parentbook航海含义

禁用原因如下：1、在进行图像绘制时误操作，导致抗锯齿功能被禁用了。2、计算机显卡或操作系统配置不够高，会导致OriginPro抗锯齿功能被禁用。3、OriginPro软件出现故障或错误，也会导致抗锯齿功能被禁用。

【导语】大家可能熟悉Matplotlib可视化库，那么bokeh是什么呢。bokeh 是一个交互式的可视化库，为浏览器而生。它的绘图特点是通过对通用形状的操作构造出优雅、简洁的图，并提供高性能的交互。它的作用是帮助人们轻松快速的做出可交互的图、仪表板（Dashboard）以及数据应用。本篇文章偏基础，如想实现联动高级功能，可看后节内容。 为了满足不同人群对可视化的需求，bokeh 为用户设计了两种不同级别的接口： bokeh.models 和 bokeh.plotting。 大多数用户可能希望使用后者，因此我们主要学习 bokeh.plotting 接口。 字形说明：即各种图形的函数，比如折线图（line()），可自定义视觉属性，比如颜色（color）、图例（legend）等。 数据可视化一定要准备数据，bokeh可以用作输入数据的数据格式有： 现在，使用鼠标拖动画出一个区域，观察发生了什么？ 可以发现，选择区域中的点全部变成了红色，其余点则变成了透明的灰色。 希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。

几周前，R语言社区经历了一场关于画图工具的讨论。对于我们这种外人来说，具体的细节并不重要，但是我们可以将一些有用的观点运用到 Python 中。讨论的重点是 R 语言自带的绘图工具 base R 和 Hadley Wickham 开发的绘图工具 ggplot2 之间的优劣情况。如果你想了解更多细节内容，请阅读以下几篇文章： 其中最重要的两个内容是： 不是所有人都认同第二个观点，ggplot2确实无法绘制出所有的图表类型，但是我会利用它来做分析。 以下是 2016 年 4 月写的关于绘图工具的概述。出于多方面的原因，绘图工具的选取更多地取决于个人偏好，因此本文介绍的 Python 绘图工具也仅代表我的个人使用偏好。 Matplotlib 是一个强大的工具，它是 Pandas" builtin-plotting 和 Seaborn 的基础。 Matplotlib 能够绘制许多不同的图形，还能调用多个级别的许多 API 。我发现 pyplot api 非常好用，你可能用不上 Transforms 或者 artists ，但是如果你有需求的话可以查阅帮助文档。我将从 pandas 和 seaborn 图开始介绍，然后介绍如何调用 pyplot 的 API 。 DataFrame 和 Series 拥有 .plot 的命名空间，其中有许多图形类别可供选择(line, hist, scatter, 等等)。 Pandas 对象还提供了额外的用于增强图形展现效果的数据，如索引变量。 由于 pandas 具有更少的向后兼容的限制，所以它具有更好的美学特性。从这方面来说，我认为 pandas 中的 DataFrame.plot 是一个非常实用的快速探索性分析的工具。 Michael Waskom 所开发的 Seaborn 提供了一个高层次的界面来绘制更吸引人统计图形。 Seaborn 提供了一个可以快速探索分析数据不同特征的 API 接口，接下来我们将重点介绍它。 Bokeh 是一款针对浏览器开发的可视化工具。 和 matplotlib 一样，**Bokeh ** 拥有一系列 API 接口。比如 glpyhs 接口，该接口和 matplotllib 中的 Artists 接口非常相似，它主要用于绘制环形图、方形图和多边形图等。最近 Bokeh 又开放了一个新的图形接口，该接口主要用于处理词典数据或 DataFrame 数据，并用于绘制罐头图。 以下是一些本文没有提到的可视化工具： 我们将利用 ggplot2 中的 diamonds 数据集，你可以在 Vincent Arelbundock"s RDatasets 中找到它(pd.read_csv(" http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv") )，此外我们还需要检测是否已经安装 feather 。 [站外图片上传中……(4)] Bokeh 提供了两个 API，一个是低级的 glyph API，另一个是高级的 Charts API。 [站外图片上传中……(5)] 还不是很清楚我们应该在啥时候利用 Bokeh 来进行探索性分析，不过它的交互式功能可以激发我的兴趣。就个人而言，由于习惯问题我平时仍然一直使用 matplotlib 来绘图，我还无法完全切换到 Bokeh 中。 我非常喜欢 Bokeh 的仪表盘功能和 bokeh server 的 webapps。 [站外图片上传中……(6)] [站外图片上传中……(7)] [站外图片上传中……(8)] matplotlib 并不局限于处理 DataFrame 数据，它支持所有使用 getitem 作为键值的数据类型。 [站外图片上传中……(9)] [站外图片上传中……(10)] 我们从列变量的名字中提取出轴标签，利用 Pandas 可以更加便捷地绘制一系列共享 x 轴数据的图形。 [站外图片上传中……(11)] [站外图片上传中……(12)] 本文中的剩余部分将重点介绍 seaborn和为什么我认为它是探索性分析的强大工具。 我强烈建议你阅读 Seaborn 的 introductory notes，这上面介绍了 seaborn 的设计逻辑和应用领域。 我们可以通过一个稳定的且易懂的 API 接口来调用 Seaborn。 事实上，seaborn 是基于 matplotlib 开发的，这意味着如果你熟悉 pyplot API的话，那么你可以很容易地掌握 seaborn。 大多数 seaborn 绘图函数的参数都由 x, y, hue, 和 data 构成(并不是所有的参数都是必须的)。如果你处理的对象是 DataFrame，那么你可以直接将列变量的名称和数据集的名称一同传递到绘图函数中。 [站外图片上传中……(13)] [站外图片上传中……(14)] [站外图片上传中……(15)] [站外图片上传中……(16)] 我们可以很轻易地探究两个变量之间的关系： [站外图片上传中……(17)] [站外图片上传中……(18)] 或者一次探究多个变量之间的关系： [站外图片上传中……(19)] [站外图片上传中……(20)] pariplot 是 PairGrid 的一个包装函数，它提供了 seaborn 一个重要的抽象功能——Grid。Seaborn 的 Grid 将 matplotlib 中Figure 和数据集中的变量联系起来了。 我们有两种方式可以和 grids 进行交互操作。其一，seaborn 提供了类似于 pairplot 的包装函数，它提前设置了许多常见任务的参数；其二，如果你需要更多的自定义选项，那么你可以直接利用 Grid 方法。 [站外图片上传中……(21)] [站外图片上传中……(22)] [站外图片上传中……(23)] 34312 rows × 7 columns [站外图片上传中……(24)] [站外图片上传中……(25)] FaceGrid 可以通过控制分面变量来生成 Grid图形，其中PairGrid是它的一个特例。接下来的案例中，我们将以数据集中的 cut 变量为分面变量来绘制图像： [站外图片上传中……(26)] [站外图片上传中……(27)] 最后一个案例展示了如何将 seaborn 和 matplotlib 结合起来。g.axes是matplotlib.Axes的一个数组，g.fig是matplotlib.Figure的一个特例。这是使用 seaborn 时常见的一个模式：利用 seaborn 的方法来绘制图像，然后再利用 matplotlib 来调整细节部分。 我认为 seaborn 之所以吸引人是因为它的绘图语法具有很强的灵活性。你不会被作者所设定的图表类型所局限住，你可以根据自己的需要创建新的图表。 [站外图片上传中……(28)] [站外图片上传中……(29)] [站外图片上传中……(30)] [站外图片上传中……(31)] 本来，我打算准备更多的例子来介绍 seaborn，但是我会将相关链接分享给大家。Seaborn 的说明文档写的非常详细。 最后，我们将结合 scikit-learn 来介绍如何利用 GridSearch 来寻找最佳参数。 [站外图片上传中……(32)] [站外图片上传中……(33)] [站外图片上传中……(34)] 原文链接： http://tomaugspurger.github.io/modern-6-visualization.html 译者：Fibears

plotted against暗算

custom username mapping 自定义用户名映射

考研英语句子翻译？ 200这段话中从what journalists。。。到currently plotting这个句子怎么去翻译和理解 能帮我划分一下句子成分吗？

问题一：什么是面料的放样，请专业人士给出详细解答，谢谢 情况是这样的： 比如说你手里有一小块面料是你客户给你的，让你去寻来一模一样或者类似的东西做样衣，然后吧，你就满世界撒网，发现面料商们没有现成的。 在这种情况下，你把手里那一小块样子给生产厂家看，然后让他们照这个打样，打多少就看你用多少了~ 一般毛的放十几米到几十米，棉的放几十米到一两百米。 价格一般都包括面料费用+放样费 问题二：面料开版是什么意思？ 10分 面料龚版一般指印花，提花或则绣花等的花型开版，因为是新花型，所以要描稿和制网，所以这叫开版，两外一种就是如果是素色的，那就是放样打版，定织了。 问题三：面料"放样"用英文怎么说 放样 setting out full scale plotting 问题四：面料的放样费，染色费的英文怎么说 面料的放样费，染色费 The cost for sampling and colouration for the fabric. 问题五：正品开版是什么意思？ 面料开版一般指印花，提花或则绣花等的花型开版，因为是新花型，所以要描稿和制网，所以这叫开版，两外一种就是如果是素色的，那就是放样打版，定织了。 问题六：制版费，放样费用英语怎么说 是做提花用的 沙嘴系统组设定是你设置好后进行配色编织 看你想怎么提就怎么设置 第一个主纱其他是配色 2 . 3.4.5 有好几种提花做法 单面提花 天笛1*1就是前面床编织 后床是编织一针空一针 芝麻点 鹿子什么的就是双面提花 前后床满针编织 后面花行不一样而已 问题七：3D MAX 桌布这个怎么放样？ 实心你转成多边形，扣空就行了主要是你外形不太像，桌布不是这样做的，我都是网上下载的，你自己搜搜吧，好像有个功能是可以模拟自动生成的 问题八：涤雪纺 面料 放样 小缸费 是多少 800一缸要的，具体要看纺品的工艺要求

像楼主这样 是不会有人愿意答的

origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用图文教程origin是一款数据分析和制图软件，功能强大，既能满足用户的制图需求。还能满足高级用户数据分析、函数拟合的需要，下文小编就为大家带来origin专业函数绘图软件的使用教程，一起去了解下吧。软件名称：数据绘图工具(Origin pro) v7.5 绿色中文特别版(附注册信息)软件大小：14.3MB更新时间：2014-02-27立即下载　　　origin专业函数绘图软件使用教程：　　1、Origin主界面。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　2、输入数据获得散点图。在试验中侧得一组数据，只需输入到origin的data对话框中，选中数据，然后点击左下角的Scatter键即可得到散点图，以待进一步处理。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　3、连接点获得趋势图。如果只需要将各点以折线连接 起来，则在获得散点图时可直接点击Line+symbol。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　4、在散点图的基础上获得趋势线。在坐标中的点上右击“Change Plot to”—“Line +Symbol”。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　5、在散点图的基础上获得趋势线。删除趋势线：右击--“Change Plot to”—“Scatter”。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　6.在散点图的基础上获得趋势线。如果想获得的不是折线图，而是希望用平滑的曲线表示趋势，则只需在折线基础上进一步加工如下：“双击折线”—“选择Line”------“connect”----- “选择曲线类型”----“Apply”。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　7.平滑处理数据。另外一种处理这种只需要表现趋势的图形的方法是平滑。Analysis---Smoothing—FFT Filer。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　8.线性拟合。实际应用做多的拟合即是线性拟合。操作如下：Analysis----Fit Linear。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　9.线性拟合中的数字参量。y=a*x+b，参数a：斜率，b： 截距，r：相关系数。这些数字参量origin在拟合时就已经计算出来了，显示在窗口的右下方。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　10.在一个坐标上绘制多条曲线。得到第一个图形的拟合曲线，在坐标的左上角处有一个“1”，右击选择“Layer contents”，打开对话框以后在左栏选中你要添加到该图的数据表。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　11.在一个坐标上绘制多条曲线。进行相应拟合即可。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　12..图形美化。在线或点上双击后，可以调节点的大小;改变曲线颜色及宽度。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　13.图形美化之移动点。不要移动幅度过大造成明显的造假痕迹。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　14.图形美化之删除点。origin7.5怎么用？origin专业函数绘图软件使用教程　　15.图形美化之图形输出。可以复制以后粘贴到Word里，再附上拟合参数。

a=[0,1,2,3,4]b=[0,1,2,3,4]plt.plot(a,b,"o")plt.show()

作品简介:在此实验中,我们会调查的反应动力学氧化碘离子由过氧化氢:诗119:102我-过氧化氢+ + H + - > 12 +分别这个反应的速率及其依赖碘离子的浓度和过氧化氢的加入将是确定的。可影响反应速率的反应物浓度、温度和在场的一种催化剂。反应速度是表示成浓度的变化速度的参与的物种。在我们的情况下,反应速率,从改变的过氧化氢浓度,可以被表示为:[过氧化氢率= d = k][过氧化氢/ dt -][我]米氮K =速率常数的地方,(单位是米/秒)m =秩序的反应方面的过氧化氢浓度n =秩序方面反应浓度与碘离子这是考虑到在这个反应,率是独立H +浓度的确定。为了确定氧化反应的速度,我们将使用第二个同时反应,有时被称为一个时钟的反应。thiosulfate离子反应,产生了碘产品从我们的氧化。12 + 2S2O3 2 - - >我S4O6 - + 2 -这个反应将消耗所有12一旦产生,从我们的氧化反应。这将防止我们的解决方案,从转折蓝从12产品。一旦所有的thiosulfate消耗将会出现,我们的12解决方案将会变成蓝色。stoichmetric thiosulfate以来的比率的过氧化氢离子对已知(2:1)以及初始数量的thiosulfate离子也是已知的,我们能够确定所需之过氧化氢氧化所消耗的时间我们在thiosulfate反应涂碘酒。在我们的实验中,我们要完成几个分。半抱着[H2O2][我不变的,然而变化[-]然后持有我-]][过氧化氢不变的,然而变化。这将使我们能够确定的速率常数。原木[率)策划与过氧化氢](日志[-][我将允许以确定常数)的订单wrt米,过氧化氢反应的[]。这条线的斜率就等于m,当日志(率)进行了图示的维度。再次,策划与原木[率)-][我日志][过氧化氢(常量)将允许以确定反应的wrt氮、订单到[我-]。第一步:准备解决方案,将0.25gm钠thiosulfate(250毫克),并Na2S2O3烧杯加20毫升的水,并搅拌至溶解。步骤2:准备解决方案的钾碘。将10克吻到100毫升烧杯和添加20毫升的水,并搅拌至溶解。第三步:获取一个600ml烧杯,加上气,Na2S2O3解决方案,然后再加上60毫升盐酸的100万。第四步:最后加50毫升的.1M过氧化氢,一旦开始时间选择加H2O2是反应。停同步时改变颜色(解碘出现)。创记录的时间。第五步:不同[[我],同时以过氧化氢-]常数。更多的分(2)重复步骤1除了拥有20个重复步骤2的通用汽车公司gm,然后40个吻重复步骤3添加额外的150毫升,然后450毫升的水加热到600ml烧杯里重复步骤4、记录了300毫升,600次曼梯·里的解决方案第六步:不同[我-]][过氧化氢,同时以不变的。(3分)有的单词翻译不出来咯 ~ 楼主 ...

plot the truncated fourier series以图表画出截断的傅里叶级数plot[英][plu0252t][美][plɑ:t]n.地基，基址图; （戏剧、小说等的）情节; 一块地; 测算表; vt.以图表画出，制图; 密谋; 把…分成小块; 为（文学作品）设计情节; vi.设计作品情节; 标示于图表上; 密谋，暗中策划; 第三人称单数：plots过去分词：plotted复数：plots现在进行时：plotting过去式：plotted例句:1.Are they part of some beijing plot to grab technology and knowhow? 它们是不是中国政府攫取技术和专业诀窍阴谋的一部分？

【王若琳】【Plotting Revenge(复仇记)】歌词作词：Joanna Wang作曲：Joanna Wang编曲：Amanda WuI"m plotting revenge against my bossI"m plotting revenge against my bossI"m plotting revenge against my bossMaybe it"ll happen it"ll happen sometimeMaybe it"ll happen it"ll happen sometimeI know when he leaves for workYes I know where he drops off his shirtsBut he doesn"t knowNo he doesn"t knowNo he doesn"t knowThat I know all this!I"m plotting revenge against my neighborI"m plotting revenge against my neighborI"m plotting revenge against my neighborMaybe it"ll happen it"ll happen sometimeMaybe it"ll happen it"ll happen sometimeHe complains that my dog"s too loudSays he"ll call the cops, he screams and shoutsBut he doesn"t knowNo he doesn"t knowNo he doesn"t knowThat I don"t like that!I"m plotting revenge against myselfI"m plotting revenge against myselfI"m plotting revenge against myselfMaybe it"Ll happen it"ll happen sometimeMaybe it"Ll happen it"ll happen sometimePlotted against everyone I knowThe last on the list, is me, oh no!But I don"t knowNo I don"t knowNo I don"t knowThat it must be done!

王若琳 Plotting Revenge(复仇记)作词：Joanna Wang作曲：Joanna Wang编曲：Amanda WuI"m plotting revenge against my boss我在策划怎样报复我的老板I"m plotting revenge against my boss我在策划怎样报复我的老板I"m plotting revenge against my boss我在策划怎样报复我的老板Maybe it"ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现Maybe it"ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现I know when he leaves for work我知道他几点出门去上班Yes I know where he drops off his shirts我知道他的衬衫到那里干洗But he doesn"t know但是他并不知道No he doesn"t know不，他不知道No he doesn"t know不，他不知道That I know all this!这一切我全都知道I"m plotting revenge against my neighbor我在策划怎样报复我的邻居I"m plotting revenge against my neighbor我在策划怎样报复我的邻居I"m plotting revenge against my neighbor我在策划怎样报复我的邻居Maybe it"ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现Maybe it"ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现He complains that my dog"s too loud他抱怨说，我的狗太吵Says he"ll call the cops, he screams and shouts他对我吼着说他要报警But he doesn"t know但是他并不知道No he doesn"t know不，他不知道No he doesn"t know不，他不知道That I don"t like that!我不喜欢这样I"m plotting revenge against myself我在策划怎样报复我自己I"m plotting revenge against mysel我在策划怎样报复我自己I"m plotting revenge against myself我在策划怎样报复我自己Maybe it"Ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现Maybe it"Ll happen it"ll happen sometime也许它很快就会实现Plotted against everyone I know已经报复了所有认识的人The last on the list, is me, oh no!但名单上的最后一个人竟然是我But I don"t know但是我不知道No I don"t know不，我不知道No I don"t know不，我不知道That it must be done!任务一定要被完成

hitting spitting splitting getting forgetting plotting

Mechanical engineering is a discipline of engineering that applies the principles of physics and materials science for analysis, design, manufacturing, and maintenance of mechanical systems. It is the branch of engineering that involves the production and usage of heat and mechanical power for the design, production, and operation of machines and tools.[1] It is one of the oldest and broadest engineering disciplines.The engineering field requires a vast understanding of core concepts including mechanics, kinematics, thermodynamics, materials science, and structural analysis. Mechanical engineers use these core principles along with tools like computer-aided engineering and product lifecycle management to design and analyze manufacturing plants, industrial equipment and machinery, heating and cooling systems, motorized vehicles, aircraft, watercraft, robotics, medical devices and more.这一篇是对机械工程的简单介绍这样的文章真不好找呢

function [c,uband,lband]=hillplot(data,param,opt,ci,plotlen) %Plots the Hill estimate of the tail index of heavy-tailed data % % USAGE: [out,uband,lband]=hillplot(data,param,opt,ci,plotlen) % % data: Data vector % param: whether "alpha" or "xi" (1/alpha) should be plotted % opt: Option for plotting with respect to threshold ("t") or number of exceedances % ("n"). % ci: Confidence interval %plotlen: Optional argument that determines plotting range of hill estimate starting from % first order statistics. It can be entered as an integer (no quotes) or as a % percentage as "%5" including the quotes. % % out: Parameter plotted % uband: Upper confidence interval % lband: Lower confidence interval data=surecol(data); ordered=flipud(sort(data)); ordered=ordered(ordered>0); n=length(ordered); loggs=log(ordered);

1. 典范英语6 To see a world in a grain of sand. And a heaven in a wild flower Hold infinity in the palm of your hand. And eternity in an hour 从一粒沙子看到一个世界，从一朵野花看到一个天堂 把握在你手心里的就是无限，永恒也就消融于一个时辰. Life is a chain of moments of enjoyment, not only about survival 生活是一串串的快乐时光，我们不仅仅是为了生存而生存 Let"s write that letter we thought of writing "one of these days". 曾"打算有那么一天"去写的信，就在今天写吧. I love you not because of who you are, Because of who I am when I am with you . 我爱你，不是因为你是一个怎样的人， 而是因为我喜欢与你在一起时的感觉. No man or woman is worth your tears, and the one who is worth make you cry. 没有人值得你流泪.值得让你这么所的人，不会让你哭泣. The worst way to miss someone is to be sitting right beside them knowing you can"t have them. 失去某人，最糟糕的莫过于，他近在身旁，却犹如远在天边. To the world you may be one person, but to one person you may be the world. 对于世界而言，你是一个人；但是对于某个人，你是他的整个世界. Never frown, even when you are sad, because you never know who is falling in love with your smile. 纵然伤心，也不要愁眉不展，因为你不知道是谁会爱上你的笑容。 Don"t waste your time on a man/woman, who isn"t willing to waste their time on you. 不要为那些不愿在你身上花费时间的人而浪费你的时间. Just because someone doesn"t love you the way you want them to doesn"t mean they don"t love you with all they have. 爱你的人如果没有按你所希望的方式来爱你，那比能够不代表他们没有全心全意地爱你. Don"t cry because it is over, smile,because it happened. 不要因为结束而哭泣.微笑吧，为你的曾经拥有. And forever has no end. 永永远远，永无止境. Life is a pure flame, and we live by an invisible sun within us. 2. 典范英语7的789好词好句每本20个词20个句子,求急啊啊 Actions speak louder than words. 事实胜于雄辩。 Adversity makes a man wise, not rich. 逆境出人才。 A fair death honors the whole life. 得其所，流芳百世。 A fall into a pit, a gain in your wit. 吃一堑，长一智。 A fox may grow gray, but never good. 江山易改，本性难移。 A friend in need is a friend indeed. 患难见真情 A good beginning is half done. 良好的开端是成功的一半。 A good beginning makes a good ending. 善始者善终 A good conscience is a soft pillow. 不做亏心事，不怕鬼叫门 A hedge between keeps friendship green. 君子之交淡如水。 All rivers run into sea. 海纳百川。 All roads lead to Rome. 条条大路通罗马。 A miss is as good as a mile. 失之毫厘，差之千里。 A straight foot is not afraid of a crooked shoe. 身正不怕影子斜。 A word spoken is past recalling. 一言既出，驷马难追。 A year"s plan starts with spring. 一年之计在于春。 A young idler, an old beggar. 少壮不努力，老大徒伤悲。 Bad news has wings. 好事不出门，坏事传千里。 Beauty lies in the love"s eyes. 情人眼里出西施。 Birds of a feather flock together. 物以类聚，人以群分。 Every man has his faults. 金无足赤，人无完人 Experience must be bought. 吃一堑，长一智。 Fact speak louder than words. 事实胜于雄辩。 实在不知道什么叫好词，大概就是词组吧。 3. 典范英语6, 1到10本中的好词佳句,用英文回答,谢谢,急需 The marked cleaning ladies save the dayCarrot Castle"s team nearly cheat their way to victory in a football match with King Harry"s team, but the Masked Cleaning Ladies of Om come to the rescue. 援救 King Charles talked with Mr Goal, he wanted hypnotized Jane to think that red is green, so that she will pass to the Carrot Castle"s team instead of King Harry"s team. The Masked Cleaning Ladies find a way changed the shirts from the two teams each other. In the end, King Harry"s team Six nil win. They were very happy The Masked Cleaning Ladies Meet the PiratesQueen Norah received _a letter_ from her sister_ to ask her to find the missing _crown. After her leaving, the three masked cleaning ladies found a gang of _pirates_ came to the _castle. They wanted to get some treasures_. King Harry, Princess Jane_ and the other two captains taught（教训） them with royal shield, polished _floor_ and hot soapy _bath. When the queen asked the _pirates to clean the royal treasures, they just wanted to stuff _them and _went away. Luckily, the "cleaning ladies" stopped _them. The queen was very _happy_. Good English 6-10 Jellyfish Shoes Laura had a pair of new _ jelly shoes _. She was _proud_ of them. But her brother Scott told her the shoes are made of jelly fish. She didn"t want pongy jellyfish shoes to _string her. So she threw them into the _sea_. Her brother felt guilty_. The sea was full of tiny parachutes. They were _pink and brown and purple. Laura liked the baby jellyfish a lot. So she changed her _mind and saved them with her _brother, Scott. At last, she left her shoes in the sea. The Boss Dog of Blossom StreetSnap looked after the Blossom Street. One day his owners, Ada and Harry moved to anther place. But Snap didn"t like his new home. So he went back to the Blossom Street by taking a big orange bus. When he got there, everyone was surprised to see him. Snap went back home at 4:30 p.m. Then Kelly"s mum set off to Snap"s new house and told Ada and Harry that she had seen Snap in Blossom Street. They thought Snap is very clever. But the bus driver thought Snap is a naughty dog. He told a reporter about Snap who rode on the bus by himself and made a lots of money. And Snap was still the boss dog of Blossom Street, even though he didn"t live there any more.（收集的很辛苦，一定要采纳哦）。 4. 典范英语6、7中的好词句 1.You know some birds are not meant to be caged, their feathers are just too bright. 你知道，有些鸟儿是注定不会被关在牢笼里的，它们的每一片羽毛都闪耀着自由的光辉。 2.There is something inside ,that they can"t get to , that they can"t touch. That"s yours. 那是一种内在的东西， 他们到达不了，也无法触及的，那是你的。 3.Hope is a good thing and maybe the best of things. And no good thing ever dies. 希望是一个好东西，也许是最好的，好东西是不会消亡的。 1.Life was like a box of chocolates, you never know what you"re gonna get. 生命就像一盒巧克力，结果往往出人意料。 2.Stupid is as stupid does. 蠢人做蠢事，也可理解为傻人有傻福。 3.Miracles happen every day. 奇迹每天都在发生。 4.Jenny and I was like peas and carrots. 我和珍妮形影不离。 5.Have you given any thought to your future? 你有没有为将来打算过呢。 6. You just stay away from me please. 求你离开我。 7. If you are ever in trouble, don"t try to be brave, just run, just run away. 你若遇上麻烦，不要逞强，你就跑，远远跑开。 8. It made me look like a duck in water. 它让我如鱼得水。 9. Death is just a part of life, something we"re all destined to do. 死亡是生命的一部分，是我们注定要做的一件事。 希望对你有帮助 5. 典范英语10黑骏马优美句子 黎明，朝霞染红的黎明！你带给我们多么醉人的开始啊！ Dawn, sunglow red dawn!You bring us how intoxicating the start! 我们已经不觉站立起来，在那强劲而热情地喷薄而来的束束霞光中望着东方。 We have not sleep standing up, in the strong and enthusiasm gushing in beam rays and looking east. 茫茫的草地，条条的山梁，都呼啸着从两侧疾疾退去。 The vast grassland, section of the ridge, all screamed from the sides of illness subsided. 车轮溅起溪流的水花，飞扬的水珠高高四散，像是碰上了我们灼热的脸。 Wheel splash splashes water streams, flying high like a scattered, met our burning face. 它虽然仍是一片墨蓝，轻缀其中的几簇残星虽然也依旧熠熠闪亮，但是那缀着星星的黑幕后面。 Although it is still a dark blue, light up one of the few cluster remnant stars while still twinkling with stars, but the behind-the-scenes plotting behind.

matlab帮助文档里的解释。probplot(Y) produces a normal probability plot comparing the distribution of the data Y to the normal distribution. Y can be a single vector, or a matrix with a separate sample in each column. The plot includes a reference line useful for judging whether the data follow a normal distribution. probplot uses midpoint probability plotting positions.这个函数只能针对下面的分布 "exponential" Exponential "extreme value" or "ev" Extreme value "lognormal" Lognormal "normal" Normal "rayleigh" Rayleigh "weibull" or "wbl" Weibull

这句话来自《史记》中的一段故事，以下是这段英语的翻译：When he passed by the city of Pu, he met the Marquis of Gongshu who wasplotting a rebellion against the state of Lu. The people of Pu detained Confucius.公叔氏在蒲地叛乱，蒲地人扣留了孔子。

加上 y 轴的绘图区域试试看plot(x*exp(-x), x = -4 .. 4, y = -4 ..4)plot(x*exp(-x), x = -2 .. 4, y = -4 .. 2)

谁有初中英语(牛津深圳版)九年级的课文翻译. 是全初中英语(牛津深圳版)全一课本原句翻译 1、我没有足够的睡眠I don"t have enough sleep. 2、我

对Origin的图形符号进行设置。在Origin中作好图后，下一步就是对图形进行设置。这里主要讲对图形中符号的设置。 双击数据曲线，出现Plot Detail对话框。右边symbol（符号）对话框中的按键，就是用来设置图形中的符号。其中 Preview：设置数据点的形状。其中按下按钮，就能出现很多数据点的形状。 Show construction：自定义符号。选中后，分别出现Geometric（几何符号），Single Alphabet（希腊符号），Incremental Alphabet（递增符号），Row Number Numerics（行号），User Defined symbol（自定义符号）。可以通过组合他们合成自定义的新符号。 Size：符号的大小。 Edge Thickness：当选择的符号为空心时，能设置符号的边框和半径的比例，用百分比表示。 Color：设置符号的颜色。 Overlapped Point Offset Plotting：选中后，如果在曲线中有重合的数据点，则重复的数据点在X方向上错位表示。

1.本例的演示数据如下，共3列数据。其中AB两列为分组数据，C列为柱形图柱子的高度。2.选中三列数据，进入Plot菜单下的Column/Bar/Pie，点击Grouped Columns - Indexed Data3.在弹出的Plotting:plot_gindexed对话框内中，将Data Column(s)（柱子的高度）设置为C列的数据。4.在Group Column(s)中设置分组数据，并为其添加工作表中的AB两列。注意：Group Column(s)中的第一行为大类，第二行为小类。将A列放在第一行，B列放在第二行，则会得到被分成2组的柱形图，每组由3个数据构成。5.分组数据可通过Group Column(s)上的按钮调整顺序，将B列调整到第1行，A列放在第2行后，则会得到被分成3组的柱形图，每组由2个数据构成。6.按步骤4设置后，得到的效果图如下。柱子被分成了2组，每组有3个元素构成。7.双击柱形图弹出Plot Details菜单，进入Spacing选项卡。在Gap Between Bars中可调整柱子之间的间隔距离。在Subset中，Subset Size为每组由多少个柱子构成。Gap Between Subsets为每组之间的间隔距离，在此将其设置为30%，从而使大组之间的距离拉开，便于观察。8.调整Gap Between Subsets后的效果图如下，两组数据间的距离是不是拉开了呢？虽然柱子间的距离拉开了，但下方的分组标签却不均一了，有的宽有的窄。9.双击下方的标签弹出X Axis对话框，进入Tick Labels选项卡。进入Table，勾选Gap Betwwn Subgroups/Subsets。10.现在分组标签是不是也均一了呢？

首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。本身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲基金AQR，因此使data crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin learning等等的问题。从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：我们来看下python目前的科学技术栈：numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算，包括信号处理和优化等matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境，这是能将来替代掉matlab的一个必备，即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等scikit-learn: machine learning - 机器学习但是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大，可以让更多的人享受到其便利和贡献进来，包括Quantopian也放出了zipline的python回测框架，只需要引入yahoo数据即可进行回测，并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度，而且可以将来和其他系统很容易整合对接实盘交易接口。由于欧美已经有很多的投行和对冲基金在往Python的技术栈靠拢，因此选择了Python即掌握了一门重要的工具，并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。当然，最后的最后，所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成，我们支持海量的市场、财务数据，还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等，同时策略回测完还可以做实时模拟交易，享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库，无需花时间安装、测试等等。

matlab 使用老出错，决定试试scilab. 几个例子来学习 scilab例1： 画等值线的命令//定义一个向量x=[ 1 2 3 ; 1 3 5 ; 8 2 8];//和matlab 相同的命令a=1:3;b=1:3;nz=2;//画等值线图，nz 表示等值线的取值点数。contour2d(a,b,x,nz)上面的命令可以存在一个文件里，例如 a.sci, 然后在scilab的命令行里可以用exec("a.sci")来执行，就会看到画的图如下例2： matlab的reshape命令，在scilab下面是//定义一个向量-->x=[1 2 3 4 5 6 6 7 7 8]x = 1. 2. 3. 4. 5. 6. 6. 7. 7. 8. //向量的维数-->size(x)ans = 1. 10. //定义个矩阵, 相当于matlab的 y=reshape(x,2,5)-->y=matrix(x,2,5)y = 1. 3. 5. 6. 7. 2. 4. 6. 7. 8. 例3：文件，输入输出// 新建一个文件，向文件中输入随机数u=file("open","aa.txt","unknown")for k=1:4// 生成 1-by-4 的随机矩阵a=rand(1,4)write(u,a)end//rewind 使得文件的指针回到文件头。file("rewind",u)//读出2-by-4的矩阵x=read(u,2,4)//关闭文件file("close",u)例4：和waterfall 和像的画图函数x 如果是一个矩阵，则mesh(x)会的得到一个图像，如下图例5： 把生成的图像转化成eps格式保存 //设置标题 xtitle("Nk=1024, k=431:592")//存成eps格式的文件，文件名将会是f1024zoom.eps xs2eps(0,"f1024zoom") 例6: 打开和写入文件可以使用 C 程序的格式p=mopen("s2xx1024.sci","r");Nx=81;Nk=1024;d=512; d1=Nk/2-d+1; d2=Nk/2+d;//文件保存的是Nx 行 Nk 列的矩阵//下面的f读入所有的数据, %lg 表示读入 double 精度f=mfscanf(-1,p,"%lg");// 把上面读入的一维的向量转成矩阵，要注意行列参数的顺序， 转成 Nk 行 Nx 列的矩阵f=matrix(f,Nk,Nx);//再次转置才得到我们想要的 Nx 行 Nk 列的矩阵f=f";mclose(p);p1=mopen("k1.txt","w");k1=1:Nk;k=(k1-Nk/2-0.5)/Nk;kk=k(d1:d2);b = kk";pos = 1;for posy=f(pos,1:Nk);yy=y(d1:d2);mv = mean(yy);b = [b yy"];mfprintf(p1,"%16.15e %16.15e ",b)file("close",p1);例7: 找一个好的spline 曲线来拟合数据// this is an artifical example where the datas xd and yd// are build from a perturbed sin functiona = 0; b = 2*%pi;sigma = 0.1; // standard deviation of the gaussian noisem = 200; // number of experimental points//下面的函数给出[a,b]上200个等分点，包括两个端点。xd = linspace(a,b,m)";yd = sin(xd) + grand(xd,"nor",0,sigma);//我们要构造一个spline曲线，使得曲线在点//x(i) , i=1,2,...，6的函数值等于 y(i), //曲线在点 x(i) 的导数值等于 d(i)n = 6; // number of breakpointsx = linspace(a,b,n)";// compute the spline//lsq_splin 函数就是计算这样的spline 曲线，记住 spline 曲线和// {y(i), d(i)， = 1,2,。。。，6} 有这一一对应的关系，lsq_splin//计算出来的一条是原来给出的 xd,yd 这条曲线最好的逼近。//逼近的好坏用 _m_ _m_ 2 2 / wd(k) (s(xd(k)) - yd(k)) <= / wd(k) (f(xd(k)) - yd(k)) --- --- k=1 k=1 来判断。[y, d] = lsq_splin(xd, yd, x); // use equal weights// plottingye = sin(xd);ys = interp(xd, x, y, d);//xbasc 擦去原来的图像，准备画新图。xbasc()plot2d(xd,[ye yd ys],style=[2 -2 3], ... leg="exact function@experimental measures (gaussian perturbation)@fitted spline")xtitle("a least square spline")xselect()例8: 数据拟合有一些数据 X(i), Y(i), 然后选定一个函数形式来这些数据。这个函数形式中有一些参数，scilab 提供确定这些参数的方法。//确定函数的形式是 y = a*(x-b) + c*x^2 // a, b, c 是需要确定的参数deff("y=FF(x)","y=a*(x-b)+c*x.*x")X=[];Y=[];a=34;b=12;c=14;for x=0:.1:3, Y=[Y,FF(x)+100*(rand()-.5)];X=[X,x];endZ=[Y;X];//误差函数 G(p,z), 不同的参数，不同的误差，找到使得误差的最小的参数。deff("e=G(p,z)","a=p(1),b=p(2),c=p(3),y=z(1),x=z(2),e=y-FF(x)")//3;5;10 是三个参数的初始值[p,err]=fit_dat(G,[3;5;10],Z)xset("window",0)xbasc();plot2d(X",Y",-1) plot2d(X",FF(X)",5,"002")a=p(1),b=p(2),c=p(3);plot2d(X",FF(X)",12,"002")a=34;b=12;c=14;//还可以使用误差函数的导数的信息。deff("s=DG(p,z)","y=z(1),x=z(2),s=-[x-p(2),-p(1),x*x]")[p,err]=fit_dat(G,[3;5;10],Z,DG)xset("window",1)xbasc();plot2d(X",Y",-1) plot2d(X",FF(X)",5,"002")a=p(1),b=p(2),c=p(3);plot2d(X",FF(X)",12,"002") 例9： 数据拟合的improved version of fit_data//generate the datafunction y=FF(x,p),y=p(1)*(x-p(2))+p(3)*x.*x,endfunctionX=[];Y=[];pg=[34;12;14] //parameter used to generate datafor x=0:.1:3, Y=[Y,FF(x,pg)+100*(rand()-.5)];X=[X,x];endZ=[Y;X];//The criterion functionfunction e=G(p,z), y=z(1),x=z(2); e=y-FF(x,p),endfunction//Solve the problemp0=[3;5;10] [p,err]=datafit(G,Z,p0);//下面这个行是为了画图，第一个说用window(0), 第二个是清除原来的图像。scf(0);clf()plot2d(X,FF(X,pg),5) //the curve without noiseplot2d(X,Y,-1) // the noisy dataplot2d(X,FF(X,p),12) //the solution//the gradient of the criterion functionfunction s=DG(p,z), a=p(1),b=p(2),c=p(3),y=z(1),x=z(2), s=-[x-b,-a,x*x]endfunction[p,err]=datafit(G,DG,Z,p0);scf(1);clf()plot2d(X,FF(X,pg),5) //the curve without noiseplot2d(X,Y,-1) // the noisy dataplot2d(X,FF(X,p),12) //the solutionscilab 和 matlab 的主要差别 (汉字部分是我用过的)函数Functions in Scilab are NOT Matlab m-files but variables. One or several functions can be defined in a single file (say myfile.sci). The name of of the file is not necessarily related to the the name of the functions. The name of the function(s) is given byfunction [y]=fct1(x)...function [y]=fct2(x)...The function(s) are not automatically loaded into Scilab. Usually you have to execute the command getf("myfile.sci") before using it.Functions can also be defined on-line (or inside functions) by the command deff.命令行构成的脚本文件，matlab 只要输入文件名即可，scilab的执行方式是输入 exec("filename") Comment linesScilab comments begins with: //Matlab comments begins with: %VariablesPredefined variables usually have the % prefix in Scilab (%i, %inf, ...). They are write protected.StringsStrings are considered as 1 by 1 matrices of strings in Scilab. Each entry of a string matrix has its own length.Boolean variablesBoolean variables are %T, %F in Scilab and 0, 1 in Matlab. Indexing with boolean variables may not produce same result. Example x=[1,2];x([1,1]) [which is NOT x([%T,%T])] returns [1,1] in Scilab and [1,2] in Matlab. Also if x is a matrix x(1:n,1)=[] or x(:)=[] is not valid in Matlab.PolynomialsPolynomials and polynomial matrices are defined by the function poly in Scilab (built-in variables). They are considered as vectors of coefficients in Matlab.Empty matrices[ ]+1 returns 1 in Scilab and [ ] in Matlab.PlottingExcept for the simple plot and mesh (plot3d) functions, Scilab and Matlab are not compatible. 翻译的中文文档: cintro.pdf

matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数库使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作，每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图片，在图片创建一个新的作图区域(plotting area)，在一个作图区域内画直线，给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的，亦即它会保存当前图片和作图区域的状态，新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上。

生活并不只是为了活着，但活着是为了生活。人非圣贤孰能无过，过而能改善莫大焉过于密谋算计是毁灭之因不幸的时候要有耐心,幸运的时候也要有耐心.婚姻是所大学,在这所大学里,男人失去了他们的学士学位,而女人则获得了博士学位.做到体贴周到需要极大的关怀与耐心

首先是基础篇1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。2. SQL（数据库）我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。3. 统计学基础数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。进阶阶段需要掌握的：1、系统的学好统计学纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）数据库入门（数据模型、数据库设计）预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法）数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）风险分析与运营分析的计算机模拟软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。以上我的回答希望对你有所帮助

说白了就是大面积瘫痪

xxx@xxx:~$ pip search plotlychartpy (0.05) - Plot using Plotly, matplotlib, Bokeh & more using simple unified Python APIcufflinks (0.12.0) - Productivity Tools for Plotly + Pandasdash (0.19.0) - A Python framework for building reactive web-apps. Developed by Plotly.footballpitchplot (0.1) - Python library using Plotly for plotting a football pitch with events.matplotlylib (0.1.0) - Matplotlib to Plotly Converterplotly (2.1.0) - Python plotting library for collaborative, interactive, publication-quality graphs.plotly_modified (0.1.2) - Python plotting library for collaborative, interactive, publication-quality graphs.plotlyhtmlexporter (0.0.1) - Plotly friendly, Jupyter Notebook HTML Exporter.plotlywrapper (0.0.28) - plotly wrapper to make easy plots easy to makepyjave (0.1) - PLotly and Pandas toolssimpleplotly (0.0.6) - An easy to use plotly wrapper for python / jupyter notebooksxxx@xxx:~$ pip install plotly

瓮是什么意思 一种盛水或酒等的陶器：水瓮。酒瓮。菜瓮。瓮城（围绕在城门外的小城）。瓮牖绳枢（以破瓮作窗户，以草绳系户枢。形容家里穷）。 瓮的意思是什么 喉咙被堵住时说话的声音，形容感冒时的声音，或是可以表现出类似的声音，声音粗哑 古代院子里边为什么都放个瓮是什么意思 你是说天井里的缸吗那是用来接梅雨季节的天落水的盖上盖子后储存一段时间水的味道会甘醇，泡茶佳 如果是瓦罐那就是用来腌菜的 请问瓮声瓮气的意思是什么？ 喉咙被堵住时说话的声音，形容感冒时的声音，或是可以表现出类似的声音，声音粗哑请君入瓮;是什么意思 请君入瓮 唐朝女皇武则天，为了镇压反对她的人，任用了一批酷吏。其中两个最为狠毒，一个叫周兴，一个叫来俊臣。他们利用诬陷、控告和惨无人道的刑法，杀害了许多正直的文武官吏和平民百姓。 有一回，一封告密信送到武则天手里，内容竟是告发周兴与人联络谋反。武则天大怒，责令来俊臣严查此事。来俊臣，心里直犯嘀咕，他想，周兴是个狡猾奸诈之徒，仅凭一封告密信，是无法让他说实话的；可万一查不出结果，太后怪罪下来，我来俊臣也担待不起呀。这可怎么办呢？苦苦思索半天，终于想出一条妙计。他准备了一桌丰盛的酒席，把周兴请到自己家里。两个人你劝我喝，边喝边聊。酒过三巡，来俊臣叹口气说：“兄弟我平日办案，常遇到一些犯人死不认罪，不知老兄有何办法？”周兴得意地说：“这还不好办！”说著端起酒杯抿了一口。来俊臣立刻装出很恳切的样子说：“哦，请快快指教。”周兴阴笑着说：“你找一个大瓮，四周用炭火烤热，再让犯人进到瓮里，你想想，还有什么犯人不招供呢？”来俊臣连连点头称是，随即命人擡来一口大瓮，按周兴说的那样，在四周点上炭火，然后回头对周兴说：“宫里有人密告你谋反，上边命我严查。对不起，现在就请老兄自己钻进瓮里吧。”周兴一听，手里的酒杯啪哒掉在地上，跟着又扑通一声跪倒在地，连连磕头说：“我有罪，我有罪，我招供。” 故事见于《资治通鉴·唐则天皇后天授二年》。成语“请君入瓮”，比喻用某人的方法整治他自己。 声如瓮出 什么意思 声音憋闷如罐子里发出的一样。 瓮中捉鳖是什么意思？ 【汉字】瓮中捉鳖 【拼音】wèng zhōng zhuō biē 【英译】 have full assurance to get go after an easy prey as one who catches a turtle in a jar 【释义】从大坛子里捉王八。比喻想要捕捉的对象已在掌握之中。 形容手到擒来，轻易而有把握。 【出处】元·康进之《李逵负荆》第四折：“这是揉着我山儿的痒处，管叫他瓮中捉鳖，手到拿来。” 【用法】偏正式；作谓语、宾语、定语；含褒义 【近义词】十拿九稳、稳操胜券、胜券在握 【反义词】水中捞月、海底捞针、海底捞月 【歇后语】瓮中捉鳖——手到擒来 请君入瓮是什么意思 就是------始作俑者自作自受的意思 成语来源来唐朝武则天时有两个残酷的大臣, 平时对犯人无所不用其极, 住住酷刑逼供, 请君入瓮 唐朝女皇武则天，为了镇压反对她的人，任用了一批酷吏。其中两个最为狠毒，一个叫周兴，一个叫 来俊臣。他们利用诬陷、控告和惨无人道的刑法，杀害了许多 正直的文武官吏和平民百姓。 有一回，一封告密信送到武则 天手里，内容竟是告发周兴与人联络谋反。武则天大怒，责令 来俊臣严查此事。来俊臣，心里直犯嘀咕，他想，周兴是个狡 猾奸诈之徒，仅凭一封告密信，是无法让他说实话的；可万一 查不出结果，太后怪罪下来，我来俊臣也担待不起呀。这可怎 么办呢？苦苦思索半天，终于想出一条妙计。他准备了一桌丰盛的酒席，把周兴请到自己家里。两个人你 劝我喝，边喝边聊。酒过三巡，来俊臣叹口气说：“兄弟我平日办案，常遇到一些犯人死不认罪，不知老 兄有何办法？”周兴得意地说：“这还不好办！”说著端起酒杯抿了一口。来俊臣立刻装出很恳切的样子 说：“哦，请快快指教。”周兴阴笑着说：“你找一个大瓮，四周用炭火烤热，再让犯人进到瓮里，你 想想，还有什么犯人不招供呢？”来俊臣连连点头称是，随即命人擡来一口大瓮，按周兴说的那样，在四 周点上炭火，然后回头对周兴说：“宫里有人密告你谋反，上边命我严查。对不起，现在就请老兄自己钻 进瓮里吧。”周兴一听，手里的酒杯啪哒掉在地上，跟着又扑通一声跪倒在地，连连磕头说：“我有罪， 我有罪，我招供。” 故事见于《资治通鉴·唐则天皇后天授二年》。成语“请君入瓮”，比喻用某人的方法整治他自己。 Kindly Step into the Vat--Try What You Have Devised against Others In order to suppress those who were against her, Wu Zetian, the empress of the Tang Dynasty (618-907), appointed a few merciless persons to be judges. Two of them were extremely brutal; one was called Zhou Xing and the other was called Lai Junchen. They killed many upright civil and military officials as well as ordinary people by framing up cases against tham and by administering inhuman corporal punishment to them. Once, Wu Zetian received a letter which rmed against Zhou Xing. The letter aside that Zhou Xing was plotting a rebellion in collaboration with others. Wu Zetian was furiously angry when she read the letter, and immediately ordered Lai Junchen to deal with the case sever......>>

你先得把图整上来吧

（接上文） Money mountains That is over twice what the global venture-capital industry spends each year. It is 51 times the annual cash burned up by Netflix, Uber and Tesla, three firms famous for being cash hungry. And it is 37 times the average annual amount of cash the five firms have in total spent on acquisitions to gain new technologies and products, such as Facebook"s $19bn purchase of WhatsApp, a messaging service in2014, or Google"s $3.1bn acquisition of DoubleClick, an advertising firm, in 2007. Might these firms hoard cash just because they are run by megalomaniacs who are too rich and odd to obey any rules? That seems glib and out of date. Apple and Microsoft are no longer controlled by their founders. Those behind Alphabet were pragmatic enough in 2015 to appoint Ruth Porat, the former finance boss of Morgan Stanley, as its chief financial officer, to instil more discipline. Jeff Bezos"s interest is arguably for Amazon to pay a dividend—in the absence of one he is selling $1bn of his shares every year to raise cash to finance his space-rocket firm. Maybe if the tax code is reformed the great cash build up will end. The most mature firms, Apple and Microsoft, would make a large one-off return of cash to shareholders. Amazon, Alphabet and Facebook would adopt sensible frameworks for returning cash to shareholders as their profits soar. But perhaps these firms love their giant insurance policy. Imperious on the outside, inside they may worry about obsolescence and regulation. Anti-trust authorities are getting hostile. Only five years ago Facebook and Google were struggling with the shift from desktops to devices. Both depend on advertising for over 85% of sales. Apple"s health depends on its latest iPhone, Amazon has thin margins and Microsoft"s profits have yet to rise. If earnings do soar as forecast, the big-five tech firms could be plotting giant acquisitions of media, car or hardware firms, to diversify away from their core business. But they may simply be uneasy that profits will not rise as high as Wall Street now expects. Either way, the $330bn safety blanket that lets Silicon Valley sleep at night should lead investors to keep one eye open. ■一句一练■ Apple"s health depends on its latest iPhone,……

《Pandora》（Anne Rice）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1z85wBFsgOv-opuV8wJMj-w 提取码: sxgv书名：Pandora作者：Anne Rice豆瓣评分：6.9出版社：Ballantine Books Inc.出版年份：1998-12-26页数：344内容简介：Anne Rice, creator of the Vampire Lestat, the Mayfair witches and the amazing worlds they inhabit, now gives us the first in a new series of novels linked together by the fledgling vampire David Talbot, who has set out to become a chronicler of his fellow Undead.The novel opens in present-day Paris in a crowded café, where David meets Pandora. She is two thousand years old, a Child of the Millennia, the first vampire ever made by the great Marius. David persuades her to tell the story of her life.Pandora begins, reluctantly at first and then with increasing passion, to recount her mesmerizing tale, which takes us through the ages, from Imperial Rome to eighteenth-century France to twentieth-century Paris and New Orleans. She carries us back to her mortal girlhood in the world of Caesar Augustus, a world chronicled by Ovid and Petronius. This is where Pandora meets and falls in love with the handsome, charismatic, lighthearted, still-mortal Marius. This is the Rome she is forced to flee in fear of assassination by conspirators plotting to take over the city. And we follow her to the exotic port of Antioch, where she is destined to be reunited with Marius, now immortal and haunted by his vampire nature, who will bestow on her the Dark Gift as they set out on the fraught and fantastic adventure of their two turbulent centuries together.From the Hardcover edition.

如果用在数据比较图上,应该是被动式 be plotted against,意思是 被分析物值域被划分出来 有些长,但是这个意思i.e.The number of hours per week,on vertical axis,is plotted against men and women in three types of family on the horizontal axis. 我也是因为这个句子迷惑了好久,然后领会出来的. 可能有更准确的说法,大概是围绕这个意思的,比较好理解,我觉得.

ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https://zouhua.top/ 。 ggplot2 is based on the grammar of graphics, the idea that you can build every graph from the same few components: a data set, a set of geoms—visual marks that represent data points, and a coordinate system。 To display data values, map variables in the data set to aesthetic properties of the geom like size, color, and x and y locations aesthetic map variables in data to graphic properties. mappings control the relationship between data and graphic properties. Aesthetic mapping means "something you can see" Each type of geom accepts only a subset of all aesthetics-refer to the geom help pages to see what mappings each geom accepts. Aesthetic mappings are set with the aes() function. scales map values in the data space to values in the aesthetic space(color, size, shape ...). scales are reported on the plot using axes and legends. Control aesthetic mapping. Scales are modified with a series of functions using a scale_<aesthetic>_<type> naming scheme The following arguments are common to most scales in ggplot2: geometric objects are the actual marks we put on a plot A plot must have at least one geometric object, and there is no upper limit. adding a geom by using the + operator. It"s often useful to transform your data before plotting, and that"s what statistical transformations do. Every geom function has a default statistic: The ggplot2 theme system handles non-data plot elements such as Built-in themes include:

桥式整流器二极管的反向峰值电压（PIV）是以下参数：1.正半周时电流从Vs1上端出发经D1供负载消耗后回流到Vs1下端（中心抽头），D1承受正向电压为Vs1(MAX)。直流输出电压约等于0.45倍Vs1（半波整流）。2.负半周时电流从Vs2下端出发经D2供负载消耗后回流到Vs2上端（中心抽头），D2承受正向电压为Vs2(MAX)。直流输出电压约等于0.45倍Vs2（半波整流）。3.对于一个完整周期的直流输出Vs来说，正半周时由Vs1提供，负半周时由Vs2提供，两个半波整流重叠在一起就起到了全波整流的效果。最终直流输出=0.9倍Vs。4.注意看次级对称绕组的同名端记号点。假设有记号点的一端为正，那么我们看Vs1和Vs2，它们就像是两个干电池串联，组合成一个更大电压的电源，这个电源是单节干电池的2倍压。正半周时，D2的反向电压是Vs1+Vs2,负半周时D1的反向电压同样是Vs1+Vs2。因为二极管材质问题会产生电压降，所以计算时除去这个电压降后加在二极管两端的电压就是二极管反向电压值。所以这里PIV=VR（max）=2Vs（max）-Vr。

特戊酰基(Piv)

◆以下内容为 无 收集整理，供大家学习参考！！ 　　澳洲PIV移民签证优势何在？7月1日起，澳洲政府将正式推出一项名为PIV的移民签证，由于该签证的投资金额高达1500万澳元，令投资人与业界都大吃一惊！澳洲SIV签证投资金额500万澳元，申请人超过90%来自中国，这次推出金额更高的PIV，是否意在吸引中国潜在的超级富豪？ 　　中国富豪移民澳洲的需求一直很大，这点从SIV申请人数高居不下可以看出。但是，高达1500万澳元的PIV签证凭什么跟SIV竞争？从以下几个方面可以看出，PIV签证虽然投资巨大，但是也有着其他签证无法企及的优势。 　　【澳洲PIV移民签证优势何在--仅一年即可以拿到澳洲绿卡】 　　PIV签证与SIV签证的不同是获取绿卡的时间不同。SIV需要长达4年才能申请澳洲绿卡，PIV仅一年就可以拿到绿卡！这对于需要快速拥有澳洲身份的投资人是个不错的选择。 　　【澳洲PIV移民签证优势何在--没有任何居住要求】 　　PIV签证完全没有任何居住要求，投资人甚至无须登陆澳洲，在国内就能拿到澳洲身份。完全不会影响投资人在国内的生意与人脉，大大方便了无法抽身离开国内的投资人。 　　【澳洲PIV移民签证优势何在--移民速度快】 　　PIV签证虽然还没正式推出，但是业界资深人士预测，PIV的申请速度将会非常快速。目前，SIV签证最快仅三个月就能获得签证，PIV的优先级肯定会SIV，有可能一个月就能获得签证！

澳洲PIV投资移民，即“高端投资者签证”（Premium Investor Visa,简称PIV），以方便拥有大笔资金又希望能够通过快速通道移民澳洲的海外人士。2017年10月18日，澳洲政府提出了最新的入籍法修正法案，主要内容包括：1.增加居住要求 – 申请人递交入籍申请前必须持有永久居民身份满4年或以上，且过去4年中在澳洲累计居住满3年；2.新增英语考试 – 申请人递交入籍申请前必须先参加并通过独立的英语考试来证明语言能力；3.强化澳洲价值观声明 – 要求申请人拥护澳洲社会价值观，承诺会积极融入当地生活及为澳洲社会作出贡献；4.强化入籍考试内容–入籍考试试题会新增部分关于澳洲社会价值观、澳洲公民义务与权利的题目；5.强化生活融入度–要求申请人证明其在澳洲社会生活的融入度；6.强化入籍宣誓内容–16岁以上的申请人均需参加入籍宣誓。以上新的入籍修正条例一旦通过，于2018年7月1日开始生效。

本文主要介绍哈尔滨工业大学SMCWT-1风洞双导光臂PIV实验步骤和技巧。 1. 安装模型，根据模型选定激光平面位置； 2. 安装相机，确定视场位置与大小，调节镜头大致对焦； 3. 开烟，调节激光头位置与角度，需满足如下条件：①出射扇面在视场位置聚焦成为一束，对于定焦激光头，需要调节激光头远近；②正常条件下保持激光面水平出射，反射镜45度角反射，水平转动激光头，观察相机采集图像，使得视场中激光能量分配均匀；③微调上反射镜位置与角度，使上下激光面重合，可通过矩形视场中四个角位置上的上下光束重合来检验平面是否重合，由于上反射镜相当于角反射器，底面激光重合束对角度敏感，因此可先通过顶面激光重合束确定位置，再通过底面激光重合束确定角度，可快速调节激光面至重合；④利用阴影交界线精确对焦，之后进行视场像素标定。 1. 确定合适dT大小，虽然后处理程序有对vector长度进行修正，但过大或过小的dT值对图像识别也会产生不利影响。可采用经验公式dT＝5L/（n×U），其中L和n为标定图像中L距离所对应的像素点个数，U为来流风速。 2. 根据视场大小选用合适的烟雾浓度，一般而言视场越大，需要的烟雾浓度越高，需求的激光器能量也越大，SMCWT-1风洞推荐浓度BW～[100，650]。 3. 开始采集。需注意Cam程序内部同步按钮点击时机，不恰当点击会导致存在空白图像。油烟附着引起，使用酒精或专用清洁湿巾擦拭前端盖板和上下风洞内壁。 激光出射时存在散射的杂光，直接通过前盖板投射于激光面，形成局部亮斑，需在不影响视场的情况下用黑色胶带遮断其光路，光路可通过光斑反向寻找。实验应尽量保证除激光面主光路外无多余干扰光路。 条状阴影主要是上下壁面划痕所致，对测量影响不大，点状阴影主要是前盖板损伤引起，用酒精多次擦拭损伤部位可降低干扰。 如果仅在遮影区出现坏点，说明单路激光能量不足以照亮该区域粒子，可试着调节激光入射面来对该区域能量进行补充。特殊情况下，若仅出现在一侧，可通过移动激光器端部激光偏振片调节杆使上下光平面能量重新分配，会引起下一个问题，不推荐使用。 AB路激光起振角差为九十度，当偏振片为45度放置时，理论上上下导光臂均可分到总能量的二分之根号二倍，调节偏振片后，能量不再均分，而是出现一大一小交替变化，如偏振方向30度，A路0度起振，则上强下弱，到B路以90度起振，又变为上弱下强，对实验结果有一定影响。因此一般推荐偏振片调节杆位于两个红色标记之间，此为可接受范围。 尝试相机重新对焦，再者尝试不同的BW调节，否则一般由于激光面问题导致，激光面未聚焦，上下导光臂出光未重合，均导致激光面过厚或多路激光面照亮，使得画面模糊。 原因有很多，可能为杂光影响（反射光，散射光），导光臂损伤，但排除其他可能，最终可能是激光器AB路出光不合束，需参照激光器使用说明书调节，比较麻烦，不推荐单独操作，为避免该情况平时移动激光器一定避免磕碰与冲击。 ( u02d8u2022ωu2022u02d8 )做实验是一个螺旋提升的过程，每次以为掌握了以后在新的实验又会出现新的问题，因此还需要不断总结，改进和完善。总结的不对或者遗漏之处，还需要老师和师兄们给予指正。 AD：欢迎报考哈尔滨工业大学土木工程学院桥梁风工程学科组。 链接

PIV 是无级变速的意思，那么PIV齿轮箱就是无级变速齿轮箱了

PIV阀门就是在平时用的阀门基础上增加了一个长套筒，就不要到井下去开关阀门了。在地面上人就可以对井下阀门进行操作

自8月下旬在IDF演示1.5Mhz的Pentium 4以来，有关Pentium 4的消息一直是网上的热门讨论话题。毫无疑问，在Pentium 4微架构设计中有很多突破和创新，但市场才是它真正的试金石，人们更关心在现实应用中Pentium 4的性能究竟如何？ 此次，我们共挑选了三种不同的平台（奔腾IV 1.5Mhz，Pentium 3 1GHz和Athlon 1.2 Ghz），六种不同的基准测试配置，几十种基准测试程序，从高端CAD，DTP，市场上常用的各种工具软件，直到最新最热门的游戏，全面测试和比较了浮点/整数性能，音频和视频编码，3D动画和渲染，以及Open GL和Direct X性能。为了更好的理解令人吃惊的比较结果，还对Pentium 4的微架构设计和各类应用特点作了简要评述。以下让我们分别加以介绍。 Pentium 4的浮点和整数性能 Intel在奔腾IV的设计中不是走加强x87浮点处理单元FPU的路子，而是不断扩充MMX, SSE1指令直到Pentium 4中128位浮点双精度运算SSE2指令，对浮点/多媒体应用提供了强有力的支持。但相对而言，Pentium 4中FPU功能较弱，以下是几点理由： 1. FXCH指令（用于交换堆栈模式的数据）在Pentium 4中比Pentium 3中受到更多限制，每个周期只能发射一条指令到FXCH执行流水线。比如，在FXCH指令发射后紧跟着一条FMUL指令，则必须等到FXCH指令执行结束，FMUL指令才能进入流水执行单元，由此造成实际的物理时延。 2. FMUL不是全流水线单元，并且，FADD和FMUL单元的时延均大于Pentium 3中的时延，分别是5周期和至少6周期（Pentium 3中为3周期和5周期），影响了浮点处理速度。 3. Pentium 4中有两个FPU单元，一个是FADD和FMUL，另一个是FSTORE和FLOAD，理论上每个周期只能执行一个浮点加或是一个浮点乘，而Athlon中是三个FPU单元，每个周期可同时执行一个浮点加和一个浮点乘。 Pentium 4要实现优异的FPU性能，必须对浮点密集应用进行SSE1或SSE2优化，否则只能提供普普通通的浮点性能，正Linpack浮点测试结果所示。请特别注意256KB前的浮点性能，Pentium 4和Athlon都将L1或L2 Cache集成到在管芯上，因此具有最低时延和充分的带宽。Pentium 4仅在120KB和230KB附近接近Athlon 1100的性能，在230KB和380KB之间，Athlon 1100再次领先Pentium 4,这是因为Pentium 4只有256KB L2 Cache,必须经常访问内存，而Athlon是独占式Cache设计缓存容量为384KB空间的缘故。随矩阵容量增加，Pentium 4充分发挥了双通道RDRAM双倍带宽的优势，性能远远超出Athlon。 显然，Athlon 1200Mhz三个FPU单元的浮点性能超出Pentium 4，以下FPUmark测试可进一步确认这个结论。从FPUmark浮点测试结果可以看出，超频到1.6Mhz的Pentinum 4才略胜Athlon 1100一点，这印证了我们的看法，Intel聚焦于SSE2而不是提供更好的x87 FPU性能。 整数性能应该是Pentium 4的强项。天才的双频ALU设计，快速执行引擎，尤其考虑到126个upos的动态指令窗口和新访问算法的L1数据Cache,是迄今最强有力的整数执行引擎。然而，由于追踪Cache每时钟周期仅能发射3条指令，限制了Pentium 4每时钟周期仅能支撑3条整数指令。在运行单纯整数测试的CPUmark评价Pentiun 4时，所有的整数处理能力似乎都消失了（附CPUmark整数性能测试结果）。 分支误预测仍是Intel最弱的一环。分支预测发生在流水线的第一段，如果处理器误预测了一个分支，它必须从流水线中冲掉在错误分支方向上执行的全部指令，然后在正确的程序分支方向上重新启动指令执行和处理。流水线越长分支误预测造成的性能损失越大，20段的超流水线不仅是19个周期的分支误预测惩罚，我们还发现Pentium 4的分支预测器并不象演示声称的那样近乎完美。尽管理论上Athlon的分支预测器逊于Pentium 4，但“相对短”的10段整数流水线，使Athlon 1200全面超越Pentium 4。 简而言之，根据设计性能和综合基准测试结果，Athlon有更强的FPU能力，而Pentium 4有迄今最好的内存子系统，Intel还有最强的整数处理能力，但由于超流水线和显著的分支误预测惩罚破坏了在某些代码样品上的优势。

选1、CPU主频P4 2.4G意思是奔腾4处理器，时钟频率是2.4GHz。2.4G决定计算机的运行速度。外部频率是CPU和主板之间的同步操作的速度，和绝大多数的计算机系统外国频率也是bai存和主板之间的同步操作的速度，通过这种方式，可以直接理解为CPU的外部频率与du存，实现两者之间的同步运行状态。扩展资料：由于PIV技术的优点，已成为当今流体力学测量研究中的热门方法，日益得到重视。PIV测速方法有多种分类，无论何种形式的PIV，其速度测量都依赖于散布在流场中的示踪粒子，PIV法测速都是通过测量示踪粒子在已知很短时间间隔内的位移来间接地测量流场的瞬态速度分布。若示踪粒子有足够高的流动跟随性，示踪粒子的运动就能够真实地反映流场的运动状态。参考资料来源：百度百科-piv

交叉考核又称为360°考核，英文全称为performance intercross valuation，缩写为PIV。亦即，将原本由上到下，由上司评定下属绩效的旧方法，转变为全方位360°交叉形式的绩效考核。上司、下属、同事、跨部门协作相关人员，都有可能纳入同一个考核圈进行交叉考核。 交叉考核，不仅是绩效评定的依据，更能从中发现问题并进行改革提升。找出问题原因所在，并着手拟定改善工作计划。目录PIV（粒子成像测速）PIV（浦江智谷生态园）展开编辑本段PIV（粒子成像测速）　　全名：Particle Image Velocimetry,又称粒子图像测速法，是七十年代末发展起来的一种瞬态、多点、无接触式的流体力学测速方法。近几十年来得到了不断完善与发展，PIV技术的特点是超出了单点测速技术（如LDV）的局限性，能在同一瞬态记录下大量空间点上的速度分布 PIV系统示意图信息，并可提供丰富的流场空间结构以及流动特性。PIV技术除向流场散布示踪粒子外，所有测量装置并不介入流场。另外PIV技术具有较高的测量精度。由于PIV技术的上述优点，已成为当今流体力学测量研究中的热门课题，因而日益得到重视。目前PIV测速方法有多种分类，无论何种形式的PIV，其速度测量都依赖于散布在流场中的示踪粒子，PIV法测速都是通过测量示踪粒子在已知很短时间间隔内的位移来间接地测量流场的瞬态速度分布。若示踪粒子有足够高的流动跟随性，示踪粒子的运动就能够真实地反映流场的运动状态。因此示踪粒子在PIV测速法中非常重要。在PIV测速技术中，高质量的示踪粒子要求为：（1）比重要尽可能与实验流体相一致；（2）足够小的尺度；（3）形状要尽可能圆且大小分布尽可能均匀；（4）有足够高的光散射效率。通常在水动力学测量中大都采用固体示踪粒子，如聚苯乙烯及尼龙颗粒、铝粉、荧光粒子等，国外已有公司专门为PIV测量研制出了在流体中接近上述要求的高质量固体粒子，但目前这种粒子价钱非常昂贵。

做PIV实验时应采取的保护措施主要有戴上防护眼镜、摘下手表、摘下金属饰物。piv原理是两束脉冲激光，中间时间间隔毫秒级别。激光快速照射流域，示踪粒子和流场反光是不同的，一般粒子是白的，流域为黑色。然后同步器同步控制相机快速进行拍照，拍照过程时间间隔和激光一样。然后对比这一组图片，通过图像处理得到流速分布。首先投影仪光强度不够，而且不够集中，一下把整个流域都照亮了，就跟你的图一样，怎么可能分出来粒子和背景。而且你的投影和相机都不可能达到毫秒级别的频率，根本无法拨捉到一组图片，所以没法分析流场流速。然后就是相机ccd、cmos没关系，两种都可以用，但是你要用piv 用的相机，而不是自己随便买一个。成像清晰需要满足三个条件：聚焦 曝光能量，曝光时间足够短（过长曝光时间粒子成像模糊）。 PIV使用激光的好处是光的方向性特好！曝光时间特别短，YAG激光器通常10纳秒左右（最快的导弹也会清晰成像），一次曝光1J左右，很好解决后两个条件冲突。piv是一个很专业的测量技术，不仅设备比较专业，操作要求也比较高，题主最好借一下设备学习一下。

PIV技术 (粒子图像测速法)是一种基于流场图像互相关分析的非接触式二维流场测量技术 , 能够无扰动、精确有效地测量二维流速分布。作为 PIV技术核心的流场图像分析法目前主要采用二维快速 Fourier 变换实现互相关函数的计算 , 并利用速度的基本定义 , 通过测量水质点在已知时间间隔内的位移实现对水质点速度测量; 对测量平面上的多个水质点进行跟踪、测量 , 就可实现流速分布的二维测量。利用 PIV技术测量流场时 , 需在流场中散播比重适当且跟随性好的示踪粒子 , 由示踪粒子的运动来反映水质点的运动; 并用自然光或激光对所测平面进行照射 , 形成光照平面 , 使用 CCD 等摄像设备获得示踪粒子的图像

piv是一种流体力学测速方法。piv全名为Particle Image Velocimetry，又称粒子图像测速法，是七十年代末发展起来的一种瞬态、多点、无接触式的流体力学测速方法。近几十年来得到了不断完善与发展，PIV技术的特点是超出了单点测速技术（如LDA）的局限性，能在同一瞬态记录下大量空间点上的速度分布信息，并可提供丰富的流场空间结构以及流动特性。PIV技术原理：PIV技术除向流场散布示踪粒子外，所有测量装置并不介入流场。另外PIV技术具有较高的测量精度。由于PIV技术的上述优点，已成为当今流体力学测量研究中的热门课题，因而日益得到重视。PIV测速方法有多种分类，无论何种形式的PIV，其速度测量都依赖于散布在流场中的示踪粒子，PIV法测速都是通过测量示踪粒子在已知很短时间间隔内的位移来间接地测量流场的瞬态速度分布。若示踪粒子有足够高的流动跟随性，示踪粒子的运动就能够真实地反映流场的运动状态。因此示踪粒子在PIV测速法中非常重要。