简介：

简介：attheendof,bytheendof和intheend是初中英语中三个较容易混淆的短语，它们的区别在于：

简介：唐朝有位著名书法家柳公权,从小就在书法方面显示出过人天赋,他写的字远近闻名。有一天,柳公权和几个小伙伴举行“书会”。这时,一个卖豆腐的老人看到他写的几个字“会写飞凤家,敢在人前夸”,觉得这孩子太骄傲了,便皱皱眉头,说:“这字写得并不好,好像我的豆腐一样,没筋没骨,还值得在人前夸吗?”

简介：分析一族多步迭代正则化梯度法的收敛性.分别利用修正的后验准则和先验准则,在修正源条件下得到算法关于误差的收敛性和收敛率结果.

简介：本文给出了一个奇特的正则化方法的理论分析并用来解决（非线性）反问题,从而将正则化方法推广到稀疏域上.考察特定的Tikhonov正则化方法的稳定性和收敛性.将这种正则化方法用于传统的连续的lp空间,由于这是稀疏域上的正则化方法,所以我们将p限定于0到1之间.当p〈1时三角不等式不再成立并且会得到一个带有非凸限制条件的伪Banach空间.我们将要证明在传统的环境下最小值的存在性,稳定性和连续性.除此之外,还将给出在各自的传统假设下拓扑Hilbert空间下的收敛速度.

简介：从一定意义上来看，从政环境就是一种官风。官风决定民风，民风反映官风。民风是官风的“晴雨表”和“显示屏”，官风怎么样，会通过民风反映出来。一个地方、一个部门、一个单位的从政环境如何，对社会有很强的示范性和导向作用。从政环境好，就能影响和带动党员干部树立和形成良好的党风，并以此促进政风的改善和社会风气的好转。相反，从政环境不好，就可能影响社会风气，使党和政府的形象受到损害。

简介：摘要本文简述了正则表达式的定义，使用，语法规则，为网页系统的开发及应用奠定一定的基础。

简介：文章研究了一类2m阶非线性抛物方程的弱解存在性与正则性。作者先利用Galerkin方法结合非线性算子理论，通过能量估计得到了该类方程的全局弱解存在性，然后进一步对解的正则性进行了提升，得出的结论适用于任何低阶线性与非线性抛物方程。

简介：

简介：本文主要结果是给出了半距离度正则有向图的半距离度之间的关系.并指出了在一定条件下,这些图的特征.

简介：如果一个图的自同构群作用在它的弧集上是正则的,那么称这个图为弧正则图。本文研究了刻画阶为n的5度1-正则图,其中n是平方自由的。

简介：讨论了格蕴涵代数与正则Fuzzy蕴涵代数之间的关系,并证明了正则Fuzzy蕴涵代数如果满足一定的条件,则构成格蕴涵代数.

简介：图的距离标号问题是近30年来研究比较活跃的一个标号分支,最初源于对无线网络中频率分配问题的一种抽象描述,同时它也是图论中经典图着色理论的自然推广,具有重要的理论意义与应用价值.文章主要研究k-正则图的L（h1,h2）标号数,通过利用Lovsz局部引理,给出了k-正则图的距离标号数的上界.

简介：摘要班风正则班级兴，而班风建设无处不体现班主任的严爱艺术，更与班干部队伍建设息息相关，同时离不开课任教师与家长的配合，当然更要有班主任自身的人格魅力。

简介：介绍了强π-正则一般环（未必有单位元）的概念并考虑了它的一些扩张．给出了强π-正则一般环的2个等价刻画，即，是强π-正则一般环当且仅当对于每个x∈I，存在n≥1以及y，z∈I，使得x^n=x^n＋1y=zx^n＋1当且仅当I中的每个元都是强π-正则的．还考虑了强π-正则一般环上的上三角矩阵一般环和平凡扩张，证明了强π-正则一般环上的上三角矩阵一般环仍是强π-正则的并且其平凡扩张是强clean的．

简介：

简介：对于抽象空间中带有双方扰动的紧算子方程，借助文献[2]所建立的正则化模式，通过先验选取正则参数，给出一种优化的正则解。

简介：介绍正则解和正则解集的概念,在Banach空间上讨论了非线性方程F(μ,λ)=0的逼近问题:Fλ(μ,λ)=0正则解集的存在性与收敛性.

简介：设f是2个Banach空间E和F之间C^1映射．已经证明，的广义正则点概念是f的正则点概念的一个推广并且在非线性分析和大范围分析中有非常重要的应用．用f产生的在X0∈E处的3个整数（或无穷大）值指标M（x0），Mc（x0）和Mr（x0）和分析Banach空间上有界线性算子的广义逆来刻画，的广义正则点，即，如果f＇（x0）在从E上到F的有界线性算子组成的Banach空间B（E，F）内有广义逆，且M（x0），Mc（x0）和Mr（x0）中至少有一个是有限，则x0是f的广义正则点的充分必要条件是多重指标（M（x），Mc（x），Mr（x））在x0点处连续．

简介：摘要在线序贯极限学习机在训练过程中易产生奇异矩阵，导致过拟合引发模型泛化能力下降的问题，本文提出一种基于正则化在线极限学习机OS-ELM算法。初始训练阶段引入正则化因子，降低模型对隐含层节点的依赖程度。该算法可以使OS-ELM避免产生奇异矩阵，有效地提升模型的分类以及泛化能力。仿真实验表明该算法具有可靠的稳定性以及较高的分类精度和泛化能力。