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這里不是減1應(yīng)該是減0.1。后四局的平均環(huán)數(shù)為8.7,如果要讓9局的平均環(huán)數(shù)高于前5次,那么就要讓前五局的平均環(huán)數(shù)小于后四局,5*8.7為前五局與后四局平均環(huán)數(shù)相等時(shí)的情況,然后再減0.1,就可以保證前五局的平均環(huán)數(shù)小于后四局。
因?yàn)槟悴恢雷詈蟮降资羌宗A了還是乙贏了,所以兩種情況都要算,即要??2
你好同學(xué),1. much-publicized:公開的,引人注目的resignation:辭職build-up: 集結(jié)的,巨大的2. as perhaps Kelsey will after her much-publicized resignation from the editorship of She after a build-up of stress. 狀語從句,as引導(dǎo)的非限制定語從句3. 主干:I have discovered that +賓語從句4. 難點(diǎn)在于狀語部分過長,as引導(dǎo)的句子中省略了動(dòng)詞discover,省略的目的就是為了簡(jiǎn)潔,相同的部分就不再表達(dá)了。完整的還原應(yīng)該是:as perhaps Kelsey will discover after her much-publicized resignation from the editorship of She after a build-up of stress. 5. 翻譯:或許凱爾西因壓力增大而公開辭去她在《女友》雜志社的編輯一職之后也會(huì)有這樣的發(fā)現(xiàn)。6. 你的答案:也許有一天凱爾茜在經(jīng)歷了越來越大的壓力并辭去《她》雜志的職務(wù)之后——這一舉動(dòng)會(huì)受到公眾的廣泛關(guān)注,我想離職后的她或許也會(huì)有與我同樣的發(fā)現(xiàn)。7. “有一天”屬于增詞,為了中文更加連貫通順。你也可以不增?!斑@一舉動(dòng)會(huì)受到公眾的廣泛關(guān)注”是對(duì)于much-publicized(公開的)這個(gè)詞的翻譯,單獨(dú)拿出來翻譯成了短句是為了突出重點(diǎn)。你也可以不單獨(dú)拿出來翻譯?!被蛟S也會(huì)有與我同樣的發(fā)現(xiàn)“是對(duì)于省略掉的discover的翻譯,翻譯成中文時(shí)補(bǔ)充完整了。
[quote]沒有“算了”這倆字,可能是不小心打上去的哦[/quote]同學(xué)你好算了seem是系動(dòng)詞。seem to do是動(dòng)詞短語。所以這個(gè)整體結(jié)構(gòu),是系動(dòng)詞短語哦。后面應(yīng)該加一個(gè)表語
同學(xué),你好: 在利率那里一般是直接增加數(shù)值,而在銷售利潤率或者其他地方是*(1+5%);這個(gè)有時(shí)候要靠常識(shí)判斷,利率增加個(gè)位數(shù)百分比挺正常的,而銷售利潤率這種增加個(gè)位數(shù)百分比就太高了。
評(píng)分:21/351.審題立意準(zhǔn)確。2.在分析只競(jìng)爭(zhēng)不合作的那一段,你只分析的另一種情況,其實(shí)可以再分析一些情況,比如只競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)造成惡性競(jìng)爭(zhēng),不利于企業(yè)也不利于行業(yè)。多分析幾點(diǎn)會(huì)更有說服力。3.建議段提出的建議還挺好的,但是可以加一些承接詞,比如首先,其次,讓你這段更加清晰。你現(xiàn)在的這一段,有點(diǎn)建議堆砌在一起的感覺,顯得很混亂。4.總體來說還不錯(cuò),可以參考一下上述的建議進(jìn)行提高,繼續(xù)加油。
同學(xué)你好,風(fēng)險(xiǎn)投資主要是指向初創(chuàng)企業(yè)提供資金支持并取得該公司股份的一種融資方式。權(quán)益相關(guān)的是公司所有者擁有的股份,公司經(jīng)營凈利潤增長20%,權(quán)益投資人的投資增長也是20%。借貸資金為公司負(fù)債,支付固定利息,公司經(jīng)營凈利潤增長20%,公司需要支付5%的利息,凈利潤增長-20%,也需要支付5%的利息。
這個(gè)應(yīng)該指的是存放同業(yè),指銀行將一部分閑置資金或因辦理支付結(jié)算等業(yè)務(wù)之需要,而在其他銀行開立賬戶,存入相應(yīng)款項(xiàng),屬于該銀行的資產(chǎn)業(yè)務(wù)。
應(yīng)該用C的,你寫的是對(duì)的
為什么x0,不是x<1...
為什么先取對(duì)數(shù)再求導(dǎo)算出來的結(jié)果是錯(cuò)的?...
為什么改題用取對(duì)數(shù)求導(dǎo)算出來的結(jié)果和化為指數(shù)函數(shù)形式再求導(dǎo)得...
老師 為什么 分子趨向于0時(shí) 分母也趨向于0呢...
第一題的第二題和第五題,第二題,tanx的定義域怎么變成ta...
老師您好,我的問題是:考研數(shù)學(xué)講義高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第73頁例4....
題目答案如圖一圖二(有tanx)。我的答案如圖三(沒寫tan...
老師,為什么y求二階導(dǎo)后就可以得出是分段函數(shù)? 不是很懂...
展開時(shí)為什么cosx是從0開始而ln(1+x)從1開始呢...
老師,看我紅筆寫的,有問題嗎,我咋感覺沒有問題,但是答案對(duì)不...
2024年江西財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA招生全日制和非全日制研究生,有綜合管理MBA和數(shù)字化管理MBA兩個(gè)研究方向,上課方式分別為全日制綜合管理MBA:工作日;非全日制綜合管理MBA:周末授課/夜間授課/集中授課;非全日制數(shù)字化管理MBA:每月集中一次授課。
在考研過程中,了解所報(bào)考專業(yè)的考試科目和考試大綱是非常重要的一步。那么,考研專業(yè)課大綱可以在哪里查看呢?考研專業(yè)課大綱可以通過院校官方網(wǎng)站、教育部門網(wǎng)站、考研輔導(dǎo)書籍、網(wǎng)絡(luò)資源等方式查看。為了大家更好的了解,小編為大家整理了考研專業(yè)課大綱可以在哪里查看的詳細(xì)內(nèi)容,一起來看看吧!
2023年北京初級(jí)會(huì)計(jì)證書領(lǐng)取大約會(huì)在考試成績(jī)公布后的2-3個(gè)月開始陸續(xù)發(fā)放。
河北大學(xué)憲法學(xué)與行政法學(xué)專業(yè)考研能調(diào)劑嗎?調(diào)劑多少人?2023河北大學(xué)憲法學(xué)與行政法學(xué)考研調(diào)劑6人,具體內(nèi)容如下,供各位考生參考!
2024陜西師范大學(xué)學(xué)科英語考研官方參考書目公布啦!2024陜西師范大學(xué)學(xué)科英語考研科目有四門:①101思想政治理論②204英語(二)③333教育綜合④908專業(yè)基礎(chǔ)。政治和英語二是公共課,屬于全國統(tǒng)考;333+908是專業(yè)課,由學(xué)校自主命題。具體詳情,快隨小熊學(xué)姐一起來看看吧!
教師回復(fù): 是這么理解的:正項(xiàng)級(jí)數(shù)收斂就意味著它們加起來是等于一個(gè)常數(shù)的,而偶(奇)數(shù)項(xiàng)只是正項(xiàng)級(jí)數(shù)的一部分,那么它們加起來肯定也是一個(gè)常數(shù),所以是收斂的。嚴(yán)格的證明需要按照正項(xiàng)級(jí)數(shù)收斂的定義,用單調(diào)有界定理來證明。
教師回復(fù): 這里應(yīng)該套用的是ln1+x的公式,因?yàn)閤趨于0的,然后可以把-x帶入
教師回復(fù): 可以按照這個(gè)來理解因?yàn)锳B=0,所以矩陣B的列向量都是線性方程組AX=0的解;則矩陣B的列向量組的秩,不大于方程組AX=0的基礎(chǔ)解系的個(gè)數(shù),也就是說矩陣B的列向量組可以由AX=0 的基礎(chǔ)解系線性表示,所以R(B) <= n-R(A),故R(A)+R(B)小于等于n。
教師回復(fù): x趨于0,cosx的極限是1,所以ln(cosx)=ln(1-1+cosx),等價(jià)無窮小為-1+cosx,也就是等價(jià)無窮小為-1/2 x^2
教師回復(fù): 這是個(gè)感嘆句,使用了倒裝,順過來說是 a day makes a difference. 某一天產(chǎn)生了重要的作用/ 某一天發(fā)生了一個(gè)變化。 用感嘆語氣,則是 某一天產(chǎn)生了多么大變化?。。骋惶旌推綍r(shí)非常不一樣);翻譯則調(diào)整表達(dá)為: 多么與眾不同的一天?。?多么特別的一天??!
教師回復(fù): 題里面如果讓你求得一個(gè)正交矩陣的話,就一定要正交化和單位化如果求正交矩陣,所求的特征向量天然正交,就不需要正交化只單位化就可以了如果題目只要求一個(gè)可逆矩陣的話,就不需要正交化和單位化
教師回復(fù): 是可積的,因?yàn)檫@個(gè)是有界震蕩
教師回復(fù): 矩陣的特征值各不相同 , 則一定可以對(duì)角化 因此 , 此時(shí)矩陣有多少個(gè)非 0 特征值 , 秩就等于多少