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线性电路特性的研究与multisim仿真(附工程文件)

答:符合 2)US1、US2同时作用时任一电阻元件上消耗的功率与US1、US2单独作用时该电阻元件上消耗的功率之和是否符合叠加定理?...答:不符合 3)电源US1、US2同时作用电路消耗的总功率与US1、US2单独作用时提供的功率之和是否符合叠加定理?答:不符合 以逆时针为电流的参考方向。...线性电路齐次性的研究 按图4-2实验电路,使US1=0V(将US1电源去掉,用短接线联接R1、R2两端)。按表4-2测量数据,填入表中。...(US2=2V时测量结果) (US2=4V时测量结果) (US2=5V时测量结果) 3....答:叠加定理适用于线性非时变网络的电压、电流的计算,而P=I²R或P=U²/R,P和电压、电流之间已经不是线性关系,所以不能使用叠加定理直接来计算功率。

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电阻电路的等效变化(Ⅱ)

---- 1:Y (Y形连接的阻值描绘三角形) R12 = R1R2 + R2R3 + R3R1 / R3 R23 = R1R2 + R2R3 + R3R1 / R1 R31 = R1R2 +...R2R3 + R3R1 / R2  ---- 2:  Y (三角形连接的阻值描绘Y形) R1 = R12 x R31 / R12+R23+R31  R2 = R23 x R12 / R12+...G31 = G3G1 / G1 + G2 + G3  ---- 【2.2】电压源、电流源的串联和并联 ---- (一) 理想电压源的串联和并联 ​ 对于电压的串联电路来说:U = us1 + us2...---- ​ 对于电压的并联电路来说:U = us1 = us2  注意:相同的电压源才能够进行并联,电源中的电流不确定。 对于两个电压源并联的结构,其实就是等效成①个电压源的并联结构。...两个电压源进行并联等效成如下结果: ​ ---- (二) 电压源与电阻支路的串联、并联等效 ​ u = us1 + R1i + us2 + R2i = (us1 + us2)+(R1 + R2

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Hadoop(十三)分析MapReduce程序

比如:在我们下面这个集群中有4个节点,数据存储在us1,us2,us3中。...在resourcemanager分发作业到集群上的时候,尽量将作业分发到有数据的节点上,也就是会分发到us1,us2,us3中。     ...3)当reduce任务执行完成之后会生成一个文件:part-r-00000。   比如在我们上面那个程序中生成的存放结果的文件: ?     点击查看: ?     ...第一个reduce生成的是part-r-00000,第二个则是part-r-00001(后面的00000和00001就是reduce的编号)   注意:       即使reduce没有处理任何的数据也会生成一个文件...比如说我们上面的那个例子:us1,us2,us3都是有数据的节点,   问题:     那有没有可能us1中处理的数据来自于us2中?

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Hadoop(十三)分析MapReduce程序

比如:在我们下面这个集群中有4个节点,数据存储在us1,us2,us3中。...在resourcemanager分发作业到集群上的时候,尽量将作业分发到有数据的节点上,也就是会分发到us1,us2,us3中。...3)当reduce任务执行完成之后会生成一个文件:part-r-00000。   比如在我们上面那个程序中生成的存放结果的文件: ?     点击查看: ?     ...第一个reduce生成的是part-r-00000,第二个则是part-r-00001(后面的00000和00001就是reduce的编号)   注意:       即使reduce没有处理任何的数据也会生成一个文件...比如说我们上面的那个例子:us1,us2,us3都是有数据的节点,   问题:     那有没有可能us1中处理的数据来自于us2中?

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R||R语言基础(三)_R

今天继续学习R语言基础的R包使用,以R包:dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...经过这几期的R语言基础,你应该能够入门R了,渐渐的也要自己去学会看帮助文档,去搜报错,还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗? ?...+命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题,那么恭喜你,你的R应该没问题啦! 应该没问题了!!!!吧?

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RR Docker 教程

原英文网址:http://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial ❞ ? 这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。...想象一下,你正在 R 中进行分析,然后将代码发送给朋友。你的朋友在完全相同的数据集上运行此代码,但结果略有不同。这可能有多种原因,例如操作系统不同,R 软件包的版本不同等。...docker run --rm -p 8787:8787 -v /Users/tiffanytimbers/Documents/DC/r-docker-tutorial:/home/rstudio/r-docker-tutorial...第三课:安装 R 包 在 RStudio 内安装 R 包 这跟我们使用 RStudio 桌面版没什么区别,试试运行: # install package install.packages('gapminder...安装 R 系统外部依赖 许多 R 包有外部依赖,如 GSL, GDAL, JAGS,为了安装它们,你需要进行如下的操作: docker ps # find the ID of the running container

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RR 的函数

函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数,args返回一个函数类型的对象,函数体为NULL。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作,formals函数是一个很好的工具,它会返回一个配对列表对象(对应参数名和设定的默认参数值)。...注意,formals函数仅能运行在R写的函数上(类型为closure的对象),而不能在内嵌函数(bulti-in function)上运行。...例如: > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var,那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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R」从 R 到 Rcpp

参考图书:《Rcpp:R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。 我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。...if (x == 0) return(0); if (x == 1) return(1); return fibonacci(x - 1) + fibonacci(x - 2); } R...通过 .Call() 可以在 R 和 C++ 之间传递对象。...在写好上述两个函数后,后面的工作就是编译函数,生成所谓的“共享库”,这样 R 就可以加载和调用它。编译、链接和加载是一个纯粹的体力活,幸好,工具包 inline 可以帮助我们完成这 3 个步骤。...可以看到,通过 R 调用 c++ 简化到了仅仅添加一些必要的头文件和属性信息即可,不需要改动工作代码本身。当然,强大的 Rcpp 不仅仅如此,它还提供了诸多的与 R 交互的数据类型,后续再学习分享。

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RR Docker 教程(续)

❝接「RR Docker 教程❞ 第五课:Dockerfile 前面我们学习了一个可以在 Docker 中运行 RStudio 的基础镜像,学习如何使用 docker commit 修改镜像的内容。...接下来,让我们基于该基础镜像添加一层,让 gapminder 提取安装好可以直接使用: RUN R -e "install.packages('gapminder', repos = 'http://cran.us.r-project.org...保存你的 Dockerfile,返回终端,现在我们可以利用下面的命令构建一个自定义镜像: docker build -t my-r-image ....-t my-r-image 指定镜像名字(要小写),. 指定构建镜像所需要的资源来源,这里指当前目录。...这一次我们使用指定的 R 版本,通过这里[1]查看所有可获取的镜像列表。版本标签在可重复性分析中非常有用。

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