求达人帮忙翻译下,急~~

线性代数中，特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。

灰度化处理后，剪切出脸部部分，就是额头到下巴，左耳到右耳的部分，然后选择合适的算法进行检测，用模板匹配或者神经网络等，结论是算法在小范围内得到识别结果和识别率。

程序员必备的一些数学基础知识有以下几种：线性代数：主要涉及向量、矩阵、线性方程组、特征值、特征向量、奇异值分解等概念，可以用来处理多维数据和矩阵运算，在机器学习、图像处理、计算机图形学等领域有广泛应用。微积分：主要涉及导数、积分、极限、泰勒展开等概念，可以用来分析函数的变化率和曲线的形状，在优化算法、神经网络、信号处理等领域有广泛应用。概率论和统计学：主要涉及随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯理论、期望值、方差、协方差、假设检验等概念，可以用来分析数据的规律和不确定性，在数据挖掘、机器学习、自然语言处理等领域有广泛应用。离散数学：主要涉及集合、逻辑、关系、函数、图论、树、递归、数论等概念，可以用来描述离散结构和离散对象之间的关系，在算法设计、加密解密、编码理论等领域有广泛应用。当然，这些只是一些常见的数学基础知识，并不一定涵盖了所有程序员需要掌握的数学内容。不同的领域和方向可能还需要其他的数学知识，比如信息论、复变函数、傅里叶分析等。U0001f60a

%一个修改后的PCA进行人脸识别的Matlab代码% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[];%所有训练图像for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat("D: awdataORLs",num2str(i),"",num2str(j),".pgm"));% imshow(a);b=a(1:112*92); % b是行矢量 1×N,其中N＝10304,提取顺序是先列后行,即从上到下,从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵,allsamples 中每一行数据代表一张图片,其中M＝200endendsamplemean=mean(allsamples); % 平均图片,1 × Nfor i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean是一个M × N矩阵,xmean每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”end;sigma=xmean*xmean"; % M * M 阶矩阵[v d]=eig(sigma);d1=diag(d);[d2 index]=sort(d1); %以升序排序cols=size(v,2);% 特征向量矩阵的列数for i=1:colsvsort(:,i) = v(:,index(cols-i+1) ); % vsort 是一个M*col(注:col一般等于M)阶矩阵,保存的是按降序排列的特征向量,每一列构成一个特征向量dsort(i) = d1( index(cols-i+1) ); % dsort 保存的是按降序排列的特征值,是一维行向量end %完成降序排列%以下选择90%的能量dsum = sum(dsort);dsum_extract = 0;p = 0;while( dsum_extract/dsum < 0.9)p = p + 1;dsum_extract = sum(dsort(1:p));endi=1;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系while (i0)base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean" * vsort(:,i); % base是N×p阶矩阵,除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化,详见《基于PCA的人脸识别算法研究》p31i = i + 1;end% add by wolfsky 就是下面两行代码,将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p 阶矩阵allcoorallcoor = allsamples * base;accu = 0;% for i=1:40for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像a=imread(strcat("D: awdataORLs",num2str(i),"",num2str(j),".pgm"));b=a(1:10304);b=double(b);tcoor= b * base; %计算坐标,是1×p阶矩阵for k=1:200 mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));end;%三阶近邻 [dist,index2]=sort(mdist);class1=floor( index2(1)/5 )+1;class2=floor(index2(2)/5)+1;class3=floor(index2(3)/5)+1;if class1~=class2 && class2~=class3class=class1;elseif class1==class2class=class1;elseif class2==class3class=class2;end;if class==iaccu=accu+1;end;end;end;accuracy=accu/200 %输出识别率函数调用是定义函数,然后用函数名进行调用就可以了

TI-Nspire 及TI-Nspire CAS是Texas Instruments 于2007年9月所推出的新型图形计算器，两部计算器都有64MB庞大记忆体，其中32MB是计算记忆，可供用家直接使用，另外32MB是Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分 Calculus 等，以及程式及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许TI-Nspire / TI-Nspire CAS 透过TI Graph Link 连接线接受一些由网上下载的程式并变为 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能，在现今的计算器中可是数一数二了。TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylor"s Expansion ) 等功能，不过 TI-89 Titanium 所有的三维图像功能目前就欠缺。它也和TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra ) 功能。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS 比 TI-Nspire 是好得多的，就像TI-89 Titanium 和TI-84 Plus 的关系一样。这两款肯定比84的功能强大许多，相差了几个等级，而且84所有的功能这两款机器都有

TI-Nspire clickpad 及TI-Nspire CAS clickpad 是德州仪器于2007年9月所推出的图形计算器，两部计算器都有 64MB 内存，其中32MB是计算内存，可供用户直接使用。另外32MB是 Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分等，以及程序及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许 TI-Nspire clickpad/ TI-Nspire CAS clickpad通过连接线用TI Nspire Computer Link接受一些由网上下载的程序并变为TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能（通过MyLib）。TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylors Expansion ) 等功能，在3.X系统增加了3D函数功能。它也和 TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra 或CAS，Computer Algebra System) 功能。TI-Nspire clickpad/ TI-Nspire CAS clickpad的键盘设计颇为特别，那些英文字母和其他特殊符号按键是很小的绿色及灰色按键，这种可能造成经常会误按，不过，大家只要熟悉了就会习惯及不会失误操作。TI-Nspire 另外有一个 TI-84 Plus Silver Edition 兼容键盘，如果将此键盘装上，那么 TI-Nspire 就会以 TI-84 Plus Silver Edition 的模式运作，这个设计相信是为了迁就以前一直使用 TI-83 Plus 及 TI-84 Plus 的人，让他们较容易适应新机。TI-Nspire CAS 就没有这个兼容键盘，也不能以 TI-84 Plus 的模式运作，应该是因为这个键盘的额外成本，放弃了兼容性及键盘提供。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS clickpad比TI-Nspire clickpad是好得多的，就像 TI-89 Titanium 和 TI-84 Plus 的关系一样。TI-89 Titanium 及 TI-84 Plus / TI-84 Plus Silver Edition 仍然继续售卖，没有迹象显示德州仪器会停产它们。 代数功能TI-Nspire CAS涵盖了已有计算器的所有功能，主要包括：运算功能 - 数值求解；符号运算；二进制、十六进制运算；逻辑运算；三角函数；双曲函数；最小公倍数；最大公约数；因式分解；多项式展开。微积分 - 求导数、积分、极限、函数最大值、最小值、切线、解微分方程、对隐函数求微分。矩阵 - 矩阵运算，包括特征值、特征量的计算、LU Decomposition、QR 因数分解、包含符号元素的矩阵。作图功能函数作图、参数作图、极坐标作图、三维作图、微分方程作图、数据统计作图、图形变换、圆锥曲线作图、不等式作图、函数值列表等。几何功能创建和研究几何形状、模拟点在图形上的运动并研究其性质、研究几何的变换，有利于平面几何的学习。可以实现函数作图形式、参数方程作图形式与数据统计作图形式并存在同一个坐标系下， 有利于平面解析几何的学习。统计分析功能对一元或二元变量进行统计、对函数进行回归与拟合操作、进行多种假设检验（T-test, Z-test, ANOVA等）、计算并绘制多种分布的图形（散点图、x-y线图、直方图、箱形图、回归线、正态概率图、假设检验图）、排列组合、随机数、推论统计等。金融计算功能包括货币的时间价值（TVM），不均匀现金流，分期付款、利率转换等。编程功能简单易学的编程语言，用户可根据自己的需求来编写不同有应用程序。 TI-nspire 的CAS版本拥有计算机代数系统。计算机代数系统的标志是能够以字符串作为运算单位。不同的字符串代表的含义是不同的,字符串可以被赋值使它具有特殊含义。例如：a 作为一个字符串b 作为另一个字符串则有2a 代表 2 乘以 a ，2个a的和。a*b 代表 a 和 b 相乘。ab 则代表另一个与 a 或 b 都不相关的字符串。此时，给 a 赋值：2→a（令 a 等于 2）则有2a = 2*2 = 4a*b = 2*bab 仍然是另一个独立的字符串。ab * ab = 2*ab(a*b)*(a*b) = a^2 * b^2 = 2^2 * b^2 = 4* b^2 TI-Nspire系列图形计算器可以与威尼尔EasyLink USB接口无缝工作，从而令数据采集变得更加有趣、快速和准确；同时对用户而言也变得更加直观。EasyLink可以将超过50种的威尼尔标准传感器与任意型号的TI-Nspire图形计算器USB端口逐一相连。一旦连接上了传感器，学生可以立即开始快速轻松的采集，并进行来源更为广泛的数据分析，诸如pH值，光强以及压力等等。TI-Nspire系列图形计算器会自动识别与EasyLink连接的传感器并启动威尼尔数据探索应用程序开始数据采集。对于那些一次只要使用一种传感器的实验，在TI-Nspire图形计算器或者电脑软件上，学生及教师只需要接上传感器，单击“开始”/”Start”，然后就可以开始采集数据。就是那么简单！一旦采集到了数据，学生可以使用集成了的威尼尔数据探索应用程序去判断数据是线性的或非线性的。开始采集数据之前，学生可以使用”Draw Prediction（绘制预测）”功能，直接在数据将显示的图像区域内画下他们的预测，然后在采集完成后检验他们的假设。体验使用传感器来探究自然前所未有的方便。TI-Nspire实验托板结合TI-Nspire威尼尔DataQuest?应用程序和可供超过50个数据采集传感器的选择，将科学科目的教学和学习带到一个把科学概念直观化，引领学生多参与的教学新境界。TI-Nspire多个传感器数据采集与TI-Nspire实验托板使用一次传感器或同时使用多个传感器进行多种的实验。TI完整的数据采集方案有助于教师和学生最有效率地利用课堂时间，让学生从富有活力、别开生面的课堂探究及讨论中学习科学知识。TI-Nspire实验托板带有5个传感器接口，包括3个模拟信号接口以及2个数字信号接口。允许学生同时使用包括高采样率的5个传感器，小巧方便。也让野外教学的课堂实验更有效率、便捷。 CPU：150 MHz ARM（由于TI限制了CPU频率，因此在OS2.1前都并未达到150MHz的频率）储存器：16 MB RAM, 20 MB Flash ROM屏幕规格：240x320 3.5英寸 16级灰阶 约为115DPI使用USB Mini接口与电脑连接使用4节AAA 7号电池或TI锂离子充电电池 CX/CX CAS：　　CPU：132 MHz ARM　　储存器：64MB RAM, 128MB Flash ROM　　屏幕规格：320*240，3.2英寸，6.5K色，125ppi　　电池只能使用充电电池。　　CM/CM-C CAS:　　储存器：32MB RAM, 128MB Flash ROM　　不支持Dock　　其它同CX。

貌似是mathematics这个软件.太难了.

可以百度华中科技大学研究生院网站招生简章有各个专业详细说明

1.IEEE Trans. Signal Processing，A Novel Scheme for the Design of Approximate HilbertTransform Pairs of Wavelet Bases，，vol.56,no.6，2289-22972.IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology，Robust and Accurate Object Tracking under Various Types of Occlusions，，vol.18,no.2，223-2363.IEEE Trans. Power Electron，A Novel Inverter-Output Passive Filter for Reducing Both Differential- and Common-Mode dv/dt at the Motor Terminals in PWM Drive Systems，，vol.54, no.1，419-4264.IEEE Trans. Instrum. Meas，Detecting the Blockage of the Sensing-lines of a Differential-Pressure Flow Sensor in a Dynamic Process Using Wavelet Transform Techniques，，vol.55, no.4，1143-11485.Physica D-Nonlinear Phenomena ，A nonlinear correlation measure for multivariable data set，，200(3-4)，287-2956.IEEE Trans. Instrum. Meas，A wavelet-based multi-sensor data fusion algorithm，，vol.53,no.6，1539-15457.IEEE Trans. Instrum. Meas，Fast Quantitative Analysis and Information Deviation for Evaluating the Performances of Image Fusion Techniques，，vol.53,no.5，1441-14478.IEEE Trans. Instrum. Meas，A wavelet-based method for measuring particulate velocity by an active sensor，，vol.53, no.4，1345-13519.Powder Technology，On-line continuous measurement of particle size using electrostatic sensor，，vol.135-136，164-16810.IEEE Trans. Instrum. Meas，A Quantitative Method for Evaluating the Performances of Hyperspectral Image Fusion，，vol.52, no.4，1041-104711.Digital signal processing: A Review Journal，An eigenvalue residuum-based criterion for detection of the number of sinusoids in white Gaussian noise，，vol.13, no.2，275-28312.IEEE Trans. Instrum. Meas，ADC characterization based on singular value decomposition，，vol.51, no.2，138-14313.IEEE Trans. on Instrum. Meas，A wavelet-based approach to abrupt fault detection and diagnosis of sensors，，vol.50, no.5，1389-139614.IEE proceeding A: Science, Measurement and Technology，On-line validating of the measurement uncertainty using wavelet transforms，，vol.148, no.5，210-21415.IEEE Trans. Instrum. Meas，An adaptive window function method for power measurement，，vol.49, no.6，1194-120016.Measurement Science and Technology，Assessing blockage of the sensing line in a differential-pressure flow sensor by using the wavelet transform of its output，，vol.11 no.3，178-18417.IEEE Trans. Instrum. Meas，The novel fast balance technique of digital ac bridge，，vol. 47，371-37718.IEEE Trans. Instrum. Meas，Sinewave fit algorithm based on total least-squares method with application to ADC effective bits measurement，，vol. 46，1026-103019.IEEE Trans. Instrum. Meas，A new sensor for basis-weight and ash-content of paper，，vol. 46，937-940

一般利用topliz矩阵仿真主要考虑的以后硬件实现，该矩阵符合贝努力分布在（-1,+1）之间随机取值，电路可以做出来

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，探索性数据分析的四大主题 2021-7-25试验优化技术 残差(Residuals)残差是数据减去一个总括统计量或模型拟合值以 后的残余部分什么是 EDA? 探索性数据分析 (EDA) 是一种数据分析方法/哲学,它采用多种技术(主要是图形)。 1、最大限度地洞察数据集; 22. 探索性数据分析 vs 经典数据分析 EDA 是一种数据分析方法。存在哪些其他数据分析方法以及 EDA 与这些其他方法有何不同?三种流行的数据分析方法是:3. 探索性数据分析 vs 汇总分析

我们使用SVD（singular value decomposition，中文译名“奇异值分解”）的方法来计算PCA。我们先看一个简单的案例，在这个案例中，我们检测了6只不同小鼠的2个基因。其实我们可以把它再抽象化一下，把小鼠看成样本，基因看成2个变量。如果我们只检测1个基因的话（Gene 1），那么我们根据基因1表达的情况，把小鼠的绘制到数轴上，小鼠1，小鼠2，小鼠3的Gene 1表达水平比较高，而小鼠4，小鼠5，小鼠6的Gene 1水平则较低。虽然这个图形比较简单，但是，我们从中还是能得到一些信息的，例如小鼠1，小鼠2和小鼠3比较接近，小鼠4，小鼠5和小鼠6比较接近。 如果我们检测了2个基因，那么我们可以绘制一个二维坐标系，横轴是Gene 1，纵轴是Gene 2，那么小鼠1，小鼠2和小鼠3会聚在一起，小鼠4，小鼠5和小鼠6会聚在一起。 如果我们检测了3个基因，那么我们可以绘制三维的坐标系，在上图的这个3维坐系中，圆点越大，表示离你越近。如下所示： 再进一步，如果我们检测了4个基因，此时我们很难绘制出四维的坐标系，那么我们就需要进行PCA分析了，PCA可以把超过4个的基因降维成二维的坐标系，在这个PCA的二维坐标系中，我们可以发现，小鼠4、小鼠5和小鼠6是一类，小鼠1，小鼠2和小鼠3是一类，它们的各自的基因表达模式也类似，PCA在对数据进行聚类（clustering）时有很大的价值，例如，经过PCA分析，在它的二维坐标轴上我们可以发现，Gene 3在x轴上对样本的区分有贡献最大 我们还回最初2个基因的案例上来： 此时，我们可能有疑问，为什么这条直线是最匹配数据的，它的计算原理是什么，那么接着看。我们先回到最初的直线，为了准确地找出最佳匹配所有数据的直线，PCA会将所有数据点都映射到这条直线上来，此时， 可以计算这些数据点到投射到这条直线上的距离，并且使这些距离最小，除了可以计算数据点到直线的距离最小外，还要计算所有数据点投射到这条直线上的点（图中绿叉位置所在点）到原点的距离，使这个距离最大。 通过勾股定理，我们可以知道，因为a不变，当数据点到直线的距离最短时 (b) ，投影点到原点的距离最大 (c) 我们计算投影点到原点的距离，我们把它我们把它命名为d1，d2......计算剩余的投影点到原点的距离。然后把这些值的平方加起来称为SS(distances)。我们旋转直线，直到SS的值最大,此时数据点到直线的距离最短。这条直线就叫第一主成分（Principal Component 1，简称PC1）。 对于PC1，斜率为0.25。也就是说基因1增加4个单位，基因2增加1个单位。计算出红色箭头的长度为4.12。 当你用SVD(singular value decomposition,奇异值分解)进行PCA时，红色箭头的长度=1，我们所要做的就是把这个三角形缩小到红箭头是1个单位时，只需每边除以4.12。 三个边长分别变成了1，0.242，0.97，但，Gene1/Gene2仍然等于4。此时我们可以说PC1由0.97的Gene1和0.242的Gene2构成。 我们回顾一下计算过程： 这个单位向量由基因1的0.97和基因2的0.242部分组成， 称为PC1的“奇异向量”(Singular Vector)或“特征向量”(Eigenvector) ，每个基因的比例则被称为 载荷得分（Loading Scores） 。原始数据的投影点到原点的距离的平方SS被称为PC1的 特征值(Eigenvalue) 。PC1的特征值的平方根叫做PC1的 奇异值(Singular value) 。 因为是一个二维图， PC2 只是一条垂直于PC1的穿过原点的直线，没有任何进一步的优化要做。由于PC2与PC1垂直，所以斜率为-4，也就是说PC2由-1份Gene1和4份Gene2组成。如果我们对所有东西进行缩放，得到一个单位向量，PC2由-0.242个Gene 1和0.97个Gene 2构成， 称为PC2的“奇异向量”(Singular Vector)或“特征向量”(Eigenvector) 。每个基因的比例则被称为 载荷得分（Loading Scores） ，告诉我们，就基因值如何投射到PC2上而言，Gene2的重要性是Gene1的4倍 最后，PC2的 特征值 是投影点到原点的距离的平方和。 此时，PC1和PC2的计算结束，绘制最终的PCA图，如下所示： 然后旋转这个坐标，让PC1水平，PC2垂直，如下所示： 在这个新的坐标系中，图中黑色的叉就表示原始的样本6（Sample 6），如下所示： 而Sample 6位于这个点上： 同理，Sample 2在这里： 我们可以将特征值转化为PC1到原点的变异，通过除以样本大小减1：n-1。这个例子，假设PC1的变异为15,PC2的变异为3。这意味着PCs的变化是15 +3= 18。PC1占了PCs变异的15 / 18= 0.83 = 83%。PC2占了3/18= 0.17= 17%的PCs变异。 碎石图(scree plot) 是用图形表示每个PC所占的变异百分比。 PCA有3个变量(在这种情况下，3个基因)几乎等同于2个变量 然后找到经过原点的最佳拟合直线，和之前一样，最佳拟合线是PC1。PC1现在有三种成分：0.62的Gene1、0.15的Gene2和 0.77的Gene3，Gene3 是最主要的组成部分。然后求出PC2，它经过原点并垂直于PC1。PC2现在有三种成分：0.77的Gene1、0.62的Gene2和 0.15的Gene3，Gene1 是最主要的组成部分。然后，我们找到了PC3，这条最合适的直线，它通过原点并垂直于PC1和PC2。如果我们有更多的基因，我们就会通过添加垂线和旋转它们来不断寻找越来越多的主成分， 理论上，每个基因(或变量)都有一个。但在实际操作中，PC的数量不是变量的数量或者样本的数量，取其中较小的一个。 一旦你找出了所有的主成分，你可以使用特征值(即SS(距离))来确定每个PC的变化比例。在这个例子中，PC1=79%，PC2=15%,PC3=6% ,PC1和PC2占了变异的绝大比例。 这就表明了，在二维图中，我们基本上只使用PC1和PC2就能解释三维图中的数据，因为二维图中的PC1和PC2占据了整体的变异的94%， 为了将3-D图像转换成2-D的PCA图像，我们去掉了所有除了数据和PC1、PC2。将数据投影到PC1和PC2上，然后旋转坐标轴，这是我们新的PCA图中的样本4。 最后，我们使用PC1和PC2将数据绘制成二维图形。 如果我们测量每只老鼠的4个基因，我们不可能画出一个四维图数据，但这并不妨碍我们进行PCA计算，并查看碎石图。在这种情况下，我们可以计算主成分，发现PC1和PC2占变异的90%，所以我们可以使用它们来绘制二维PCA图。 注意：如果碎石图中PC3和PC4占据了大量的变化，那么仅仅使用前2个PCs并不能创建一个非常准确的数据表示。然而，即使像这样一个PCA图也可以用来识别数据分类。

前

上的专业课有通信原理、随机过程、信号与系统、通信电子线路等等。考研就考信号与系统，用的是奥本海姆的《signal and system》

近年来主持的基础研究课题：1) 国家杰出基金：边坡稳定性分析的控制论方法，批准号：50925933，主持人，起止年月：2010年1月－2013年12月，经费200万，在研；2) 国家自然科学基金“重大工程的动力灾变”重大研究计划探索性项目：动力灾变过程数值模拟中几个关键技术问题的研究，批准号：90715028，主持人，起止年月：2008年1月－2010年12月，经费50万，结题；3) 国家自然科学基金项目：三维边坡临界滑面的Cauchy问题及其实验验证，批准号：50779031，主持人，起止年月：2008年1－2010年12月，经费33万，结题；4) 国务院三建委三峡库区三期地质灾害防治高切坡防护工程科研项目专题：确定高切坡潜在滑面的方法研究，批准号：2008SX01-2，主持人，2008年1－2010年12月，经费50万，结题；5) 教育部新世纪优秀人才支持计划：岩土力学中几类典型非线性问题的研究，主持人，起止年月：2005年1月－2007年12月，经费50万元，结题。近年来发表的代表性论文：1. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, L.G. Tham. A new formulation of Signorini"s type for seepage problems with free surface. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 64(1): 1-16，20052. H. Zheng, D. F. Liu, C. G. Li. Slope stability analysis based on elasto-plastic finite element method. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 64(14): 1871-1888，20053. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, L.G. Tham. Displacement-controlled method and its applications to material non-linearity. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 29(3): 209-226, 2005.4. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, X.R. Ge. Principle of analysis of brittle-plastic rock mass. International Journal of Solids & Structures, 42(1): 139-158, 2005.5. H. Zheng, J. L. Li. A practical solution for KKT systems. Numerical Algorithms, 46(2):105–119, 2007.6. H. Zheng, D. F. Liu, C. G. Li. On the assessment of failure in slope stability analysis by the Finite Element Method. Rock Mechanics and Rock Engineering, 41(4): 629-639, 2008.7. H. Zheng. Eigenvalue Problem from the Stability Analysis of Slopes. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, ASCE, 135(5): 647–656, 2009.8. H. Zheng, L. G. Tham. Improved Bell"s method for the stability analysis of slopes. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 33(14): 1673-1689, 2009.9. H. Zheng, S. G. Cheng, Q. S. Liu. A decomposition procedure for nearly-symmetric matrices with applications to some nonlinear problems. Mechanics Research Communications, 37(1): 78 – 84, 2010.10. H. Zheng, G. H. Sun, C.G. Li. Cauchy problem of three-dimensional critical slip surfaces of slopes. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 35(4): 519 – 527, 2011.

既然一楼已经介绍了Nspire，那么ClassPad 330的参数请见：http://product.pcpop.com/000149560/Detail.html楼主自己想吧，决定权在你自己手上！

The determinant calculation tricky, in theory, any determinant can be calculated in accordance with the definition of,But calculated directly by definition is sometimes impossible without the aid of computer. This paper summarizes the existing conventional determinant calculation method based on some typical examples for analysis, a more in-depth discussion on the the determinant calculation method and some tips. Summed up the nature of the determinant "of the triangle method", "algebraic", "bordered Act," the Vandermonde Determinant of law "," mathematical induction "," recursive "matrix eigenvalue "," demolition items Law, "" factorization "techniques and approaches.

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An inexact Noda iteration for computingthe smallest eigenpair of an irreducible $M$-matrix, arXiv:math/1309.3926, 2013.

考研专业课一般为报考学校自命题。 像我们华中大此方向专业课考信号与线性系统或者电子技术基础。 参考书目 康华光，陈大钦. 《电子技术基础》，高等教育出版社。 考察要点 1. 基本半导体器件 PN结的形成，半导体二极管、半导体三极管和半导体场效应管工作原理，晶体管的开关作用，TTL门电路，MOS门电路 2. 基本放大电路 微变等效电路，反馈的基本概念及类型判断，负反馈对放大电路性能的影响，频率特性，多级放大电路及其级间耦合，差动放大电路，场效应管及其放大电路 3. 集成运算放大器 比例运算、加法运算、减法运算、积分运算、微分运算、有源滤波、采样保持、电压比较 4. 稳压电源和功率放大电路 整流滤波与反馈式稳压电源，开关稳压电源，乙类互补与甲乙类功率放大电路 5. 数字逻辑与组合逻辑电路 逻辑代数及逻辑运算，逻辑函数的简化，组合逻辑电路的分析与设计，编码器，译码器，数据选择器，数值比较器，加法器 6. 时序逻辑电路与集成器件 RS触发器，D触发器，JK触发器，T触发器，同步时序逻辑电路的分析及设计，计数器、移位寄存器，随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可编程逻辑器件 7. 信号发生与转换 正弦波振荡器，多谐振荡器，单稳态触发器，施密特触发器，555集成定时器，D/A转换器，A/D转换器。 信号与线性系统参考书目： （1）A.V.OPPENHEIM，A.S.WILLSKY,S.HAMD NAWAB,信号与系统 （第二版），电子工业出版社，2002年 （2） 管致中，夏恭恪，孟桥，信号与线性系统（第四版），高等教育出版社，2004年 （3） 郑君里，应启珩，杨为理，信号与系统 （第二版），高等教育出版社，2000年 （4） 吴大正，杨林耀，张永瑞，王松林，郭宝龙，信号与线性系统分析 （第4版），高等教育出版社，2006年 （5） 含有以下考查要点要求内容的其它任何参考书。 考查要点： 一．信号与系统 (Signals and Systems) 1．信号、系统的概念 (Concepts about signals and systems) 2．常用信号及其性质 (Commonly used signals and their properties) 3．信号的波形图、基本运算与奇、偶分解 (Waveform of signals, transformation of the independent variable, even and odd decomposition of signals) 4．单位冲激信号和单位阶跃信号的概念及性质 (Unit impulse and unit step functions and their properties) 5．系统的基本性质 (Basic system properties) 二．线性时不变系统 (Linear Time-invariant Systems) 1. 线性时不变系统的性质 (Properties of linear time-invariant systems) 2．线性时不变系统的零输入响应 (Zero-input response of linear time-invariant systems) 3. 线性时不变系统的零状态响应 (Zero-state response of linear time-invariant systems) 4. 卷积积分的性质及计算 (Properties and computation of convolution integral) 5．卷积和的性质及计算 (Properties and computation of convolution sum) 6．连续线性时不变系统的单位冲激响应和单位阶跃响应 (Unit impulse response and Unit step response of continuous-time LTI systems) 7．离散线性时不变系统的单位取样响应和单位阶跃响应 (Unit sample response and Unit step response of discrete-time LTI systems) 8．线性常系数微分方程的时域解法 (Solution of Linear constant-coefficient differential equations in time-domain) 9．线性常系数差分方程的时域解法 (Solution of Linear constant-coefficient difference equations in time-domain) 三．周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of periodic signals) 1. 线性时不变系统的特征函数 (Eigen-function of linear time-invariant systems) 2. 连续时间周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of continuous-time periodic signals) 3．连续时间傅里叶级数的性质 (Properties of CTFS) 4. 离散时间周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of discrete-time periodic signals) 5. 离散时间傅里叶级数的性质 (Properties of DTFS) 6. 周期信号的频谱 (Spectrum of periodic signals) 7. 周期信号激励下线性时不变系统的响应 (Response of LTI systems for periodic input signals) 8. 理想低通、高通、全通、带通、带阻滤波器 (Ideal low-pass, high-pass, all-pass, band-pass and band-stop filters) 四．连续时间傅里叶变换 (The Continuous-time Fourier Transform) 1. 连续时间傅里叶变换及非周期连续信号的频谱 (CTFT and the spectrum of continuous-time non-periodic signals) 2. 连续周期信号的傅里叶变换 (Fourier transform of continuous-time periodic signals) 3. 连续时间傅里叶变换的性质 (Properties of CTFT) 4．连续线性时不变系统的频率响应 、幅度频率响应 、相位频率响应 （或） (The frequency response of continuous-time LTI systems and its magnitude and phase ) 5. 连续线性时不变系统的频域分析 (Analysis of continuous-time LTI systems in frequency domain) 6．无失真传输 (Transmission without distortion) 7．线性相位的概念 (Concept of linear phase) 五．离散时间傅里叶变换 (The Discrete-time Fourier Transform) 1. 离散时间傅里叶变换及非周期离散信号的频谱 (DTFT and the spectrum of discrete-time non-periodic signals) 2. 离散周期信号的傅里叶变换 (Fourier transform of discrete-time periodic signals) 3. 离散时间傅里叶变换的性质 (Properties of DTFT) 4．离散线性时不变系统的频率响应 、幅度频率响应 、相位频率响应 （或） (The frequency response of discrete-time LTI systems and its magnitude and phase ) 5. 离散线性时不变系统的频域分析 (Analysis of discrete-time LTI systems in frequency domain) 六．连续时间信号的取样 (Sampling of continuous-time signals) 1．冲激取样的原理 (Principle of impulse-train sampling) 2．取样定理 (Sampling Theorem) 3．由取样值重建原始连续时间信号的方法 (Methods of reconstructing the original continuous-time signals from its samples) 七．拉普拉斯变换 (The Laplace Transform) 1. 拉普拉斯变换及其收敛域 (The Laplace transform and its region of convergence) 2. 拉普拉斯逆变换 (The Inverse Laplace transform) 3. 拉普拉斯变换的性质 (Properties of the Laplace transform) 4．连续时间系统的系统函数 (System function of continuous-time systems) 5．系统函数与系统因果性和稳定性的关系 (Relationships between system function and the causality and stability of LTI systems) 6. 由系统函数的极-零图绘制一阶或二阶系统的频率特性曲线 (Geometric evaluation of the frequency response of first-order or second-order LTI systems from the pole-zero plot of ) 7．利用拉氏变换求零状态响应 (Solving the zero-state response using the Laplace transform) 8．连续系统的框图表示 (Block diagram representations of continuous-time LTI systems) 9．信号流图表示与梅森公式 (Signal flow graph representations of LTI systems and Mason"s Formula) 10．单边拉普拉斯变换及其性质 (The Unilateral Laplace transform and its properties) 11．利用单边拉普拉斯变换求解线性常系数微分方程 (Solving differential equations using the unilateral Laplace transform) 八．Z变换 (The z-Transform) 1. Z变换及其收敛域 (The z-transform and its ROC) 2. 逆Z变换 (The Inverse z-transform) 3. Z变换的性质 (Properties of the z-transform) 4．离散时间系统的系统函数 (System function of discrete-time systems) 5．系统函数与系统因果性和稳定性的关系 (Relationships between system function and the causality and stability of LTI systems) 6. 由系统函数的极-零图绘制一阶或二阶系统的频率特性曲线 (Geometric evaluation of the frequency response of first-order or second-order LTI systems from the pole-zero plot of ) 7. 利用Z变换求零状态响应 (Solving the zero-state response using the z-transform) 8．离散时间系统的框图表示 (Block diagram representations of discrete-time LTI systems) 9. 单边Z变换及其性质 (The Unilateral z-transform and its properties) 10．利用单边Z变换求解线性常系数差分方程 (Solving difference equations using the unilateral z-transform)

&Oslash; Modelling and simulation of system dynamics of hybrid-driven precision press, Transactions of Tianjin University, 2005, 11(3): 230-234.&Oslash; Design of a 3-DOF PKM module for large aircraft component machining”, The 7 World Congress on Intelligent control and Automation, 2008:370-375.&Oslash; Stiffness Estimation for the 4-DOF Hybrid Module of a Novel Reconfigurable Robot, In: Proceedings of2009 ASME/IFToMM International Conference on Reconfigurable Mechanisms and Robots, 2009:565-571.&Oslash; Design of a 3-DOF PKM Module for Large Structural Component Machining, Mechanism and Machine Theory, 2010, 45(6):941-954.&Oslash; Dynamic Modeling and Eigenvalue Evaluation of a 3-DOF PKM Module, Journal of Mechanical Engineering, 2010, 23(2):166-173.&Oslash; Dimensional synthesis of a 3-DOF parallel manipulator based on dimensionally homogeneous Jacobian matrix, Science in China (Technological sciences), 2010，53(1):168-174.&Oslash; Workspace decomposition based dimensioanal synthesis of a novel hybrid reconfigurable robot, Journal of Mechanical and Robotics, 2010, 3(2):1-9.&Oslash; 并联机器人机构运动与动力分析研究现状及展望, 中国机械工程, 2006, 17(9):979-984.&Oslash; 基于现代微分几何的机器人研究现状, 中国机械工程, 2007, 18(2): 238-243.&Oslash; 4自由度非全对称并联机构的完整雅可比矩阵, 机械工程学报, 2007, 43(6): 37-40.&Oslash; 少自由度并联机器人机构的静力分析, 机械工程学报, 2007, 43(9): 80-83.&Oslash; 基于牛顿欧拉法的3-RPS并联机构逆动力学分析, 航空学报, 2007, 28(5):1210-1215.&Oslash; 一类四自由度可重构主模块的全域静刚度预估, 天津大学学报, 2010,43(11):1003-1008.

x随时间t变化的方程呢?

1. 浅海导管架式海洋平台浪致过度振动控制技术的研究及工程应用，国家科学技术进步奖二等奖，第一完成人，2004年2. 第六届光华工程科技奖青年奖，中国工程院光华工程科技奖理事会，2006年3. 大型海洋结构振动控制技术的研究及工程应用，山东省科技进步奖一等奖，第一完成人，2003年4. 注海水自动化监、检测系统研究开发，教育部提名国家科技进步奖一等奖，第一完成人，2002年5. 海洋结构动力检测与振动控制理论研究，教育部高等学校科学技术奖自然科学奖一等奖（第一完成人），教育部2008年1月论文代表作1. Hua Jun Li, Min Zhang, Sau-Lon James Hu,Refinement of reduced-models for dynamic systems, Progress in Natural Science, 18 (2008), pp. 993-997(SCI)2. Sau-Lon James Hu and Haujun Li, A systematic linear space approach on solving partially described inverse eigenvalue problems, Inverse Problems 24 (2008) (SCI)3. Huajun Li, Hui Fang, Sau-lon Hu, Damage Localization and Severity Estimate For Three-dimensional Frame Structures, Journal of Sound and Vibration, 301 (2007) 481–494 (SCI, EI)4. Huajun Li, Hezhen Yang, Sau-lon James Hu, Modal Strain Energy Decomposition Method for Damage Localization on 3-D Frame Structures, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 132, No. 9, 941-951，2006 (SCI, EI)5. Bingchen Liang, Huajun Li, Dongyong Lee, Numerical Study of Three-Dimensional Suspended Sediment Transport in Waves and Currents, OCEAN ENGINEERING, 34 (2007) 1569–1583 (SCI, EI)6. Sau-Lon James Hu and Huajun Li, Cross-Model Cross-Mode Method for Model Updating, Mechanical Systems and Signal Processing, 21 (2007) 1690–1703 (SCI, EI)7. Sau-Lon James Hu and Huajun Li, Simultaneous Mass, Damping, and Stiffness Updating for Dynamic Systems, AIAA Journal, 2007, 45(10): 2529-2537 (SCI, EI)8. Sau-Lon James Hu, Shuqing Wang, Huajun Li, Cross-Modal Strain Energy Method for Estimating Damage Severity, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 132, No. 4, 2006 (SCI, EI)9. Liang, Bing-Chen; Li, Hua-Jun; Lee, Dong-Yong, Numerical study of wave effects on surface wind stress and surface mixing length by three-dimensional circulation modeling, Source: Journal of Hydrodynamics, v 18, n 4, August, 2006, p 397-404( EI)10. Hua Jun Li, Sau-Lon James Hu, Tuned mass damper design for optimally minimizing fatigue damage，2002，JOURNAL OF ENGINEERING MECHANICS-ASCE,Vol 128(6),703-707, (SCI)11. Hua Jun Li, Sau-Lon James Hu , H2 active vibration control for offshore platform subjected to wave loading，2003，JOURNAL OF SOUND AND VIBRATION，Vol 263(4),709-724，(SCI)12. Hua Jun Li,Shuqing Wang, Vibration characteristics of an offshore platform and its vibration control，2002，CHINA OCEAN ENGINEERING, Vol.16（4）,469-482，(SCI) 13. Li H J, Liu F S and Hu S-L J. Employing incomplete complex modes for model updating and damage detection of damped structures.Science in China Series E: Technological Sciences, 2008, 51 (12): 2254-2268.14. Huajun Li, Junrong Wang and Sau-Lon James Hu. Using incomplete modal data for damage detection in offshore structures. Ocean Engineering 35(2008)1793–179915. Huajun Li, Min Zhang, Sau-lon James Hu, Refinement of reduced-models for dynamic systems. Progress in Natural Science 18 (2008) 993–99716. Sau-Lon James Hu and Huajun Li，Model Conversion Technique for Structural Dynamic Systems，Journal of Structural Engineering , 2008.10, 134(10): 1675-1688.17. Sau-Lon James Hu and Huajun Li，A systematic linear space approach to solving partially described inverse eigenvalue problems, Inverse Problems 24 (2008) 035014 (13pp).18. Yang Hezhen, Li Huajun, Cross spectral energy method for damage assessment of the cable-stayed bridge under operational conditions, High Technology letters, 2008,14(3):309-315

高

电磁场问题In this thesis, we employ the meshless local Multiquadric Differential Quadrature method (LMQDQ method) to deal with the Poisson, Helmholtz eigenvalue and cavity flow problems.在这篇论文中，我们应用区域多元二次微分积分法求解卜易松、赫姆霍兹特徵值与穴室流场问题。The numerical method in this thesis combines the Multiquadric method (MQ method) and the domain decomposition technique in Differential Quadrature (DQ) form.因此，本方法仍保有无网格法不需要建立网格组织的特性。multiquadric radial basis functionMQ径向基函数Application of the improved multiquadric radial basis function method to the analysis of the electromagnetic field虚拟边界径向基配点法求解电磁场问题

（一）专著与教材:1.　魏海坤.《神经网络结构设计的理论与方法》，国防工业出版社， 北京，2005.2.2.　姜长生, 王从庆, 魏海坤, 陈谋. 《智能控制与应用》, 科学出版社, 北京，2007.7.（二）国外刊物论文:1. Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning near Singularity in Radial Basis Function Networks”, Neural Networks, 2008，21(7), 989-1005 (Regular paper).2. Haikun Wei, Jun Zhang, Florent Cousseau, Tomiko Ozeki, and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning Near Singularities in Layered Networks”. Neural Computation, 2008, 20(3), 813-843.3. Xinming Jin and Haikun Wei. “Scenario-based comparison and evaluation: issues of current business process modelling languages”, Proceedings of the I MECH E Part B Journal of Engineering Manufacture, 2006, 220 (9), 1527-1538.4. Haikun Wei, Qi Li, and Xinming Jin. “Sliding Window Based Resource Allocating Network”, The IEEE Journal of Intelligent Cybernetic Systems, Vol.2, 2006（三）国内刊物论文:1.　魏海坤，李奇，宋文忠.“梯度算法下RBF网的参数变化动态”，控制理论与应用, 2007，24(3)，356-360.2.　魏海坤，宋文忠，李奇.“非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法”，自动化学报，2005, 31(6), 970-974。3.　魏海坤，宋文忠，李奇.“基于RBF网的火电机组实时成本在线建模方法”，中国电机工程学报，2004，24(7)，246－252。4.　郑宗涵，魏海坤，李奇. “实时数据库算法引擎的设计与应用”, 信息与控制, 2003, 32(7), 662-665.5.　钱艳平，李奇，魏海坤，刘爱华. “基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制”, 信息与控制, 2003, 32(2), 172-175.6.　魏海坤，丁维明，宋文忠，徐嗣鑫.“RBF网的动态设计算法”，控制理论与应用，2002, 19(5)，673－680。7.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠. 神经网络的泛化理论和泛化方法, 自动化学报, 2001，27(6)，806-815.8.　魏海坤，宋文忠，徐嗣鑫. 基于结构分解的神经网络设计算法, 自动化学报, 2001，27(2)，276-279.9.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠，吴福保. 最小RBF网设计的进化优选算法及其在动力配煤状态预测建模中的应用, 中国电机工程学报, 2001，21(1)，63-72.10.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠. RBF网学习的进化优选算法, 控制理论与应用, 2000，17(4)，604-608.（四）国际会议论文:1.　Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Eigenvalue Analysis on Singularity in RBF networks”, Proc. IJCNN, 2007.2.　Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Online Learning Dynamics of Radial Basis Function Neural Networks near the Singularity”. Proc. IJCNN, 2006.3.　Haikun Wei and Weiming Ding. Designing Neural Network Based on Structure Decomposition, Proc. WCICA, 2000.

% calc xmean,sigma and its eigen decomposition你要先理解pca的原理 再来看各个函数就理解了

我有个作业是这，程序添加了些注释，希望对你有帮助~clear all;allsamples=[];for i=1:20 for j=1:5 a=imread(strcat("ORLs",num2str(i),"",num2str(j),".bmp")); %读取人脸图像 b=a(1:112*92); %将图像数据转为一行 b=double(b); allsamples=[allsamples; b]; %将所有图像20*5，组成数组 endend%用PCA方法进行特征提取samplemean=mean(allsamples); %求均值for i=1:100 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean;end;sigma=xmean*xmean"; %协方差矩阵[v d]=eig(sigma); %求矩阵特征值和特征向量d1=diag(d); %特征值的对角阵[d2 index]=sort(d1); %对对角阵的值排序cols=size(v,2); %特征向量的行数值for i=1:cols vsort(:,i) = v(:, index(cols-i+1) ); %对特征值和特征向量进行排序 dsort(i) = d1( index(cols-i+1) ); end %选择90%的能量dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0; while( dsum_extract/dsum < 0.9) p = p + 1; dsum_extract = sum(dsort(1:p)); endi=1;while (i<=p && dsort(i)>0) base(:,i) = xmean" * vsort(:,i); %构成投影矩阵 i = i + 1;endallcoor = allsamples * base; %构成训练集的特征矩阵clc[filename,pathname]=uigetfile("*.*","Select image"); %选择图像 [img,map]=imread(strcat(pathname,filename)); b=img(1:10304); b=double(b); tcoor= b * base; %构成测试集的特征矩阵 for k=1:100 mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:)); end; %最近邻方法 [dist,index2]=sort(mdist); class=floor( index2(1)/5 )+1; %求所属分类 disp(class); subplot(1,2,1),imshow(img); %输出分类图像filename = sprintf("ORL\s%d\1.bmp",class);I=imread(filename);subplot(1,2,2),imshow(I);

L. Huang*, C. Qian, H.C. So and J. Fang, “Shrinkage-based source enumeration for large array and small samples” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, to appear. (Regular Paper） Z.-Q. He, Z.P. Shi, L. Huang* and H. C. So, “Underdetermined DOA estimation for wideband signals using robust sparse covariance fitting” IEEE Signal Processing Letters, in press 2014, to appear. L. Huang*, C. Qian, Y. Xiao and Q.T. Zhang, “Performance analysis of volume-based spectrum sensing for cognitive radio,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 8, no. 99, pp. 1-14, Aug. 2014, DOI: 10.1109/TWC.2014.2345660 (Regular Paper) J. Lv, L. Huang*, Y. Shi and X. Fu, “Inversed synthetic aperture radar imaging via modified smoothed ell_0 norm,” IEEE Antenna and Wireless Propagation Letters. vol. 13, no. 1, Jun. 2014, DOI: 10.1109/LAWP.2014.2332639 M. Cao, L. Huang* and C. Qain, “Underdetermined DOA estimation of quasi-stationary signals via Khatri-Rao structure for uniform circular array” Signal Processing, vol.106, no.1, pp.41-48, Jan. 2015 (Regular Paper） C. Qian, L. Huang*, W.J. Zeng, and H.C. So, “Direction-of-arrival estimation for coherent signals without knowledge of source number,” IEEE Sensor Journal, vol. 14, no. 9, pp.3267-3273, Sep. 2014 (Regular Paper） L. Huang*, H.C. So and C. Qian, “Volume-based method for spectrum sensing” Digital Signal Processing, vol. 28, pp. 48-56, May 2014. (Regular Paper） C. Qian, L. Huang* and H.C. So, “Improved unitary root-MUSIC for DOA estimation based on pseudo-noise resampling,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 21, no. 2, pp. 140-144, Feb. 2014. C. Qian, L. Huang* and H.C. So, “Computationally efficient ESPRIT algorithm for direction-of-arrival estimation based on Nystrom method,” Signal Processing, vol. 94, pp. 74-80, January 2014. (Regular Paper） F.K.W.Chan, H.C.So, L. Huang* and L.T. Huang, Underdetermined direction-of-departure and direction-of-arrival estimation in bistatic multiple-input multiple-output radar, Signal Processing, vol.104, no.11, pp.284-290, November 2014 W. Sun, H.C. So, F.K.W. Chan, L.T. Huang and L. Huang*, “Approximate subspace- basediterativeadaptiveapproachforfasttwo-dimensionalspectralestimation,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.62, no.12, pp.3220-3231, Jun. 2014 (Regular Paper） J. Fang, X. Li, H. Li, and L. Huang, “Precoding for decentralized detection of unknown deterministic signals in multisensor systems” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, to appear (Regular Paper） Z. He, Z. Shi, and L. Huang*, “Covariance sparsity-aware DOA estimation for nonuniform noise,” Digital Signal Processing, vol. 28, pp. 75-81, May 2014. (Regular Paper） L. Huang* and H.C. So, “Source enumeration via MDL criterion based on linear shrinkage estimation of noise subspace covariance matrix,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 61, no. 19, pp.4806-4821, Oct. 2013. (Regular Paper). W.J. Zeng, H.C. So and L. Huang*, “lp-MUSIC: Robust direction-of-arrival estimator for impulsive noise environments,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.61, no.17, pp.4296-4308, September 2013. (Regular Paper） W. Sun, H.C. So, F.K.W. Chan and L. Huang*, “Tensor approach for eigenvector-based multi-dimensional harmonic retrieval,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.61, no. 13, pp. 3378-3388, April, 2013. (Regular Paper） K. Liu, J.P.C.L. Cost, H.C. So and L. Huang, “Subspace techniques for multidimensional model order selection in colored noise,” Signal Processing, vol. 93, no. 7, pp. 1976-1987, July 2013. (Regular Paper) K. Liu, H.C. So, J.C.L. Cost, F. Romer and L. Huang*, “Efficient source enumeration for accurate direction-of-arrival estimation in threshold region,” Digital Signal Processing, vol. 23, no. 5, pp. 1668–1677, Sep. 2013. (Regular Paper） L.T. Huang, Y. Wu, H.C. So, Y. Zhang and L. Huang, “Multidimensional sinusoidal frequency estimation using subspace and projection separation approaches,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60, no. 10, pp. 5536-5543, Oct. 2012. L. Huang*, Q.T. Zhang and L.L. Cheng, “Information theoretic criterion for stopping turbo iteration,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 59, no. 2, pp. 848-853, Feb. 2011. L. Huang*, T. Long, E. Mao and H.C. So, “MMSE-based MDL method for robust estimation of number of sources without eigendecomposition,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 10, pp. 4135-4142, Oct. 2009. L. Huang*, T. Long, E. Mao and H.C. So, “MMSE-based MDL method for accurate source number estimation,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 9, pp. 798-801, Sep. 2009. L. Huang*, T. Long and S. Wu, “Source enumeration for high-resolution array processing using improved Gerschgorin radii without eigendecomposition,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, no. 12, pp. 5916-5925, Dec. 2008. (Regular Paper) L. Huang*, S. Wu and X. Li, “Reduced-rank MDL method for source enumeration in high-resolution array processing,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no. 12, pp. 5658-5667, Dec. 2007.( Regular Paper) L. Huang* and S. Wu, “Low-complexity MDL method for accurate source enumeration,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 14, no. 9, pp. 581-584, Sep. 2007. L. Huang*, S. Wu, D. Feng, and L. Zhang, “Low complexity method for signal subspace fitting,” IEE Electronics Letters, vol. 40, no. 14, July 2004. L. Huang*, S. Wu, L. Zhang and D. Feng, “Computationally efficient direction-of-arrival estimation based on partial a priori knowledge of signal sources,” EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2006, pp. 1-7, 2006. (Regular Paper) L. Huang*, S. Wu and E. Mao, “Recursion subspace-based method for bearing estimation: a comparative study,” Chinese Journal of Electronics, no. 3, pp. 477-480, July 2010. L. Huang*, D. Feng, S. Wu and L. Zhang, “Computationally efficient method of signal subspace fitting for direction-of-arrival estimation,” IEICE Transactions on Communications, vol. 88, Aug. 2005, pp. 3408-3415. (Regular Paper)

这太专业了吧~不好意思不懂

大门下就这一块阴凉地方，你去？2369

复制的，我用的TI-89 Titanium。。你这是新出的，也不知道有什么具体区别 我看下面的资料上说，价格差得不多。既然差得不多，就一步到位吧，买个好点的~~~ TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 是 Texas Instruments 于 2007 年 9 月所推出的新型图形计算器，两部计算器都有 64MB 庞大记忆体，其中 32MB 是计算记忆，可供用家直接使用，另外 32MB 是 Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分 Calculus 等，以及程式及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 透过 TI Graph Link 连接线接受一些由网上下载的程式并变为 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能，在现今的计算器中可是数一数二了。 TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylor"s Expansion ) 等功能，不过 TI-89 Titanium 所有的三维图像功能目前就欠奉。它也和 TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra ) 功能。 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的键盘设计颇为特别，那些英文字母和其他特殊符号按键是很小的绿色及灰色按键，这种可能造成经常会误按，不过，大家只要熟悉了就会习惯及不会失误操作。TI-Nspire 另外有一个 TI-84 Plus Silver Edition 兼容键盘，如果将此键盘装上，那么 TI-Nspire 就会以 TI-84 Plus Silver Edition 的模式运作，这个设计相信是为了迁就以前一直使用 TI-83 Plus 及 TI-84 Plus 的人，让他们较容易适应新机。TI-Nspire CAS 就没有这个兼容键盘，也不能以 TI-84 Plus 的模式运作，应该是因为这个键盘的额外成本，放弃了兼容性及键盘提供。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS 比 TI-Nspire 是好得多的，就像 TI-89 Titanium 和 TI-84 Plus 的关系一样。 TI-89 Titanium 及 TI-84 Plus / TI-84 Plus Silver Edition 就仍然继续售卖，目前没有迹象显示 Texas Instruments 会停产它们。德州仪器TI计算器，提供一年原厂保固，TI还有完整的配套教学资源

TI-Nspire™ CAS 主要功能简介 基本特点 高分辨率：240*320像素分屏显示：16-级灰阶，实现多达4个分屏显示尺寸规格：1.13”高x3.94"宽x7.81”长重量：0.64磅内存：27.8 MB电池：7号（4节）USB：不仅能连接电脑，也能和多台TI-Nspire手持设备相连。 主要用途 - 可用于中学和大学理科方面的教学，尤其是数学的学习。数学功能- TI-Nspire CAS涵盖了已有计算器的所有功能，主要包括：运算功能 - 数值求解；符号运算；二进制、十六进制运算；逻辑运算；三角函数；双曲函数；最小公倍数；最大公约数；因式分解；多项式展开； 微积分 - 求导数、积分、极限、函数最大值、最小值、切线、解微分方程、对隐函数求微分 矩阵 - 矩阵运算，包括特征值、特征量的计算、LU Decomposition、QR 因数分解、包含符号元素的矩阵 作图功能函数作图、参数作图、极坐标作图、数据统计作图、图形变换、圆锥曲线作图、不等式作图、函数值列表等。几何功能创建和研究几何形状、模拟点在图形上的运动并研究其性质、研究几何的变换，有利于平面几何的学习。 可以实现函数作图形式、参数方程作图形式与数据统计作图形式并存在同一个坐标系下， 有利于平面解析几何的学习。 统计分析功能对一元或二元变量进行统计、对函数进行回归与拟合操作、进行多种假设检验（T-test, Z-test, ANOVA等）、计算并绘制多种分布的图形（散点图、x-y线图、直方图、箱形图、回归线、正态概率图、假设检验图）、排列组合、随机数、推论统计等金融计算功能包括货币的时间价值（TVM），不均匀现金流，分期付款、利率转换等编程功能简单易学的编程语言，用户可根据自己的需求来编写不同有应用程序。 TI-Nspire CAS的独特之处 多种表示法TI-Nspire™技术，可以实现对数学问题的多种呈现形式，包括代数表示法、数值表示法、统计表示法、文字描述、图形和几何的表现形式。动态关联1. 不同表示法之间的动态关联 TI-Nspire CAS实现将不同表示法动态地关联在一起。当某问题的一种表示法发生变化时，其他表达形式的变化也会在同一个屏幕上立即、实时、自动地反映出来。TI-Nspire CAS的屏幕大、分辨率高，可以实现四个分屏，同时观察图形、数值、表达式和列表的变化。窗口的大小可以调节。2. 抓-移 通过点击图形内部的任意点、直线、曲线和几何形状，并移动，实时查看变化所产生的影响。由于有动态关联功能，绘图函数的变化带来所对应的方程式的自动更新。文档功能 TI-Nspire CAS还具有类似于计算机的文字处理和文件保存功能， 可以在文档和页面中创建、编辑和保存文本文件，并且可以随时调用。 可以轻松地实现TI-Nspire CAS图形计算器之间，以及计算器与计算机之间的文档传输。 类似于计算机的操作模式具有类似于计算机的操作模式，包括：下拉菜单、光标导航键（NavPad）、独立的字母键、电子表格、文档管理公式编辑操作方便通过常用的功能键和第二功能键方便地输入数学表达式、方程式和公式，呈现方式与课本中一致。新增第二功能键（如），类似于公式编辑器，使数学表达式和公式的输入更加便捷，并可以在主屏幕上直接求解。 从支持标准数学符号的模板中，轻松快速地选择适当的符号和变量。 功能的不断提升和改进具备有Flash(闪存)技术，可以不断地升级操作系统（OS）,提升TI-Nspire CAS的性能。兼容性 外接CBR 2™运动检测器、Vernier EasyTemp温度传感器，进行物理实验； 具有与手持设备功能、操作和界面完全相同的教师版模拟软件，便于课堂演示，并与电子白板兼容。 具有与手持设备功能和操作完全相同的学生版软件。

华中科技大的研究生网站上就有，我前几天还看的，不过忘了，了最好自己把它记下

仔细说明一下题目，要求数数还是什么？

1　Matrix Multiplication Problems1.1　Basic Algorithms and Notation1.2　Exploiting Structure1.3　Block Matrices and Algorithms1.4　Vectorization and Re-Use Issues2　Matrix Analysis2.1　Basic Ideas from Linear Algebra2.2　Vector Norms2.3　Matrix Norms2.4　Finite Precision Matrix Computations2.5　Orthogonality and the SVD2.6　Projections and the CS Decomposition2.7　The Sensitivity of Square Linear Systems3　General Linear Systems3.1　Triangular Systems3.2　The LU Factorization3.3　Roundoff Analysis of Gaussian Elimination3.4　Pivoting3.5　Improving and Estimating Accuracy4　Special Linear Systems4.1　The LDMT and LDLT Factorizations4.2　Positive Definite Systems4.3　Banded Systems4.4　Symmetric Indefinite Systems4.5　Block Systems4.6　Vandermonde Systems and the FFT4.7　Toeplitz and Related Systems5　Orthogonalization and Least Squares5.1　Householder and Givens Matrices5.2　The QR Factorization5.3　The Full Rank LS Problem5.4　Other Orthogonal Factorizations5.5　The Rank Deficient LS Problem5.6　Weighting and Iterative Improvement5.7　Square and Underdetermined Systems6　Parallel Matrix Computations6.1　Basic Concepts6.2　Matrix Multiplication6.3　Factorizations7　The Unsymmetric Eigenvalue Problem8　The Symmetric Eigenvalue Problem9　Lanczos Methods10　Iterative Methods for Linear Systems11　Functions of Matrices12　Special TopicsIndex

很多有用的工具箱，转载自振动论坛，要赶紧收藏起来，免得过期后不能下载 ADCPtools - acoustic doppler current profiler data processingAFDesign - designing analog and digital filtersAIRES - automatic integration of reusable embedded softwareAir-Sea - air-sea flux estimates in oceanographyAnimation - developing scientific animationsARfit - estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive methodsARMASA - power spectrum estimationAR-Toolkit - computer vision trackingAuditory - auditory modelsb4m - interval arithmeticBayes Net - inference and learning for directed graphical modelsBinaural Modeling - calculating binaural cross-correlograms of soundBode Step - design of control systems with maximized feedbackBootstrap - for resampling, hypothesis testing and confidence interval estimationBrainStorm - MEG and EEG data visualization and processingBSTEX - equation viewerCALFEM - interactive program for teaching the finite element methodCalibr - for calibrating CCD camerasCamera CalibrationCaptain - non-stationary time series analysis and forecastingCHMMBOX - for coupled hidden Markov modeling using maximum likelihood EMClassification - supervised and unsupervised classification algorithmsCLOSIDCluster - for analysis of Gaussian mixture models for data set clusteringClustering - cluster analysisClusterPack - cluster analysisCOLEA - speech analysisCompEcon - solving problems in economics and financeComplex - for estimating temporal and spatial signal complexitiesComputational StatisticsCoral - seismic waveform analysisDACE - kriging approximations to computer modelsDAIHM - data assimilation in hydrological and hydrodynamic modelsData VisualizationDBT - radar array processingDDE-BIFTOOL - bifurcation analysis of delay differential equationsDenoise - for removing noise from signalsDiffMan - solving differential equations on manifoldsDimensional Analysis -DIPimage - scientific image processingDirect - Laplace transform inversion via the direct integration methodDirectSD - analysis and design of computer controlled systems with process-oriented modelsDMsuite - differentiation matrix suiteDMTTEQ - design and test time domain equalizer design methodsDrawFilt - drawing digital and analog filtersDSFWAV - spline interpolation with Dean wave solutionsDWT - discrete wavelet transformsEasyKrigEconometricsEEGLABEigTool - graphical tool for nonsymmetric eigenproblemsEMSC - separating light scattering and absorbance by extended multiplicative signal correctionEngineering VibrationFastICA - fixed-point algorithm for ICA and projection pursuitFDC - flight dynamics and controlFDtools - fractional delay filter designFlexICA - for independent components analysisFMBPC - fuzzy model-based predictive controlForWaRD - Fourier-wavelet regularized deconvolutionFracLab - fractal analysis for signal processingFSBOX - stepwise forward and backward selection of features using linear regressionGABLE - geometric algebra tutorialGAOT - genetic algorithm optimizationGarch - estimating and diagnosing heteroskedasticity in time series modelsGCE Data - managing, analyzing and displaying data and metadata stored using the GCE data structure specificationGCSV - growing cell structure visualizationGEMANOVA - fitting multilinear ANOVA modelsGenetic AlgorithmGeodetic - geodetic calculationsGHSOM - growing hierarchical self-organizing mapglmlab - general linear modelsGPIB - wrapper for GPIB library from National InstrumentGTM - generative topographic mapping, a model for density modeling and data visualizationGVF - gradient vector flow for finding 3-D object boundariesHFRadarmap - converts HF radar data from radial current vectors to total vectorsHFRC - importing, processing and manipulating HF radar dataHilbert - Hilbert transform by the rational eigenfunction expansion methodHMM - hidden Markov modelsHMMBOX - for hidden Markov modeling using maximum likelihood EMHUTear - auditory modelingICALAB - signal and image processing using ICA and higher order statisticsImputation - analysis of incomplete datasetsIPEM - perception based musical analysisJMatLink - Matlab Java classesKalman - Bayesian Kalman filterKalman Filter - filtering, smoothing and parameter estimation (using EM) for linear dynamical systemsKALMTOOL - state estimation of nonlinear systemsKautz - Kautz filter designKrigingLDestimate - estimation of scaling exponentsLDPC - low density parity check codesLISQ - wavelet lifting scheme on quincunx gridsLKER - Laguerre kernel estimation toolLMAM-OLMAM - Levenberg Marquardt with Adaptive Momentum algorithm for training feedforward neural networksLow-Field NMR - for exponential fitting, phase correction of quadrature data and slicingLPSVM - Newton method for LP support vector machine for machine learning problemsLSDPTOOL - robust control system design using the loop shaping design procedureLS-SVMlabLSVM - Lagrangian support vector machine for machine learning problemsLyngby - functional neuroimagingMARBOX - for multivariate autogressive modeling and cross-spectral estimationMatArray - analysis of microarray dataMatrix Computation - constructing test matrices, computing matrix factorizations, visualizing matrices, and direct search optimization[url=http://ewre-www.cv.ic.ac.uk/software/toolkit.htm]MCAT[/url] - Monte Carlo analysisMDP - Markov decision processesMESHPART - graph and mesh partioning methodsMILES - maximum likelihood fitting using ordinary least squares algorithmsMIMO - multidimensional code synthesisMissing - functions for handling missing data valuesM_Map - geographic mapping toolsMODCONS - multi-objective control system designMOEA - multi-objective evolutionary algorithmsMS - estimation of multiscaling exponentsMultiblock - analysis and regression on several data blocks simultaneouslyMultiscale Shape AnalysisMusic Analysis - feature extraction from raw audio signals for content-based music retrievalMWM - multifractal wavelet modelNetCDFNetlab - neural network algorithmsNiDAQ - data acquisition using the NiDAQ libraryNEDM - nonlinear economic dynamic modelsNMM - numerical methods in Matlab textNNCTRL - design and simulation of control systems based on neural networksNNSYSID - neural net based identification of nonlinear dynamic systemsNSVM - newton support vector machine for solving machine learning problemsNURBS - non-uniform rational B-splinesN-way - analysis of multiway data with multilinear modelsOpenFEM - finite element developmentPCNN - pulse coupled neural networksPeruna - signal processing and analysisPhiVis - probabilistic hierarchical interactive visualization, i.e. functions for visual analysis of multivariate continuous dataPlanar Manipulator - simulation of n-DOF planar manipulatorsPRTools - pattern recognitionpsignifit - testing hyptheses about psychometric functionsPSVM - proximal support vector machine for solving machine learning problemsPsychophysics - vision researchPyrTools - multi-scale image processingRBF - radial basis function neural networksRBN - simulation of synchronous and asynchronous random boolean networksReBEL - sigma-point Kalman filtersRegression - basic multivariate data analysis and regressionRegularization ToolsRegularization Tools XPRestore ToolsRobot - robotics functions, e.g. kinematics, dynamics and trajectory generationRobust Calibration - robust calibration in stats[url=http://ewre-www.cv.ic.ac.uk/software/toolkit.htm]RRMT[/url] - rainfall-runoff modellingSAM - structure and motionSchwarz-Christoffel - computation of conformal maps to polygonally bounded regionsSDH - smoothed data histogramSeaGrid - orthogonal grid makerSEA-MAT - oceanographic analysisSLS - sparse least squaresSolvOpt - solver for local optimization problemsSOM - self-organizing mapSOSTOOLS - solving sums of squares (SOS) optimization problemsSpatial and Geometric AnalysisSpatial RegressionSpatial StatisticsSpectral MethodsSPM - statistical parametric mappingSSVM - smooth support vector machine for solving machine learning problemsSTATBAG - for linear regression, feature selection, generation of data, and significance testingStatBox - statistical routinesStatistical Pattern Recognition - pattern recognition methodsStixbox - statisticsSVM - implements support vector machinesSVM ClassifierSymbolic Robot DynamicsTEMPLAR - wavelet-based template learning and pattern classificationTextClust - model-based document clusteringTextureSynth - analyzing and synthesizing visual texturesTfMin - continous 3-D minimum time orbit transfer around EarthTime-Frequency - analyzing non-stationary signals using time-frequency distributionsTree-Ring - tasks in tree-ring analysisTSA - uni- and multivariate, stationary and non-stationary time series analysisTSTOOL - nonlinear time series analysisT_Tide - harmonic analysis of tidesUTVtools - computing and modifying rank-revealing URV and UTV decompositionsUvi_Wave - wavelet analysisvarimax - orthogonal rotation of EOFsVBHMM - variation Bayesian hidden Markov modelsVBMFA - variational Bayesian mixtures of factor analyzersVMT - VRML Molecule Toolbox, for animating results from molecular dynamics experimentsVOICEBOXVRMLplot - generates interactive VRML 2.0 graphs and animationsVSVtools - computing and modifying symmetric rank-revealing decompositionsWAFO - wave analysis for fatique and oceanographyWarpTB - frequency-warped signal processingWAVEKIT - wavelet analysisWaveLab - wavelet analysisWeeks - Laplace transform inversion via the Weeks methodWetCDF - NetCDF interfaceWHMT - wavelet-domain hidden Markov tree modelsWInHD - Wavelet-based inverse halftoning via deconvolutionWSCT - weighted sequences clustering toolkitXMLTree - XML parserYAADA - analyze single particle mass spectrum dataZMAP - quantitative seismicity analysis

Ms Kate Allen Economics Dep. University of Edinburgh 21 Hill Place,ET 89DP Edinburgh,UK Dear Ms Allen, I read with great interest the prospectus of graduate studies of your university.I am particularly interested in the course of economics.I wonder if you could consider me as an applicant for the MA course of Economics and Statistics beginning in October,1998. I am a graduate of the Economics Department of Beijing University where I have had four years of training in Economics,World Economic History,Applied Economics,Mathematics and other subjects.I hold a SBC degree in Economics.I am enclosing a certified copy of my academic record at the university.You will notice that I have obtained very good results in Mathematics and Applied Economics. After my graduation in 1987,I worked for seven years at Shanghai Besearch Institute of Economics.In 1994,I was transferred to Shanghai Ocean Shipping pany where I am still working now. I have always found economics an interesting subject.I would like to further my study in this field at your college.I hope you can send me relevant information about the course. I am looking forward to hearing from you. Yours truly, Li Lin,1,Subject: Applying for the job Dear Sir, I am very interested in the job you have advertised about. I have came across it on the newspaper"s job column the other day. I am a newly graduated stu...,3,大学英语作文 标题: An Application Letter Directions: Write an application letter for a job you are interested in in reality.Make sure to include: reason for writing(including how you found out about the job,the real one,seriously); relevant information about yourself; how to contact you; closing. 单词左右100

器件的Instance就是指从原始库摆放到设计页面时的固有属性。每摆放一个器件，即有Instance和Occurrence两种属性。如果用户不特别去更改Occurrence属性的值，那么，每更改一次instance属性值，这个值就会传递给所有的Occurrence，但一旦Occurrence属性被用户更改过，这种传递效应便失效了。用户在产生网表的时候，网表里器件的属性是来自Occurrence。Occurrence属性在设计层次式原理图时显得很重要，比如同一个子电路被三个不同的父电路调用，而在各个父电路里，子电路器件的值是不一样的，那么，这个器件就有一个Instance属性和三个Occurrence属性，Occurrence属性的值就是对应到三个不同父电路里的相应值。

生活就像洋葱， 你一片一片地剥开， 总有一片会让你流泪。

在D盘下建立DRV目录,在DRV目录里面建立USB3文件夹、wim文件夹、mount文件夹把USB3.0驱动里面的IntelxHCISetupDriversHCSwitchWin7x64 以及 IntelxHCISetupDriversxHCIWin7x64 里的12个文件，复制到D:drvusb3 文件夹内（如果要安装32位系统，则选择对应的x86文件夹里的文件，也是12个）。 x0dx0a再把Windows7安装盘里的 sources 文件夹中的 boot.wim 和install.wim 两个文件拷贝到D:drvwim子文件夹下面。 x0dx0a最后给 boot.wim 和 install.wim 添加驱动。在 Windows下，以管理员模式运行cmd。然后在 cmd 中输入： x0dx0ad: x0dx0acd drvwim x0dx0adism /Mount-Wim /WimFile:d:drvwimoot.wim /index:2 /MountDir:d:drvmountx0dx0a注释：挂载 boot.wim 的索引2，到 d:drvmount 下 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3hub.inf x0dx0a注释：将 iusb3hub.inf 驱动加入 boot.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3xhc.inf x0dx0a注释：将 iusb3xhc.inf 驱动加入 boot.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3hcs.inf x0dx0a注释：将 iusb3hcs.inf 驱动加入 boot.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /unmount-wim /mountdir:d:drvmount /commitx0dx0a注释：卸载镜像 x0dx0ax0dx0adism /Mount-Wim /WimFile:d:drvwiminstall.wim /index:4 /MountDir:d:drvmountx0dx0a注释：挂载 install.wim 的索引4，到 d:drvmount 下 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3hub.infx0dx0a注释：将 iusb3hub.inf 驱动加入 install.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3xhc.infx0dx0a注释：将 iusb3xhc.inf 驱动加入 install.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /image:d:drvmount /add-driver /driver:d:drvusb3iusb3hcs.infx0dx0a注释：将 iusb3hcs.inf 驱动加入 install.wim 的镜像中 x0dx0ax0dx0adism /unmount-wim /mountdir:d:drvmount /commitx0dx0a注释：卸载镜像 x0dx0ax0dx0a最后，把集成好USB 3.0驱动的boot.wim 和 install.wim 覆盖回Windows7安装盘里的 sources 文件夹中，然后做成U盘WIN7，即可顺利安装WIN7系统

MSTP instance 用来区分VLAN用的 不同的实例可以设置不同的优先级 来实现根桥负载的功能 交换机1 instance1 10 20 30 8192 instance2 40 50 60 32768交换机2instance1 10 20 30 32768 instance2 40 50 60 8192

中了U盘病毒,首先找一个有杀毒软件的电脑，插上U盘，对U盘进行病毒扫描。建议用360杀毒软件。如果U盘里面的资料不重要的话，可以直接格式化U盘，在我的电脑里面选中U盘，鼠标右键选择格式化，如不行再用低级格式化软件格式U盘。

Helping others has always been a virtue in traditional Chinese culture. But what"s strange nowadays is that people dare not show their helping hands to those in need. I would like to elaborate my views on this issue.Firstly, I think people"s moral sense has degraded. When egoism gains the upper hand, many people find it growingly hard to help others. Secondly, there is no denying that some tragic events turn out to be traps by people with evil intentions. So common people are becoming more risk-conscious and are more wary of traps and deceits.In general, I contend the idea that we should be warm-hearted and offer help as well as look out for potential hazards so as not to be deceived.

按国际标准配色，有红橙绿蓝白黄六种。红对橙，蓝对绿，白对黄

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武汉科技大学认可度较高。资料扩展:武汉科技大学简称“武科大”，坐落于湖北省武汉市，是湖北省人民政府、教育部和六家国家特大型企业共建高校，是湖北国内“双一流”一流大学建设高校 ，入选国家“中西部高校基础能力建设工程”、“111计划”、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、国家创新人才培养示范基地、全国深化创新创业教育改革示范高校。学校历史可溯源至1898年成立的湖北工艺学堂 ；1958年组建为武汉钢铁学院，开办本科教育；1995年，隶属于原国家冶金工业部的武汉钢铁学院、武汉建筑高等专科学校、武汉冶金医学高等专科学校合并组建为武汉冶金科技大学。1998年，学校实行“中央与地方共建，以湖北省人民政府管理为主”的管理体制；1999年，更名为武汉科技大学。2013年，学校由湖北省人民政府、教育部和宝钢集团有限公司、鞍山钢铁集团公司、武汉钢铁（集团）公司、首钢总公司、中国冶金科工集团有限公司、中国中钢集团公司共建。

小题1:went missing小题2:due to小题3:disappearance小题4:creatures小题5:assumed小题6:dismissed小题7:made up小题8:convincing 试题分析：题目是Reading部分的改编，主要考查对课文大意的把握。主要讲的是一个15岁男孩贾斯汀失踪的事情。警方正在加紧寻找线索，并排除了有外星人出现的可能性。在找到贾斯汀之前，警方不会放弃努力。小题1:句意：警方已经加紧搜寻两天前在丹佛失踪的15岁男孩贾斯汀。go missing失踪，根据ago用一般过去时，故填went missing。小题2:句意：人们对这个事件感兴趣，因为他们看到了奇怪的光线和关于外星人的报道，故填due to。小题3:根据第一句可知，贾斯汀失踪了，有报道称，贾斯汀失踪时有外星人来过。disappearance消失，故填disappearance。小题4:句意：贾斯汀妹妹凯莉回忆说，飞行器里站着许多白皮肤、黑眼睛的奇怪生物，creature生物，故填creatures。小题5:句意：贾斯汀的妈妈认为凯莉是在做梦，并让她去睡觉了。assume假定，认为，故填assumed。小题6:句意：警方已经排除了贾斯汀被外星人带走的可能性，仍在寻找其它的可能性。故填dismissed。小题7:句意：负责此案件的侦探说人们有时会编造一些故事，实际上还有其它的可能性，比如谋杀。make up编造，组成，弥补，故填made up。小题8:句意：警方不会放弃，直到他们找到有说服力的证据。convincing有说服力的，故填convincing。

对象 instance 类而不应该是 类 instance 对象

USB hard driver.其实就是指的优盘。这个就是USB硬盘驱动器。优盘是这个说法的简写。