struct point{ int x;int y;};struct rect{ struct point pt1; struct point pt2;};struct rect rt;struct rect *rp = &rt;则下面不正确的引用是()。 A: rt.pt1.x B: *(rp).pt1.x C: rp->pt1.x D: rt->pt1.x
struct point{ int x;int y;};struct rect{ struct point pt1; struct point pt2;};struct rect rt;struct rect *rp = &rt;则下面不正确的引用是()。 A: rt.pt1.x B: *(rp).pt1.x C: rp->pt1.x D: rt->pt1.x
函数f(x,y)=arctan(x/y)在点(0,1)处的梯度等于()。 A: <ruby>i<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> B: -<ruby>i<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> C: <ruby>j<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> D: -<ruby>j<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>
函数f(x,y)=arctan(x/y)在点(0,1)处的梯度等于()。 A: <ruby>i<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> B: -<ruby>i<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> C: <ruby>j<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby> D: -<ruby>j<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>
在同一抽样方案下,对某一总体参数θ,如果有两个无偏估计量<ruby>θ<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;letter-spacing:0px">∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>和<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>,由于样本的随机性,<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>的可能样本取值较<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更密集在总体参数真值θ附近,人们会认为<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>比<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更()。 A: 无偏 B: 一致 C: 随机 D: 有效
在同一抽样方案下,对某一总体参数θ,如果有两个无偏估计量<ruby>θ<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;letter-spacing:0px">∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>和<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>,由于样本的随机性,<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>的可能样本取值较<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更密集在总体参数真值θ附近,人们会认为<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>比<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更()。 A: 无偏 B: 一致 C: 随机 D: 有效
3-1.在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是( )。 A、Rp↑,Xn ↓ B、 Rp↓,Xn ↑ C、 Rp↑,Xn↑ D、 Rp↓, Xn ↓ A: Rp↑,Xn ↓ B: Rp↓,Xn ↑ C: Rp↑,Xn↑ D: Rp↓, Xn ↓
3-1.在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是( )。 A、Rp↑,Xn ↓ B、 Rp↓,Xn ↑ C、 Rp↑,Xn↑ D、 Rp↓, Xn ↓ A: Rp↑,Xn ↓ B: Rp↓,Xn ↑ C: Rp↑,Xn↑ D: Rp↓, Xn ↓
在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。 A: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=最小值 B: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">_</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=最小值 C: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=0 D: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">_</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=0
在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。 A: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=最小值 B: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">_</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=最小值 C: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=0 D: ∑(Y-<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">_</rt><rp>)</rp></ruby>)<sup>2</sup>=0
设A为n阶方阵,则n元齐次线性方程组A<ruby>X<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>=<ruby>0<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>仅有零解的充要条件是|A|____。
设A为n阶方阵,则n元齐次线性方程组A<ruby>X<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>=<ruby>0<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>仅有零解的充要条件是|A|____。
以下关于静态指定RP与Bootstrap 自动选举RP描述正确的有() A: 静态指定多个RP 可以实现备份功能 B: 动态选举的RP 优先于静态指定RP C: 静态指定RP 优先于动态选举RP D: 动态选举RP 可以实现多RP 的备份功能
以下关于静态指定RP与Bootstrap 自动选举RP描述正确的有() A: 静态指定多个RP 可以实现备份功能 B: 动态选举的RP 优先于静态指定RP C: 静态指定RP 优先于动态选举RP D: 动态选举RP 可以实现多RP 的备份功能
设n阶矩阵A的各行元素之和均为零,且A的秩为n-1,则线性方程组A<ruby>X<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>=<ruby>0<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>的通解为____。
设n阶矩阵A的各行元素之和均为零,且A的秩为n-1,则线性方程组A<ruby>X<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>=<ruby>0<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">→</rt><rp>)</rp></ruby>的通解为____。
在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是 A: Rp↑,聚合度↓ B: Rp↓,聚合度↑ C: Rp↑,聚合度↑ D: Rp↓,聚合度↓
在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是 A: Rp↑,聚合度↓ B: Rp↓,聚合度↑ C: Rp↑,聚合度↑ D: Rp↓,聚合度↓
在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是()。 A: Rp↑,Xn↓ B: Rp↓,Xn↑ C: Rp↑,Xn↑ D: Rp↓,Xn↓
在自由基聚合中,提高反应温度将导致的结果是()。 A: Rp↑,Xn↓ B: Rp↓,Xn↑ C: Rp↑,Xn↑ D: Rp↓,Xn↓