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函数背景最新视觉报道_函数背景图片(2024年12月全程跟踪)

内容来源：德赛环球网所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

函数背景

𐟓š 探索测度论的奥秘：从实变函数开始作为一个经管类背景的学生，我在学习随机类课程时，经常会被分析和测度等复杂内容所困扰。今天，我想分享一些关于测度论的学习路径，希望能帮助到那些和我一样对数学有浓厚兴趣的朋友们。首先，经济学和金融学中用到的数学主要分为两大类：优化和随机。优化方面，比较基础的有运筹学和线性优化内容，很多专业的研究生院会开设凸优化课程（可以参考凌青老师的课程内容）。还有动态优化问题和随机控制问题等等。而随机方面，比较典型的基础课程就是概率论。很多同学（尤其是考研的同学）可能会认为自己已经学过概率论，但实际上，数一数三的概率论是基于Riemann积分的“简化”版概率论，而后续课程或论文中出现的概率理论则是基于测度理论的公理化概率论。测度理论相对来说比较复杂和抽象，因此很多院校的经管专业是不会开设相关课程的。但许多关键概念，如条件概率，正是源于Radon-Nikodym定理等测度论概念。如果对测度理论不清楚，想要致力于理论研究将会非常困难。关于测度论的学习，我建议从实变函数论开始。大多数经管类学生学习的数学为高等数学，可能有院校本科期间开设数学分析，但大概率也只是换皮版的高等数学。因此，一本好的实变函数教材能够帮助大家入门更加严格的数学，同时补充一些数分中遗漏的知识。不过，本科级别的实变函数论教材通常会跳过抽象测度理论，直接引入Lebeague测度。因此，只了解实变函数的知识是不够的。测度论可以粗略理解为实变函数论+部分泛函分析+部分点集拓扑的合体，是完整版的实变函数论。由于篇幅限制，具体的教材推荐部分留在下篇继续讲述。希望这些建议能帮助大家更好地理解和掌握测度论，为未来的学习和研究打下坚实的基础！

2024年广州中考数学卷全面解析 2024年广州中考数学卷的整体评价今年广州的中考数学卷子，总体来说，真的是“稳中求变”。试卷难度保持了稳定，题型设计合理，问题表达简洁，减轻了学生的审题负担。考试内容既注重基础，又体现了人文关怀，感觉特别“有温度”。整体来看，题目设置是有梯度的，特别是最后两道压轴题，区分度非常明显。试卷的主要特点基础题：1-23题难度平稳，24-25题难度与往年持平。第2题：关于点对称，其实就是中心对称，考查了基本概念的理解。第10题：给了圆锥的展开扇形图，求圆锥的体积。第12题：跨学科物理的内容，考查了串联电路中已知电阻电流求电压，本质上是考查数学的乘法分配律的计算。第16题：反比例函数的四个结论选正确的。第17题：分式方程，比较简单常规，但要注意格式。第18题：相似三角形的判定，与往年相比，全等三角形的判定有创新。第19题：尺规作图作中点，证矩形。第20题：分式化简求值。第21题：考查统计与概率的计算，题型与考法常规。第22题：三角形函数的实际应用。第23题：一次函数的作图与应用，利用脚长与身高的函数关系。第1问通过描点画函数的图像，这是考查学生的函数基本作图能力。第2问待定系数法求解析式，常规的内容，难度不大。第3问利用函数关系通过已知脚长估算身高。体现了数学在生活实际的应用，并逐步深入探究数学的本质，紧扣课标，落实核心素养。引导学生学会“用数学的眼光观察现实世界，用数学的思维思考现实世界，用数学的语言表达现实世界”。第24题：在120Ⱘ𑥽⧚„背景下，考查代几综合问题。第25题：着重考查二次函数背景下的含参数问题，该题要求考生熟知二次函数的基本图像性质、图像的作图探究。考生需要具备良好的数形结合、分类讨论及自主探究能力（与2020年的函数压轴题相似）。给2025年中考生的备考建议明年参加中考的同学们，备考时需注意以下几点：回归教材，重视教材原题，深入探究数学核心思想。在平时学习中加强举一反三，吃透定理和模型的推导过程，以及条件变换下对于结论的影响，不能死记硬背。提升动手能力，加强几何和函数的画图能力，加强抽象与直观的结合。提升心理素质，注重运算能力，平时要加强限时训练。加强文字审题能力。总的来说，今年的广州中考数学卷子真的是既稳定又有所创新，希望这些分析能对大家有所帮助！加油，未来的数学达人！𐟒ꀀ

风险管理实习心得分享：从零开始到独立工作风控这个领域近年来越来越受到重视，主要是通过预测和评估各种潜在风险来保护金融机构或企业的利益。对于拥有风控技能和知识的人来说，无论是在银行、证券公司还是互联网金融公司，就业机会都非常广阔。 𐟌Ÿ 大学生如何准备风控实习岗位？岗位职责：协助收集市场数据，建立市场风险模型，并协助风险指标的动态跟踪数据收集；整理和解读证券资管行业相关法律法规、监管文件的动态跟踪；整理各类风险管理报告、风险事件报告相关的数据；完成导师和上级交办的其他任务。技能要求：全日制重点院校本科或全日制研究生及以上在读，风险管理、金融、数学、统计、金融工程等专业优先；对证券市场有一定了解，热衷于长期从事证券资产管理业务风险管理工作；对工作结果要求高，需要勤奋认真，责任心强，逻辑思维能力强；通过FRM、CFA、CPA等考试的学生优先；熟悉Excel常用功能及函数，掌握Python、SQL或其他计算机语言的学生优先。 𐟓š FRM学习内容：风险管理基础数量分析金融市场与金融产品估值与风险建模市场风险测量与管理信用风险测量与管理操作及综合风险管理流动性风险管理风险管理和投资管理对于已经是金融数学背景的大学生，未来想做风控相关工作，建议从FRM证书开始准备。对于学历落后或非风险直接相关专业的同学来说，FRM证书不仅可以帮助你了解风险管理，还能展示你对从事风险管理的热情与决心。当你跨行时，FRM证书一定会成为黄金敲门砖。甚至相对于CFA来说，FRM作为专业领域的证书，更适合风险入门。通过这些准备，你可以更好地了解风险管理的基础知识，提升自己的专业技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

天域名校协作体2025届高三联考数学试题及答案！第14题以康托尔函数为背景，第19题新定义以黎曼猜想为背景，黎曼猜想是世界七大数学难题之一！

专升本数学避坑指南：从零到高分攻略大家好，上次我们聊了聊为什么要专升本或者考研，今天咱们来聊聊在学习过程中如何避坑。以专升本为例，特别是浙江的考生们，咱们一起来看看怎么避开那些常见的坑吧！专业设置和考试科目 𐟓š 首先，咱们得搞清楚专业设置和考试科目。理科主要考英语和数学，文科则是英语和语文。理科的同学们，数学部分主要考察以下六个知识点：函数、极限和连续一元函数微分学一元函数积分学无穷级数常微分方程空间向量如何规划学习？𐟧 学习形式主要有两种：自学和报班。咱们先说说自学。自学避坑指南 𐟚늤𚆨磨€ƒ纲：在开始学习之前，一定要先搞清楚考试大纲，明白哪些知识点是重点。避免盲目跟风：不要盲目跟着小破站的Up主走，很多Up主为了制造焦虑或者炫耀自己，会夸大其词，甚至误导你。大部分非数学专业的Up主，很容易误人子弟。报班避坑指南 𐟚늨—ˆ资：报班之前一定要问清楚老师的背景，最好是研究生老师，可以登录知网查看有无此人论文。如果没有论文，基本上就是水货。本科老师的话，最好确认是否是数学相关专业，并且是否具有教师资格证。课时设计：看看课时安排是否合理，有没有很多无用的课时。资料是否齐全：看看提供的资料是否齐全，有没有专业的教研团队。押题这种东西，大家懂的。上课场地：最后，别忘了看看上课的场地，有些地方真的很坑。总结 𐟓 避雷指南说完了，接下来咱们再来聊聊怎么高效学习高等数学，敬请期待下一节内容！希望大家都能顺利通过专升本考试，加油！

深度学习刷SOTA的5个关键技巧深度学习在刷SOTA（State of the Art）时，有哪些实用的技巧呢？下面我们从数据增广、模型训练、参数调节和测试技能四个方面来详细介绍。 𐟔 数据增广的技巧：随机翻转（RandomFlip）：翻转是最基础的数据增广方法，简单且有效。裁剪（Cutout）：随机删除图像中的一个矩形区域，类似于dropout的操作，可以获得较好的训练结果。混合提升（Mixup）：通过混合不同样本的数据，可以使得对数据的理解更具有线性化，从而减少由于数据分布不均匀带来的误差。马赛克数据增强（Mosaic）：极大丰富了检测物体的背景，一张图片的效果可以顶几张。 𐟛 ️ 模型训练的技巧： Backbone和Heads的不同学习率：由于Backbone和Heads在结构上的差异，使用不同的学习率可以有效提升网络的收敛效果。多loss加权混合：常用于分割任务，如focal loss和Dice loss的组合，解决类内不平衡和样本数量不平衡的问题。但需要注意，损失函数的组合权重需要通过实验调整。带权重CEloss，类平衡损失（多类别问题）：对于不同数量的类别，通过加权损失函数来平衡样本数量少的类别。 𐟎‚数调节的技巧：余弦退火算法：经典且有效的优化算法，实验结果表明效果很好。 SWA（Stochastic Weight Averaging）：通过随机梯度下降改善深度学习模型的泛化能力，不会增加额外训练成本，适用于稳定模型训练。随机种子数（Seed）：设置为42，有时可以带来意想不到的效果。 𐟓Š 测试常用的技巧：推理过程中的TTA增强：在测试时，对测试数据集进行不同方向的预测后将预测模型组合，可以在不改变模型内部参数的情况下提升效果，虽然会增加推理时间。通过这些技巧的组合使用，可以有效提升深度学习模型的性能。希望这些方法对你的研究有所帮助！

𐟓Š 数据运营面试经验分享：从水滴到某手 ### 水滴（商业分析）问题一：GMV下降20%如何分析？首先，我会分析GMV下降的原因，可能是市场需求变化、竞争对手策略调整、产品本身的问题等。然后，我会通过数据来验证这些假设，比如查看用户反馈、市场调研数据等。问题二：给你一部分费用，如何提高GMV？这个问题需要我结合公司的实际情况来制定策略。我会考虑优化产品功能、提升用户体验、增加用户粘性等手段来提高GMV。具体来说，可以通过优惠券、会员服务、积分兑换等方式来吸引用户。 SQL题目一：用两种方法取最小值和最大的两个值。这个问题可以通过SQL的MIN和MAX函数来解决，也可以通过子查询来实现。具体方法不固定，关键是要保证结果的准确性。 SQL题目二：使用RANK() OVER()窗口函数。这个问题需要我熟悉SQL的窗口函数，通过RANK()函数来对数据进行排序，然后获取需要的结果。某团（数据分析）问题一：介绍一个你最熟悉的项目？我会选择一个我曾经参与过的项目，详细介绍项目的背景、目标和实现过程。然后，我会指出这个项目中的痛点，并说明我是如何解决这些痛点的。问题二：异动分析的流程是什么？异动分析的流程包括数据收集、数据处理、数据分析和结果呈现。我会详细解释每个步骤的具体内容，比如数据收集的来源、数据处理的方法、数据分析的模型和结果呈现的方式。 SQL题目一：RANK、DENSE_RANK和ROW_NUMBER的区别。这三个函数的主要区别在于排序方式和处理方式。RANK函数会跳过重复值，DENSE_RANK函数不会跳过重复值，而ROW_NUMBER函数则是按照顺序分配行号。 SQL题目二：表链接问题。这个问题需要我熟悉SQL的表链接操作，比如笛卡尔积的问题。我会通过合适的表链接方式来获取需要的数据。滴滴（数据运营）问题一：如何分析某天营业额下降的原因？我会首先查看当天的数据，了解具体的营业额情况。然后，我会分析可能的原因，比如天气变化、竞争对手活动、系统故障等。最后，我会通过数据来验证这些假设，比如查看天气数据、竞争对手的活动情况等。问题二：如何搭建指标体系？指标体系的搭建需要根据公司的实际情况来制定。我会考虑公司的业务目标、用户需求和市场环境等因素，然后设计合适的指标来衡量公司的运营情况。问题三：HAVING和WHERE的区别？ HAVING和WHERE的主要区别在于它们的作用范围和用途。WHERE用于过滤行，而HAVING用于过滤分组后的结果。问题四：LEFT JOIN和RIGHT JOIN的区别？ LEFT JOIN和RIGHT JOIN的主要区别在于它们如何处理不存在的匹配项。LEFT JOIN会返回左表中的所有行，而RIGHT JOIN会返回右表中的所有行。问题五：SQL手撕代码两个题。这个问题需要我现场编写SQL代码，我会根据具体的问题来制定解决方案，并通过代码来实现。问题六：你想在实习中获得什么？我会说明我在实习中希望获得的具体经验和技能，比如数据分析能力、项目经验等。问题七：你为什么看起来有点紧张？我会解释可能是因为面试的压力和紧张气氛导致的，但我会尽力保持冷静和自信。问题八：你的优势是什么？我会详细介绍我的优势，比如我的数据分析能力、团队协作能力等。问题九：抗压能力怎么样？我会说明我在面对压力和挑战时的应对策略，比如通过积极的心态和合理的时间管理来提高抗压能力。问题十：你打算如何快速熟悉业务？我会说明我会通过阅读公司的文档、与同事交流、参加培训等方式来快速熟悉业务。某手（数据分析）问题一：手撕SQL半小时。这个问题需要我现场编写SQL代码，我会根据具体的问题来制定解决方案，并通过代码来实现。问题二：如何避免笛卡尔积？我会解释如何通过合理的表链接方式和条件来避免笛卡尔积的发生。问题三：COUNT(*)和COUNT(ID)的区别？这两个函数的主要区别在于COUNT(*)会统计所有行，而COUNT(ID)只会统计ID列不为NULL的行。问题四：去重除了用DISTINCT还可以用啥？除了DISTINCT，还可以通过GROUP BY等方式来去重。问题五：异动分析？我会详细介绍异动分析的流程和方法，比如通过监控数据的异常变化来发现潜在的问题。问题六：如何判断问卷回收效果？我会通过信度效度检验来评估问卷回收的效果，并解释具体的操作方法和原理。问题七：P值的含义？我会解释P值在小概率事件原理中的应用，以及如何通过P值来判断假设检验的结果。问题八：P=0.053怎么办？我会说明在P值接近0.05的情况下，需要进行更深入的分析和验证，比如通过增加样本量或调整模型来提高准确性。某团（商家营销运营）问题一：会用SQL吗？我会说明我会使用SQL进行数据查询和分析，但这次面试不直接考察我的SQL能力。问题二：喜欢怎样的旅游形式？我会介绍我个人偏好的旅游形式，比如组团旅游或自由行。问题三：如何提高DAU？我会提出一些具体的策略，比如通过优化产品功能、提升用户体验、增加用户粘性等方式来提高DAU。问题四：你最大的优势和劣势？我会详细介绍我的优势和劣势，比如我的数据分析能力和团队协作能力等。问题五：你认为华电北京校区和保定校区的区别？我会说明两个校区的不同之处，比如师资力量、教学设施等。某团（商业分析）问题一：SQL笔试。我会根据具体的业务背景来编写SQL代码，通过窗口函数、连接等方式来获取需要的数据。问题二：SQL口试。我会详细介绍窗口函数、左右连接的区别、UNION和UNION ALL的区别等，并通过具体的例子来解释这些概念。问题三：介绍部门业务。我会介绍部门的业务背景、目标和实现过程，然后通过数据来分析客服效率和质量。问题四：如何进行指标体系搭建？我会根据部门的实际情况来设计合适的指标体系，通过数据来衡量公司的运营情况。

一条信息，太震撼一个做IT的朋友，说现在软件公司难做了，因为鸿蒙生态。因为有IT背景，我很快理解了他说的难。应用软件行业，首先要考虑基于什么平台，也就是操作系统和硬件环境。过去我们基于微软视窗、Java、红帽子、unix、mac、ios、安卓等等，每个码农手边都有各种操作系统的函数调用大部头，相对来说没有包打天下的，大家都能分得一杯羹。特别是活多，基于视窗的应用软件在微软的手机和电脑、平板上都不通用。安卓手机连接安卓电脑、安卓电视，需要有一个应用软件来解决互联互通。鸿蒙生态系统，实现无障碍互联互通，一款基于鸿蒙的应用软件，几乎适用于鸿蒙的所有设备。软件开发的需求，少了。但软件公司要进入鸿蒙生态圈，原开发团队需要培训，原开发环境需要重建，这样相当于重新启动一个新公司的建设，从头来过。看来，鸿蒙生态圈的核心上市公司，已经觅得了先机，像软通动力、润和软件、拓维信息、诚迈科技，中科信息等公司，现在已经起跑，开始跑马圈地扎篱笆。 #热点引擎计划# 素材来源网络,如有侵权,请联系删除。

如何快速增加引用？DIY攻略分享 𐟓ˆ 引用这件事，真的是让很多人头疼。周期长、增长慢，还不好涨。作为一个AI相关的博主，我见过有人发了30个引用就不过退款，保险起见，50个应该够用吧。下面分享一些关于引用的基本情况和注意事项，希望能帮到大家。引用增长的基本情况 𐟓Š 首先，大家要明确一点：大多数文章靠自然增长是基本不可能的，非常非常慢。我之前看了最近几年的顶会文章，发现绝大多数也没什么引用。对于我们这种非专业、发水文的人来说，自然增长基本可以放弃，只能寻求各方帮助来增加引用。互引是很正常的现象，很多phd实验室之间、开会期间都会互相引用一下，大家心照不宣。引用的注意事项 ⚠️ 自引比例：一定要控制自引的比例，最好不要超过20%。这个数据来源于一家律所，具体哪家记不清了。互引比例：互引比例也要控制，具体建议没有查到。引用内容：不能全部都是背景叙述，否则可能遭受RFE（Request for Evidence），会被质疑文章没有国家利益，只是作为背景说明。正面积极作用：引用要强调正面积极的作用，例如对于本文的模型结构、损失函数、数据倾斜处理等有作用，不能只是作为背景或者负面背景（比如xxx做了xxx，做的很差，本文提出了优化）。风险引用：群内有朋友提醒不要做俄罗斯乌克兰的期刊的引用，可能有风险。我也碰到过卖这个引用的，量大便宜还快，但最好还是不要增加风险。增加引用的方式 𐟓ˆ 自引：可以增加引用，但比例不能过高，否则不好证明论文工作价值。互引：尽可能避开互引。有人提议可以三方轮流引用避开互引，但不清楚是否会被质疑或者查证。独立引用：多人轮流引用应该可以，最好避免成环。地坛发帖：很多人需要引用和被引用。注意避免不还引用这种情况，我碰到过很多次了。希望这些小技巧能帮到大家快速增加引用！如果你有其他好方法，欢迎分享哦！𐟘Š

蓝桥杯赛事全攻略：时间规划与学习建议 𐟓… 省赛时间：2025年4月 𐟓 省赛地点及形式：省赛采用统一命题、分赛区比赛的组织方式。选手需在指定赛点参加省赛。省赛题目应具有实际意义和应用背景，同时引导教学内容和课程体系改革。 𐟓… 国赛时间：2025年6月中上旬 𐟓 国赛赛题组织：国赛总决赛采用统一命题、集中考试的组织方式。题目应具有实际意义和应用背景，同时引导教学内容和课程体系改革。题目难易程度适中，既能让一般参赛学生完成基本要求，又给优秀学生发挥和创新的空间。总决赛由蓝桥杯大赛命题专家组统一命题，经过审核后确定最终题目。 𐟓Š 蓝桥杯含金量高，但获奖并不难！ 𐟏… 分组比赛：研究生组大学A组（重点本科）大学B组（普通本科）大学C组（高职高专）注意：高组别不能报考低组别，但低组别可以报考高组别。 𐟒𛠧램𕛧瑧›š C/C++程序设计（研究生组、大学A组、B组、C组） Java软件开发（研究生组、大学A组、B组、C组） Python程序设计（研究生组、大学A组、B组、C组） Web应用开发（大学组、职业院校组）网络安全 𐟓š 常见算法：函数使用二分算法枚举与尺取法贪心算法递推与递归动态规划搜索算法图论入门差分与前缀和简单数论并查集组合数学 𐟓… 学习竞赛时间规划：大学生竞赛准备时间充裕，建议提前规划，合理安排时间，提高效率。

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