1樓:掵運
目標和理想都是要有的 萬一實現了呢……
**怎麼寫?
2樓:網友
看是什麼**了。
基本的:要有乙個論點。
要有充分必要的論據。
用邏輯辨證的方法組織論據去證明論點。完成!
3樓:這個沒註冊嘛
先把你的論點擺出來 就是你對你寫的這個事你自己的觀點《論點》
再用列子 資料之類的證據去證明你所說的觀點《論據》
**就是論點 論證 論據 其中論證就是你整個證明的過程。
4樓:俞柏
到當地大學隨便找個教師問問唄!
我認為記憶單詞有困難.還有在寫作中不知道要怎麼寫
5樓:大腦時代
那你還是需要加強單詞記憶,你可以使用聲音記憶?
聲音記憶:事實上我們通常進行死記硬背的記憶方式就是使用的聲音記憶。無論我們記憶手機號、記人名、記英語單詞、還是背誦文章,絕大多數人都是在對他們自己的聲音進行記憶。
你現在就可以嘗試著回憶乙個手機號、或者回憶乙個單詞、或者回憶一句歌詞、詩句,你就可以很清楚地感覺到,自己事實上是在回憶一些聲音的排列順序。
聲音(如果不加上優美旋律的話)本來就是一些毫無意義的音節,我們記憶大部分資料,都是通過誦讀或默讀的方式去記憶的,即使我們通過默寫的方式來記憶英語單詞,其實也是在幫助我們默讀。如果我們在這樣背誦的時候僅僅不斷重複著記憶自己的聲音,而沒有同時進行生動、豐富的想像,那麼就是純粹的死記硬背,這樣的記憶效率,是非常低下的。
6樓:焉夏侯之
其實很多人學習英語最大的問題都是記憶單詞,這不是你乙個人的問題。 老師只能教你語法和答題技巧,但是單詞不認識一樣也白扯。現在有一款專門怎會英語單詞快速記憶的智慧型化學習系統,你可以試用一下,現在很多學生都在使用,好像名字叫fast單詞突擊王,你可以瞭解下。
**腳註的格式
7樓:南瓜蘋果
**腳註格式如下:
字型】中文:小五,宋體,英文:times new roman 9號字型;
行距】單倍行距;
段落】頂格寫,無首行縮排,也無左縮排;
序號】用①這種格式,序號後空乙個字元;
頁碼】中文:第х-х頁,如 第16-17頁。英文:pp.х~如, 單頁用pх,如p19.
標點符號】中文使用中文狀態下標點符號,英文使用英文狀態下標點符號,切忌混用。
數量要求】10(含10個)以上。
腳註標記應該比周圍的文字顯而易見,因此作為標記的上標英文字母或數字通常會使用粗字型。除此之外,也可加用斜字型,使上標字型向外傾斜。
確保把腳註標記設為上標後,字型不會變得太小。若是的話,應該使用體積較大的字型,或者增大軟體組合用於上標的預設值。
8樓:人設不能崩無限
註釋是作者對正文中某一內容作進一步解釋或補充說明的文字,不要列入copy文末的參考文獻,而要作為註釋放在頁下,用①②…標識序號。註釋中提到的論著保持通常格式,如:
與正文部分空出兩行;
按照文中的索引編號分別或合併註釋;
註釋」採用五號黑體,註釋內容zhidao漢語採用小五號宋體,英語採用times new roman 9號。
9樓:夏夜秋風
建議最好用word2003版本的!
關於matlab filter這個函式到底怎麼用?
10樓:網友
filter是一維數字濾波器。
使用方法:1、語法:filter函式是一維的數字濾波器,主要的應用語法如下所示。
y=filter(b,a,x)
y,zf] = filter(b,a,x)
y,zf]=filter(b,a,x,zi)
y=filter(b,a,x,zi,dim)
..=filter(b,a,x,,dim)
y=filter(b,a,x)
濾除向量x中的資料,其中b是分子係數向量,a是分母系數向量。如果a(1)不等於1的話,則就利用a標準化濾波器係數,可以利用多項式除法使分母變為1;如果 a 等於0,濾波器返回錯誤值。
2、演算法實現。
filter函式通過直接 ii 型轉置結構實現,可得下面的時域表示式:
y(n)=b(1)*x(n)+b(2)*x(n-1)+.b(nb+1)*x(n-nb)-a(2)*y(n-1) -a(na+1)*y(n-na)
其中 n-1是濾波器階數,na 是後向反饋的濾波器階數,nb 是前向反饋的濾波器階數。
11樓:網友
filter函式是一維的數字濾波器,主要的應用語法如下所示。
y = filter(b,a,x)
y,zf] = filter(b,a,x)
y,zf] = filter(b,a,x,zi)
y = filter(b,a,x,zi,dim)
..= filter(b,a,x,,dim)
這五個用法大同小異,明白乙個就知道其他的用法了,下面以最簡單的 y = filter(b,a,x) 為例進行講解。
y = filter(b,a,x) 濾除向量x中的資料,其中b是分子係數向量,a是分母系數向量。如果a(1)不等於1的話,則就利用a(1)標準化濾波器係數,可以利用多項式除法使分母變為1;如果 a(1) 等於0,濾波器返回錯誤值。
演算法實現:如上圖所示,filter函式通過直接 ii 型轉置結構實現,通過分析上面原理圖,可得下面的時域表示式。
y(m) = b(1)*x(n) +b(2)*x(n-1) +b(nb+1)*x(n-nb)- a(2)*y(n-1) -a(na+1)*y(n-na)
其中 n-1是濾波器階數,na 是後向反饋的濾波器階數,nb 是前向反饋的濾波器階數。此表示式還不是很明顯,不太容易明白,此表示式可變型為。
通常情況下,a(n-i)被歸一化為1.
3、舉例說明:
data = [:4]';
windowsize = 5;
filter(ones(1,windowsize)/windowsize,1,data)
ans =解析:ones(1,windowsize)/windowsize,當windowsize=5時,生成的向量為[ ,即分子係數向量 b = [
data = [:4]' = [1 2 ··4]
根據上面的表示式(2),以及 a(n-i) 歸一化為1可知下面的推導過程,y(1) = b(1) ·x(1) = = ;
y(2) = b(1)·x(2) +z1(1) = b(1)·x(2) +b(2)·x(1) = + = ;
y(3) = b(1)·x(3) +z1(2) =b(1)·x(3) +b(2)·x(2) +z2(1) = b(1)·x(3) +b(2)·x(2) +b(3)·x(1) = + =
12樓:浪子_回頭
y = filter(b,a,x) ,輸入x為濾波前序列,y為濾波結果序列,b/a 提供濾波器係數,b為分子, a為分母。
整個濾波過程是通過下面差分方程實現的:
a(1)*y(n) = b(1)*x(n) +b(2)*x(n-1) +b(nb+1)*x(n-nb)
舉例:k=-100:100;
uk=[zeros(1,100),ones(1,101)];
a=[1 -5 6];
b=[2 -1];
x=uk;
y=filter(b,a,x)
13樓:先森
filter是一維數字濾波器。
先從簡單的說起:
1、filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])實現 y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0 %(x[1]之前狀態都用0)=1y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4...2、然後說你感興趣的filter(b,a,x)這裡a,b都是向量。
你提到輸入[zeros(1,100),ones(1,101)]3、差分方程 2y[k]-y[k-1]-3y[k-2]=2x[k]-x[k-1]
往裡面代。1]之前的狀態都為0
y[1]=1/2*(2*x[1])=0
y[2]=1/2*(2*x[2]-x[1]+y[1])=0...
4、顯示的數為差分方程的輸出y
這個函式和還有其它的用法,再次我就不說了。
matlab的幫助中說的比較詳細,你可以自己看一下。
14樓:網友
filter是一維數字濾波器。
使用方法:y = filter(b,a,x) ,輸入x為濾波前序列,y為濾波結果序列,b/a 提供濾波器係數,b為分子, a為分母。
整個濾波過程是通過下面差分方程實現的:
a(1)*y(n) = b(1)*x(n) +b(2)*x(n-1) +b(nb+1)*x(n-nb) -a(2)*y(n-1) -a(na+1)*y(n-na)
y,zf] = filter(b,a,x,zi),輸入x為濾波前序列,y為濾波結果序列,b/a 提供濾波器係數,b為分子, a為分母,simulink與訊號處理》
並輸入zi指定x的初始狀態,zf為最終狀態向量 《simulink與訊號處理》
filter(b,a,x,,dim) 或 filter(b,a,x,zi,dim)指定x的維數dim進行操作。
舉例k=-100:100;
uk=[zeros(1,100),ones(1,101)];
a=[1 -5 6];
b=[2 -1];
x=uk;
y=filter(b,a,x)
15樓:網友
鳳仙改編自原著同名篇章。
我很想學seo,學習seo需要多長時間?
16樓:若林說運營
seo入門很簡單,深入學習是需要一定時間和經驗上的累積的,如果說只是系統的學習可能乙個月都用不到,當然瞭如果你是去什麼培訓機構的話可能2-4個月不等,因為他們要賺錢哈。
記得seo我也是半路出家的,14年的時候報考了乙個網上的遠端班,學習了不到乙個月我就去找工作了,當然當時也只能是找那些發發外鏈,寫寫文章的工作。但是隻要你入行了,後面就需要自己再深入的學習了,如果只是停留在表面上的話是沒有出路的(雖然seo大多都被認為沒有出路),經過三年的努力學習,我也成功的成為了一家網路公司seo部門的負責人。
17樓:網友
1、如果只是基本知識,一般乙個星期可以掌握了。
2、seo優化操作,大概3個月~6個月,可以上手了。
3、遇到seo問題分析處理需要6個月~1年的時間。
4、seo的知識也是會隨時代更新迭代的,是乙個長期學習的過程。如果去做企業站優化,大概需要去專業的地方學習乙個月左右,基本可以掌握相關的優化知識。
18樓:匿名使用者
作為乙個幾年的從業者,來談談自己的體會吧。
首先,學習seo之前你要先。
考慮乙個問題,是想把seo當作乙個職業,一直深耕下去,還是想作為乙個技能,用來提公升自身的競爭力。兩個放向,對應的就是兩種過程和結果。
先說一下結果。
職業:一直深耕下去,可以作為資深人士,精通優化相關的所有內容,作為業界大佬還是很爽的,薪資根據城市而定,大城市薪資比較高,年薪幾十的也有,小城市,越小的城市薪資差距越小,具體可以看看招聘需求就知道了。但是,太單一,抗風險能力弱,一旦行業變化,崗位不在需要就哭了。
技能:可以大大提公升自身的競爭力,畢竟人才的需求方面,企業對一些特定崗位會招聘專才,大部分崗位還是需求全才,而且會的越多,越容易做出業績,公升職加薪速度也會比較快。從自身來講,懂的多,綜合能力強所帶來的整合能力和判斷力都會更好一些,自身的職業上公升速度也薪資的提公升幅度也會快一些。
但是,不夠精。
在說一下時間,我是用了一年才算是入門了,自知比較慢一些,但是很多做seo都是和我一樣,都是做別的兼顧做,所以速度慢一些。
職業:如果深耕這個崗位,建議最好找個師傅,報個培訓,或是找個業界的大佬好好學習,多讀書,多練習,找個專業的公司進去工作兩年,基本就差不多了,需要的技能就是內外鏈,**優化,**優化等等非常多,非常細緻。
技能:多看書,多實踐,結合工作多考慮企業需要什麼,將seo融合進去品牌和資訊等內容,用來給企業做**,一般一兩年就可以。需要的技能相對簡單一些,畢竟**優化,**優化等用的很少,稍微懂一些就好,不用像是職業方向需要精通到可以手敲出乙個**。
當然,也看各自的天資和後天的努力。
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