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p的发音规则语音学解释
在语音学中，字母p代表一个辅音音素，表示一种特定的发音方式。
p音素的
发音规则如下：
1. 发音部位：p音素是一个闭塞音，也被称为爆破音。
发音时，闭住口腔，将
双唇紧密闭合。
2. 发音方法：发音者用气流来封闭口腔并保持一段时间，然后突然释放气流并
产生声音。
这种方式被称为声门爆破。
3. 声带振动：p音素是一个清辅音，意味着在发音时，声带不会振动。
4. 声音特征：p音素的关键特征是无声、爆破音和双唇闭合。
例如，在英语中，单词"pat"的发音中包含了p音素。
我们可以清晰地听到音节
开头的爆破音p。
而和其他辅音音素相比，p音素的发音相对简单。
需要注意的是，虽然p音素的发音规则并没有太大的变化，但在不同的语言和
方言中，p音素的发音可能会略有差异。
因此，在学习一门语言时，最好参考该语
言的发音指南以准确地发出正确的p音素。
总结起来，p音素是一个闭塞音，通过突然释放气流来产生声音，声带不振动。
它的关键特征是无声、爆破音和双唇闭合。
1. 政府—Public省、市、县、乡（镇）各级人民政府。
人民政府的各级职能部门及相关事业单位。
履行特定公共服务职能的国有企业，如燃气公司、自来水公司、公交公司等。
但多数开发区、管委会、工业园区及其下设的职能机构，虽然在相应的区域内也实际行使着公共行政职能，但由于在PPP语境下，其不属于独立的财政预算单位，亦不存在相应的人大权力机关，PPP授权协议项下的政府支付义务无法通过人大列入财政预算，故不应成为PPP模式下的“政府”。
2.社会资本—Private民营企业、外资企业、中央企业及其各级子公司、混合所有制企业均可以作为社会资本参与PPP项目投资。
国家发展改革委（《政府和社会资本合作项目通用合同指南（2014年版）》），社会资本是指符合条件的国有企业、民营企业、外商投资企业、混合制企业，或其他投资、经营主体。
财政部《政府和社会资本合作模式操作指南（试行）财金〔2014〕113号》第二条规定，本指南所称社会资本是指已建立现代企业制度的境内外企业法人，但不包括本级政府所属融资平台公司及其他控股国有企业。
本级政府所属融资平台公司及其他控股国有企业被排除在社会资本之外，不能参与本级政府主导的PPP项目的原因在于，在现实的情况中，政府平台公司及国有控股企业存在着高度的行政化，实际是政府的一部分，是政府的投资工具，是地方政府财政加“杠杆”的工具。
在公共基础设施建设过程中，政府平台公司及国有控股企业充当着政府借债工具的作用，并无自己独立的“意志”，并不是真正意义上、完全市场化的市场主体，并不能发挥PPP模式下社会资本应有的作用，其只是作为法律意义上的公司而存在，其实质只是政府放大财政功能的一个工具而已。
如果把本级政府所属平台公司也纳入社会资本范围，政府利用所属平台公司推行PPP项目，实质与现有的土地财政、政府借债通过土地予以增信之下的地方债发展模式没有实质区别。
因此，可以理解为，与社会资本相对应的概念是公共财政，而不是国有企业与民营企业的概念。
P问题与NP问题在讲P类问题之前先介绍两个个概念：多项式，时间复杂度。
(知道这两概念的可以⾃动跳过这部分)1、多项式：ax n-bx n-1+c恩....就是长这个样⼦的，叫x最⾼次为n的多项式....咳咳，别嫌我啰嗦。
有些⼈说不定还真忘了啥是多项式了。
例如第⼀次看到的鄙⼈→_→2、时间复杂度我们知道在计算机算法求解问题当中，经常⽤时间复杂度和空间复杂度来表⽰⼀个算法的运⾏效率。
空间复杂度表⽰⼀个算法在计算过程当中要占⽤的内存空间⼤⼩，这⾥暂不讨论。
时间复杂度则表⽰这个算法运⾏得到想要的解所需的计算⼯作量，他探讨的是当输⼊值接近⽆穷时，算法所需⼯作量的变化快慢程度。
举个例⼦：冒泡排序。
在计算机当中，排序问题是最基础的，将输⼊按照⼤⼩或其他规则排好序，有利于后期运⽤数据进⾏其他运算。
冒泡排序就是其中的⼀种排序算法。
假设⼿上现在有n个⽆序的数，利⽤冒泡排序对其进⾏排序，①⾸先⽐较第1个数和第2个数，如果后者>前者，就对调他们的位置，否则不变②接着⽐较第2个数和第3个数，如果后者>前者，就对调他们的位置，否则不变③⼀直向下⽐较直到第n-1和第n个数⽐较完，第⼀轮结束。
（这时候最⼤的数移动到了第n个数的位置）④重复前三步，但是只⽐较到第n-1个数（将第⼆⼤的数移动到第n-1个数位置）⑤持续每次对越来越少的元素重复上⾯的步骤，直到没有任何⼀对数字需要⽐较。
举个实例：5,4,3,2,1，对其进⾏排序，先是⽐较5跟4变成4,5,3,2,1，第⼀轮结束后变成43215，可以计算，当对其排序完正好要经过4+3+2+1=10次⽐较，当然这是最复杂的情况，即完全反序。
可以知道对于n个数，⾄多要经过1+2+...+n-1即(n^2-n)/2次⽐较才能排好序。
这个式⼦⾥n的最⾼次阶是2，可知道当n→∞时，⼀次性对其⽐较次数影响很⼩，所以我们把这个算法的时间复杂度⽐作：o(n^2)。
取其最⾼次，可以看出，这是⼀个时间复杂度为多项式的表⽰⽅式。
p在经济学中的意思
1. 价格（Price）："P" 最常见的含义是代表价格。
价格是商品或服务在市场上交换的货币价值。
在经济学中，价格是由供给和需求相互作用决定的，并且对消费者和生产者的行为产生重要影响。
2. 生产可能性边界（Production Possibility Frontier）：生产可能性边界是经济学中的一个概念，用于描述在给定的资源和技术条件下，一个国家或经济体能生产的最大数量的不同商品组合。
它表示了在有限资源下的生产效率和选择。
3. 利润（Profit）：利润是企业从销售商品或提供服务中获得的超过成本的收益。
在经济学中，利润是企业的主要动机之一，它激励企业进行生产和投资。
4. 偏好（Preferences）：在消费者理论中，"P" 可以代表偏好。
偏好是消费者对不同商品或服务的相对喜好程度。
消费者根据自己的偏好来做出消费决策。
5. 供给（Supply）：供给是指生产者在一定价格和条件下愿意并能够提供给市场的商品或服务的数量。
在经济学中，供给和需求共同决定了市场价格和交易量。
这只是一些常见的例子，"P" 在经济学中可能还有其他的特定含义，具体取决于所涉及的理论或模型。
如果你能提供更具体的上下文或经济学领域，我可以提供更准确的解释。
什么是ERP中的P？摘要：在企业中，计划工作贯穿经营管理的全过程，不但与几乎所有的管理活动相联系，而且与企业组织中所有层次、所有成员有关。
经理们通过计划为组织确立目的和目标，并找到最佳的实现方式。
自从20世纪90年代Gartner Group Inc.提出“下一代MRPII的远景设想”——ERP以来，对于ERP这三个字母的解释，可谓众说纷纭见仁见智。
令人感到尴尬的是，除了ERP是Enterprise Resources Planning的缩写、是企业资源计划、是比MRPII更先进的企业管理系统这一基本理解外，对于其真正含义的诠释却仍然难以形成共识。
为了能够更好地理解ERP，不妨避开这个可能引起争论的定义，从ERP的核心——“计划”入手，看看这个P——Planning——计划，在ERP一词中，它真正的所指是什么？什么是计划？管理大师德鲁克先生说：计划，是事先对未来应采取的行动所作的规划和安排。
计划不仅指《某某计划表》、《某某计划方案》这些工作成果，更包括了为完成这些成果所进行的一系列活动。
因此，在经典管理理论中，计划职能始终是管理的基本职能之一，无论是法约尔的基本职能论（管理的基本职能为计划、组织、指挥、协调、控制等五项），还是周三多教授的基本职能论（管理的基本职能为计划、组织、领导、控制、创新等五项），均把计划作为第一位的管理职能，认为计划是其他管理职能得以发挥所依赖的基础。
在企业中，计划工作贯穿经营管理的全过程，不但与几乎所有的管理活动相联系，而且与企业组织中所有层次、所有成员有关。
经理们通过计划为组织确立目的和目标，并找到最佳的实现方式。
通常，人们用SMART来形容一个好的计划目标，就是说一个有效的计划目标具有如下几个特性：明确具体的、可衡量的、可达到的、实事求是的、有时间限制的。
通常，人们也会要求计划的内容完整清晰：任务（子任务）内容明确、步骤安排合理、执行人的责任明确、符合质量与成本的限制。
P问题、NP问题、NPC问题的概念这或许是众多OIer最大的误区之一。
你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。
你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。
他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。
NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC 问题才是。
好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。
下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。
接下来你可以看到，把NP问题当成是NPC问题是一个多大的错误。
还是先用几句话简单说明一下时间复杂度。
时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间，而是当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。
也就是说，对于高速处理数据的计算机来说，处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏，而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后，程序运行时间是否还是一样，或者也跟着慢了数百倍，或者变慢了数万倍。
不管数据有多大，程序处理花的时间始终是那么多的，我们就说这个程序很好，具有O(1)的时间复杂度，也称常数级复杂度；数据规模变得有多大，花的时间也跟着变得有多长，这个程序的时间复杂度就是O(n)，比如找n个数中的最大值；而像冒泡排序、插入排序等，数据扩大2倍，时间变慢4倍的，属于O(n^2)的复杂度。
还有一些穷举类的算法，所需时间长度成几何阶数上涨，这就是O(a^n)的指数级复杂度，甚至O(n!)的阶乘级复杂度。
不会存在O(2*n^2)的复杂度，因为前面的那个“2”是系数，根本不会影响到整个程序的时间增长。
同样地，O(n^3+n^2)的复杂度也就是O(n^3)的复杂度。
因此，我们会说，一个O(0.01*n^3)的程序的效率比O(100*n^2)的效率低，尽管在n很小的时候，前者优于后者，但后者时间随数据规模增长得慢，最终O(n^3)的复杂度将远远超过O(n^2)。
