高等数学，二，步骤和答案

高等数学第二版习题答案详解

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高等数学后实行全面的解决方案指南学校的回答（上，下册），同济四，五版

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高数同济第六版上册4-2答案详解

2016春期末机考——高等数学（二）机考答案 20分

独立自主的解决问题，自己总结答题

技巧，不能一味的寻找答案，问老师

问同学，学到方法解决问题

希望能帮到你，请采纳正确答案.

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高等数学2-2、求步骤答案。谢谢~ 5分

两边对 x， y 分别求偏导，得

中国地质大学网络教育2015年春高等数学二的试题和答案

这有技巧的，做平时作业的时候在练习题里下载后保存下来，期末考试就会有相应的参考了。有一部分在百度知道或文库中可以找到原题，也可以查看：江苏继续教育网-网络教育指定上查看。希望能帮到你

北大版（第二版）下册 高等数学课后习题答案 30分

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数B,就是李忠 周建莹编著的那一版~请看清楚了哦~

共169页，难以下载，请你自行搜索浏览

中国科学技术大学出版社高等数学第2版答案详解

本《高等数学》分上、下两册出版，上册内容为：函数与极限，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分，定积分的应用，向量代数与空间解析几何，全书结构严谨，内容丰富，语言流畅，适合高等院校“高等数学”课程教学需要，也可供相关自学者、工程技术人员参考使用

大一高等数学第二版王荣琴主编课后习题答案

作为大一新生，这个要靠自己独立完成。

根据一些同学的提问，我归纳了一下。新生入学报到时主要要准备如下东西、要注意如下事项：

1.相关证件。包括：身份证、录取通知书（入学通知书）、户口迁移证、党团组织关系证明（介绍信）、一寸登记照若干张（可以多带几张，以备它用），等等。这些很重要，一定不要忘记。另外，把父母、爷爷奶奶即各个近亲的姓名、出生年月、工作单位、职业和职务搞清楚，填下来，到学校要填各种表格，有的表格需要这些信息。

2.钱和卡。上学要交学费和住宿费（分别为每年元与1000元左右），合计要6000左右（个别专业可能要高些，如艺术类专业）。因为新生出门较少，没有什么旅途安全经验，建议少带现金（但千把块钱还是要带的，以备一些不时之需）。可以在家中先办一张信用卡或储值卡用于交学杂费等。有的学校会给你寄一张卡，让学生把钱存在其中，你可以用这张卡，也可以不用。如果家庭条件还可以，办一张信用卡，把它关联到父母亲的储值卡（如工资卡），每月刷卡后直接从父母亲的卡中扣款，这样的好处是方便、安全。但如果你不想让父母亲知道你的消费情况，可以自己在老家办一张储值卡（让父母亲往里冲钱），然后办一张信用卡与之关联。也可以到学校再办储值卡与信用卡，但这样你父母亲异地往你的储值卡打钱时要付手续费。

3.一般情况下，各个学校都要配发一些学习和日常生活用品，这些东西不是无偿给你的，都要你花钱购买。学校发的物品质量都很次而且贵，建议学校发的东西如果可以不要就尽量不要，能自己买的就别买学校发的，有些生活必需品则可以在离开家时先配好，免得到学校后由于人生地不熟不好买。

4.衣服被褥。你平常穿的衣服，春夏秋冬各季的，都要带，除非学校距你家乡很近或者父母亲有机会出差来学校给你带东西。内衣和袜子至少要两三套，各季的外衣至少也要两套。如果你现在生活的地方和要去上学的城市的地理气象与生活环境是否相似，那么准备的东西和在老家差不多；如果相差太大，就要带些那个城市需要的衣服（例如，如果你生活在北方，但上学的城市在南方，那么太厚的保暖内衣裤就可以不带了）。被褥也是这样，夏天去学校，可以带一床薄被（如毛巾被），厚被子可以自己带，也可以到学校后再买。席子可以到学校根据床宽购买合适的，床单和枕头（枕套）可以自己带也可以到学校再买。

5.洗漱生活用品。要带牙膏牙刷、毛巾、漱口杯、香皂肥皂、洗发水、梳子、手机（看家庭条件）等，以便在途中和到校后就能使用。男生要带剃须刀、女生要带各种女性用品和洗面奶等。至于洗脸盆、晒衣架、拖鞋、雨伞、水瓶、指甲剪、剪刀、小刀、台灯之类的东西就不一定要带了，有的学校会发，就算不发自己买也不贵（这些生活用品到了学校买也很方便，而且到时候和舍友一起去买还能快速缩短距离）。条件可以时，可以带个照相机，为自己和同学照照相，也是人际交流的一种很好方式。

6.学习用品。可以带几支水笔、本子、字典、词典（英汉汉英词典等，包括功能强大的电子词典）、书包（背包）。如果学校没有不允许，你家庭条件许可的话，可以带笔记本。但最好不要带，尤其是当你迷恋上网或者玩游戏的时候，带笔记本会影响你的学习和生活以及和同学的正常交往。另外，还可以预备一些生活中用到的药或创可贴之类，虽然不一定会用到它们，不过等需要的时候随手可以找到也很方便。

7.旅行箱。如果家庭条件不是特别好得钱花不了，不需要买太贵的，毕业后可以买更好的。箱子可以大一些，能装下自己的衣服及平常不是常用的生活用品和学习用品即可。但不要过分大，免得不好携带，到学校在宿舍也不好放。一般以80公分左右长、50-60公分宽为佳。

2015年湖北第二师范学院普通专升本《高等数学》考试大纲

2015年湖北第二师范学院普通专升本《高等数学》考试大纲
一、考试科目名称:《高等数学》
三、考试时间:90分钟
四、试卷结构:总分100分,其中选择题30分,填空题15分,计算题45分,分析应用题10分。
《高等数学》,(第七版,上、下册)同济大学数学教研室,高等教育出版社;
《高等数学》(第三版,上、下册),黄立宏主编,复旦大学出版社。
要求考生比较系统地理解高等数学的基本概念和基本理论,掌握高等数学的基本方法。要求考生具有抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力、运算能力和综合运用所学的知识分析问题和解决问题的能力。
数列极限与函数极限的概念,无穷小和无穷大的概念及其关系,无穷小的性质及无穷小的比较,极限的四则运算,极限存在的单调有界准则和夹逼准则,两个重要极限:
函数连续的概念,函数间断点的类型,初等函数的连续性,闭区间上连续函数的性质。

  刚刚完成了腾讯的2017年腾讯基础研究笔试题，谈一下感受。

• 岗位描述：探索和创新前沿互联网技术，将高新技术转化为产品，参与腾讯产品的开发与技术实现
• 岗位要求：2016年毕业，自然语言处理、多媒体、分布式网络、数据分析、智能计算、安全等互联网相关技术具有较深研究和专业积累，具有较好的创新能力和编程开发能力，具备较强的团队合作力

• 第2题 已知总标准差=25，随着样本增加均值怎么变化。

• 第3题 已知K是第四名，A的年龄不是最大但比D老，D不是第二名，年龄第2小的是第二名，第三名的年龄大于第一名，B比第三名年轻，求A、B、D和K的排名顺序。 
  

• 第6题 u检验的应用条件是：两样本来源得总体符合正太分布…

• 设某商品需求满足：yi=β0+β1?xi+εi，参数估计量…

• 第8题 齐次线性方程组Ax=0存在无穷解，其行列式m行、n列实数矩阵，则满足： 
  

  3.为什么要用CNN，AlexNet做了哪些方面的工作

  4.深度学习如何避免过拟合

  5.海量数据深度学习调参

  6.深度学习怎么自学的

  7.梯度弥散和梯度爆炸

  8.深度学习的发展方向和前景

  整个过程没有问我基础知识，没有问我比赛，只问了点实验室做的东西，知道我平时看看深度学习，就考察我对这方面的理解，主要考察学习能力和知识面的广度。第二天晚上9点多接到HR面试的短信。

  主要是问问项目，对腾讯的看法，工作地点之类的问题，就如实回答了，20分钟就结束了。

  21号晚上微信状态由HR面试变成已完成所有面试环节，26号下午接到HR的电话，确认个人信息，工作地点，薪资等。

  
  

  4月15号到17号依次参加了腾讯在南京的一面二面hr面，面试岗位是基础研究。

  先自我介绍，然后按简历里的内容依次询问，问题问的非常细致，主要是项目中的技术细节，自己参与部分的实现，面试官会根据自己的理解提出觉得存在技术难点的地方，问解决方案；然后询问比赛的内容，因为参与了阿里天池的比赛，所以面试官问了当时比赛的情况，询问数据处理流程、特征选择、模型选择评估方面的问题；之后让写一下逻辑回归的公式和如何用梯度下降求解，因为逻辑回归基本是必然会问道的算法，所以准备比较充分，我又讲了下拟牛顿法求解，L1 ，L2 正则化，online learning（因为参与过点击率预测的比赛，就讲了下google的FTRL），之后写下贝叶斯公式，朴素贝叶斯算法，以及决策树随机森林，一面基本围绕项目、比赛、基本的机器学习算法进行，面试官会根据情况提些细节问题。

  依然自我介绍，项目、比赛的内容，之后问了下过拟合问题，怎么样解决，举例说下几个算法（当时说了，lr的正则化和决策树的剪枝），还问了特征工程和模型融合，之后问了深度学习、Hadoop、spark的了解程度，问了下alpha go是怎么实现的，还问了今后的职业规划之类的问题，二面依然会围绕项目、比赛、基本的机器学习算法进行，还会看你对当前主流的技术趋势的了解，以及现成的开源解决方案的了解。

  一面二面有的同学遇到了编程题，可能我比较幸运，面试官没有让我写代码，只是一面时推公式。

  自我介绍，项目，比赛情况，然后围绕项目的合作进展，个人贡献提问等等，以及考研时为什么转专业，为什么选择机器学习、数据挖掘方向，hr面比较轻松，只要实事求是说自己的想法就行了。

  腾讯面试持续了三天，整体上面试流程比较nice，效率比较高，基本当天晚上回去就出结果通知第二天面试，面试官还是蛮辛苦的，希望能拿到offer。

  最后祝大家找工作顺利，加油！

  
  

  1. 数学问题：3sigma原理，T分布，特征根，特征值，最大似然估计，马尔科夫链。

  在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值x=μ即为图像的对称轴，三σ原则即为：

  数值分布在（μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6526

  数值分布在（μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544

  工程中，当质量特性呈正态分布时（实际上，当样本足够大时，二项分布、泊松分布等均趋近于正态分布），3Sigma水平代表了99.73%的合格率（2700PPM）；

  在概率论和统计学中，学生t-分布（Student's t-distribution），可简称为t分布。应用在估计呈正态分布的母群体之平均数。它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t检定的基础。学生t检定改进了Z检定（Z-test），因为Z检定以母体标准差已知为前提。虽然在样本数量大（超过30个）时，可以应用Z检定来求得近似值，但Z检定用在小样本会产生很大的误差，因此必须改用学生t检定以求准确。

  t-检验近似于Z检验，通俗地说，是样本量小于45时用于减小误差的改进Z检验。改进原理就是抛弃母体标准差，而直接用样本点构造分布。

  （3）特征根、特征值、特征向量、特征空间

  非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量。

  特征根对应特征方程，是( A-λE)X=0的解。特征值对应矩阵及特征向量，是矩阵的属性。

  λ是A的一个特征值,则一定是特征方程的根, 因此又称特征根。

  特征空间：就是由所有有着相同特征值的特征向量组成的空间，还包括零向量，但要注意零向量本身不是特征向量。

  那么特征值、特征向量究竟有什么用？

  图像处理中的PCA方法，选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵，从而达到降维分析+特征显示的方法。

  还有图像压缩的K-L变换，以及很多人脸识别、数据流模式挖掘分析等方面。

  在力学中，惯量的特征向量定义了刚体的主轴。惯量是决定刚体围绕质心转动的关键数据。 

  在谱系图论中，一个图的特征值定义为图的邻接矩阵A的特征值，或者（更多的是）图的拉普拉斯算子矩阵， Google的PageRank算法就是一个例子。 

  曾经有这么一句话：「有振动的地方就有特征值和特征向量」

  只要你真正理解了线性空间的矩阵的意义，你就明白了，几乎无处不在。

  网上还有一种更好理解的说法：

  如果你把A*x=λ*x中的A看做一种变换或作用，那么那些在这种作用下，只改变长短不改变方向的那些向量x就是特征向量；而特征值就是λ，是伸缩系数，起能量增幅或者削减作用。

  具体的说，求特征向量的关系，就是把矩阵A所代表的空间，进行正交分解，使得A的向量集合可以表示为每个向量a在各个特征向量上面的投影长度。

  这一方法是基于这样的思想：我们所估计的模型参数，要使得产生这些给定样本的可能性最大。即：

  找到最佳的模型参数，使得模型实现对样本的最大程度拟合，也就使样本集出现的可能性最大，从而用样本估计总体。。

  举个例子：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。若在仅仅作一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。一般地，事件A发生的概率与参数theta相关，A发生的概率记为P(A，theta)，则theta的估计应该使上述概率达到最大，这样的theta顾名思义称为极大似然估计。

  求极大似然函数估计值的一般步骤：（1） 写出似然函数；（2） 对似然函数取对数，并整理；（3） 求导数 ；（4） 解似然方程 。

  应用举例：在机器学习的异常检测中，根据模型（通过学习得来的）计算一个数据点出现的概率，如果这个概率小于某个我们事先设定的值，就把它判为异常。我们基于的是一个小事件的思想：如果一件可能性极小的事情竟然发生了，那么就极有可能是异常。举个例子，我这辈子跟奥巴马成为哥们的可能性几乎为零，如果哪一天我跟奥巴马在烧烤摊喝3块钱一瓶的啤酒，那么绝对叫异常。

  基本思路：指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去状态对于预测将来的状态是无作用的。

  马尔科夫性质的方程（条件概率方程）

  应用：隐马尔科夫模型，用于中文分词。