.一物体由静止开始做匀加速直线运动答：第一阶段，V²－0=2×a1×4m 第二阶段，0－V²=2×a2×6m ∴联立就可以得到a2=2/3a1 再结合4=1/2a1t²6=1/2a2t²联立就可以得到t=4S 就是说加速阶段用了4S。这道题重点就是求出时间...
货币的边际效用公式答：货币的边际效用公式为M（V）=V-VM。1、货币的边际效用公式介绍。货币的边际效用公式是指某一种货币在实际消费中所使用最小量的具体表达。它是由著名经济学家凯恩斯提出的，即消费者在增加他们的货币收入量的同时，收入改变...
求各种关于摩尔的公式。和各种比值。(n.c.NA.N.m.M.v.VM.密度.)答：c是物质的量浓度，NA是阿佛加德罗常数，Vm是摩尔体积。其余的不解释。n=m/M，c=n/v，N=n*NA，v=Vm*n，c=1000*密度*溶质的质量分数/M，希望可以帮到你，但不是死记公式，要掌握其中的含义，理解着记忆 ...
高一化学 摩尔公式答：1.气体摩尔体积（Vm）（1）定义：单位物质的量的气体所占的体积叫做气体摩尔体积.（2）单位：L/mol 2.物质的量=气体的体积/气体摩尔体积n=V/Vm 3.标准状况下,Vm = 22.4 L/mol 物质的量浓度.（1）定义：以单位...
气体摩尔体积的适用范围是什么?使用气体摩尔体积时应注意什么?答：⑤决定气体摩尔体积大小的因素是气体分子间的平均距离；影响因素是温度，压强。 ⑥在标准状况下，1mol H2O的体积也不是22.4L。因为，标准状况下的H2O是冰水混合物，不是气体。 ⑦气体摩尔体积通常用Vm表示，计算公式n=V/...
高一化学摩尔公式总结有哪些?答：高一化学摩尔公式总结有：n=m/M，n是物质的量（mol），m是质量（g），M是摩尔质量（g/mol）。n=N/NA，N是微粒数，NA是阿附加德罗常数。n=V/Vm，V是气体的体积（L），Vm是一定条件下的气体摩尔体积（L/mol），...
p=m/vm这在化学中叫什么公式?答：1 .Vm=v/n p=m/v 相乘可得 2.M＝ρVm,p=5g·cm－3,抱歉我把变长看成体积了 应为Vm=（10^-8）^3L/(20/NA) 再要将p的单位化成5000g/L NA=6.02*10^23 即可得出150.5g·mol^1 ...
...气体的体积V和气体摩尔体积Vm之间的换算公式是?在标准状况下33.6L O...答：气体的物质的量n，气体的体积V和气体摩尔体积Vm之间的换算公式 n=V/Vm 在标准状况下33.6L O2 的物质的量=33.6/22.4=1.5mol 质量=nM=1.5X32=48 g
密度=m/V=M/Vm答：Vm表示摩尔体积，只有在标准状况下，质量为M的气体的体积才等于摩尔体积，此时用摩尔质量除以摩尔体积就可以算出密度。注意：不是标准状况，不可以使用摩尔体积。参考资料：百度知道物理冠军团 ...
高一化学 摩尔公式答：（1）n=m/M，n是物质的量（mol），m是质量（g），M是摩尔质量（g/mol）（2）n=N/NA，N是微粒数，NA是阿附加德罗常数 （3）n=V/Vm，V是气体的体积（L），Vm是一定条件下的气体摩尔体积（L/mol），在标准状况...
网友点评：
刁婷轮15827285135：
cvsvm svm = cvsvm;是什么意思 -
墉桥区3051回复：
CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0)SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要...
刁婷轮15827285135：
在svm算法中引入核函数,核函数是什么意思 -
墉桥区3051回复：
只了解一些SVM中的核函数,欢迎交流 SVM本身是线性分类器,使用了核函数后,相当于把原来的数据,映射到一个高维空间(在相对低维度的空间中难分类的样本,很可能在映射到高维空间后用线性分类器就可以分开).而在SVM中使用核函数,我理解是替换了SVM中衡量内积的方式 (x * z)为K(x,z),以此来达到映射的目的的.
刁婷轮15827285135：
libsvm多分类各个向量机的函数值怎么计算 -
墉桥区3051回复：
SVM有如下主要几个特点:(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心;(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量.(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法.它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法.从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题.(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数
