到另外那一行(或列)的初等矩阵。 初等矩阵的逆矩阵其实是一个同类型的初等矩阵(可看作逆变换)。例如,交换矩阵中某两行(列)的位置;用一个非零常数k乘以矩阵的某一行(列);将矩阵的某一行(列)乘以常数k后加到另一行(列)上去。 例题 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
1,347
6
2021-08-02
引导冥想 | 20分钟缓解焦虑减压正念回归平静
欢迎来到今天这个帮助你缓解压力和焦虑的引导冥想,如果你可以养成有规律地定期做这类练习,它所产生的成效会随着时间生长,开花,结果,你的身心健康状态会逐渐提高和改善。在这个过程中,我们每个人的经历和感受都会不尽相同,所以不用一味和别人做比较,或必须要达到某个状态的执念;我们需要做的就只是善待自己,给自己充足的耐心。 缓解焦虑的重点就是要回到我们所在的当下。在这个高速时代,我们好像都已经习惯了为自己制定各种计划,却在不知不觉中一点点透支着自己的身体和心灵,直到它们已经疲惫不堪,向你发出求救信号……
我的随笔
刘航宇
4年前
0
1,106
2
2021-08-01
【概论】一阶矩、二阶矩原点矩,中心矩区别与概念
一阶矩就是期望值 换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解,连续的可以类比一下)。举例:xy坐标系中,x取大于零的整数,y1, y2, ...,yn 对应x=1, 2,..., n的值,现在我要对y求期望,就是所有y累加除以n,也就是y的均值。 此时y的均值我可以在坐标系中画一条线,我会发现所有的点都在这条线的两边。如果是中心矩我就会用每个值减去均值z=yn-y均作为一个新的序列z1, z2, ..., zn,再对z求期望,这时我会发现均值为零(即在坐标轴y上)。一阶矩只有一阶非中心矩,因为一阶中心矩永远等于零。 二阶(非中心)矩就是对变量的平方求期望 二阶中心矩就是对随机变量与均值(期望)的差的平方求期望。为什么要用平方,因为如果序列中有负数就会产生较大波动,而平方运算就好像对序列添加了绝对值,这样更能体现偏离均值的范围。 原点矩,是随机变量到原点的距离(这里假设原点即为零点)。 中心矩则类似于方差,先要得出样本的期望即均值,然后计算出随机变量到样本均值的一种距离,与方差不同的是,这里所说的距离不再是平方就能构建出来的,而是k次方。 一,二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小,方差越大,波动性越大。方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量。 二,三阶中心距告诉我们一个随机密度函数向左或向右偏斜的程度。 三,在均值不为零的情况下,原点距只有纯数学意义。 四,A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值。具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n ----(1) A2,二阶矩就是 E(X^2)即样本平方均值 ,具体说来就是 A2=(西格玛Xi^2)/n-----(2) Ak,K阶矩就是 E(X^k)即样本K次方的均值,具体说来就是 Ak=(西格玛Xi^k)/n,-----(3) 五,矩估计法大概步骤如下: 1 根据分布律或者分布函数,概率函数,计算EX或者EX2,其中含有未知参数a。 2 令 样本的一阶矩A1等于EX(二阶矩A2等于EX^2)。 3 由2得到 a的表达式子,此式子中含有A1(A2,...),而A1,A2表达式如上(1),(2),(3)所示. 该含有 A1,A2,..Ak的表达式称为估计量,如果把样本具体值带入,即可得a的估计值。 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
5,401
4
2021-07-30
[线代]二次型的标准型,规范型的区别
区别: 1.平方项的系数不同 标准型的系数在采用正交变换的时间,平方项的系数常用其特征值。 规范型中平方项的系数都是 1 或 -1,正负项的个数决定于特征值正负数的个数 2.转换方式不同。 标准形到规范形,只需将标准型中平方项的正系数改为 1,负系数改为 -1,正系数项放在前。 规范型反之即可。 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
1
1,887
4
2021-07-28
【高数|信号】分式如何拆项?
高次比低次 长除法 低次比高次 4个最简类型 图片 案例问题: 图片 在高等数学积分被积函数中或者信号、电路中拉普拉斯反变换遇到分母是因式,次方低于分子次方如何拆项? 先看拆项格式 图片 例题 最后一步是拉普拉斯反变换,非有关工程技术人员领域可以不看 图片 图片 图片 图片 案例解答: 图片
嵌入式&系统
通信&信息处理
我的随笔
刘航宇
4年前
0
987
2
2021-07-26
【线代】拉普拉斯展开快速秒杀行列式!
由于网上有关文章找不到或者描述过于难以理解,我决心自己出一个文章以备学习。 目录 行列式拉普拉斯展开定义 有关习题 行列式拉普拉斯展开定义 图片 有关习题 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
4
4,130
19
2021-07-22
【高数】偏导数连续的证明步骤!
分为4步走,其中第二步的公式法求后,到第三步求xy趋近x0y0一般可以用放缩配合夹逼准则,也可以看成一个整体或者等价无穷小均可 图片 图片 图片 图片 图片
我的随笔
刘航宇
4年前
0
1,605
2
愿你们所有的努力都有回报!考研励志文章,考研党加油!!!
励志美文
刘航宇
4年前
0
138
3
2021-07-22
图片 我们是怎样的一代,我们在经历着怎样的青春,又在怎样的对待时间,不可否认,我们还有年轻的资本,在经历现实的初创,走在了一条考研的路上…… 站在路的前端,远远考研的汽笛已经鸣响,考研的风帆已经启航,作为新一轮的考研人我们把目标对准远方。漫漫长路定是荆棘密布,坎坷征途必将困难重重,没有人知道有多少挑战与考验,没有人知道有多少挫折与磨练。只有经历了才知道路途的艰辛,只要走过了才知道自己的坚强,而要想走到最后我们必须坚定信念,必须拥抱梦想。 这个没有硝烟的战场,相信勤能补拙,却只有坚持才能胜利,而笑到最后的才会笑的最好。没有人在开始时就愿意接受失败,没有人在理想中不愿自己坚强,但这条路上必将会有很多人停止了,倒下了,到达终点的勇士只是少数。或许这就是现实,也是差距,谁能不畏路上的荆棘密布,谁能不怕途中的狂风暴雨,谁能抵住一路上的种种诱惑,谁又能忍受漫漫长路的孤独与寂寞,形形色色人生,习惯这样的方式吗,或许别无选择,不悔是自己的信念,选择了就要勇敢的走到底。 天空覆盖着我们所有人的心,阴晴雨雪,变化万千,我想获胜的一个利器便是积极的心态,心态也将决定你的成败。这条路上我们不止一次的困惑与迷茫,不止一次的面对诱惑与孤寂,不止一次的承受压力和焦虑,不止一次的在坚持与放弃中徘徊,而最终我们将以一颗怎样的心态来接受这些,抚平棱角,将是我们成功的关键。放开心去面对一切困难,虽然每天都迎着朝阳,但要把握白昼珍贵的时光,坦然一切,坚持你的理想。 研途观景,我们不会平静,或许无法想象前方的道路还有多远,在想象中也无法体会到所谓的困难有多难,所谓的坚持有多不易,只有现实告诉了我们一切,一切也我们更加了解了自己。平静思考,面对初期选择时的困惑与迷茫,面对暑期复习时的炎热和烦躁,面对着无数学子报名的压力与恐惧,面对着很多人找工作赚钱时的诱惑和反思,面对着永远复习不完的文字和题海,面对着考场失利的担忧和紧张,面对着客观存在的纷繁复杂的一切,你又作何感想,内心深处的自信与骄傲在这一刻爆发,我们才会清楚自己究竟有多强大。 很少有人能轻松的说一句无所谓而一笑而过,我们兼凡人,走着凡人路,所以不可能一下子变得如此超然与洒脱。考研,让我们都在这种平凡的生活中体会着不凡的经历,领略着不凡的风景。 在这样的一条路上,或惊喜或失望,也许你不会知道下一个阻碍会来自什么地方,内心在空洞中也会产生或多或少的遐想,无尽的担忧也让问题成倍的扩大,变成沉重的负担。问题永远是越解决越少而越拖延越多。我想每个人不需要企盼一帆风顺、一切如意,不需要企图遇到问题都能轻易解决,因为现实的磨砺总会出现,只是当它出现时,能以饱满的斗志来想办法克服,不要逃避,困难也让我们承认自己会遇到问题,承认有很多问题自己很难轻易解决,这也是我们要认识到的一点。 青春是人生的最美财富,纵观整个人生,漫漫长路且是一个过程,一点一滴都是积累。考研是当前的一件大事,但毕竟又只是生命过程中的一段征程。它的确很重要,但却决非全部。所以我们要对人生有一个清晰的认识,对考研有一个清醒的衡量。失败会影响你的心情,学着重视它但不要太在意,沉浸其中的阴影,战胜它不要太清高,学着品味这份艰辛,赞美这段旅途。 明天太阳依旧会照耀你的床前,面对人生的每一天,都可以看作是新的起点,每一刻都可以作为新的开始,所以认真走好每一步,过好每一天。对于考研,我们放眼未来而不要拘束在现在,也许我们会走错一步,但不要停止前行的脚步,把握正确的人生方向,我们就会离目标越来越近。 考研路上也不会缺少好书相伴,哲人的思想为我们指引方向,成功者的事迹也会成为我们的榜样。志同道合的伙伴,在失落时为你撑起一把伞,彼此共勉,快乐取代孤独,温馨代替无助。抱着经历风雨历练的心态去积极面对,风雨就不再可怕,而当我们在风雨中自由歌唱,坦然面对时,我们就学会了坚强,当一切都逝去时我们便可以骄傲的说;我们经历了,走过了,结果已不再重要,我们已成长了……考研,让拼搏的青春化茧成蝶。暖风吹过窗台,催人感觉到夏的味道。一个人呆在久违的私房,或许很久没有这样静心聆听风的声音了。一个气氛恬静的夜晚,我想自己终于有时间品味化茧为蝶的苦涩,感受苦尽甘来的喜悦。生活很玄妙,也许路就在一瞬间转弯,考研,充实我一程。 经历风雨,方见彩虹。为了这一天的到来,我付出了太多的心血与汗水;忍受了太久的孤独与寂寞;承受了太多的苦涩与辛酸……再回首,一切似乎历历在目又好像那么的遥远;再回首,一切似乎都是甜蜜又好像那么的苦涩;再回首,一切似乎都很可爱又好像那么的惨不忍睹……我深切感受到了过去日日夜夜的艰辛,这些日夜,只有自习室的孤灯明白;这些艰辛,只有宿舍的桌椅知道;这种孤独,只有我的思绪可以丈量…… 夏至未至,转瞬白雪纷飞,四季在这一年如光影般上演,定格自己,我只有为之奋斗的远方,没有节日、没有假日、没有休闲、没有娱乐,一个人孤单前行,一个人为自己加油。支撑我在这条路上坚定走下来的动力,就是为我想要的生活,为我对自己的承诺。曾经的曾经,那一并都是我的精神食粮,承诺过要为了美好的生活,全力去建设,执着追求,直到最后。 心总是憧憬未来的,尽管生活总让人累,但梦想的光芒总会照耀在身旁。在寒冷的冬肆虐的覆盖天地时,一个人、一盏灯、一杯茶、一堆书,别人早已入眠,而我仍在苦战。让人不觉感受到“千山鸟飞绝、万径人踪灭、孤舟蓑笠翁、独钓寒江雪”的意境。在就在这种意境中,我孜孜以求,创造着奇迹……偶尔深夜,看书疲惫的时候,走到窗前,抬头望天,思绪万千。生活并非一种选择,现实中的种种也会冲击坚守的未来。对工作的艰辛,对远方的迷茫,对自在的渴望,对未来的希望,一个人品味着,也许只有浩瀚夜空的一轮孤月明白我的心声。夜深了,人也累了,想到我的远方,想到朋友的支持,便又回到书桌前,一盏灯、一杯水,漫漫寒冬也一样走过。
上一页
1
2
3
4
...
9
下一页