TOPOLOGY FOR KNOWLEDGE REPRESENTATION

Erika Valencia,Jean-Louis Giavitto,Jean-Paul Sansonnet

LRI ura410CNRS,Batiment490UniversitéParis-Sud,

91405Orsay Cedex,France

+33(0)169154225

{erika,giavitto,jps}@lri.fr

ESQIMO is a computational model for analogy solving

based on a topological formalism of knowledge repre-

sentation.The source and the target analogs are repre-

sented as simplicial complexes and the analogy solving is

modeled as a topological deformation of these complexes

011

along a polygonal chain.

:Analogy solving,Algebraic topology,Simpli-

cial complexes,IQ-tests.

A representational formalism for analogy must allow the

explicit expression of the features involved in similarity.

M.Johnson(Johnson,1987)argues that mental images are

too close to perception and that logic approaches are too

syntactic and arbitrary for representational purposes.He

proposes to use a topological structure to represent and

solve metaphors(which he considers to be the generaliza-

tion of analogies(Lakoff and Johnson,1980)).

Cognitive models use different models of space(Freska,

1997;Johnson,1987)and the central question is in the

choice of the basic spatial entities in a spatial representa-

tion of knowledge.We take here the elementary spatial

entities to be simplicial complexes.

A simplicial complex is a couple where is a set

of elements called vertices and is a set of?nite parts

of such that if,then all the parts be-

longs also to.The elements of are called simplexes.

The dimension of a simplex is equal to.

All complexes with dimension are graphs.Thus,sim-

plicial complexes generalize semantic networks and allow

the expression of hierarchies like in a relational graph.

Atkin proposed the Q-Analysis(Atkin,1981)to repre-

sent a binary relation between two sets with a simplicial

complex.Let be the incidence matrix of a binary rela-

tion.Let,the set of such that

.All the elements can be taken as vertices to

represent the element as a simplex.The whole matrix

can then be represented as a simplicial complex contain-

ing all the simplexes representing each element,

we note it(see?gure1).Likewise,we can rep-

resent with the dual simplicial complex.

took the following properties of shape:round,square,tri-angular;color:white,black;and size:big,small.Accord-

ing to our formalism,we build the complex repre-

senting all the properties.The?gures of the test are seen as relations between the set of properties and the elements

of the?gures,so we represent them also as sub-complexes and of.Note that this formaliza-tion does not depend on the geometrical nature of the ele-

ments.

To?nd we look for a transformation between and along a polygonal chain from to

in.A Polygonal chain is a sequence of sim-plexes belonging to the same complex and where two suc-cessive simplexes have a non empty intersection.An ele-mentary step linking to in a chain is then viewed as an elementary transformation.

If there are several such chains,then there are several pos-sible relations between and.To minimize the number of solutions,we give a higher priority to chains that are short and of higher dimension.Indeed,they correspond to transformations with less steps,and with more properties conserved at each step.

When is found,we use the same algorithm to de-

termine.This second transformation is used to de-termine the domain of on which we can apply .Several strategies have been implemented(Valen-cia,1997)considering only the things that changed be-tween and,or considering only the invariants between them,or some other hybrid methods.Finally,we can apply to this domain and build.The trans-lation of into a geometrical element of the universe is then

easy.

Figure2:Analogy solving with ESQIMO

The description of the properties of each?gure in terms of predicates can be a problem for properties such as posi-tion.In that case,we can take only relative positions into account.Moreover,our transformations could be called degree since they preserve the minimum of topological properties along a chain.The next step of this modeliza-tion would be to pair higher-order structures.

Different computational models have been developed to model analogy solving and are based on different rep-resentational structures.Among them,the ANALOGY system proposed by Evans(Evans,1968)uses rules,the SME system proposed by Falkenhainer to illustrate Gen-tner’s theory for analogy(Falkenhainer et al.,1989;Gen-tner,1983)uses propositional structures,the ARCS sys-tem developed by Thagard and Holyoak to simultaneously satisfy the structural,semantic and pragmatic constraints uses neural networks and COPYCAT uses semantic net-works with asynchronous parallelism.Like in SME,we focused on the structural constraint introduced by Gentner (Holyoak and Thagard,1989)and we modeled the steps of analogy solving like in the ANALOGY system.

Our contribution lies in the search for a new representa-tional structure(Valencia,1997)that can be justi?ed in terms of the naturality of a diagrammatic representation (Glasgow et al.,1995).Like in the COPYCAT project, we are concerned with the mechanisms of enrichment of a representation through analogy and our formalism can be seen as an intermediate structure between a symbolic and an analogical approach.

ESQIMO has been implemented in the ML program-ming language,the various strategies experimented and some solving examples are given in details at http://www.lri.fr/erika.

Atkin,R.H.(1981).Multidimensional Man.Penguin. Evans,T.G.(1968).A program for the solution of a class of geometric analogy intelligence-test questions.In Semantic Information Processing,chapter5,pages 271–353.The MIT Press.

Falkenhainer,B.,Forbus,K.D.,and Gentner,D.(1989).

The structure-mapping engine.Arti?cial Intelli-gence,41(1):1–63.

Freska,C.(1997).Spatial and temporal structures in cog-nitive processes.In Freska,C.,Jantzen,M.,and Valk, R.,editors,Foundations of Computer Science,vol-ume1337of LNCS.Springer-Verlag.

Gentner, D.(1983).Structure-mapping a theoretical framework for analogy.Cognitive Science,7(2):155–170.

Glasgow,J.,Narayanan,N.H.,and Chandrasekaran,B.

(1995).Diagrammatic reasoning:Cognitive and Computational Perspectives.AAAI Press/MIT Press. Holyoak,K.J.and Thagard,P.(1989).Analogical map-ping by constraint satisfaction.Cognitive Science, 13(3):295–355.

Johnson,M.(1987).The Body in the Mind.The University of Chicago Press.

Lakoff,G.and Johnson,M.(1980).Metaphors we live by.

The University of Chicago Press.

Valencia, E.(1997).Un modèle topologique pour le raisonnement diagrammatique.Rapport pour le DEA Sciences Cognitives,LIMSI.See also http://www.lri.fr/erika.

storm集群的自适应调度算法

Adaptive Online Scheduling in Storm Leonardo Aniello aniello@dis.uniroma1.it Roberto Baldoni baldoni@dis.uniroma1.it Leonardo Querzoni querzoni@dis.uniroma1.it Research Center on Cyber Intelligence and Information Security and Department of Computer,Control,and Management Engineering Antonio Ruberti Sapienza University of Rome ABSTRACT Today we are witnessing a dramatic shift toward a data-driven economy,where the ability to e?ciently and timely analyze huge amounts of data marks the di?erence between industrial success stories and catastrophic failures.In this scenario Storm,an open source distributed realtime com-putation system,represents a disruptive technology that is quickly gaining the favor of big players like Twitter and Groupon.A Storm application is modeled as a topology,i.e. a graph where nodes are operators and edges represent data ?ows among such operators.A key aspect in tuning Storm performance lies in the strategy used to deploy a topology, i.e.how Storm schedules the execution of each topology component on the available computing infrastructure.In this paper we propose two advanced generic schedulers for Storm that provide improved performance for a wide range of application topologies.The?rst scheduler works o?ine by analyzing the topology structure and adapting the de-ployment to it;the second scheduler enhance the previous approach by continuously monitoring system performance and rescheduling the deployment at run-time to improve overall performance.Experimental results show that these algorithms can produce schedules that achieve signi?cantly better performances compared to those produced by Storm’s default scheduler. Categories and Subject Descriptors D.4.7[Organization and Design]:Distributed systems Keywords distributed event processing,CEP,scheduling,Storm 1.INTRODUCTION In the last few years we are witnessing a huge growth in information production.IBM claims that“every day,we create2.5quintillion bytes of data-so much that90%of the data in the world today has been created in the last two Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for pro?t or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the?rst page.To copy otherwise,to republish,to post on servers or to redistribute to lists,requires prior speci?c permission and/or a fee. DEBS’13,June29–July3,2013,Arlington,Texas,USA. Copyright2013ACM978-1-4503-1758-0/13/06...$15.00.years alone”[15].Domo,a business intelligence company, has recently reported some?gures[4]that give a perspective on the sheer amount of data that is injected on the internet every minute,and its heterogeneity as well:3125photos are added on Flickr,34722likes are expressed on Facebook, more than100000tweets are done on Twitter,etc.This apparently unrelenting growth is a consequence of several factors including the pervasiveness of social networks,the smartphone market success,the shift toward an“Internet of things”and the consequent widespread deployment of sensor networks.This phenomenon,know with the popular name of Big Data,is expected to bring a strong growth in economy with a direct impact on available job positions;Gartner says that the business behind Big Data will globally create4.4 million IT jobs by2015[1]. Big Data applications are typically characterized by the three V s:large volumes(up to petabytes)at a high veloc-ity(intense data streams that must be analyzed in quasi real-time)with extreme variety(mix of structured and un-structured data).Classic data mining and analysis solutions quickly showed their limits when faced with such loads.Big Data applications,therefore,imposed a paradigm shift in the area of data management that brought us several novel approaches to the problem represented mostly by NoSQL databases,batch data analysis tools based on Map-Reduce, and complex event processing engines.This latter approach focussed on representing data as a real-time?ow of events proved to be particularly advantageous for all those appli-cations where data is continuously produced and must be analyzed on the?https://www.wendangku.net/doc/e85468586.html,plex event processing engines are used to apply complex detection and aggregation rules on intense data streams and output,as a result,new events.A crucial performance index in this case is represented by the average time needed for an event to be fully analyzed,as this represents a good?gure of how much the application is quick to react to incoming events. Storm[2]is a complex event processing engine that,thanks to its distributed architecture,is able to perform analytics on high throughput data streams.Thanks to these character-istics,Storm is rapidly conquering reputation among large companies like Twitter,Groupon or The Weather Chan-nel.A Storm cluster can run topologies(Storm’s jargon for an application)made up of several processing components. Components of a topology can be either spouts,that act as event producers,or bolts that implement the processing logic.Events emitted by a spout constitute a stream that can be transformed by passing through one or multiple bolts where its events are processed.Therefore,a topology repre-

北师大版七年级数学下册三角形难题全解

的度数；

三角形强化训练和深化 ? 1、如图a 是长方形纸带，∠DEF=25°，将纸带沿EF 折叠成图b ，再沿BF 折叠成图c ，则图c 中的∠CFE 的度数是_________°． 解析： 由题意可知折叠前，由BC//AD 得： ∠BFE=∠DEF=25°将纸带沿EF 折叠成图b 后， ∠GEF=∠DEF=25° 所以图b 中，∠DGF=∠GEF+∠BFE=25°+25°=50° 又在四边形CDGF 中，∠C=∠D=90° 则由：∠DGF+∠GFC=180° 所以：∠GFC=180°－50°＝130° 将纸带再沿BF 第二次折叠成图C 后 ∠GFC 角度值保持不变 且此时：∠GFC ＝∠EFG+∠CFE 所以：∠CFE=∠GFC-∠EFG=130°-25°=105 2、在Rt △ABC 中，∠A ＝90°，CE 是角平分线，和高AD 相交于F ，作FG ∥BC 交AB 于G ，求证：AE ＝BG ． 解法1： 【解析】证明：∵∠BAC=900 AD ⊥BC ∴∠1= ∠B ∵CE 是角平分线 ∴∠2＝∠3 ∵∠5＝∠1+∠2 ∠4＝∠3+∠B ∴∠4＝∠5 ∴AE ＝AF

过F作FM⊥AC并延长MF交BC于N ∴MN//AB ∵FG//BD ∴四边形GBDF为平行四边形 ∴GB=FN ∵AD⊥BC,CE为角平分线 ∴FD=FM 在Rt△AMF和RtNDF中 ∴△AMF≌△NDF ∴AF＝FN ∴AE＝BG 解法2： 解：作EH⊥BC于H，如图， ∵E是角平分线上的点，EH⊥BC，EA⊥CA， ∴EA=EH， ∵AD为△ABC的高，EC平分∠ACD， ∴∠ADC=90°，∠ACE=∠ECB， ∴∠B=∠DAC， ∵∠AEC=∠B+∠ECB， ∴∠AEC=∠DAC+∠ECA=∠AFE， ∴AE=AF， ∴EG=AF， ∵FG∥BC， ∴∠AGF=∠B， ∵在△AFG和△EHB中， ∠GAF=∠BEH ∠AGF=∠B AF=EH ，∴△AFG≌△EHB（AAS） ∴AG=EB， 即AE+EG=BG+GE， ∴AE=BG． 3、如图，等腰直角三角形ABC中，∠ACB＝90°，AD为腰CB上的中线，CE⊥AD交AB 于E．求证∠CDA＝∠EDB．

web of science中文使用手册

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【免费下载】中学教材全解 七年级数学上北师大版期末检测题含答案

图2图图 期末检测题 【本检测题满分：120分，时间：120分钟】 一、选择题（每小题3分，共30分） 1.(2013?湖南张家界中考)-2 013的绝对值是（ ） A.-2 013 B.2 013 C. D.12013 12013 -2.已知两数在数轴上的位置如图所示，则化简代数式,a b 的结果是（ ） 12a b a b +--++A.1 B. C. D.-1 23b +23a -3.某商店把一件商品按标价的九折出售（即优惠10％），仍可获利20％，若该商品的标价为每件28元，则该商品的进价为（ ） A.21元 B.19.8元 C.22.4元 D.25.2元 4.(2013?湖南株洲中考)一元一次方程的解是（ ） 24x =A. B. C. D.1x =2x =3x =4 x =5.如图，，则与之比为（ ）11,,34 AC AB BD AB AE CD ===CE AB A.1∶6 B.1:8 C.1:12 D.1:16 6.如果∠1与∠2互补，∠2与∠3互余，则∠1与∠3的关系是（ ） A.∠1=∠3 B.∠1=180°-∠3 C.∠1=90°+∠3 D.以上都不对 7.如图是某班学生参加课外兴趣小组的人数占总人数比 例的统计图，则参加人数最多的课外兴趣小组是（ ） A.棋类组 B.演唱组 C.书法组 D.美术组 8.某中学开展“阳光体育活动”，九年级一班全体同学分别参加了巴 山舞、乒乓球、篮球三个项目的活动，陈老师统计了该班参加这三项活动的人数，并绘制了如图所示的条形统计图和扇形统计图．根据这两个统计图，可以知道该班参加乒乓A B C D E 第5题图 习题到位。在管设备进行调整使度内来确保机组

19252-storm入门到精通-storm1

Storm简介

Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题?实现一个实时计算系统?Storm基本概念 ?Storm使用场景 ?Storm分组机制

Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。

Storm简介 ?实现一个实时计算系统 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop 以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有 s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。

新人教版七年级下册数学知识点整理

最新版人教版七年级数学下册知识点 第五章相交线与平行线 一、知识网络结构 相交线 相交线垂线 同位角、内错角、同旁内角 平行线：在同一平面内，不相交的两条直线叫平行线 定义 : __________ __________ ________ 平行线及其判定判定 1：同位角相等，两直线平行 判定 2 平行线的判定：内错角相等，两直线平行 相交线与平行线判定 3：同旁内角互补，两直线平行 判定 4：平行于同一条直线的两直线平行 平行线的性质性质 1：两直线平行，同位角 性质 2：两直线平行，内错角 性质 3：两直线平行，同旁内 性质 4：平行于同一条直线 相等 相等 角互补 的两直线平行命题、定理 平移 二、知识要点 1、在同一平面内，两条直线的位置关系有两种：相交和平行，垂直是相交的一种特殊情况。 2、在同一平面内，不相交的两条直线叫平行线。如果两条直线只有一个公共点，称这两条直线相交；如果两条直线没有公共点，称这两条直线平行。 3、两条直线相交所构成的四个角中，有公共顶点且有一条公共边的两个角是邻补角。邻补角的性质：邻补角互补。如图 1 所示，与互为邻补角，与互为邻补角。+=180°；+ =180° ； + =180°；+ =180°。321 4 4、两条直线相交所构成的四个角中，一个角的两边分别是另一个角的两边的图 1反 向延长线，这样的两个角互为对顶角。对顶角的性质：对顶角相等。如图1

所示，与互为对顶角。=； =。 5、两条直线相交所成的角中，如果有一个是直角或90° 时，称这两条直线互相垂直， 其中一条叫做另一条的垂线。如图 2 所示，当= 90°时，⊥b。 a 垂线的性质：2 1 3 4 性质 1：过一点有且只有一条直线与已知直线垂直。 图 2 性质 2：连接直线外一点与直线上各点的所有线段中，垂线段最短。 性质 3：如图 2 所示，当 a⊥ b 时，==== 90°。点到直线的距离：直线外一点到这条直线的垂线段的长度叫点到直线的c距离。 6、同位角、内错角、同旁内角基本特征：21 3 46 a 75 8 ①在两条直线 ( 被截线 ) 的同一方，都在第三条直线 ( 截线 ) 的同一侧，这样 b 同位角。图 3 中，共有图 3 的两个角叫对同位角：与是同位角； 与是同位角；与是同位角；与是同位角。 ②在两条直线 ( 被截线 )之间，并且在第三条直线 ( 截线 ) 的两侧，这样的两个角叫内错角。图 3中，共有对内错角：与是内错角；与是内错角。 ③在两条直线 ( 被截线 ) 的之间，都在第三条直线 ( 截线 ) 的同一旁，这样的两个角叫同旁内角。图 3中，共有对同旁内角：与是同旁内角；与是同旁内角。 7、平行公理：经过直线外一点有且只有一条直线与已知直线平行。 平行公理的推论：如果两条直线都与第三条直线平行，那么这两条直线也互相 平行。c 2 3 1 4 6 5 平行线的性质：a78性质 1：两直线平行，同位角相等。如图 4 所示，如果 a∥ b，图4 b 则 =； =； =； =。

(完整版)七年级下册数学知识结构图

第五章知识结构如下图所示： 第六章知识结构 第七章知识结构框图如下：

（二）开展好课题学习 可以如下展开课题学习： （1）背景了解多边形覆盖平面问题来自实际． （2）实验发现有些多边形能覆盖平面，有些则不能． （3）分析讨论多边形能覆盖平面的基本条件，发现问题与多边形的内角大小有密切关系，运用多边形内角和公式对实验结果进行分析． （4）运用进行简单的镶嵌设计． 首先引入用地砖铺地，用瓷砖贴墙等问题情境，并把这些实际问题转化为数学问题：用一些不重叠摆放的多边形把平面的一部分完全覆盖．然后让学生通过实验探究一些多边形能否镶嵌成平面图案，并记下实验结果：

（1）用正三角形、正方形或正六边形可以镶嵌成一个平面图案（图1）．用正五边形不能镶嵌成一个平面图案． （2）用正三角形与正方形可以镶嵌成一个平面图案．用正三角形与正六边形也可以镶嵌成一个平面图案． （3）用任意三角形可以镶嵌成一个平面图案, 用任意四边形可以镶嵌成一个平面图案(图2)．

观察上述实验结果，得出多边形能镶嵌成一个平面图案需要满足的两个条件: （1）拼接在同一个点（例如图2中的点O）的各个角的和恰好等于360°（周角）； （2）相邻的多边形有公共边（例如图2中的OA两侧的多边形有公共边OA）． 运用上述结论解释实验结果，例如，三角形的内角和等于180°，在图2中，∠1+∠2+∠3=180°．因此,把6个全等的三角形适当地拼接在同一个点（如图2）, 一定能使以这点为顶点的6个角的和恰好等于360°,并且使边长相等的两条边贴在一起．于是, 用三角形能镶嵌成一个平面图案．又如，由多边形内角和公式，可以得到五边形的内角和等于 (5－2)×180°=540°． 因此,正五边形的每个内角等于 540°÷5=108°, 360°不是108°的整数倍,也就是说用一些108°的角拼不成360°的角．因此，用正五边形不能镶嵌成一个平面图案． 最后，让学生进行简单的镶嵌设计，使所学内容得到巩固与运用．１．利用二（三）元一次方程组解决问题的基本过程 ２．本章知识安排的前后顺序

WebofKnowledge平台定题服务功能使用简介

Web of Knowledge平台服务功能使用简介 ISI Web of Knowledge为读者提供了个性化服务和定题服务功能。个性化定制指用户可以在Web of Konwledge主页上注册并设置自己密码，然后每次登录后即可浏览自己订制主页，包括：保存检索策略、建立并编辑自己经常阅读期刊列表；浏览保存检索策略、及时了解一个定题服务是否有效及过期时间。 电子邮件定题服务可让用户方便地跟踪最新研究信息。新定题服务功能允许用户通过web of science中任一种检索途径（普通检索、引文检索、化学结构检索）创建定题服务服务策略，将检索策略保存并转化为用电子邮件通知定题服务。 如图，在Web of Knowledge主页右侧提供了个性化定制服务和定题服务管理功能，下面就这几项功能一一说明如下： 图一：web of knowledge主页 一、注册 点击“Register”超链接，进入注册页面。如图二：分别按要求填入您电子邮件地址，您选择密码以及您姓名。您可以选择自动登录或者普通方式进入您个性化服务管理功能。自动登录可以免除您每次登录Web of Knowledge平台时输入电子邮件地址和密码。该功能使用是cookie技术。如果使用公共计算机，最好选择普通登录方式。 在完成以上操作之后，点击“Submit Registration”完成整个注册过程。

图二：用户注册页面 二、登录 作为注册用户，您可以实现以下功能： ?自动登录到Web of Knowledge平台。 ?选择一个自己常用开始页面，每次登录后则自动进入该页面。 ?将检索策略保存到ISI Web of Knowledge服务器。 ?创建用户关注期刊列表以及期刊目次定题服务。 登录时，在web of knowledge主页右侧输入您电子邮件地址和密码，点击“Sign in”则可进入您个人定制信息服务管理页面。 三、个人信息管理和选择开始页面 点击“My Preferences”超链接，可以编辑个人信息和选择开始页面。 编辑个人信息： 点击“Edit my Information”超链接可以更新您联系信息，如电子邮件地址、密码及姓名。如图三。

七年级数学下册全部知识点归纳

第一章：整式的运算 单项式 式 多项式 同底数幂的乘法 幂的乘方 积的乘方 同底数幂的除法 零指数幂 负指数幂 整式的加减 单项式与单项式相乘 单项式与多项式相乘 整式的乘法 多项式与多项式相乘 整式运算 平方差公式 完全平方公式 单项式除以单项式 整式的除法 多项式除以单项式 一、单项式 1、都是数字与字母的乘积的代数式叫做单项式。 2、单项式的数字因数叫做单项式的系数。 3、单项式中所有字母的指数和叫做单项式的次数。 4、单独一个数或一个字母也是单项式。 5、只含有字母因式的单项式的系数是1或―1。 6、单独的一个数字是单项式，它的系数是它本身。 7、单独的一个非零常数的次数是0。 8、单项式中只能含有乘法或乘方运算，而不能含有加、减等其他运算。 9、单项式的系数包括它前面的符号。 10、单项式的系数是带分数时，应化成假分数。 11、单项式的系数是1或―1时，通常省略数字“1”。 12、单项式的次数仅与字母有关，与单项式的系数无关。 二、多项式 1、几个单项式的和叫做多项式。 2、多项式中的每一个单项式叫做多项式的项。 3、多项式中不含字母的项叫做常数项。 4、一个多项式有几项，就叫做几项式。 5、多项式的每一项都包括项前面的符号。 6、多项式没有系数的概念，但有次数的概念。 7、多项式中次数最高的项的次数，叫做这个多项式的次数。 三、整式 1、单项式和多项式统称为整式。 2、单项式或多项式都是整式。 3、整式不一定是单项式。 4、整式不一定是多项式。

5、分母中含有字母的代数式不是整式；而是今后将要学习的分式。 四、整式的加减 1、整式加减的理论根据是：去括号法则，合并同类项法则，以及乘法分配率。 2、几个整式相加减，关键是正确地运用去括号法则，然后准确合并同类项。 3、几个整式相加减的一般步骤： （1）列出代数式：用括号把每个整式括起来，再用加减号连接。 （2）按去括号法则去括号。 （3）合并同类项。 4、代数式求值的一般步骤： （1）代数式化简。 （2）代入计算 （3）对于某些特殊的代数式，可采用“整体代入”进行计算。 五、同底数幂的乘法 1、n个相同因式（或因数）a相乘，记作a n，读作a的n次方（幂），其中a为底数，n为指数，a n的结果叫做幂。 2、底数相同的幂叫做同底数幂。 3、同底数幂乘法的运算法则：同底数幂相乘，底数不变，指数相加。即：a m﹒a n=a m+n。 4、此法则也可以逆用，即：a m+n = a m﹒a n。 5、开始底数不相同的幂的乘法，如果可以化成底数相同的幂的乘法，先化成同底数幂再运用法则。 六、幂的乘方 1、幂的乘方是指几个相同的幂相乘。（a m）n表示n个a m相乘。 2、幂的乘方运算法则：幂的乘方，底数不变，指数相乘。（a m）n =a mn。 3、此法则也可以逆用，即：a mn =（a m）n=（a n）m。 七、积的乘方 1、积的乘方是指底数是乘积形式的乘方。 2、积的乘方运算法则：积的乘方，等于把积中的每个因式分别乘方，然后把所得的幂相乘。即（ab）n=a n b n。 3、此法则也可以逆用，即：a n b n =（ab）n。 八、三种“幂的运算法则”异同点 1、共同点： （1）法则中的底数不变，只对指数做运算。 （2）法则中的底数（不为零）和指数具有普遍性，即可以是数，也可以是式（单项式或多项式）。 （3）对于含有3个或3个以上的运算，法则仍然成立。 2、不同点： （1）同底数幂相乘是指数相加。 （2）幂的乘方是指数相乘。 （3）积的乘方是每个因式分别乘方，再将结果相乘。 九、同底数幂的除法

(完整word版)北师大版七年级数学下册三角形难题全解

来源：2011-2012学年广东省汕头市潮南区中考模拟考试数学卷（解析版） 考点：三角形 如图，已知，等腰Rt△OAB中，∠AOB=90o，等腰Rt△EOF中，∠EOF=90o，连结AE、BF． 求证：（1）AE=BF；（2）AE⊥BF． 【答案】 见解析 【解析】解：（1）证明：在△AEO与△BFO中， ∵Rt△OAB与Rt△EOF等腰直角三角形， ∴AO=OB，OE=OF，∠AOE=90ｏ-∠BOE=∠BOF， ∴△AEO≌△BFO， ∴AE=BF； （ 2）延长AE交BF于D，交OB于C，则∠BCD=∠ACO， 由（1）知：∠OAC=∠OBF， ∴∠BDA=∠AOB=90ｏ， ∴AE⊥BF． （1）可以把要证明相等的线段AE，CF放到△AEO，△BFO中考虑全等的条件，由两个等腰直角三角形得AO=BO，OE=OF，再找夹角相等，这两个夹角都是直角

减去∠BOE的结果，所以相等，由此可以证明△AEO≌△BFO； （2）由（1）知：∠OAC=∠OBF，∴∠BDA=∠AOB=90°，由此可以证明AE⊥BF 来源：2012-2013学年吉林省八年级上期中考试数学试卷（解析版） 考点：四边形 如图，在正方形ABCD中，E是AD的中点，F是BA延长线上的一点，AF=AB,已知△ABE≌△ADF. （1）在图中，可以通过平移、翻折、旋转中哪一种方法，使△ABE变到△ADF 的位置； （2）线段BE与DF有什么关系？证明你的结论. 【答案】 （1）绕点A旋转90°；（2）BE=DF，BE⊥DF． 【解析】本题考查的是旋转的性质，全等三角形的判断和性质 （1）根据旋转的概念得出； （2）根据旋转的性质得出△ABE≌△ADF，从而得出BE=DF，再根据正方形的性质得出BE⊥DF． （1）图中是通过绕点A旋转90°，使△ABE变到△ADF的位置． （2）BE=DF，BE⊥DF； 延长BE交DF于G；

七年级下册初中数学知识点总结

七年级下册初中数学知识点总结 第一章 整式的运算 一. 整式 ※1. 单项式 ①由数与字母的积组成的代数式叫做单项式。单独一个数或 字母也是单项式。 ②单项式的系数是这个单项式的数字因数，作为单项式的系数，必须连同数字前面的性质符号,如果一个单项式只是字母的积,并非没有系数. ③一个单项式中,所有字母的指数和叫做这个单项式的次数. ※2.多项式 ①几个单项式的和叫做多项式.在多项式中,每个单项式叫做多 项式的项.其中,不含字母的项叫做常数项.一个多项式中,次 数最高项的次数,叫做这个多项式的次数. ②单项式和多项式都有次数,含有字母的单项式有系数,多项式 没有系数.多项式的每一项都是单项式,一个多项式的项数就 是这个多项式作为加数的单项式的个数.多项式中每一项都有 它们各自的次数,但是它们的次数不可能都作是为这个多项式 的次数,一个多项式的次数只有一个,它是所含各项的次数中 最高的那一项次数. ※3.整式单项式和多项式统称为整式. ????????其他代数式多项式单项式整式代数式 二. 整式的加减 ¤1. 整式的加减实质上就是去括号后,合并同类项,运算结果是一个多项式或是单项式. ¤2. 括号前面是“－”号,去括号时,括号内各项要变号,一个 数与多项式相乘时,这个数与括号内各项都要相乘. 三. 同底数幂的乘法 ※同底数幂的乘法法则: n m n m a a a +=?(都是正数)是幂的运算中最 基本的法则,在应用法则运算时,要注意以下几点: ①法则使用的前提条件是：幂的底数相同而且是相乘时，底数a 可以是一个具体的数字式字母，也可以是一个单项或多项式； ②指数是1时，不要误以为没有指数； ③不要将同底数幂的乘法与整式的加法相混淆，对乘法，只要底

苏科版数学七年级下册-配套中学教材全解(北京课.doc

2014-2015学年度配套中学教材全解七年级数学（下）（北京课改版） 期末检测题附答案详解 （本检测题满分：120分，时间：120分钟） 一、选择题（每小题3分，共36分） 1.若不等式组 12 x x m ì ?? ， 有解，则m的取值范围是（） A.m＜2 B.m≥2 C.m＜1 D.1≤m＜2 2.（2014?南充中考）不等式组 () 1 12, 2 331 x x x ì? ?+? ?í ?? -<+ ?? 的解集在数轴上表示正确的是（） A．B．C．D． 3.若方程组 2313, 3530.9 a b a b ì- ?? í? + ?? ＝ ＝ 的解是 8.3, 1.2, a b ì?? í? ?? ＝ ＝ 则方程组 ()() ()() 223113, 325130.9 x y x y ì+-- ?? í? ++- ?? ＝ ＝ 的解是（） A. 6.3, 2.2 x y ì?? í? ?? ＝ ＝ B. .3, .2 x y ì?? í? ?? ＝8 ＝1 C. 10.3, 2.2 x y ì?? í? ?? ＝ ＝ D. 10.3, 0.2 x y ì?? í? ?? ＝ ＝ 4.下列语句：①一条直线有且只有一条垂线；②不相等的两个角一定不是对顶角；③两条不相交的直线叫做平行线；④若两个角的一对边在同一直线上，另一对边互相平行，则这两个角相等；⑤不在同一直线上的四个点可画6条直线；⑥如果两个角是邻补角，那么这两个角的平分线组成的图形是直角．其中错误的有（） A.2个 B.3个 C.4个 D.5个 5.某中学课外科技小组的同学们设计制作了一个电动智能玩具，玩具中的四个动物小鱼、小羊、燕子和熊猫分别在1、2、3、4号位置上（如图），玩具的程序是：让四个动物按图中所示的规律变换位置，第一次上、下两排交换位置；第二次是在第一次换位后，再左、右两列交换位置；第三次再上、下两排交换位置；第四次再左、右两列交换位置；按这种规律，一直交换下去，那么第2 008次交换位置后，熊猫所在位置的号码是（） A.1号 B.2号 C.3号 D.4号 6.如图，直线a和直线b被直线c所截，给出下列条件： 第5题图

论Storm分布式实时计算工具

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e85468586.html, 论Storm分布式实时计算工具 作者：沈超邓彩凤 来源：《中国科技纵横》2014年第03期 【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。 【关键词】分布式实时计算流处理 1 背景及特点 互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关 的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。 然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。而storm的出现填补了这个缺失。Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。不幸的是，这种方式有以下几个缺陷： 单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。 脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。 伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。 Storm定义了一批实时计算的原语。如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。storm的一些关键特性如下： 适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。

天津新人教五四制数学七年级下册同步全解

第十四章实数 (2) 第一节平方根 (2) 第二节立方根 (6) 第三节实数 (8) 中考链接 (11) 单元检测 (12) 第十五章不等式与不等式组 (15) 第一节不等式 (15) 第二节实际问题与一元一次不等式 (17) 第三节一元一次不等式组 (19) 中考链接 (21) 单元检测 (23) 第十六章数据的分析 (26) 第一节数据的代表 (26) 第二节数据的波动 (29) 中考链接 (31) 单元检测 (33) 第十七章三角形 (37) 第一节与三角形有关的线段 (37) 第二节与三角形有关的角 (40) 第三节多边形及其内角和 (44) 中考链接 (47) 单元检测 (49) 第十八章全等三角形 (52) 第一节全等三角形 (52) 第二节三角形全等的条件 (55) 第三节角的平分线的性质 (59) 中考链接 (65) 单元检测 (68) 期中试卷 (72) 期末试卷 (75) 参考答案 (78)

第十四章实数 单元目标 1. 理解平方根、立方根的概念和性质； 2. 掌握算术平方根，算术平方根的非负性的应用． 3. 理解无理数和实数的概念以及有理数和无理数的区别； 4. 掌握实数和数轴上的点的关系，平面直角坐标系中的点和有序实数对之间的关系. 第一节平方根 要点精讲 1、算术平方根 一般地，如果一个正数x的平方等于a，即x2=a，那么这个正数x叫做a的算术平方根. a的算术平方根记为，读作“根号a”，a叫被开方数. 0的算术平方根是0. 2、用计算器求一个数的算术平方根 有的计算器上有“”键，就可以使用这个键直接求出一个数的算术平方根. 3、平方根 一般地，如果一个数的平方等于a，那么这个数叫做a的平方根（或二次方根），这就是说：如果x2=a，那么x叫做a的平方根. 4、开平方 求一个数a的平方根的运算，叫做开平方. 5、平方根的性质 正数有两个平方根，它们互为相反数； 0的平方根是0； 负数没有平方根. 6、平方根的表示 正数a的算术平方根用表示； 正数a的负的平方根用表示； 正数a的平方根用符号表示. 7、平方根重要性质： （1）a≥0时，；

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