squirrel英语怎么读

Squirrel是一个英语单词，指的是松鼠。它是一种小型啮齿动物，通常生活在森林、公园、城市等地方的树上。它们通常有长尾巴、灰褐色的皮毛和大眼睛，喜欢在树上攀爬、跳跃和储存食物。在英语中，squirrel这个词还常常用来形容一个人或者事物的行为或性格，表示他们像松鼠一样活泼、机敏或者好玩。例句："She"s always squirrelly and can"t sit still."（她总是很活泼，坐不住。）定。）"Squirrel away"这个短语则表示储存或藏匿，例如："She squirreled away some money for a rainy day."（她储备了一些钱以备不时之需。）

Squirrel是一种小型哺乳动物，属于松鼠科，主要生活在欧洲、亚洲和北美洲的森林和城市公园中。它们通常有灰色、棕色、黑色等颜色的毛皮，长尾巴和锐利的爪子，能够在树上快速奔跑和跳跃。总之，Squirrel是一种生动有趣的小动物，不仅在自然界中扮演着重要的角色，同时也是人们生活中的亲密伙伴。Squirrel是一种小型哺乳动物，属于松鼠科，主要生活在欧洲、亚洲和北美洲的森林和城市公园中。它们通常有灰色、棕色、黑色等颜色的毛皮，长尾巴和锐利的爪子，能够在树上快速奔跑和跳跃。除了作为可爱的动物形象出现在文化作品中，Squirrel还有很多有趣的生物学特征。它们的牙齿非常锋利，可以轻松地啃食坚硬的坚果和树皮。它们的尾巴可以帮助它们保持平衡，同时还可以在冬季当作保暖的毛毯。而且，Squirrel还有一种独特的习惯，就是将食物藏在地下或树洞里，以备不时之需。Squirrel是一种小型哺乳动物，属于松鼠科，主要生活在欧洲、亚洲和北美洲的森林和城市公园中。它们通常有灰色、棕色、黑色等颜色的毛皮，长尾巴和锐利的爪子，能够在树上快速奔跑和跳跃。总之，Squirrel是一种生动有趣的小动物，不仅在自然界中扮演着重要的角色，同时也是人们生活中的亲密伙伴。

squirrel翻译成汉语的意思是松鼠。松鼠，是哺乳纲啮齿目中的一个科，其下包括松鼠亚科和非洲地松鼠亚科，特征是长着毛茸茸的长尾巴。根据生活环境不同，松鼠科分为树松鼠、地松鼠和石松鼠等。与其它亲缘关系接近的动物又被合称为松鼠形亚目。全世界近35属212种，中国有11属24种，其中岩松鼠和侧纹岩松鼠2种是中国特有动物。松鼠的原产地是中国的东北部、西北部，东南部和欧洲，除了在大洋洲外，全世界都有分布。 松鼠的分布范围较广，在整个寒温带森林地区都能见到。在中国主要分布于东北三省、内蒙古东北部、河北及山西北部、四川、宁夏甘肃、新疆、湖南、贵州等省区的山区。国外从俄罗斯的远东、日本、朝鲜, 蒙古北部，向西一直分布到西欧。在针叶林里，松鼠并不是年年都很多，它的数量多少，是以冬季针叶树种子的多少为转移的,因为它的食物以种子和果实为主，所以种子有时会占到97%以上。松鼠的双语例句：1、If you"re a hawk, you want to swoop down on asquirrel and not get scratched in the face.如果你是一只鹰，你想要的是猛扑下来抓住松鼠，并且不被它抓伤脸。2、A Richardson"s groundsquirrel takes in the action from the second tee during the Telus Skins Game golf tournament in Banff, Alberta.在艾伯塔省班夫郡举行的TELUS高尔夫巡回赛中，一只理查森地松鼠正在做在第二发球的动作。3、Thesquirrel was diligent while the frog was lazy.松鼠很勤奋而青蛙很懒惰。4、They read thesquirrel Daily"s Business section, looking for an update on the upcoming acorn tax legislation.他们读着《松鼠日报》的商业版，寻找即将出台的橡果税法的最新进展。5、"Thesquirrel took a lot of time to build up enough courage to snatch the nut," she said.“松鼠花了很长时间才鼓起足够的勇气去抢坚果。”她说。6、Thesquirrel makes a store of nuts for the winter.松鼠贮藏坚果以备过冬。7、Thesquirrel disappeared into a hollow at the base of the tree.松鼠钻进了树根处的一个洞。8、Maybe they would wanly hand a baseball tosquirrel.或许他们想要给松鼠一个棒球。9、Watch them as they stand in line at the littlesquirrel coffee shop, discussing the acorn futures market.看着它们在小松鼠咖啡馆站成一排，谈论着橡子期货市场。10、The other problem for the redsquirrel is disease.红松鼠的另一个问题是疾病。

squirrel记忆方法如下：记忆方法一:谐音:是果肉 松鼠吃的是果肉。记忆方法二:分析:sq—“死去”的拼音首字母;u—装满;uf06c i—形状像蜡烛; rr— 形状像草;uf06c el—“恶狼”的拼音首字母。记忆方法三:联想方式:s:蛇;qu:去:ir:矮人;re:阿姨;l:1记忆方法:蛇MM去矮人阿姨家里去看一只松鼠。squirrel，英语单词，名词（n.）、动词（v.）。作名词时，意思是“松鼠；松鼠毛皮”。作动词时，意思是“贮藏”。单词发音（英、澳）/u02c8skwu026aru0259l（美）/u02c8skwu025cu02d0ru0259l/，/skwu025du0259l短语搭配Sun squirrel 太阳松鼠japanese squirrel 日本松鼠squirrel monkey 松鼠猴 ; 僧帽猴双语例句1. Squirrel: Can I help?松鼠：我能帮忙吗？2. This will really help your squirrel to bond with you.这将真正帮助您的松鼠债券与您联系。3. You do not talk to the squirrel in words, but you feels her vibrations, and you translate those vibrations into words.你不是用语言和松鼠说话，而是感受到它的振动，然后你把这些振动译成了语言。

squirrel的正确读音为skwu025cu02d0ru0259l。1.单词发音及音标解释squirrel是指松鼠的英文单词，它的发音为["skwu025cu02d0ru0259l]。其中，音标["sk]表示/s/音，音标[w]表示/w/音，音标[u025cu02d0]表示/u025cu02d0/音，音标[r]表示/r/音，音标[u0259l]表示/u0259l/音。/skwu025cu02d0ru0259l/的发音是个比较复杂的音节组合，需要注意/s/和/w/音之间的过渡，以及/u025cu02d0/音的正确发音。2.音标解释s音：这是清辅音中的一种，发音时要将舌尖抵住上齿龈，气流从舌尖两侧流出。注意与/z/音的区别，在/s/音中是没有声带振动的。/w/音：这是唇韵母中的一种，发音时唇型收圆，气流从唇缝中流出。注意与/v/音的区别，/v/音是有声音，而/w/音是无声音。3.音节划分与连读squirrel一词有两个音节：squir-rel。在连读时，通常会将两个音节连在一起，形成连读音。英语中的连读是一种自然而然的现象，特别是在口语中更为常见。所以在实际对话中，我们可能会听到[skwu025cu02d0ru0259l]的发音更接近["skwu025cu02d0rl]，其中两个音节连读为一个音节。4.音标学习和练习掌握音标是学好英语发音的基础。音标是一种符号体系，能够准确地表示英语中各个音素的发音。通过学习音标，可以帮助我们准确发音，理解单词的发音规律，提高听说能力。在学习音标时，可以通过听力训练和模仿来加深对音标的理解和掌握。总结：squirrel的正确读音是["skwu025cu02d0ru0259l]。学习音标是掌握英语发音的关键，通过练习和模仿，我们可以更准确地发音，提高口语表达能力。同时，在实际交流中，连读也是一种常见的现象，所以我们可能会听到["skwu025cu02d0rl]的连读发音。

松鼠的结构是：松(左右结构)鼠(独体结构)。松鼠的结构是：松(左右结构)鼠(独体结构)。拼音是：sōngshǔ。注音是：ㄙㄨㄥㄕㄨˇ。词性是：名词。松鼠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】动物名。哺乳纲啮齿目松鼠科。形似鼠而大，毛黑褐色，尾巴长大而蓬松，密生长毛，眼大，门牙尖锐，性活泼机灵，行动敏捷，常栖树上，食果实等。也称为「栗鼠」。二、引证解释⒈哺乳动物的一属。外形略像鼠，尾巴蓬松而特别长大，生活在松林中。引宋林逋《湖山小隐》诗：“昼_松鼠静，春堑竹_深。”杨朔《印度情思》：“你到清真寺或者是名胜古迹去游玩，小松鼠会追着你跑，你站住，小松鼠便坐起来，用两只前爪拈着胡子，歪着头，还朝你挤眉弄眼呢。”三、国语词典动物名。哺乳纲啮齿目松鼠科。形似鼠而大，毛黑褐色，尾巴长大而蓬松，密生长毛，眼大，门牙尖锐，性活泼机灵，行动敏捷，常栖树上，食果实等。词语翻译英语squirrel德语Eichh_rnchen(lat.Sciurusvulgaris)_(S,Bio)_法语écureuil四、网络解释松鼠（啮齿目松鼠科松鼠属动物的统称）松鼠，是哺乳纲啮齿目中的一个科，其下包括松鼠亚科和非洲地松鼠亚科，特征是长着毛茸茸的长尾巴、匀称灵活的身体。根据生活环境不同，松鼠科分为树松鼠、地松鼠和石松鼠等。与其他亲缘关系接近的动物又被合称为松鼠形亚目。全世界近35属212种，中国有11属24种，其中岩松鼠和侧纹岩松鼠2种是中国特有动物。关于松鼠的诗词《题玉琴松鼠图》关于松鼠的诗句歌呵歌唱给滩洼中干枯的水沫唱给山路上倾翻的大车唱给圆木的小屋唱给荒亭的白发唱给稀少的过客唱给松鼠唱给松果松鼠下阶走忽惊松鼠缘藤上关于松鼠的单词CallosciurusadamsiTwoSquirrelsinaTreesquirrel关于松鼠的成语松柏之寿鹤发松姿岁寒松柏刻不容松竹清松瘦松柏之志玉洁松贞毫不松弛关于松鼠的词语玉洁松贞刻不容松松风水月毫不松弛松柏之寿竹清松瘦轻松愉快岁寒松柏指水盟松皮松骨痒关于松鼠的造句1、松鼠的本质属性是在夜间觅食。2、小松鼠收集了许多松果准备过冬。3、小松鼠很机灵，听到一点动静就爬到树上去了。4、松鼠的肉可以吃,尾巴上的毛可以制画笔,皮可以做衣服。5、小松鼠多高兴地走进大森林啊。点此查看更多关于松鼠的详细信息

1、squirrel英[u02c8skwu026aru0259l]美[u02c8skwu025cu02d0ru0259l]，n.松鼠;v.把…作为因素计入; 代理经营; 把…分解成。 2、[例句]The squirrel disappeared into a hollow at the base of the tree.松鼠钻进了树根处的一个洞。

squirrel思亏肉

squirrel的意思是：松鼠。词典释义：松鼠；松鼠科啮齿类动物；松鼠的毛皮。网络释义：小松鼠；松鼠；花狸鼠。双语例句：1、Running madly about in a squirrel cage of activity.在一项单调乏味的活动中拼命地忙碌。2、The little squirrel has a bushy tail.小松鼠拖着个大尾巴。3、The squirrel has a store of food那只松鼠储有大量的食物。4、A nocturnal member of the squirrel family searches for fungi, its favorite food.一名松鼠家族的夜行成员在寻找它最喜欢的食物——真菌。5、I often can see squirrel when Lin and I walk in the park.当我和林在公园里散步的时候，常常能看到松鼠。

思 鸽薇肉

松鼠的词语有：毫不松弛，皮松骨痒，松柏之寿。松鼠的词语有：玉洁松贞，刻不容松，松柏之寿。2：结构是、松(左右结构)鼠(独体结构)。3：词性是、名词。4：注音是、ㄙㄨㄥㄕㄨˇ。5：拼音是、sōngshǔ。松鼠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】动物名。哺乳纲啮齿目松鼠科。形似鼠而大，毛黑褐色，尾巴长大而蓬松，密生长毛，眼大，门牙尖锐，性活泼机灵，行动敏捷，常栖树上，食果实等。也称为「栗鼠」。二、引证解释⒈哺乳动物的一属。外形略像鼠，尾巴蓬松而特别长大，生活在松林中。引宋林逋《湖山小隐》诗：“昼_松鼠静，春堑竹_深。”杨朔《印度情思》：“你到清真寺或者是名胜古迹去游玩，小松鼠会追着你跑，你站住，小松鼠便坐起来，用两只前爪拈着胡子，歪着头，还朝你挤眉弄眼呢。”三、国语词典动物名。哺乳纲啮齿目松鼠科。形似鼠而大，毛黑褐色，尾巴长大而蓬松，密生长毛，眼大，门牙尖锐，性活泼机灵，行动敏捷，常栖树上，食果实等。词语翻译英语squirrel德语Eichh_rnchen(lat.Sciurusvulgaris)_(S,Bio)_法语écureuil四、网络解释松鼠（啮齿目松鼠科松鼠属动物的统称）松鼠，是哺乳纲啮齿目中的一个科，其下包括松鼠亚科和非洲地松鼠亚科，特征是长着毛茸茸的长尾巴、匀称灵活的身体。根据生活环境不同，松鼠科分为树松鼠、地松鼠和石松鼠等。与其他亲缘关系接近的动物又被合称为松鼠形亚目。全世界近35属212种，中国有11属24种，其中岩松鼠和侧纹岩松鼠2种是中国特有动物。关于松鼠的诗词《题玉琴松鼠图》关于松鼠的诗句忽惊松鼠缘藤上松鼠下阶走静坐时看松鼠饮关于松鼠的单词squirrelTwoSquirrelsinaTreeCallosciurusadamsi关于松鼠的成语竹清松瘦刻不容松玉洁松贞松柏之志鹤发松姿岁寒松柏毫不松弛松柏之寿关于松鼠的造句1、松鼠欢快地唱着美妙的歌在树枝上搭窝。2、松鼠的肉可以吃,尾巴上的毛可以制画笔,皮可以做衣服。3、松鼠和蚂蚁的巢穴分别建在树上和地下。4、小松鼠多高兴地走进大森林啊。5、松鼠的本质属性是在夜间觅食。点此查看更多关于松鼠的详细信息

squirrel

松鼠的单词：squirrel。 squirrel：n.松鼠。 v.把…作为因素计入;代理经营;把…分解成。 扩展资料 　　The squirrel disappeared into a hollow at the base of the tree. 　　松鼠钻进了树根处的"一个洞。 　　The squirrel makes a store of nuts for the winter. 　　松鼠贮藏坚果以备过冬。 　　She had money squirrelled away in various bank accounts. 　　她把钱储存在几个不同的银行账户上。 　　The other day I saw a squirrel in my garden. 　　不久前我在花园里看到一只松鼠。 　　The squirrel is very alert, and will flee at the slightest noise. 　　松鼠乖觉得很，听到一点儿响声就溜跑了。

squirrel读法是英音["skwu026aru0259l]、音[u02c8skwu025aru0259l,u02c8skwu028cr-]。squirrel造句：1、A practical die structure and the process for die casting squirrel cage rotor are presented.给出了压铸鼠笼转子的实用模具结构和压铸工艺，论述了模具的设计要点。2、The squirrel can steer somewhat by moving its wrists and adjusting the tautness of its patagium.飞鼠可以通过活动腕关节及调整翼膜的松紧度来稍微改变滑翔方向。3、The squirrel had no expensive furniture,but she had a furnace to keep her warm.松鼠没有昂贵的家具，但她有炉子来取暖。4、No matter where you live in America,there is probably a squirrel in your yard every day.无论你住在南美洲还是北美洲，你家后院儿可能每天都有一只松鼠跳来跳去。5、Do you sometimes feel that you are running round like a squirrel in a cage?你会有时候会感觉到自己到处乱转，就像是关在笼子里的松鼠一样吗？

这里的で表示动作发生的场所，而后面的是动词的て型，除了む、ぶ结尾的动词て型不浊化。两者根本不是一回事儿。

How many languages do you speak? One, maybe two, you say? Wrong! If you speak English, you use words from at least 35 foreign languages. Want proof? Read the next two sentences out loud: “Jane saw a baby squirrel (松鼠 ) outside the window. Although she was still wearing her cotton pajamas (睡衣), she hurried outside to look at it.” 你会说几种语言？一种？也许是两种，你认为呢？绝对不是这样，如果你讲英语，你用了至少35种的语言．想反驳？大声读出下面两个句子：JANE看到了窗外的一只小松鼠，虽然她还穿着睡衣，她还是急忙跑出去看．

squirrel: [ "skwiru0259l ] n. 松鼠词形变化: 动词过去式:squirreled/squirrelled 过去分词:squirreled/squirrelled 现在分词:squirreling/squirrelling 第三人称单数:squirrels/squirrels 例句与用法: 1. The squirrel is a lovely small animal. 松鼠是一种可爱的小动物。 2. The squirrel hoards up nuts for the winter. 松鼠储藏坚果以防冬天。 3. A squirrel hoards nuts for the winter. 松鼠为过冬贮藏坚果。

1、配置 安装好的Squirrel需要进行一些额外的配置，例如拷贝jar包和配置驱动等。 2、拷贝jar包： 将phoenix-4.2.2-client.jar拷贝到squirrel安装目录的lib目录下。 高能预警：phoenix-4.2.2-client.jar可以从Phoenix的安装目录中找到，如果是其...

Squirrel.Squirrel is a funny and cute animal. She lives on a tree, but she often comes down the ground to find her food. She likes pine nuts and peanut very much. if you have these kind of nuts, she likes to be your friend.

核糖体? 翻译都是在核糖体中进行的 也就是在这时候才会在合成时候发生基因突变...应该是...

在Revit中，RFC是Revit Family Content的缩写，通常用于表示Revit家族文件。RFC文件的后缀名通常是.rfa。

降低钠的摄入 我国居民膳食指南中建议每人每日食盐摄入量不超过6g,而我国的人均食盐高达10.2g。钠盐摄入过多,主要通过增加血容量来引起血压升高,人吃咸了会..

1、打开标高符号显示错误的项目文件，依次选择：插入选项卡，从库中载入面板，载入族命令。2、弹出载入族对话框，顶部查找范围默认为China路径的话，软件安装就没问题，依次打开：注释——符号——建筑文件夹。3、在里面找到如下三个文件，选择这三个文件，点击打开按钮：标高标头上.rfa，标高标头下.rfa，标高标头正负零.rfa。

加拿大人！好像是两次吧，这个不太清楚。

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。---------------------- 下面是原答案 ------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

　　打开winrfa选项，　　点上面的File 然后点Open.rfa　　找到Modsf1942Archives目录下的Objects.rfa （如果你只是想要修改武器的参数的话 ）找到后打开这时你会看到一个列表比方说你想要修改Mp40的弹药数量， 就将滚动条下拉然后找到handweapons选项，下面这些就是Mp40的各种参数了　　-----------------------------------------------------------------------------　　ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40　　ObjectTemplate.itemIndex 3　　ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile　　rem ObjectTemplate.setTracerTemplate Tracer_Projectile CRD_UNIFORM/2/4/0　　ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0　　ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1　　ObjectTemplate.magSize 32　　ObjectTemplate.numOfMag 5　　ObjectTemplate.magType 0　　ObjectTemplate.reloadtime 4.3　　ObjectTemplate.roundOfFire 9　　ObjectTemplate.GUIIndex 7　　ObjectTemplate.setHudAmmoType ATAmmoBar　　ObjectTemplate.setAmmoBar "Ingame/Magbar_SMG_empty_32x64.tga"　　ObjectTemplate.setAmmoBarFill "Ingame/Magbar_SMG_full_32x64.tga"　　ObjectTemplate.setAmmoBarSize 46　　ObjectTemplate.setAmomBarPosX 4　　ObjectTemplate.setAmomBarPosY -11　　ObjectTemplate.setAmomBarTextPosX 8　　ObjectTemplate.setAmomBarTextPosY 4　　ObjectTemplate.setCrossHairType CHTCrossHair　　objectTemplate.aiTemplate MP40AI　　ObjectTemplate.zoomFov 0.6　　ObjectTemplate.altFireOnce 1　　ObjectTemplate.soldierZoomFov 0.9　　ObjectTemplate.soldierZoomPosition -0.02/-0.0/-0.08　　ObjectTemplate.soldierCameraPosition 0.01/-0.04/0.09　　ObjectTemplate.addRootSpeed 0　　ObjectTemplate.AmmoType 1　　ObjectTemplate.minDamage 0.5　　ObjectTemplate.distToStartLoseDamage 50　　ObjectTemplate.distToMinDamage 100　　rem ObjectTemplate.autoReload 1　　Rem *** Deviation Begin *****　　ObjectTemplate.velocity 1000　　ObjectTemplate.setRecoilForceUp CRD_UNIFORM/0.21/0.25/0　　ObjectTemplate.setRecoilForceLeftRight CRD_UNIFORM/-0.1/0.1/0　　ObjectTemplate.setHasRecoilForce 1　　ObjectTemplate.setGoBackOnRecoil 1　　ObjectTemplate.setFireDev 2.0 0.35 0.06　　ObjectTemplate.setDevMod 1.2 1.05 0.9　　ObjectTemplate.setMinDev 0.4　　ObjectTemplate.setTurnDev 0 0 0 0　　ObjectTemplate.setSpeedDev 0.8 0.2 0.2 0.1　　ObjectTemplate.setMiscDev 2.5 2.5 0.1　　Rem *** Deviation End *****　　ObjectTemplate.fireInCameraDof 1　　ObjectTemplate.loadSoundScript Sounds/mp40.ssc　　ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske　　ObjectTemplate.useSkeletonPartAsMain Mp40　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Lod　　ObjectTemplate.addTemplate e_MuzzThomp　　ObjectTemplate.setInputId -1　　ObjectTemplate.startoneffects 0　　ObjectTemplate.setPosition 0/0.023/0.43　　ObjectTemplate.setRotation 0/0/0　　ObjectTemplate.addTemplate e_Shell9mm　　ObjectTemplate.setInputId -1　　ObjectTemplate.startoneffects 0　　ObjectTemplate.setPosition 0/0.02/0.43　　ObjectTemplate.setRotation 0/0/0　　ObjectTemplate.networkableInfo HandFireArmsInfo　　rem ** Objects　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Trigger　　ObjectTemplate.geometry Mp40Trigger　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Plupp　　ObjectTemplate.geometry Mp40Plupp　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Mag　　ObjectTemplate.geometry Mp40Mag　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Simple　　ObjectTemplate.geometry Shad_Mp40　　ObjectTemplate.create AnimatedBundle Mp40Complex　　ObjectTemplate.geometry Mp40　　ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1　　ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Trigger　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Trigger　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Plupp　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart plupp　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Mag　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Mag　　ObjectTemplate.create LodObject Mp40Lod　　ObjectTemplate.lodselector HandWeaponLodSelector　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Complex　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Simple　　-----------------------------------------------------------------------------　　先简单的介绍一下各种主要参数　　ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40　　这个是武器的名称　　ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile　　这个是武器使用的弹药，如果你把它改成TigerProjectile的话，那游戏中的Mp40就会发射Tiger的炮弹（88MM的MP40?）　　ObjectTemplate.magSize 32　　这就是武器的弹药数量　　ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0　　这个参数是设定弹药从什么地方飞出来的，坐标X Y Z　　ObjectTemplate.numOfMag 5　　这个是武器的备用弹~~　　ObjectTemplate.reloadtime 4.3　　这个是武器重新装填弹药的时间　　ObjectTemplate.roundOfFire 9　　这一行参数是设定武器的射击速度，数值越高武器的射击速度越快　　ObjectTemplate.velocity 1000　　这个是弹药的飞行速度，如果你把它改成999XXXX的话就不用计算提前量了（CS？）　　以上这些参数都可以修改的~~　　不过不要修改的太BT...　　那样就失去游戏的乐趣了　　（PS:修改前一定要备份Objectes.rfa!)

漂亮

1、纳什均衡，Nash equilibrium ,又称为非合作博弈均衡，是博弈论的一个重要术语，以约翰·纳什命名。 2、约翰·纳什1948年作为年轻数学博士生进入普林斯顿大学。其研究成果见于题为《非合作博弈》（1950）的博士论文。该博士论文导致了《n人博弈中的均衡点》（1950）和题为《非合作博弈》（1951）两篇论文的发表。纳什在上述论文中，介绍了合作博弈与非合作博弈的区别。他对非合作博弈的最重要贡献是阐明了包含任意人数局中人和任意偏好的一种通用解概念，也就是不限于两人零和博弈。该解概念后来被称为纳什均衡。 　　 3、纳什的主要学术贡献体现在1950年和1951年的两篇论文，1950年他才把自己的研究成果写成题为“非合作博弈”的文章刊登在美国全国科学院每月公报上，立即引起轰动。说起来这全靠师兄戴维·盖尔之功，就在遭到冯·诺依曼贬低，嘲笑几天之后，他遇到盖尔，像说梦话似的告诉他自己已经将冯·诺依曼的“最小最大原理找到了普遍化的方法和均衡点。纳什这个初出茅庐的小子，根本不知道竞争的险恶，从没想到学术欺骗的后果。结果还是戴维·盖尔充当了他的“经纪人”，起草致科学院的短信，系主任列夫谢茨则利用方便的人脉关系亲自将文稿递交给科学院。纳什写的文章不多，他辩解说：少了才是精品。中国国内提一个教授，要求在“核心的刊物”上发表多少篇文章。按照这个标准可能纳什还不一定够资格。　 4、1996年诺贝尔经济学奖得主莫尔里斯当牛津大学艾奇沃思经济学讲座教授时也没有发表过什么文章，特殊的人才，必须有特殊的选拔办法。 　　 5、Nash平衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他人不改变策略，他就无法改善自己的状况。Nash在证明了在每个参与者都只有有限种策略选择、并允许混合策略的前提下，Nash平衡一定存在。以两家公司的价格大战为例，Nash平衡意味着两败俱伤的可能：在对方不改变价格的条件下，既不能提价，否则会进一步丧失市场；也不能降价，因为会出现赔本甩卖。于是两家公司可以改变原先的利益格局，通过谈判寻求新的利益评估分摊方案，也就是Nash平衡。类似的推理当然也可以用到选举，群体之间的利益冲突，潜在战争爆发前的僵局，议会中的法案争执等。 6、假设有n个局中人参与博弈，给定其他人策略的条件下，每个局中人选择自己的 纳什均衡 7、最优策略（个人最优策略可能依赖于也可能不依赖于他人的战略），从而使自己利益最大化。所有局中人策略构成一个策略组合（Strategy Profile）。纳什均衡指的是这样一种战略组合，这种策略组合由所有参与人最优策略组成。即在给定别人策略的情况下，没有人有足够理由打破这种均衡。纳什均衡，从实质上说，是一种非合作博弈状态。 　　 8、纳什均衡达成时，并不意味着博弈双方都处于不动的状态，在顺序博弈中这个均衡是在博弈者连续的动作与反应中达成的。纳什均衡也不意味着博弈双方达到了一个整体的最优状态，以下的囚徒困境就是一个例子。

数学中的卷积和卷积神经网络中的卷积严格意义上是两种不同的运算 公式为 如图1所示，a矩阵是 的矩阵，a矩阵经过数学卷积运算后得到c矩阵。现在我们计算 处的值，c矩阵其他值的计算方式与 一致。 根据公式（1），可得到 的计算过程如图2，抽象为公式为 会发现图2的计算过程就是图3中颜色相同的块相乘，并求和的过程。 总之， 和 卷积的过程是，卷积核 绕中心点旋转180度，然后与 对应位置相乘并求和 我们以“丢骰子为例”，使用单个下标的离散卷积，公式为 。我们投掷两颗骰子，求解两颗骰子点数为4的概率，则 那么，两枚骰子点数加起来为4的情况有： 因此，两枚骰子点数加起来为4的概率为： 符合卷积的定义，把它写成标准的形式就是： 本质上就是卷积核与图片局部区域对应位置相乘并求和，或者为图片的局部区域像素值加权求和，其中权值就是卷积核心。 这两种操作，很容易通过设计特定的“卷积核”，然后将其与像素矩阵的对应像素（不进行旋转）相乘得到 举例说明 我们对下述的图像进行平滑滤波和边缘提取处理 使用下面的卷积核，就可以得到预期的效果 实现原理： 哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核？

通用的。局域网用用的。带屏蔽线的叫做超6类。升级版本。

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一般写成NaHS，硫氢化钠。

详见http://wenku.baidu.com/view/a7cb2af17c1cfad6195fa72e.html

　抽水马桶由以下主要部分组成：进水管、出水管、渗水管、水塞（进水和出水）、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。　　以下为抽水马桶（水箱）的工作原理，仅供参考：　　放水时，扳动放水旋钮，旋钮通过杠杆将出水塞拉起。这样水箱的水就会放出。水被放出后，出水塞落下，堵住出水口。此时，浮球也因水面下降，处在水箱底部。而浮球的下落，带动杠杆将进水塞拉起，而使水进入水箱内。随着水面的上升，浮球也会因浮力逐渐升高，直至通过杠杆将进水塞压下，堵住进水口。这样水箱内又盛满水。想一想，可调旋钮的作用是什么？　　当进水管因故障而漏水时（如：进水塞不能堵住进水口或进水管破裂），水箱内水面会不断升高，最终将溢出水箱。而渗水管的设置就解决了这个问题。当水面升高至渗水管口时，水就会从渗水管流入马桶内，不会使水漫过水箱。而进水管正常工作时，水箱内水面不会达到渗水管口处，所以也就不用担心水会流走。

position属性有static、relative、absolute和fixed取值。区别是static，默认值，没有定位。relative，生成相对定位的元素，通过top，left，right的设置相对于其正常位置进行定位。absolute，生成绝对定位的元素，相对于static定位以外的第一个父元素进行定位。fixed，生成绝对定位的元素，相对于浏览器窗口进行定位。定位类型大多数情况下，height和width被设定为auto的绝对定位元素，按其内容大小调整尺寸。但是，被绝对定位的元素可以通过指定top和bottom，保留height未指定，来填充可用的垂直空间。它们同样可以通过指定left和right并将width指定为auto来填充可用的水平空间。定位元素是其计算后位置属性为relative，absolute，fixed或sticky的一个元素。相对定位元素是计算后位置属性为relative的元素。绝对定位元素是计算后位置属性为absolute或fixed的元素。粘性定位元素是计算后位置属性为sticky的元素。如果top和bottom都被指定，top优先。如果指定了left和right，当direction设置为ltr时left优先，当direction设置为rtl时right优先。

这些原理图在它的说明书里面都有，你可以直接打开说明书之后在里面就能够查找到了。

一、分类的不同：网线cat5e和cat6是两种不同类别的网线，cat5e归属于超五类网线，而cat6则归属于六类网线。虽然分类不同，但是两者的工作原理相同，也都有同样类型的RJ-45插头，并且能够插入计算机、路由器或其他类似设备上的任何以太网插孔。二、传输带宽的不同：Cat5e的传输频率带宽为100MHz，而cat6的传输频率带宽为250MHz，两者具有明显的差距。三、最高传输速度和距离的不同：Cat5e网线应用于千兆以太网中，传输距离可达100m，可支持1000Mbps传输速度。Cat6网线可以在250MHz带宽中提供高达10Gbps的传输速度。Cat6最适用于传输速率为1Gbps的应用。四、使用10GBASE-T应用的不同：Cat5e网线和Cat6网线的传输距离都是100m，但是在使用10GBASE-T应用时，Cat6网线的传输距离最大可达55米。五、传输性能的不同：Cat6网线具有内部分离器，可降低干扰或近端串扰（NEXT），与Cat5e网线相比相比，它还提高了远端串扰（ELFEXT），并且回波损耗和插入损耗更低，因此，Cat6网线的性能更好。参考资料来源：百度百科-网线（分类）

这两种都是回油过滤器，RFA是微型直回式的两种过滤器外观不一样，尺寸不一样

HongLongLong，因为这个英文名字看起来非常的奇怪，所以网友们都拿他开玩笑。

卷积层具有稀疏交互、参数共享、等变表示的特点。1、卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。2、这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。应用领域：1、影像辨识：卷积神经网络通常在图像分析和图像处理领域中使用。关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。2、图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。

从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 了解GCN（图卷积神经网络）之前，必须对离散卷积（具体说就是CNN中的卷积）有个清楚的认识。 如何通俗易懂地解释卷积？ ， 离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示，CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的卷积核， 通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权求和构成feature map实现空间特征的提取 ，其中权重就是卷积核的值。 那么卷积核的值如何确定呢？实际上卷积核值的确定过程就是模型训练的过程：首先随机初始化卷积核的值，然后根据反向传播梯度下降不断优化（即不断更新卷积核的值）直到模型收敛，此时卷积核的值被确定。 卷积核的参数通过优化求出才能实现特征提取的作用，GCN的理论很大一部分工作就是为了引入可以优化的卷积参数。 注：这里的卷积是指深度学习（CNN）中的卷积，与数学中定义的卷积运算严格意义上是有区别的。可以参考该内容 卷积神经网络中的卷积与数学中卷积的区别 CNN在计算机视觉中具有广泛应用，对图片具有强大的特征提取能力。但需要注意的是： CNN处理的图像或者视频数据中的像素点（pixel）是排列很整齐的矩阵 （如图2所示，也就是很多论文中提到的Euclidean Structure）。 与之相对应，科学研究中还有很多 Non Euclidean Structure的数据，如图3所示，社交网络、信息网络中有很多类似的结构。 实际上，这样的网络结构（Non Euclidean Structure）就是图论中抽象意义上的拓扑图。 所以， Graph Convolutional Network中的Graph是指数学（图论）中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图。 那么为什么要研究GCN？原因有三： 综上所述，GCN是要为除CV、NLP之外的任务提供一种处理、研究的模型。 GCN的本质目的是来提取不规则的拓扑图的空间特征 ，那么实现这个目标只有graph convolution这一种途径吗？当然不是，vertex domain(spatial domain)和spectral domain实现该目标是两种最主流的方式。 （1） vertex domain(spatial domain) 是非常直观的一种方式。顾名思义：提取拓扑图上的空间特征，那么就把每个顶点相邻的neighbors找出来。这里面蕴含的科学问题有二： a、按照什么条件去找中心vertex的neighbors，也就是如何确定receptive field？ b、确定receptive field，按照什么方式处理包含不同数目neighbors的特征？ 根据a,b两个问题设计算法，就可以实现目标了。推荐阅读这篇文章 Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 图4是其中一张图片，可以看出大致的思路）。 这种方法主要的缺点如下： c、每个顶点提取出来的neighbors不同，使得计算处理必须针对每个顶点 d、提取特征的效果可能没有卷积好 （2） spectral domain 就是GCN的理论基础了。这种思路就是希望借助图谱的理论来实现拓扑图上的卷积操作。从整个研究的时间进程来看：首先研究GSP（graph signal processing）的学者定义了graph上的Fourier Transformation, 进而定义了graph上的convolution，最后与深度学习结合提出了Graph Convolutional Network。 认真读到这里，脑海中应该会浮现出一系列问题： Q1 什么是Spectral graph theory？（解释待定） Spectral graph theory 请参考，简单来说就是 借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质 。 Q2 GCN为什么要利用Spectral graph theory？ 这应该是看论文过程中读不懂的核心问题了，要理解这个问题需要大量的数学定义及推导，没有一定的数学功底难以驾驭（我也才疏学浅，很难回答好这个问题）。 所以，先绕过这个问题，来看Spectral graph实现了什么，再进行探究为什么？ Graph Fourier Transformation及Graph Convolution 的定义都用到图的拉普拉斯矩阵，那么首先来介绍一下拉普拉斯矩阵。 对于图 , 其Laplacian 矩阵的定义为 , 其中 是Laplacian矩阵， 是顶点的度矩阵（对角矩阵），对角线上元素依次为各个顶点的度， 是图的邻接矩阵。看图5的示例，就能很快知道Laplacian 矩阵的计算方法。 这里要说明的是： 常用的拉普拉斯矩阵实际有三种 ： 不需要相关内容的读者可以略过此部分 其实维基本科对 Laplacian matrix 的定义上写得很清楚， 国内的一些介绍中只有第一种定义 。这让我在最初看文献的过程中感到一些的困惑，特意写下来，帮助大家避免再遇到类似的问题。 为什么GCN要用拉普拉斯矩阵？ 拉普拉斯矩阵矩阵有很多良好的性质，这里写三点我感触到的和GCN有关之处 superbrother 拉普拉斯矩阵与拉普拉斯算子的关系 GCN的核心基于拉普拉斯矩阵的谱分解，文献中对于这部分内容没有讲解太多，初学者可能会遇到不少误区，所以先了解一下特征分解。 矩阵的谱分解，特征分解，对角化都是同一个概念 （ 特征分解_百度百科 ）。 不是所有的矩阵都可以特征分解 ，其充要条件为n阶方阵存在n个 线性无关 的 特征向量 但是拉普拉斯矩阵都是半正定对称矩阵 （半正定矩阵本身就是对称矩阵， 半正定矩阵_百度百科 ， 此处这样写为了和下面的性质对应，避免混淆），有如下三个性质： 由上可知，拉普拉斯矩阵一定可以谱分解，且分解后有特殊形式。 对于拉普拉斯矩阵其谱分解为： 其中 ，是单位特征向量组成的矩阵， 是列向量。 是n个特征值构成的对角矩阵。 由于 是正交矩阵，即 因为 （这是定义） 所以 进而这里的特征分解又可以写成： 把传统的傅立叶变换以及卷积迁移到Graph上来，核心就是把拉普拉斯算子的特征函数 变为Graph对应的拉普拉斯矩阵的特征向量。 参考论文 The Emerging Field of Signal Processing on Graphs (a) Graph上的傅里叶变换 传统的傅立叶变换定义为 是信号 与基函数 的积分， 那么为什么要找 作为基函数呢？从数学上看， 是拉普拉斯算子的特征函数（满足特征方程）， 就和特征值有关 。 广义的特征方程定义为 其中， （一个矩阵）是一种变换（对向量 变换）， 是特征向量或者特征函数（无穷维的向量）， 是特征值。 满足： 当然 就是变换 的特征函数 ， 和特征值密切相关。 那么，可以联想了， 处理Graph问题的时候，用到拉普拉斯矩阵 （拉普拉斯矩阵就是拉普拉斯算子，想了解更多可以参考 Discrete Laplace operator ）， 自然就去找拉普拉斯矩阵的特征向量了。 是拉普拉斯矩阵， 是其特征向量，自然满足下式 离散积分就是一种内积形式，仿照上述内容定义Graph的傅立叶变换 是Graph上的 维向量， 与Graph的顶点一一对应， 表示第 个特征向量的第 个分量。那么特征值（频率） 下的 的Graph傅立叶变换就是与 对应的特征向量 进行内积运算 。 注：上述的内积运算是在复数空间中定义的，所以采用了 ，也就是特征向量 的共轭。 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 ： 即 在Graph上傅立叶变换的矩阵形式 为： 式中： 的定义与第五节中的相同 （b）Graph上的傅立叶逆变换(频域（ ）到时域（ ）) 类似地， 传统的傅立叶逆变换是对频率 求积分 ： 迁移到Graph上变为对特征值 求和 ： 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 ： 即 在Graph上傅立叶逆变换的矩阵形式为： 式中： 的定义与第五节中的相同 （2）推广卷积 在上面的基础上，利用 卷积定理 类比来将卷积运算，推广到Graph上。 由卷积定理可知， 两个函数的卷积等于各个函数傅立叶变换的乘积的逆变换 ，即 将上述过程推广到Graph： 则有 存疑：可能是满足交换律？不确定 进一步得到 注：通过乘以 对等式右边做逆变换。 很多论文中的Graph卷积公式为： 式(2)中， 表示Hadamard product（哈达马积），对于两个维度相同的向量、矩阵、张量进行对应位置的逐元素乘积运算。 式（1）和式（2）是完全相同的。 （1）为什么拉普拉斯矩阵的特征向量可以作为傅里叶变换的基？ 傅里叶变换一个本质理解就是： 把任意一个函数表示成了若干个正交函数（由sin,cos 构成）的线性组合。 那么： 为什么graph上任意的向量 都可以表示成这样的线性组合？ 原因在于 是graph上 维空间中的 个线性无关的正交向量，由线性代数的知识可以知道： 维空间中 个线性无关的向量可以构成空间的一组基，而且拉普拉斯矩阵的特征向量还是一组正交基。 (2)怎么理解拉普拉斯矩阵的特征值表示频率？ 在graph空间上无法可视化展示“频率”这个概念，那么从 特征方程 上来抽象理解。 将拉普拉斯矩阵 的 个非负实际特征值，从小到大排列为 ,而且最小的特征值 ，因为 维的全为1向量对应的特征值为0.(这一句不太懂)。 从特征方程的数学理解来看： 在有Graph确定的 维空间中，越小的特征值 表明：拉普拉斯矩阵 其对应的基 上的分量、“信息”越少，那么当然就是可以忽略的低频部分了。 其实 图像压缩 就是这个原理， 把像素矩阵特征分解后，把小的特征值（低频部分）全部变成0，PCA降维也是同样的，把协方差矩阵特征分解后，按从大到小取出前K个特征值对应的特征向量作为新的“坐标轴”。 Graph Convolution的理论告一段落了，下面开始Graph Convolution Network Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同，但是万变不离其宗，(1)式是推导的本源。 第1节的内容已经解释得很清楚：Deep learning 中的Convolution 就是要设计含有trainable共享参数的kernel，从(1)式看很直观：graph convolution中的卷积参数就是 Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs 中简单粗暴地把 变成了卷积核 ，也就是： （为避免混淆，本文中称 是卷积核， 的运算结果为卷积运算矩阵） 式（3）就是标准的第一代GCN中的layer了, 其中 是激活函数， ，就跟三层神经网络中的weight一样是任意的参数，通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整， 就是graph上对应于每个顶点的feature vector（由数据集提取特征构成的向量）。 第一代的参数方法存在着一些弊端，主要在于： （1） 每一次前向传播，都要计算 三者的矩阵乘积，特别是对于大规模的graph，计算的代价较高，也就是论文中， 的计算复杂度 （2） 卷积核不具有spatial localization（这个在第9节中进一步阐述） （3） 卷积核需要 个参数 由于以上的缺点第二代的卷积核设计应运而生。 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering ，把 巧妙设计成了 ，也就是： 上面的公式仿佛还什么都看不出来，下面利用矩阵乘法进行变换，来一探究竟。 进而可以导出: 小说明： 上述等式成立的原因是 ，其中 (4)式就变成了: 其中 是任意的参数，通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整。 式（5）所设计的卷积核其有点在于： （1）卷积核只有K个参数，一般K远小于n，参数的复杂度被大大降低了。 （2）矩阵变换后，神奇地发现不需要做特征分解了，直接用拉普拉斯矩阵L进行变换。然而由于要计算 ，计算复杂度还是 （3）卷积核具有很好的spatial localization，特别地，K就是卷积核的receptive field，也就是说每次卷积会将中心顶点K-hop neighbor上的feature进行加权求和，权系数就是 更直观地看， 就是对每个顶点上一阶neighbor的feature进行加权求和，如下图所示： 同理，K=2的情形如下图所示： 注： 上图只是以一个顶点作为实例，GCN每一次卷积对所有的顶点都完成了图示的操作。 在第二代GCN中， 是 的矩阵，所以 的计算复杂度还是 ， Wavelets on graphs via spectral graph theory 提出了利用Chebyshev多项式拟合卷积核的方法，来降低计算复杂度。卷积核 可以利用截断(truncated)的shifted Chebyshev多项式来逼近。 （这里本质上应该寻找Minimax(极小值) Polynomial Approximation, 但是作者说直接利用Chebyshev Polynomial的效果也很好） 其中 是Chebyshev多项式的系数， 是取 的Chebyshev多项式，进行这个shift变换的原因是Chebyshev多项式的输入要在[-1, 1]之间。 由Chebyshev多项式的性质，可以得到如下的递推公式 其中， 的定义同上，是 维的由每个顶点的特征构成的向量（当然，也可以是 的特征矩阵，这时每个顶点都有 个特征，但是 远小于 。 这个时候不难发现：式（6）的运算不再有矩阵乘积了，只需要计算矩阵与向量的乘积即可。计算一次 的复杂度是 ， 是图中边的集合，则整个运算的复杂度是 。当graph是稀疏图的时候，计算加速尤为明显，这个时候复杂度远低于 上面的讲述是GCN最基础的思路，很多论文中的GCN结构是在上述思路的基础上进行了一些简单数学变换。理解了上述内容，就可以做到“万变不离其宗” 。 CNN中有两大核心思想：网络局部连接，卷积核参数共享 。 那么我们不禁会联想：这两点在GCN中是怎样的呢？以下图的graph结构为例来探究一下 （a）如果利用第一代GCN，根据式（3）卷积运算矩阵（ ）即为 这个时候，可以发现这个卷积核没有 local的性质，因为该卷积核得到的运算矩阵在所有位置上都有非0元素。以第一个顶点为例，如果考虑一阶local关系的话，那么卷积核中第一行应该只有[1,1],[1,2],[1,5]这三个位置的元素非0。 换句话说，这是一个global全连接的卷积核。 （b）如果是第二代GCN，根据式（5）当 K=1卷积运算矩阵即为

f复合物指的是芳香烃的氟化物及其衍生物与钠的复合物。在有机合成反应中，f复合物可应用于芳烃的引入、缩合、取代等反应中，具有催化剂的作用。简单来说，它是化学反应中常用的催化剂。同时，由于f复合物具有高反应活性和选择性，能够在较温和的反应条件下完成一些复杂化学反应，因此在药物、化工等领域有广泛的应用。

是可以节约用水的，这样操作，水箱内的水量就会减少，达到节水的效果。具体来说，放置瓶子可以起到以下几个作用：减少冲水量：瓶子的体积占据一部分水箱的空间，使得水箱内的水量减少。当冲水时，水箱内的水量相对较少，所需的冲水量也减少，从而节省水的使用。减缓冲水速度：放置瓶子可以改变水流的速度和方向，减缓水流进入马桶的速度。这样可以减少水流的冲击力，降低冲水时的水溅出和声音。需要注意的是，放置瓶子在马桶水箱内可能会影响到马桶冲水的效果和性能。

5）五类线：该类电缆增加了绕线密度，外套一种高质量的绝缘材料，传输率为100MHz，用于语音传输和最高传输速率为1000Mbps的数据传输，主要用于100BASE-T和1000BASE-T网络。这是最常用的以太网电缆。 6）超五类线：超5类具有衰减小，串扰少，并且具有更高的衰减与串扰的比值（ACR）和信噪比（Structural Return Loss）、更小的时延误差，性能得到很大提高。超5类线主要用于千兆位以太网（1000Mbps）。 7）六类线：该类电缆的传输频率为1MHz～250MHz，六类布线系统在200MHz时综合衰减串扰比（PS-ACR）应该有较大的余量，它提供2倍于超五类的带宽。六类布线的传输性能远远高于超五类标准，最适用于传输速率高于1Gbps的应用。六类与超五类的一个重要的不同点在于：改善了在串扰以及回波损耗方面的性能，对于新一代全双工的高速网络应用而言，优良的回波损耗性能是极重要的。六类标准中取消了基本链路模型，布线标准采用星形的拓扑结构，要求的布线距离为：永久链路的长度不能超过90m，信道长度不能超过100m。 通常，计算机网络所使用的是3类线和5类线，其中10 BASE-T使用的是3类线，100BASE-T使用的5类线。

你问的是否Revit载入族文件之后没有反应。首先软件中存在三种族文件，系统族、内建族和可载入族。可以从外部载入的族就是可载入族，即经常见到的后缀为rfa的族文件。确定是可载入族之后，通过插入选项卡中的载入族命令将该族文件载入项目中。然后在项目浏览器中，根据刚刚所载入族的族类别找到载入后的族，将其拖拽出来进行放置。如果不知道载入族的族类别，可以通过族名称进行搜索。搜索到之后用同样的方式就可以放置族文件。

机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。 在这里，神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为，发明的一类算法的统称。 神经网络是众多优秀仿生算法中的一种，读书时曾接触过蚁群优化算法，曾惊讶于其强大之处，但神经网络的强大，显然蚁群优化还不能望其项背。A、起源与第一次高潮。有人认为，神经网络的最早讨论，源于现代计算机科学的先驱——阿兰.图灵在1948年的论文中描述的“B型组织机器”[2]。二十世纪50年代出现了以感知机、Adaling为代表的一系列成功，这是神经网络发展的第一个高潮[1]。B、第一次低谷。1969年，马文.明斯基出版《感知机》一书，书中论断直接将神经网络打入冷宫，导致神经网络十多年的“冰河期”。值得一提的是，在这期间的1974年，哈佛大学Paul Webos发明BP算法，但当时未受到应有的重视[1]。 C、第二次高潮。1983年，加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络，在旅行商问题上获得当时最好结果，引起轰动；Rumelhart等人重新发明了BP算法，BP算法迅速走红，掀起神经网络第二次高潮[1]。 D、第二次低谷。二十世纪90年代中期，统计学习理论和支持向量机兴起，较之于这些算法，神经网络的理论基础不清晰等缺点更加凸显，神经网络研究进入第二次低谷[1]。 E、深度学习的崛起。2010年前后，随着计算能力的提升和大数据的涌现，以神经网络为基础的“深度学习”崛起，科技巨头公司谷歌、Facebook、百度投入巨资研发，神经网络迎来第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日，Google人工智能程序AlphaGo对阵韩国围棋世界冠军李世乭，以4:1大比分获胜，比众多专家预言早了十年。这次比赛，迅速在全世界经济、科研、计算机产业各领域掀起人工智能和深度学习的热烈讨论。 F、展望。从几个方面讨论一下。 1)、近期在Google AlphaGo掀起的热潮中，民众的热情与期待最大，甚至有少许恐慌情绪；计算机产业和互联网产业热情也非常巨大，对未来充满期待，各大巨头公司对其投入大量资源；学术界的反应倒是比较冷静的。学术界的冷静，是因为神经网络和深度神经网络的理论基础还没有出现长足的进步，其缺点还没有根本改善。这也从另一个角度说明了深度神经网络理论进步的空间很大。 2)、"当代神经网络是基于我们上世纪六十年代掌握的脑知识。"关于人类大脑的科学与知识正在爆炸式增长。[3]世界上很多学术团队正在基于大脑机制新的认知建立新的模型[3]。我个人对此报乐观态度，从以往的仿生算法来看，经过亿万年进化的自然界对科技发展的促进从来没有停止过。 3)、还说AlphaGo，它并不是理论和算法的突破，而是基于已有算法的工程精品。AlhphaGo的工作，为深度学习的应用提供了非常广阔的想象空间。分布式技术提供了巨大而廉价的计算能力，巨量数据的积累提供了丰富的训练样本，深度学习开始腾飞，这才刚刚开始。一直沿用至今的，是McChlloch和Pitts在1943年依据脑神经信号传输结构抽象出的简单模型，所以也被称作”M-P神经元模型“。 其中，f函数像一般形如下图的函数，既考虑阶跃性，又考虑光滑可导性。实际常用如下公式，因形如S，故被称作sigmoid函数。把很多个这样的神经元按一定层次连接起来，就得到了神经网络。两层神经元组成，输入层接收外界输入信号，输出层是M-P神经元(只有输出层是)。感知机的数学模型和单个M-P神经元的数学模型是一样的，如因为输入层只需接收输入信号，不是M-P神经元。 感知机只有输出层神经元是B-P神经元，学习能力非常有限。对于现行可分问题，可以证明学习过程一定会收敛。而对于非线性问题，感知机是无能为力的。BP神经网络全称叫作误差逆传播(Error Propagation)神经网络，一般是指基于误差逆传播算法的多层前馈神经网络。这里为了不占篇幅，BP神经网络将起篇另述。 BP算法是迄今最为成功的神经网络学习算法，也是最有代表性的神经网络学习算法。BP算法不仅用于多层前馈神经网络，还用于其他类型神经网络的训练。 RBF网络全程径向基函数(Radial Basis Function)网络，是一种单隐层前馈神经网络，其与BP网络最大的不同是采用径向基函数作为隐层神经元激活函数。 卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)是一种深度学习的前馈神经网络，在大型图片处理中取得巨大成功。卷积神经网络将起篇另述。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)与传统的FNNs不同，RNNs引入定向循环，能够处理那些输入之间前后关联的问题。RNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用[5]。RNNs将起篇另述。[5] [1]、《机器学习》，周志华著 [2]、《模式识别（第二版）》，Richard O.Duda等著，李宏东等译 [3]、《揭秘IARPA项目：解码大脑算法或将彻底改变机器学习》，Emily Singerz著，机器之心编译出品 [4]、图片来源于互联网 [5]、 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

"Position"的中文翻译是 "位置" 或 "地位"。具体指的是一个人、物体、观点或概念在空间或社会中的所处位置或状态。在不同语境下，"position" 可以有不同的含义，例如在工作环境中，可以指职位；在军事中，可以指战术位置；在社会中，可以指社会地位等。短语搭配1、Position职务2、Lotus position跏趺坐 ; 结跏趺坐 ; 莲花坐式 ; 莲华坐3、position desired希望职位 ; 期望职位 ; 希看职位 ; 但愿职位双语例句Why should I hire you for the position?我为什么要雇用你来填补这个职位?。Do you have any questions about the position?关于这个职位，你有什么问题吗？What questions do you have for this position?你对这个职位还有什么问题吗？以上是position的中文翻译。

双绞线按电气性能划分的话，通常分为：三类、四类、五类、超五类、六类、七类双绞线等类型，原则上数字越大，版本越新、技术越先进、带宽也越宽，当然价格也越贵了。我们在为局域网选购线材时一般来说是选购五类或超五类网线，因为三、四类双绞线一般是使用在10M/bps的以太网中，而五类双绞线能满足现在日趋流行的100M/bps的以太网，超五类双绞线主要用于将来的千兆网上，但现在也普通应用于局域网中，因为价格方面比五类线贵不了多少，现在已有六类线了，一般用于ATM网络中，公司局域网中暂时还不推荐采用。目前三类、四类线目前在市场上几乎没有了，如果有，也不是以三类或四类线出现，而是假以五类，甚至超五类线出售，这是目前假五类线最多的一种。目前在一般局域网中常见的是五类、超五类或者六类非屏蔽双绞线，特别是目前的超五类和六类非屏蔽双绞线可以轻松提供155Mbps的通信带宽，并拥有升级至千兆的带宽潜力，因此，成为当今水平布线的首选线缆。而双绞线又可分为：屏蔽双绞线和非屏蔽双绞线，大多数局域网使用非屏蔽双绞线(UTP—Unshielded Twisted Pair)作为布线的传输介质来组网，网线由一定距离长的双绞线与RJ45头组成。超五类双绞线屏蔽的五类双绞线外面包有一层屏蔽用的金属膜，它的抗干扰性能好些。可能有读者会问那为什么不采用屏蔽的五类双绞线呢？这是因为屏蔽双绞线要求整个系统全部是屏蔽器件，包括电缆、插座、水晶头和配线架等，同时建筑物需要有良好的地线系统。但是在实际施工时，很难全部完美接地，从而使屏蔽层本身成为最大的干扰源，导致性能甚至远不如非屏蔽双绞线UTP。所以，除非有特殊需要，通常在综合布线系统中只采用非屏蔽双绞线。

怎么把马桶抽水抽水马桶原理主要是虹吸原理，抽水马桶原理图依据的也是虹吸原理。抽水马桶的“抽水”是指大便器下面的S形弯，在排污时，马桶内的水面超过S弯的高点时，形成的虹吸现象，能够把大便器的水和污物一同抽走。一直到只剩下少量水时，虹吸破坏，留下的少量水，形成了水封。虹吸：虹吸现象是液态分子间引力与位差能造成的。即利用水柱压力差，使水上升再流到低处。由于管口水面承受不同的大气压力，水会由压力大的一边流向压力小的一边，直到两边的大气压力相等，容器内的水面变成相等高度，水就会停止流动。利用虹吸现象很快就可将容器内的水抽出。抽水马桶由以下主要部分组成：进水管、出水管、渗水管、水塞(进水和出水)、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。