EM笔记
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---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------剑桥幼儿英语课堂笔记——字母部分(有字母操图示,强烈推荐)【】 Cat 记忆方法:尖尖的帽子动作:两脚分开,与肩等宽站立,两臂上举,双手指尖相搭代表字母A。
自然发音:【】类似发音:挨挨挨动作:一只手做剪刀状,放于嘴边发音,大口型。
Cat 双手模仿小猫的胡子【b】Bird 记忆方法:两个圆圈动作:身体直立,右臂弯曲,先用右手指尖贴着头的右边,再弯要用右手指尖贴右脚,代表字母B。
自然发音:【b】有声类似发音:拨拨拨动作:用手做打电话状 Bird 双手大拇指相勾在一起,做小鸟扇动翅膀状【k】 cock 记忆方法:弯弯的月亮动作:1 / 9身体向右侧倾,左臂举起向右侧弯曲伸出,右臂举起向右侧稍稍弯曲伸出,组成C字母形状。
自然发音:【k】无声类似发音:科科科动作:双手放在嘴边做肯苞米状 Cock 双臂向身体后面伸出,双手晃动做公鸡扇动翅膀状。
【d】 duck 记忆方法:大大的肚子动作:面朝右侧,身体代表 D 字母的竖线,双手从头顶至脚部画一条弧线,代表字母D。
自然发音:【d】有声类似发音:嘚嘚嘚动作:双脚跺地 [i:] Ee【】 egg 记忆方法:一座大山侧过来动作:身体直立,依次向右侧伸出两条手臂和一条腿,代表字母E。
自然发音:【】类似发音:哎哎哎动作一只手握拳后,伸出食指放在嘴边做刷牙状,小口型【f】 frog 记忆方法:E 少了一横动作:---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 面向自己的右侧站好,身体直立,向前平伸出两条手臂,代表字母F。
新东方高中3500 核心词汇速记班笔记整理字母:A牛,尖锐B孕妇,房子C拿,喊叫,运输D门,向外引导,挖E向外,由内而外发散的,窗,眼睛F标记(大部分表示的是不好的标记),飞G搬运,土地H梯子,高,篱笆,手,拥抱I自己(eg:im-否定)J跳跃(这个字母出现在莎士比亚后期)K嘴,口L长度,拉伸,手臂,腿M山,水N标准,门O嘴,圆形的东西P手掌Q女性(女性的背面),敏捷、迅速(猴子)R芽,草,直立,旋转,路S曲线,牙齿,切分T连接,舌头,标记(正向的标记)U(由V 演变而来)V水,胜利,路,看W水,女性(两个V 连起来是W)X未知,愈Z曲线字母互变规律:1.元音字母互变规律eg: do-de ad-ac2.辅音字母互变规律eg: f-v b-p r-l-n(南方人老奶奶热牛奶—lao lai lai le liu lai)3.字母同化规律eg: a+相同的两个字母,则a+第一个字母=ad4.字母省略规律eg: already的al 实际上是all,“全部”的意思5.字母错位规律词根:acu:尖端acute 尖锐的ag:做,行动agency代理处;agenda 议程agri:田地,农业agriculture 农业ann: 年annual 每年的astro,aster :(star) 星星,天体disaster灾难;astronomy 天文学audi, audit 听:audible 可听见的;audience 观众,听众bi,bio:生命:biology 生物学biography 传记brillil :发光:brilliant 闪耀的ceed,cess 走:access进入;process程序;succeed成功;accessible易接近的ceive: 拿,抓:receive收到cept : 拿,抓: accept 接受;concept 概念,观念;except 除⋯以外;reception接待circ,cycl :圆,圈,环:circle圆圈;cycle 循环cid : 切,落下: accident意外; incident 事件cline:倾斜: decline 下降衰败clud :关闭:conclude 完成,结束;include 包括,包含cogn: 知道:recognize认出,承认cred: 相信: credit 信赖cur curr: 跑,发生:occur发生;current 当前的;currency货币;curriculum程课cur: 关心: accurate准确的;accuracy准确的cuse : 理由:accuse谴责dic,dict:说:dictionary 字典;predict预言预报duc,duct :引导,带来:conduct 引导;educate教育equ :平等,相等: equal相等的; adequate足够的,适当的fect:做:effect 效果fend:打击:defend 防御;防护fer:带来,拿:conference会议; refer 提到;differ 有区别; suffer 受苦fic,fit: 做:beneficial 有益的;benefit 使受益flect,flex:弯曲:reflect 反射,反映;flexible 柔软的,灵活的flu : 流动:fluent 流畅的;influence 影响fuse :流:confuse 是糊涂,搞乱gener:产生: generous慷慨的grad:级:graduate毕业gram,graph:写,画,文:diagram图表;telegram电报;photograph照片gress:行走:progress进步,上进;aggressive侵略的hes:粘附:hesitate 犹豫,踌躇hibit:拿住,持着prohibit 禁止,阻止ident:相同identity 一致init:开始:initial 开始的,最初的ject:投,扔:object 反对;reject拒绝jud:判断:prejudice偏见jur:法律:injure 法律的lect:收集,讲:collect 收集;lecture讲课lect,leg:选:select选择,挑选;elect(投票)选举;elegant文雅的,雅致的leg:法律:legal 法律的lim :限制:limit 限制,限定liter:文字,字母:literary 文学的;literature 文学loc:地方:allocate分配,配给;local 地方的log:说:apologize道歉;dialogue对话main:留:remain余下,留下maj:大:major 主要的mand:命令:command命令;demand要求mat:动:automatic自动的medi:中间:medium 中间的;媒介memor:记忆:memory记忆;memorial纪念物,纪念碑ment:想;心智:mental 精神的,脑力的;mention 提及,说起mir:惊奇:admire钦佩,羡慕miracle 奇迹miss,mit:送:admission准许进入;admit 承认;commitment 献身,投入;dismiss解雇mob:动:mobile 活动的,可移动的mod:方式;风度:modest谦虚的mor:道德:moral 道德的mot,mote:动,移动:promote 促进,提升;remote 遥远的noc:伤害:innocent纯真的numer:数量:numerous多的,大量的oper:工作:operate操作;operation 手术optim :最好:optimistic乐观的par:相等separate(使)分开,(使)分离pass:感情:passive被动的;消极的pend:悬,挂:depend 取决于pens:花费:expense费用,支出pet:追求,寻求:compete竞赛competence能力ple:满,填满:complete完成;结束ply:重叠:apply应用:multiply 增加supply 供给port:拿,运:portable轻便的;transport运输;export 出口pos,posit:放:oppose反对;positive积极的;expose 暴露,揭露preci:价值:appreciate欣赏;precious 宝贵的,珍贵的prim,prem:第一,首要:primary 首要的;premier首相,总理priv:私有:private 私人的;私营的puls:驱动,推:compulsory义务的punct:刺:punctual 准时的physic:自然:physical 客观存在的rect: 正,直:correct 改正,纠正; rectangle长方形rupt: 断裂: corrupt 腐败的abrupt 突然的,意外的sacr: 神圣的:sacred庄严的,神圣的;sacrifice牺牲,奉献scribe:写: subscribe订阅describe描写sect:切割:insect昆虫sembl:类似的:resemble 像,类似sens:感觉:sensitive敏感的sert:加入,插,放:desert遗弃; insert 插入sist,stat,stant:站:consist 由⋯组成;consistent一致的;constant不断的;insist坚持; instant 立即的; status 身份,地位solut :松开:absolute 完全的spect:看:aspect外表;respect尊重;inspect检查,察觉sphere:球体:atmosphere 大气statute:建立:institute 建立,设立sume:拿,取:assume承担surd:不合理的:absurd 荒谬的tain:拿住: contain 包含,包括tach:钉:attach 粘上,系上tempor:时间:contemporary 同时代的; temporary暂时的tend,tens;伸展:tendency倾向,趋势;tension 拉紧,张力tent:张开:intention 意图,目的tract:拉:attract吸引;abstract概要tribute:给予:contribute 捐献turb:搅乱:disturb扰乱urb; 城市: urban城市的urg:驱动,驱使:urge 催促,力劝;urgent急迫的,紧急的vac:空:vacant空的vail :价值:available可用的vent:来:adventure 冒险;prevent 阻止vers,vert :转a dvertise做广告;anniversary 周年纪念;controversial争议的;diverse不同的,多种多样的;universe宇宙vis,vid:看:advise劝告;evident明显的vit ,viv ,vive:生命:survive 比⋯活得长;vital 生死攸关的;vivid 生动voc:声音,喊叫:advocate 提倡;鼓吹void:空: avoid 避免,躲开wis,wit :知道,了解:wisdom 智慧;witness 目击,作证:前缀a- 表加强:alike 相似的; available 可用的在⋯:aside 在旁边ab- 离去:absent 不在的;abrupt突然的的表加强:absolute 完全的;absurd 荒谬ac-(ad-的一种形式)靠近:access进入责表加强:accurate 准确的;accuse谴ad- 靠近:admission 准许进入表加强:admire钦佩; advocate 提倡ag- (ad-的一种形式)表加强:aggressive 侵略的al- (ad-的一种形式)表加强:allocate 分配ambi- 两,两边:ambiguous 不明确的an- (ad-的一种形式)表加强:announce 宣布,宣告ap- (ad- 的一种形式) 表加强:appeal 呼吁;apply应用;appoint 任命ar-(ad-的一种形式)表示加强:arrange 安排as-(ad-的一种形式)表示加强:aspect 外表;assume 承担at-(ad-的一种形式)表加强:atmosphere 大气;attempt试图,尝;attract吸引auto- 自己,自动:automatic 自动的bene- 善,好;beneficial 有益的;benefit 使受益cata- 下面:catastrophe 灾难;category 种类col- (com- 的一种形式)表加强:collect 收集com- 共同:combine (使)结合;comment评论表加强:command 命令;commitment 献身;投入con- (com- 的一种形式)共同:conference 会议;confuse 使糊涂;consistent 一致的:conduct 引导;管理;constant 不断的表加强contra- 反: contradict 同⋯抵触;contradictory 互相矛盾cor- (com- 的一种形式)全部:corrupt 腐败的表示加强:correct 改正;纠正de- 表加强:declare 宣布,声明;describe 描写向下: decline 下降;decrease 减少,减小弃使没有:defend 防御;防护;desert遗去掉:desperate 令人绝望的di- 双,二:dioxide 二氧化物的(dis-的一种形式)分开:divide 划分;diverse 不同的,多种多样dia-贯通,透过,相对:diagram图表,图样dif- (dis-的一种形式)不,分开:differ 有区别dis- 分开:dismiss 解雇;disturb扰乱; distribute 分配否定:disappoint 使失望;disadvantage 不利条件;disabled 残疾的disagree 不同意;disaster灾难分离:discourage使气馁现去掉:discover发e- 出:educate 教育;elect(投票)选举;erupt 爆发ef- 出:effect 效果em-进入:embarrass 使困窘en- 使⋯: enlarge扩大,放大;encourage 鼓励,激励进入:envelope 信封境在⋯中:environment环ex- 表加强:exact 精确的出:explode 爆炸;expose 暴露;explicit 清楚的;expense费用,支出前任:ex-husband 前夫;ex-president前总统extra- 以外:extraordinary 非凡的fore-预先:forecast预测,报前:forehead前额il- (in-的一种形式)不:illegal 非法的im-(in-的一种形式)不,无:immediately 立即in- 不:innocent 清白的,纯真的;independence独立的inter- 在⋯之间:interrupt 打断interval间隔,间隔;interview 会见,面试ir-(in-的一种形式)不,irregular 不规则的进入:irrigation 灌溉micro- 微,小:microscope显微镜m icrowave 微波mini- 小:minimum 最小量,最小值mis-错,不:mistake错误,弄错;misunderstand误会,不理解multi- 多:multiply 相乘,增加non- 不,无,非:non-stop不停的ob- 逆,反:object 反对的靠近:obvious 明显表示加强得:obtain获oc-(ob-的一种形式)表加强:occur发生,出现op- (ob 的一种形式)反:oppose反对;opposite相反,相反的per- 自始至终:permission允许;permanent永久的,持久的贯穿:perfume香味post- 在后面:postpone 推迟,延期pre-预先:predict预言,预报;prescription处方,药方;preview预习在前的:previous在前的,早先的pro- 向前:proceed程序;progress进步,上进;prohibit 禁止,阻止支持,provide 提供re- 相反:react反抗;reflect 反射,反映;reject 拒绝重新:recite背诵;recover重新获得;reform 改革;recycle回收一再:recommend推荐;relax 放松;remain余下,留下的离开:remote遥远出,承认;remove移动:recognize认表加强se- 分开:select现出;separate分开,分离semi- 半:semicircle 半圆step-后,继:stepmother继母sub- 下级的:submit 提交,递交;substitute 替换下面:subscribe订阅suf- (sub-的一种形式)在下面:suffer 受苦super- 在⋯上面superior 上级,较高的sur- 超过:surplus剩余;survive 比⋯活得长sus-(sub-的一种形式)在⋯下面:suspect怀疑;suspension悬挂;暂停sym-共同,相同:symptom 症状;sympathy同情;symphony交响音乐tele-远:telescope望远镜trans-转:transform转变,换;translate翻译;transport运输,传送:transparent透明的超过un- 不:unbearable无法忍受的;unbelievable难以置信的;unconditional 无条件的under- 在⋯下:underline 在⋯下面划线在⋯内:underwear内衣up- 向上:update 更新;upward向上with- 向后:withdraw缩回,撤回后缀:-able (形容词后缀)可⋯的,有⋯性质的:portable 轻便的; stable 稳定的; reliable 可靠的; available 可用的 -ably (副词后缀)构成以 -able 结尾的形容词相应的副词:probably 很可能,大概-age (名词后缀)表性质、状态:storage 贮藏,储存-al (形容词和名词后缀)表人、物、行为,⋯ 的:criminal 罪犯; international 国际的-an (形容词和名词后缀)⋯ 的,表人American 美国的,美国人 ; urban 城市的-ance (名词后缀)表性质、状态、动作:importance 重要性-ant (形容词和名词后缀)表人或物,⋯ 的:applicant 申请人 important 重要的-ary (名词后缀)表人、物、场所 ,⋯ 的:secretary 秘书; library 图书馆; literary 文学的-ate (动词、名词、形容词后缀)做,使⋯ ,表人,⋯ 的:calculate 计算; graduate 毕业,毕业生 ; private 私人的 -atic (形容词后缀)⋯ 的 :bureaucratic 官僚政治的; systematic 系统的-ation (名词后缀)表状态、动作、过程、结果:education 教育; generation 代,一代-ative (形容词后缀)⋯ 的: alternative 选择性的-ator (名词后缀)表人,物: educator 教育家; calculator 计算器 -cide (名词后缀)杀: suicide 自杀, pesticide 杀虫剂-cy (名词后缀)表性质、状态: accuracy 准确性-dom (名词后缀)表状态、身份、领域: freedom 自由; kingdom 王国 -ed (形容词后缀)⋯ 的 excited 激动的-ee (名词后缀)表人: employee 雇员-eer (名词后缀)表人: engineer 工程师-e词、)使,似⋯ 的: sharpen 削减; golden 金黄色的 -ence (名词后缀)表性质、状态、行为: difference 区别; confidence 自信 -ency (名词后缀)表性质、状态、行为:emergency 紧急情况; tendency 倾向,趋势-ent (形容词后缀)⋯ 的:different 不同的; independent 独立的-er (名词后缀)表人或物:employer 雇主; computer 计算机-ern (形容词后缀)表方位,⋯ 的southern 南方的 ; eastern 东方的-ery (名词后缀)表场所、状态、行业:bakery 面包店 bravery 勇敢-ess (名词后缀)女性(人),雌性 (动物 ):hostess女主人;actress女演员-etic(形容词后缀)⋯的:energetic精力旺盛的-ety(名词后缀)表性质、状态:variety 种种,种类;safety安全-eur(名词后缀)表人:amateur业余活动者-faction(名词后缀)表情况,状态,行为:satisfaction满意-fic (形容词后缀)⋯的:scientific 科学的-ful(的,有⋯的:skillful 熟练的;successful成功的;handful 一把;hopeful 有希望的-fy(动词后缀)使得;使⋯化:satisfy 使满意-h o o d ):childhood 童年;neighbourhood 四邻-ia(名词后缀)表性质,状态:criteria标准;media媒介-ial (形容词后缀)⋯的:facial 面部的;initial 开始-ian(形容词和名词后缀)⋯的,⋯人:Canadian加拿大,加拿大人;Christian 基督教徒-ibility (名词后缀)可能性:possibility 可能的-ible (形容词后缀)可⋯的,有⋯性质的:accessible可进入的;terrible 可怕的-ibly (副词后缀)可能地:possibly 可能地-ic(形容词和名词后缀)⋯的,表人:economic经济的;alcoholic 酒精的;饮酒过度的人-ical(形容词后缀)⋯的,有⋯的:sceptical怀疑的;theoretical 理论-ician(名词后缀)表人:physician医生;politician 政治家-icity (名词后缀)表性质、状态:electricity电,电流-ics(名词后缀)学科:mathematics 数学;physics物理学-id(形容词后缀)⋯的:acid酸的-ier(名词后缀)表人或物:solder士兵;barrier栅栏-ify (动词后缀)使得;使⋯化:clarify 澄清,阐明;classify 分类-i l e ()⋯ 的,可⋯ 的: fragile 易碎的,脆的; mobile 活动的,移动的 -ion (名词后缀)表状态、动作、过程: tension 紧张,拉力; decision 决定 -i s h ()如⋯ 的,稍⋯ 的,使⋯ 造成: foolish 愚蠢的; distinguish 区别,辨别;selfish 自私的 -ism (名词后缀)主义,学说: Buddhism 佛教; communism 共产主义; socialism 社会主义 -i s t )⋯者,从事⋯ 的人: socialist 社会主义者; specialist 专科医生; scientist 科学家 -ition (名词后缀)表性质、行为: competition 比赛,竞争; composition 作文; exhibition 展览; position 位置 -i t y ): similarity 类似; ability 能力 -ive (形容词和名词后缀)⋯ 的,表人或物: subjective 主观的; supportive 支持的; aggressive 侵略 -i z )使⋯ 化: apologize 道歉; recognize 认出; realize 认识到 -less (形容词后缀)不,没有: hopeless 没有希望的; sleepless 失眠的; stainless 无瑕疵的 -logy (名词后缀)学科: psychology 心理学-ly (形容词和副词后缀)⋯ 的,每⋯ 的,⋯ 地:friendly 友好的 ;daily 每天的; carefully 小心地; conveniently 方便地 -me n t )表物: punishment 惩罚; encouragement 鼓励; agreement 同意 -ness (名词后缀)表性质、状态: fierceness 强烈的; kindness 仁慈的; friendliness 友好的 -or (名词后缀)表人: editor 编辑; educator 教育家 -ory (形容词后缀)⋯ 的 contradictory 矛盾的 -ous (形容词后缀):various 各种各样的 ; courageous 英勇的-ship (名词后缀)表状态,性质,身份:friendship 友谊: membership 会员资格-sion (名词后缀)表行为,状态:decision 决定; expression 表情,表达法-some (形容词后缀)充满⋯ 的,令人⋯ 的 :tiresome 令人厌烦的 ;troublesome 讨厌的 -th )第⋯,⋯之一,sixth 第六; warmth 温暖的,暖和 -tic (形容词后缀)⋯ 的: enthusiastic 热情的: fantastic 极好的,美妙的 -tion (名词后缀)表行为、状态:instruction说明;intention计划,意图;invention发明-tude (名词后缀)表状态;altitude 高度,高处-ty(名词后缀)表性质,状态、数量:activity 活动;certainty 肯定;plenty 大量-ual(形容词后缀)⋯的:punctual准时的;visual视觉的,视力-u r e ):agriculture农业;pressure压力,压强-ward (形容词和副词后缀)表方向、方位:upward 向上forward 向前地-wards(形容词和副词后缀)表方向,方位:upwards向上地;outwards向外-y()有⋯的,多⋯的,所:twenty 二十;discovery发现;sunny有阳光的;hairy 多毛的。
三年级英语笔记上册一、26个英文字母(大小写书写、字母发音)1. 书写。
- 大写字母:一般占上两格,例如A、B、C等。
- 小写字母:- 像a、c、e、m、n、o、r、s、u、v、w、x、z等占中间一格。
- b、d、h、i、k、l、t占上两格。
- g、p、q、y占下两格。
- f占三格。
2. 字母发音。
- Aa [ei],例如:cat(猫)中的a发[æ],cake(蛋糕)中的a发[ei]。
- Bb [bi:],bee(蜜蜂)中的b发[b]。
- Cc [si:],car(汽车)中的c发[k],ice - cream(冰淇淋)中的c发[s]。
- Dd [di:],dog(狗)中的d发[d]。
- Ee [i:],egg(鸡蛋)中的e发[e]。
- Ff [ef],fish(鱼)中的f发[f]。
- Gg [dʒi:],girl(女孩)中的g发[g],orange(橙子)中的g发[dʒ]。
- Hh [eitʃ],hat(帽子)中的h发[h]。
- Ii [ai],ice(冰)中的i发[ai]。
- Jj [dʒei],juice(果汁)中的j发[dʒ]。
- Kk [kei],kite(风筝)中的k发[k]。
- Ll [el],lion(狮子)中的l发[l]。
- Mm [em],monkey(猴子)中的m发[m]。
- Nn [en],nose(鼻子)中的n发[n]。
- Oo [əu],box(盒子)中的o发[ɔ],dog中的o也发[ɔ],而go(去)中的o发[əu]。
- Pp [pi:],panda(熊猫)中的p发[p]。
- Qq [kju:],queen(女王)中的q发[k],总是和u一起出现,发[kw]的音。
- Rr [ɑ:],red(红色)中的r发[r]。
- Ss [es],six(六)中的s发[s],is中的s发[z]。
- Tt [ti:],tiger(老虎)中的t发[t]。
- Uu [ju:],umbrella(雨伞)中的u发[ʌ],juice中的u发[u:]。
EM的使用Input Data SourceInput Data Source:Open…:进行运行前的设置,设置数据源,设置使用的字段,剔除无用的字段。
导入后,会生成另一个数据集,例如,本例为Output: EMDA TA:view_ajb中,在后继的节点中,如果需要设置数据集的名字,则使用该output指定的数据集名。
Data Tab:设置原始数据集名,数据集的作用(Role),以及导入的数据记录的个数。
Role可以设置为:一般设置为RA W,后面的节点可能需要各种Role的数据(如Neural Network等),如果在此设置为Train等,则该数据集在连接到后面的节点时,默认为相同的Role。
V ariables Tab:设置字段的作用。
Interval V aribles Tab:对字段进行简单的统计。
Sample抽样节点,从Input data source中抽取部分数据。
作为输入数据集。
可以有多个Input data source连接到sample节点。
Open…:进行运行前的设置。
Data tab:General Tab:设置获取数据的方法V ariables Tab:观察原始数据的特点,右击字段可以选择distribution of …察看数据的频率。
Output Tab:Run: 进行抽样。
Result…:查看运行后的结果,抽取的结果数据集已经生成。
Data Partition对数据进行划分,生成不同Role的数据集。
好像不能生成score数据集。
Neural NetWorkOpen…Data Tab:设置神经网络工作时的数据集。
需要设置不同的Role的数据集。
Score用来预测的。
Score预测可以另用Score节点来完成。
Run:进行神经网络训练。
Result…:查看结果。
可以查看output training data等。
Fit statistics模型拟合结果的统计。
高一年级物理上册知识点复习笔记1.高一年级物理上册知识点复习笔记篇一电磁感应1.[感应电动势的大小计算公式]1)E=nΔΦ/Δt(普适公式){法拉第电磁感应定律,E:感应电动势(V),n:感应线圈匝数,ΔΦ/Δt:磁通量的变化率}2)E=BLV垂(切割磁感线运动){L:有效长度(m)}3)Em=nBSω(交流发电机的感应电动势){Em:感应电动势峰值}4)E=BL2ω/2(导体一端固定以ω旋转切割){ω:角速度(rad/s),V:速度(m/s)}2.磁通量Φ=BS{Φ:磁通量(Wb),B:匀强磁场的磁感应强度(T),S:正对面积(m2)}3.感应电动势的正负极可利用感应电流方向判定{电源内部的电流方向:由负极流向正极}4.自感电动势E自=nΔΦ/Δt=LΔI/Δt{L:自感系数(H)(线圈L有铁芯比无铁芯时要大),ΔI:变化电流,?t:所用时间,ΔI/Δt:自感电流变化率(变化的快慢)}注:(1)感应电流的方向可用楞次定律或右手定则判定,楞次定律应用要点〔见第二册P173〕;(2)自感电流总是阻碍引起自感电动势的电流的变化;(3)单位换算:1H=103mH=106μH.(4)其它相关内容:自感〔见第二册P178〕/日光灯〔见第二册P180〕。
2.高一年级物理上册知识点复习笔记篇二动力学(运动和力)1.牛顿第一运动定律(惯性定律):物体具有惯性,总保持匀速直线运动状态或静止状态,直到有外力迫使它改变这种状态为止2.牛顿第二运动定律:F合=ma或a=F合/ma{由合外力决定,与合外力方向一致}3.牛顿第三运动定律:F=-F?{负号表示方向相反,F、F?各自作用在对方,平衡力与作用力反作用力区别,实际应用:反冲运动}4.共点力的平衡F合=0,推广{正交分解法、三力汇交原理}5.超重:FN>G,失重:FN6.牛顿运动定律的适用条件:适用于解决低速运动问题,适用于宏观物体,不适用于处理高速问题,不适用于微观粒子〔见第一册P67〕注:平衡状态是指物体处于静止或匀速直线状态,或者是匀速转动。
通信行业eTOM学习笔记在通信行业做流程管理,不知道eTOM简直不好意思说。
我倒是很好意思地说自己从09年刚做流程就听到了eTOM的鼎鼎大名,也找了些资料来学习,可惜不得不很不好意思地说,三年多了,到底eTOM究竟是怎么一回事,我是真心没闹太明白……感谢chenxin2008童鞋,给我一个上午的培训机会——虽然是蹭听的,但我听的绝对很认真——也终于隐约知道了eTOM的来龙去脉……一、eTOM以及TOM话说我最讨厌字母缩写。
尤其是一群牛逼哄哄的人一串串往外冒什么OSR、OPS,拷,看不懂,记不得!还好有度娘:eTOM:enhanced Telecom Operations Map,翻过来就是:增强的电信运营图TOM:Telecom Operation Map,是ETOM的哥哥吧,或者说一代,电信运营图。
顺道还度了两个,一并记下吧1.TMF:TMF(TeleManagement Forum)是一个为电信运营和管理提供策略建议和实施方案的世界性组织,是专注于通信行业Operations Support Systems(OSS)和管理问题的全球性的非赢利性社团联盟。
TMF成立于1988年,其领先的信息资源、知识和技术方案被业界广泛认同,是一个非常权威的行业组织。
它还为会员提供了一个协同工作的环境,在这个环境里成员可以探讨电信服务提供商最重要的业务和技术需求,并且还为会员提供了一个反映行业信息和潜在解决方案的在线知识库。
其主要客户有三类:服务提供商、硬件软件提供商及系统集成商。
TMF现拥有来自36个国家的包括制造商、软件商、专业OSS解决方案提供商,以及OSS领域的战略咨询公司等384家公司会员,包括亚信、中国移动、中国电信和华为等中国会员,90%的TMF会员是世界领先的电信服务提供商,其中一些活跃的TMF成员在帮助驱动和把握行业的发展方向,并关注着技术体系、运营效率和运营商的营收能力,目前这些成员已经就BSS/OSS的发展方向建起了公开的、全行业范围的战略性设想。
第一章组织学绪论一、组织学和胚胎学的研究内容;组织学定义组织定义二、组织学常用研究技术:1、光镜技术:LM技术(0。
2μm)(1)石蜡切片术(最常用切片术):取材,固定,脱水,透明,包埋,切片,染色,封片H-E染色(苏木精—伊红染色)定义嗜碱性:嗜酸性:在细胞中,粗面内质网,游离核糖体和高尔基体均为嗜碱性,故当这些细胞器丰富时,细胞嗜碱性;而溶酶体和线粒体为嗜酸性,故他们丰富时细胞嗜酸性.硝酸银染色:异染性:有些组织成分用甲苯胺蓝等碱性染料染色后不显蓝色而成紫红色,这种现象称异染性。
(2)其它常用的制片方法:冰冻切片:用恒冷切片机,将组织迅速冻结之即切片,他能保留组织细胞内的脂类成分和某些酶活性,可做细胞酶化学染色观察。
涂片:将体液成分或器官组织的刮取物涂在载玻片上,制成薄膜,经过固定染色后进行观察,如:血涂片、骨髓涂片等。
2、电镜技术:EM技术(0。
2nm)(1)透射电镜术:用来观察组织细胞内部结构;被重金属盐染色的部位,在电镜照片上呈黑色或深灰色,称该结构为高电子密度,反之呈浅灰色,为低电子密度。
(2)扫描电镜术:观察组织表面形态结构3、组织化学技术:(1)一般组织化学术原理:在切片上加某种试剂,和组织中的待检物质发生化学反应,其最终产物为有色沉淀物或重金属沉淀,以便用显微镜观察。
PAS反应:过碘酸希夫反应,显示多糖和糖蛋白的糖链,紫红色反应产物为阳性。
(2)免疫组织化学术原理:根据抗原抗体特异性结合,使标记抗体与待测抗原特异性结合,检测标本中的抗原。
(3)原位杂交术原理核酸分子杂交组织化学术4、细胞培养与组织工程1、组织学是研究人体细微结构及相关功能的一门科学,主要手段是用显微镜观察器官,组织和细胞以及细胞外基质的结构2、组织:有形态和功能相同或相似的细胞群以及多少不等的细胞外基质构成的结构是组织。
人体组织可分为上皮组织,结缔组织,肌肉组织和神经组织。
3、HE染色组织学最常用的染色方法,主要使用苏木精和伊红为染料,称为苏木精—伊红染色法,简称为H-E染色法,其中苏木精为碱性染料,使细胞和等酸性物质染成蓝紫色4、嗜酸性能与酸性染料伊红结合,被染成红色,这种现象为嗜碱性5、嗜碱性能与碱性染料苏木精结合,被染成蓝紫色,这种现象为嗜碱性6、中性什么叫嗜酸性和嗜碱性?细胞内那些结构呈嗜酸性和嗜碱性?细胞核、RER、游离核糖体:嗜碱性;其余大部分细胞器、细胞质和细胞膜:嗜酸性第二章上皮组织概述1、一般特点:(1)细胞多,细胞间质少,细胞排列紧密、规则(2)有极性:游离面。
维基百科说明:
EM是一个在已知部分相关变量的情况下,估计未知变量的迭代技术。
EM的算法流程如下:初始化分布参数
重复直到收敛:
E步骤:估计未知参数的期望值,给出当前的参数估计。
M步骤:重新估计分布参数,以使得数据的似然性最大,给出未知变量的期望估计。
应用于缺失值。
最大期望过程说明
我们用表示能够观察到的不完整的变量值,用表示无法观察到的变量值,这样和一起组成了完整的数据。
可能是实际测量丢失的数据,也可能是能够简化问题的隐藏变量,如果它的值能够知道的话。
例如,在混合模型(Mixture Model)中,如果“产生”样本的混合元素成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面的例子)。
[编辑]估计无法观测的数据
让代表矢量θ:定义的参数的全部数据的概率分布(连续情况下)或者概率
聚类函数(离散情况下),那么从这个函数就可以得到全部数据的最大似然值,另外,在给定的观察到的数据条件下未知数据的条件分布可以表示为:
百度百科:
EM算法就是这样,假设我们估计知道A和B两个参数,在开始状态下二者都是未知的,并且知道了A的信息就可以得到B的信息,反过来知道了B也就得到了A。
可以考虑首先赋予A某种初值,以此得到B的估计值,然后从B的当前值出发,重新估计A的取值,这个过程一直持续到收敛为止。
EM 算法是Dempster,Laind,Rubin 于1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法。
这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据,截尾数据,带有噪声等所谓的不完全数据(incomplete data)。
假定集合Z = (X,Y)由观测数据X 和未观测数据Y 组成,Z = (X,Y)和X 分别称为完整数据和不完整数据。
假设Z的联合概率密度被参数化地定义为P(X,Y|Θ),其中Θ 表示要被估计的参数。
Θ 的最大似然估计是求不完整数据的对数似然函数L(X;Θ)的最大值而得到的:
L(Θ; X )= log p(X |Θ) = ∫log p(X ,Y |Θ)dY ;
EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数Lc( X;Θ )的期望来最大化不完整数据的对数似然函数,其中:
Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ;
假设在算法第t次迭代后Θ 获得的估计记为Θ(t ) ,则在(t+1)次迭代时,记为Θ(t +1).
E-步:计算完整数据的对数似然函数的期望,记为:
Q(Θ |Θ (t) ) = E{Lc(Θ;Z)|X;Θ(t) };
M-步:通过最大化Q(Θ |Θ(t) ) 来获得新的Θ 。
通过交替使用这两个步骤,EM算法逐步改进模型的参数,使参数和训练样本的似然概率逐
渐增大,最后终止于一个极大点。
直观地理解EM算法,它也可被看作为一个逐次逼近算法:事先并不知道模型的参数,可以随机的选择一套参数或者事先粗略地给定某个初始参数λ0 ,确定出对应于这组参数的最可能的状态,计算每个训练样本的可能结果的概率,在当前的状态下再由样本对参数修正,重新估计参数λ ,并在新的参数下重新确定模型的状态,这样,通过多次的迭代,循环直至某个收敛条件满足为止,就可以使得模型的参数逐渐逼近真实参数。
EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数,它的最大优点是简单和稳定,但容易陷入局部最优.
淮静博客
简介:EM算法的核心思想是:根据已有的数据,借助隐藏变量,通过期望值之间的迭代,估计似然函数。
混合高斯模型与EM算法
2.1 二分量混合高斯的EM算法
假设有数据Y,现在用两个高斯分布来对密度建模,参数为。
则Y的密度为:
(1)
参数为:
(2)
基于N个训练数据的对数似然是:
(3)
由于需要求对数似然函数项的和,直接极大化似然函数很难。
我们引入取值为0或1的潜变量,如果,则取自模型2,否则取自模型1。
则对数似然函数可以写为:
(4)那么和的极大似然估计将是的那些数据的样本的均值和方差,和的极大似
然估计将是的那些数据的样本的均值和方差。
由于诸的值是实际上是未知的,所以用迭代的方式处理,用下式的期望代替(4)式中的每个,即:
(5)
初始化参数,其中可以随机选择两个取样本的方
差:。
混合比例取0.5。
期望步:计算响应度:
表征数据属于的概率。
3. 极大化步:计算加权均值和方差:
和混合概率,表示数据属于的概率总和。
4. 重复步骤2,3直到收敛。
初始化参数:均值,协方差矩阵和混合比例
期望步:计算响应度:
其中k = 1,2…N.
3. 极大化步:计算加权均值和协方差:
其中:
4. 计算log似然:
检查参数和log似然是否已经收敛,如果没有收敛,重复步骤2.
通用EM算法
假设一个完整的样本集D,其中的样本是,都服从某个特定的分布,假设其中的一部分数据丢失了。
完整的数据和丢失的数据分布表示为:和,并且。
定义函数:
(6)(6)式的左边是一个关于的函数,而假设已经取固定值;右边表示关于丢失的特征求
"广义期望最大化"(Generalized Expectation-Maximization ,GEM)算法比EM算法松一些。
它只要求在"M步"选取一个有所改善的,而不要求最优的那一个。
所以GEM的收敛速度没有EM算法快。
EM算法总结
(1)EM会收敛到局部极值,但不保证收敛到全局最优
(2)对初值很敏感:通常需要一个好的、快速的初始化过程
如矩方法得到的结果
在GMM中,用K-means聚类
(3)适合的情况
缺失数据不太多时
数据维数不太高时(数据维数太高的话,E步的计算很费时)
我爱自然语言处理
EM(Expectation-Maximization)算法在机器学习和自然语言处理应用非常广泛,典型的像是聚类算法K-means和高斯混合模型以及HMM(Hidden Markov Model)。
笔者觉得讲EM算法最好的就是斯坦福大学Andrew Ng机器学习课的讲课笔记和视频。
本文总结性的给出普遍的EM算法的推导和证明,希望能够帮助接触过EM算法但对它不是很明白的人更好地理解这一算法。
EM算法的目标是找出有隐性变量的概率模型的最大可能性解,它分为两个过程E-step和M-step,E-step通过最初假设或上一步得出的模型参数得到后验概率,M-step重新算出模型
的参数,重复这个过程直到目标函数值收敛。
我们设观察到的变量所组成的向量为,所有的隐性变量所组成的向量为,模型的参数为(一个或多个参数)。
在聚类的情况下,是潜在的类,而就是需要分类的数据。
我们的目标就是找出模型的参数使得出现的可能性最大,也就是使下面的对数可能性最大化:
注:这里仿照Andrew Ng 的用法使用而不是,因为是模型的参数而不
是随机变量。
关于为什么要用EM算法而不是不直接通过得出,是因
为这样可能会出现严重的overfitting
这里不详细说明,请参看Pattern Recognition and Machine Learning一书9.2.1节)。
假设是上一个概率分布,所以
最后一步是根据Jensen不等式如果是凹函数,在这个式子中就是对数函数。
就是而
就是。
当是严格的凹函数的时候,中等号成立的条件是是常数,也就是说在这个特定的式子中,满足这个条件加
上之前的的其实就是后验概率(参看
/class/cs229/materials.html Lecture notes: The EM Algorithm)。
这就是EM算法中E-step的由来。
M-step一般来说就是个就是二次规划的问题,通过得出。
这里也就不再赘述。
EM算法其实就是coordinate ascent, E-step是将视为常数,选择一个概率分布使得目标函数最大化, M-step就是保持不变,选择使得目标函数最大化,因为每一步的目标函数都比前一步的值大,所以只要目标函数存在最大值,EM算法就会收敛。
这个过程用图像表示就是:
E-step找到跟(黑色弧线)交于的(蓝色弧线),
M-step得到取最大值时的,这样下去直到收敛。
(此图源于Andrew)。