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对负数的认识论文新上映_负数的认识ppt免费(2024年12月抢先看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

对负数的认识论文

大学老师约谈唐尚珺，想要让他转专业去读法学，为什么老师要劝他？老师的意思是让他哪个专业容易毕业，就转去哪。唐尚珺现在这个岁数以及他的学习能力，可以说学什么都找不到工作了，所以还不如干脆学个轻松的容易毕业的。而且，他的流量对于学校方面来说，加成就是负数，请神容易送神难，学校巴不得马上发给他毕业证，让他立即走人才好。法学比起其他专业来说，确实是浑水摸鱼的最好专业，适合一边读大学，一边搞直播的唐君。不学高数，就是那科挂人无数的高数。这就让整个学科难度下降了无数倍。法学的学习，完全取决于个人，老师对学生基本上是放养。这就导致，法学院里，有的人通宵在图书馆肝论文，而有的人，通宵在宿舍打游戏。有的人一毕业就拿到了法考证书，还有的人，毕业都没拿到英语四级证书。对于不爱学习的人来说，法学院简直是休闲养老的最佳去处。法学课程的考试，主打一个随心所欲。君不见很多考生，为了让自己的考卷显得合理些，竟然自创法律，俗称紧急立法权。法学试卷，题目虽然没到是个人都能看懂的地步，但法学生看懂或者说自认为看懂，并不是难事。至于怎么理解，那是千人千面的事。一千个法考生，对同一道题，有一千种理解。这就造成法学试卷，即使你没有复习过一分钟，你也可以张嘴就来。不得不提一嘴法学院老师主打一个友善。反正就我所见，法学院的老师很少挂人。即使学生的试卷答得一坨屎，老师也能捏着鼻子给个60分。他的知识水平上限就停留在高中了，这么多年的时间，但凡他对大学理工科知识有点悟性，他都高考不至于才将将600分，文科你只要按时上课点卯，考前划重点突击母题，卷子写满别空，基本都能混个及格。理工科呢，说挂你就挂你，老唐又是网络的争议人物，要是有课一直卡着过不了，老师的心理压力只怕比学生本人还大。 #热点引擎计划##动态连更挑战#

GRE首考335分！备考攻略 𐟌Ÿ 单词：首先，我用雷哥GRE APP在暑假期间背了机经1400，每天大概背100个单词。背完机经后，我终于能看懂一部分题目了。接着，我又背了再要你命3000，同样每天100个，同时复习之前的单词。最后，在考前一个月，我又重新背了一遍机经1400。个人感觉，GRE的单词不需要完全掌握并会用每个单词，大多数只需要有一个模糊的印象，知道正负就行了。在做题时，我会把不认识的单词整理出来，用欧路词典复习。这部分单词相对更重要，因为具体语境和自己的记忆会更深刻。在最后的考试中，我感觉单词的作用是最大的。一旦你能完全看懂题目，并且知道选项的含义，基本就不会错。 𐟓š 填空：刷填空的作用除了熟悉题目类型和思路外，主要是练习课程中的方法，同时积累很多单词。通过做题积累的单词往往印象最深。另外，考试中可能会见到一些以前刷过的题，这样在考试时也会有很大帮助。填空的六选二可以单独刷一刷，掌握方法后提分非常快。 𐟌Ÿ 雷哥网的等价词汇表帮助非常大，尤其是有很多熟词僻义会在六选二里出现，自己刷可能搞半天都搞不明白。最后考前基本都在看等价词汇表。 𐟓– 阅读：平时阅读量大的同学会自带优势，尤其是学业和科研时读很多论文的情况。在长文章时容易迷失在细节里，雷哥的课程给了很大的帮助，在正式考试里节省了很多时间。对于逻辑单题，有一类问法我经常难以理解答案，总是错，最后全靠老师教的方法。 𐟔⠦•𐥭毼š 数学要注意一些描述细节上的坑，比如非负数包括零之类的，很容易就会错。 𐟓 写作：雷哥网的作文课对我帮助很大，基本上全靠老师上课讲的范文中的思路和方法，以及评分方面的要求和标准！ 𐟓ˆ 模考：考前的后两周我在雷哥网上做了几次模考，都在332左右，还是挺准的。考前一天做了一套ETS的官方模考，主要是想熟悉一下流程以及作文的时间把控，得分是330。以上就是我的GRE备考经验分享啦！

毕业设计改到怀疑人生？凌晨三点，我还在改毕业设计，真是要疯了！昨天老师搞了个线上1对1的论文批改，等到我的时候已经半夜十二点半了。感觉毕业设计这东西，真是永远都改不完啊！说实话，有时候真希望学校能把毕业设计取消了。每次改论文都觉得自己在跟一堵墙说话，改了又改，还是达不到老师的要求。感觉自己都快被逼成神经病了。看到那些复杂的公式和图表，我就头疼。弹簧丝的直径、中径、旋绕比、曲度系数……这些名词听起来就让人头大。每次计算都得小心翼翼，生怕出错。最搞笑的是，有一次我算弹簧丝的最大应力，结果算出来是负数！当时真是懵逼了，心想这怎么可能？后来才发现，原来是曲度系数算错了。现在的我，每天都在跟这些数据和公式打交道，感觉自己都快变成了一个数学狂人。每天都在跟自己较劲，希望能在毕业前搞定这一切。到底是我疯了，还是这个世界疯了？希望这篇毕业设计能快点结束吧，不然我真不知道自己还能撑多久。

𐟚€研一高效发小论文全攻略𐟓 1️⃣ 𐟔 选题背景研究：首先，深入了解你选题的相关变量研究程度。收集并筛选出所有与选题变量相关的文献，分析解释变量、被解释变量、中介变量之间的相关关系。至少找出一篇经典文献作为参考。 2️⃣ 𐟧 论文逻辑论证：在逻辑上验证变量间的相关关系，可以画一个逻辑图来帮助理解。同时，对正负相关进行预估。 3️⃣ 𐟒ᠥˆ›新点提炼：论文通常有三个创新点，两个大创新点（突出）和一个小创新点（机制或路径上的创新）。如果一时难以找到，可以先写1-2个，确保文章有研究意义。 4️⃣ 𐟓Š 实证分析：在写作前，先完成实证分析部分。验证变量间的相关关系是否显著，并进行稳健性检验。数据部分确认无误后，基本不需要改动。 5️⃣ 𐟓œ 引言与假设提出：将这一步放在实证分析之后，这是论文中较难的部分。讲好变量间的故事，让编辑眼前一亮是关键。这一部分需要后期大幅修改，但实证部分基本不变。 6️⃣ 𐟓 结论部分：根据研究假设和研究结果，逐条分析得出结论并给出建议。

SPSS相关性分析全攻略𐟓Š 1. 𐟓Š 描述统计：描述性统计用于探索数据集的特征和趋势，包括中心趋势和离散趋势的测量。常用的分析方法有频数分析、描述性统计和正态检验。 𐟓Š 信效度统计：通过量表来检验数据的可靠性和有效性，主要关注alpha值和KMO值，理想情况下这些值应高于0.7。 𐟓Š 因子分析：在信效度检测之后进行，旨在识别影响某一现象的因素。例如，设置五个维度后，通过因子分析得出三个主因素，最终影响该现象的因素便是这三个主因素。 𐟓Š 相关分析：研究两个或多个变量之间的关系强度，判断是否存在相关关系，以及是正相关还是负相关。相关系数范围为-1到1，正数表示正相关，负数表示负相关，0表示无显著线性关系。 𐟓Š 回归分析：在论文中常用，研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。线性回归要求因变量呈正态分布，且自变量与因变量为线性关系。Logistic回归模型对因变量无特定要求，因变量为离散型。 𐟓Š 方差检验：研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。方差分析的主要目的是检验不同组或类别之间是否存在显著差异。需注意，在进行方差分析时，要考虑数据的正态性和方差齐性等假设前提条件。

𐟓Š 论文数据分析攻略 𐟎‰论文数据分析终于过啦！𐟎‰ 接下来，让我们一起探讨描述性分析的奥秘吧！𐟔 𐟓Œ 描述性分析是论文数据分析的重要一环，它能帮助我们更好地了解数据的特征和分布。 1️⃣ 变量描述性分析：在深入分析数据之前，我们首先要对自变量和因变量进行描述性统计。这包括计算均值、标准差和离群值等，从而揭示变量的分布情况、集中趋势和变异程度。𐟓ˆ 2️⃣ 相关性分析：接下来，我们要进行相关性分析，来评估自变量与因变量之间的关系。通过计算皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数，我们可以判断哪些自变量与因变量之间存在显著的相关性，以及它们之间的正负关系。𐟓Š 3️⃣ 回归结果分析：在完成回归分析后，我们需要对回归结果进行详细的分析和解释。这包括回归系数、拟合优度指标和假设检验结果等。回归系数揭示了自变量对因变量的影响程度和方向，而拟合优度指标则评估了回归模型对数据的解释能力。𐟓ˆ 𐟔— 逻辑上，变量描述性分析、相关性分析和回归结果分析是紧密相连的。它们相互补充和支持，帮助我们全面理解和解释论文数据分析的结果。✨ 𐟒ᥰ贴士：在进行论文数据分析时，记得保持严谨和客观的态度哦！同时，要善于运用各种统计方法和工具来辅助分析。𐟒ꀀ

SPSS数据分析6大步骤，轻松掌握！嘿，朋友们！今天我要和大家聊聊SPSS数据分析。很多人都说SPSS很难学，但其实只要你掌握了基本的方法和步骤，真的可以一天内上手！下面我就来分享一下SPSS数据分析的六大步骤，让你轻松掌握这个小工具。描述统计 𐟓Š 首先，我们来看看描述统计。这一步主要是为了了解数据集的基本特征和趋势。你可以通过频数分析、描述性统计和正态检验来获取这些信息。比如，你可以计算数据的平均值、标准差和偏度，看看数据是否符合正态分布。信效度统计 𐟓ˆ 接下来是信效度统计。这种方法主要用于检验数据是否可信有效。你需要关注alpha和KMO值，一般来说，0.7以上的值是比较合适的。这一步可以帮助你判断数据是否适合进行进一步的分析。因子分析 𐟔 因子分析是在信效度检测之后进行的，主要是为了找出影响某个变量的关键因素。举个例子，如果你设置了五个维度，通过因子分析发现只有三个主因素，那么这三个因素就是影响你研究的关键因素。相关分析 𐟒ኧ›𘥅𓥈†析是研究两个或多个变量之间的关系强度。你可以通过计算相关系数来判断变量之间是正相关还是负相关。相关系数在-1到1之间，正数表示正相关，负数表示负相关，0则表示没有显著的线性关系。回归分析 𐟓ˆ 回归分析在论文中非常常见，主要用于研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。线性回归要求因变量符合正态分布，并且自变量和因变量之间是线性关系。而Logistic回归模型则对因变量没有要求，适用于离散型因变量。方差检验 𐟓Š 最后是方差检验，用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。你需要考虑数据的正态性和方差齐性等假设前提条件。通过方差分析，你可以判断不同组或类别之间是否存在显著差异。好了，这就是SPSS数据分析的六大步骤。希望这篇文章能帮你快速上手SPSS，开启数据分析之旅！如果你有任何问题或需要进一步的指导，欢迎留言讨论哦！𐟓쀀

正负数：从定义到应用全解析 𐟎•™学目标：知识目标：学生应理解正负数的定义，掌握其基本性质和运算规则。能力目标：学生能够运用正负数进行简单的代数运算，解决实际问题，并培养逻辑思维能力。情感态度价值观目标：激发学生对数学学习的兴趣，培养严谨的学习态度和解决问题的信心。 𐟓š 教学内容：正负数的定义与表示方法正负数的基本性质：相反数、绝对值正负数的四则运算及其运算顺序正负数在生活中的应用举例 𐟑袀𐟏렦•™学方法：激活学生的前知：通过提问学生已知的关于温度、高度等方面的知识，引入正负数的概念。教学策略：采用讲解、示范与学生实践相结合的方法，引导学生逐步理解和掌握正负数的运算。学生活动：组织小组讨论、案例分析和动手操作等活动，让学生在参与中学习，提高解决问题的能力。 𐟓– 教学过程：导入环节（约5分钟）通过提问学生日常生活中的例子，如温度变化、银行账户余额等，引出正负数的概念。展示实物或图片，帮助学生形成直观印象，例如用红蓝两色表示正负数。讲授新课（约30分钟）定义正负数：介绍正负数的定义，强调零既不是正数也不是负数，并解释其在数轴上的位置。正负数的基本性质：相反数：解释相反数的概念，并通过实例演示如何找到一个数的相反数。绝对值：定义绝对值，并通过实例说明绝对值的几何意义和计算方法。四则运算：详细讲解正负数的加减乘除运算规则，包括运算顺序和特殊情况处理，如0与任何数的运算。运算规律探究：通过练习题和互动游戏，让学生在实践中发现正负数运算的规律，如交换律、结合律等。实践活动（约15分钟）分组合作：学生分组完成一系列涉及正负数运算的题目，包括计算题和应用题。案例分析：选择几个与学生生活密切相关的案例，如购物折扣、温度变化等，让学生应用正负数知识进行分析和计算。实验操作：利用教具或自制模型，模拟正负数的应用场景，如使用数轴模型演示正负数的加减法。巩固练习（约10分钟）回顾本节课所学内容，总结正负数的定义、性质和运算规则。强调正负数在实际生活中的应用价值，鼓励学生日常生活中寻找和应用正负数的例子。布置作业：要求学生完成一份包含正负数基本运算和应用题的练习册，以及一篇关于正负数在日常生活中应用的小论文。课外拓展（可选）提供一些在线资源链接，如教育网站上的正负数教学视频和互动软件，供学生课后自主学习和练习。

我说句实在话，现在再比较中国美国账面GDP已经变成几乎毫无意义的游戏。 2020年疫情之前我不关心中国GDP，连中国GDP是多少都不知道。2022年以后，我对这件事已经没兴趣了。虽然中国这两年的GDP增量也不能说毫无水分，美国的只能说匪夷所思。 2020年以来，美国官方报道的累计通胀超过20%，实际水平可能超过25%。作为一个工业国的核心，美国制造业增加值2019年2.34万亿美元，2023年2.82万亿美元，貌似增长显著，但是增幅20.5%，实际增长不是负数也是0。作为消费拉动的经济体，美国2019年社会零售总额6.24万亿美元，2021年7.4万亿元，2023年8.33万亿美元，四年增幅33%，确实比通胀快一些，和人口增长约3%（增加的青壮年移民比例肯定更高），房地产交易增加都有关，人均实际增长大概也不到10%，而零食总额里还包括餐饮等一些服务成本。美国人大多数认为这几年自己消费能力变差了，也不知道这消费增长到底是咋回事。根据2022年美国GDP的构成，制造业对应的就是制造业增加值，社会零售总额则不完全是GDP（在地增加值），属于GDP的部分分散于若干类别里。我们会看到，美国政府的经济活动就占了GDP的11.4%，金融地产保险租赁占了高达20.7%，专业及商业服务（当然包括出名昂贵的法律服务）占12.9%，美国出名低效的教育卫生占8.4%，几乎任何一项都高于制造业，这些加起来就占了美国GDP的约53.4%。这里除了其中几个百分点的金融和专业服务可能确实体现了美国实力，其它只不过是低效多花钱的体现。如果再看早两年、新冠疫情爆发深受影响那年的中国GDP构成，中国教育卫生只占5.4%（而中国教育水平比美国好，人均寿命比美国长），金融房地产商业服务加起来只有18.6%，对应美国上面53.4%占比内容的部分，中国占比只有不到30%。中国GDP比美国GDP少了起码5万亿美元虚头巴脑的东西，而制造业增加值占比高达26.3%，这两年的估计还要高。中国2019年26.9万亿元，2023年39.9万亿元（约5.66万亿美元，美国的200%），增长48%，同期通胀率8%，制造业增加值实际增长约40%。中国就是进口四年间都增长了26%（2019年14.3万亿元，2023年18万亿元），实际增长约20%，这里面除了同比例供给制造业的原材料零部件，更大部分成为了居民消费，中国人的实际消费增长也远超美国人。可是，2019年中国GDP14.4万亿美元，2023年中国GDP17.8万亿美元，美元名义增长才24%，而同期美国GDP从21.43万亿美元增长到27.72万亿美元，增长29%！各个角度实际增长都远低于中国的美国，GDP增幅却远高于中国！这是由于，过去四年，美国通胀超过20%，美元还居然2022年以来保持强势，造成国内货币贬值国外还升值，这和1980年代后期日本的情况有些相似。这不是泡沫是什么？其实最能体现大国实实在在的经济体量的，就是科研产出，二战以来工业国起起伏伏，都能在这上面体现出来。70年里美国独霸，日本上去又下来，法国日本现在显著衰落。因为科研是真的需要举国之力砸钱，整体上看，一分钱一分货。相对最被认可的英国“自然指数”，衡量的是基础科学高水平产出，两年前中国超了美国，到最近的2023.08-2024.07自然指数，中国是美国的133.47%。自然指数统计的是论文发表情况，利用的是大概平均四年前的科研经费投入。而中国对基础科研的投入力度其实远小于美国和其它发达国家，还能有这个成绩，这就是说2020年中国实际经济体量已经显著超过美国了。所以到现在再比较中国美国账面GDP已经变成几乎毫无意义的游戏。#动态连更挑战#

论文复现不踩坑指南：从零开始到成功 𐟎“ 最近在给几个小伙伴做一对一的论文复现辅导，发现大家在开始之前常常感到无从下手。其实，这主要是因为对代码结构不够熟悉。别担心，今天我就来给大家分享一些实用的技巧，帮你顺利搞定论文复现。 𐟒ᠩ斥…ˆ，千万别尝试复现那些没有源码或者假开源的论文。这是很多人用血泪教训换来的经验。如果代码运行不了，那就别浪费时间了。如果你想借鉴其中的某些模块，可以提取出来使用，但没必要关注整个代码。 𐟛 ️ 接下来，我们来看看如何修改代码。以PyTorch为例，一个典型的PyTorch代码结构包括Dataloader和网络两部分。Dataloader负责读取数据并转换为张量，而网络（继承nn.Module父类）负责对这些张量进行计算得到最终输出。这两部分是相互独立的，因此可以分开调试。 1️⃣ Dataloader部分：修改数据处理主要需要修改Dataloader。按照PyTorch的默认写法，我们需要重写Dataset类。这其实很简单，只需编写好getitem函数来读取数据即可。预处理和数据增强通常也在这一部分进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（例如实现正负样本均衡）或collect_fn函数（但如果Dataset是开源库中的，就无法改动），这需要对整个PyTorch Dataloader的流程有一定了解。修改完Dataloader后，你可以尝试单独遍历一下数据，看生成的张量是否符合预期，维度和数据类型是否正确。可以通过可视化图像来检查预处理和数据增强是否正确。 2️⃣ 网络部分：在调试网络部分时，有一个很有用的技巧，就是直接将随机生成的张量tensor.rand([B,C,H,W])输入到debug中，而不必关心原来用于训练的主函数。网络的代码通常很简单，主要由卷积层、线性层等组成。论文通常会详细说明参数设置和构造函数等内容，一旦理解了这些，就能清楚地知道如何修改网络。希望这些小技巧能帮到你们，祝大家论文复现顺利！如果有任何问题，欢迎在置顶笔记下的回复号里留言哦！𐟒쀀