x=random.randint(1,1e2)list(map(int,str(x)))如果x取值为83,则结果为?
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一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]180319114b1181c.png[/img] B: [img=329x83]1803191154b0bdc.png[/img] C: [img=329x83]18031911604c79f.png[/img] D: [img=336x83]180319116d1d7e4.png[/img]
一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]180319114b1181c.png[/img] B: [img=329x83]1803191154b0bdc.png[/img] C: [img=329x83]18031911604c79f.png[/img] D: [img=336x83]180319116d1d7e4.png[/img]
一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]1803b6b0cf2f307.png[/img] B: [img=329x83]1803b6b0d9c43ed.png[/img] C: [img=329x83]1803b6b0e49ef0f.png[/img] D: [img=336x83]1803b6b0eded515.png[/img]
一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]1803b6b0cf2f307.png[/img] B: [img=329x83]1803b6b0d9c43ed.png[/img] C: [img=329x83]1803b6b0e49ef0f.png[/img] D: [img=336x83]1803b6b0eded515.png[/img]
一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]1803c0dae7446f0.png[/img] B: [img=329x83]1803c0daf3057e1.png[/img] C: [img=329x83]1803c0dafdc0b1b.png[/img] D: [img=336x83]1803c0db08fb182.png[/img]
一根长为L的均匀细杆表面绝热,其初始温度为x(L-x),由t=0开始两端温度保持零度,则细杆的温度满足的定解问题为 A: [img=322x83]1803c0dae7446f0.png[/img] B: [img=329x83]1803c0daf3057e1.png[/img] C: [img=329x83]1803c0dafdc0b1b.png[/img] D: [img=336x83]1803c0db08fb182.png[/img]
1,2,6,15,40,104,() A: 273 B: 329 C: 185 D: 225
1,2,6,15,40,104,() A: 273 B: 329 C: 185 D: 225
1,6,15,40,104,( ) A: 185 B: 225 C: 273 D: 329
1,6,15,40,104,( ) A: 185 B: 225 C: 273 D: 329
已知函数f(x)在x=x0处的导数f′(x0)=4,则极限limΔx→0f(x0+2Δx)-f(x0)3Δx的值等于()。 A: 0 B: 4 C: 38 D: 83
已知函数f(x)在x=x0处的导数f′(x0)=4,则极限limΔx→0f(x0+2Δx)-f(x0)3Δx的值等于()。 A: 0 B: 4 C: 38 D: 83
执行下列程序段,输入数值8,输出的结果是。x=input()y=x*3print(y)( ) A: 24 B: ”83” C: ”888” D: 程序出错
执行下列程序段,输入数值8,输出的结果是。x=input()y=x*3print(y)( ) A: 24 B: ”83” C: ”888” D: 程序出错
在简单线性回归分析中,得到的回归系数为-0.83,经假设检验有统计学意义,说明 A: Y增加一个单位,X平均减少83% B: X增加一个单位,Y平均减少30% C: Y增加一个单位,X平均减少0.83个单位 D: X增加一个单位,Y平均减少0.83个单位 E: X对Y的影响占Y总变异的83%
在简单线性回归分析中,得到的回归系数为-0.83,经假设检验有统计学意义,说明 A: Y增加一个单位,X平均减少83% B: X增加一个单位,Y平均减少30% C: Y增加一个单位,X平均减少0.83个单位 D: X增加一个单位,Y平均减少0.83个单位 E: X对Y的影响占Y总变异的83%
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