我不能积分数学范围错误的原因 - 腾讯云开发者社区

:G:\Temp\mount Dism /Unmount-Image /MountDir:"G:\Temp\mount" /Discard 最后又回去研究报"错误: 11 试图加载格式不正确的程序"的问题...DestinationImageFile:"G:\Temp\Microsoft-Windows-Server-Language-Pack_x64_zh-cn.cab" /Compress:max 报错原因是源和目标路径的文件夹不能一样...，否则会报错误: 11 试图加载格式不正确的程序。...，并且用7z打开能看到一样的目录结构但是我发现个问题，虽然Dism.exe /Export-Image /SourceImageFile:"G:\LP.wim" /SourceIndex:1 /DestinationImageFile...可以用explorer双击打开，事实证明这种办法真的不行，因为用dism命令应用这个文件的时候报错了为了得到能用explorer打开的.cab，于是我又回到“把.esd展开到一个临时文件夹，然后尝试对整个文件夹的所有内容压缩为

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笔记本usb接口错误代码39-Win10改Win7系统USB接口不能用的原因及解决方法

因为win10系统的不稳定性和兼容性差的原因，所以很多win10系统用户纷纷安装成win7系统。这里也就出现了一个问题，Win10系统改Win7不能使用USB接口了。...为什么要注入驱动： 1：在H100芯片平台安装Win7系统困难的原因主要是相比早期的规划方案，增加了对USB 3.1接口的支持，因此将不再支持原有的EHCI主控，变更为最新的XHCI主控。...2：注入NVME驱动笔记本usb接口错误代码39，主要针对于M2、PCI-E接口的固态硬盘，下面会用最常用的联想710S举例普及一下： 1：m.2接口是目前最快的固态硬盘。 ...然后点击 Start 开始制作，制作速度不快，如果是普通USB2.0的U盘，估计要20分钟左右的笔记本usb接口错误代码39，耐心等待。 ...NVME驱动，以三星PM951 128 SSD固态举例步骤： 1：下载三星NVME驱动 2：解压三星NVME驱动到U盘中 3：安装开始以上就是Win10改Win7系统USB接口不能用的原因及解决方法了

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高等数学——砍瓜切菜算积分的分部积分法

今天是高等数学专题的第10篇文章。今天我们来看另一个解不定积分的方法——分部积分法，这个方法非常常用，甚至比换元法还要常用。在我仅存不多的高数的记忆里，这是必考的内容之一。...可能有些同学会有些疑惑这个结果，比如为什么(uv)'积分之后变成了uv。这个原因很简单，因为求不定积分就是通过导函数求原函数，所以我们对一个函数求导之后的结果再积分，自然得到的就是函数本身。...这也是我们之前说不定积分是求导的逆运算的原因。在一些时候，我们想要求不太容易，而求比较容易，这个时候我们就可以用分部积分公式得到结果了。...当然也行，但是整体的计算会麻烦很多，我们简单代入一下就知道，如果，那么，，我们代入之后会得到一个比较复杂的式子：我们要求这个式子的积分可能比原式还要困难，这个例子说明了一点，就是我们在选择u和v的时候不能盲目...这两个方法结合在一起之后威力大增，进一步扩大了公式的应用范围。比如我们来看一个例子：这个式子当中我们虽然有e出现，但是它的指数也是一个函数，我们使用分部积分法并不太容易。

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学好机器学习需要哪些数学知识？

机器学习往深里做肯定需要用这种，高级的数学语言去对问题进行描述。我本人对随机和实分析，其实目前也还只是略懂，很难说，真正的彻底掌握这两门十分强大的数学工具。”...事实上，要理解和掌握绝大部分机器学习算法和理论，尤其是对做工程应用的人而言，所需要的数学知识大学数学老师已经给你了：微积分线性代数概率论最优化方法关键知识点微积分先说微积分/高等数学。...参考书目：微积分用经典的同济7版就可以了，这是国内很多高校工科专业的微积分教材。如果想深入学习，可以看数学分析的教材，这是数学系的微积分。北大张筑生先生所著的数学分析可谓是国内这方面教材的精品。...，均匀分布随机变量的均值与方差，协方差随机变量的独立性最大似然估计这些知识不超出普通理工科概率论教材的范围。...除流形学习需要简单的微分几何概念之外，深层次的数学知识如实变函数，泛函分析等主要用在一些基础理论结果的证明上，即使不能看懂证明过程，也不影响我们使用具体的机器学习算法。

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关于振动的分析

正是由于上述原因 , 在工厂的实际应用中 , 在通常情况下 , 大机组转子的振动用振动位移的峰峰值 [μm] 表示 , 用装在轴承上的非接触式电涡流位移传感器来测量转子轴颈的振动 ; 大机组轴承箱及缸体...所以真有效值是从热量角度定义的，根据热量的定义，有以下公式：真有效值的数学定义推导得到真有效值的数学定义，等效于对被测信号的实时采样值进行平方和后求平均，然后开方。...在时域中积分 , 方法简单 , 但由于测试上原因 , 所测得的加速度信号均值不为零 , 经二次积分后 , 位移振幅值将产生严重偏移趋势项 , 极大影响测量的准确程度。...理论上加速度在时域上进行两次积分可以得到位移 , 但实际的结果却不一定如想象中的那么理想。我曾经将测得的加速度经过两次积分后想获得速度 , 但积分的结果却与现实有很大的偏差 ( 如图 1 。...积分低频问题有两种 , 一种是所谓的零位 , 这一般是由仪器或传感器产生的 , 真实振动不会有直流成分 , 所以积分前可以将直流成分去掉 ( 去均值 , 还有一种我称为趋势项 , 这个也不是振动信号 ,

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统计学-随机变量

我发现微积分，线性代数，概率，统计，这四个学科有点难舍难分。但是应该从微积分，线性代数这样学才是对的，不然你是看不懂统计和概率的。统计学是说两个事情，一堆数据如何描述，以及数据如何推断。...在大学第一次学这些内容的时候，并不能很好的理解全部的内容，但是一年多的工程实践，让我有了那么一点点的全局的感觉。 “随机变量不同于代数中的变量，因为它具有一组完整的值，并且可以随机获取任何值。...我感觉以前没有学好的原因就是一些基础概念的不理解。...先不管哪些公式啥的，就记住我说的话：指的是对函数的积累总和或面积的计算过程。在微积分中，积分是求解函数的定积分或不定积分，用于计算曲线下面积、求函数的反导数等。...概率密度函数用数学公式表示就是一个定积分的函数，定积分在数学中是用来求面积的，而在这里，你就把概率表示为面积即可。 Q：概率密度函数在某一点的值有什么意义？

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搞机器学习AI有什么必备的数学基础？| 经验之谈+资源大全

通常这非常困难（NP-hard），但如果你把问题设计为“平滑”，那么就能通过微积分来获得很好的代数解。多变量微积分也是需要的，在尝试最小化“错误”时，通常会通过每次更改许多、许多参数来实现。...从某种程度上说，这两件事就是你在微积分中学到的。 ? 我数学背景还不错，但想要搞明白K-L散度时，还得重新研究一下。在机器学习领域，几乎我遇到的信息论问题都是最小化K-L散度，这些看维基百科都能搞懂。...熟悉这些能让你发现错误，找到改进的方向我的下一个挑战是非参数统计。许多研究者跟我说这一领域会得到很多收获，许多方法能极大的改进机器学习还有人觉得，机器学习中最需要数学的地方，莫过于理解反向传播时。...另一方面，如果你面临的问题不能用现成的方法搞定，这时候数学背景就派上用场了。如果你想在框架里应用一个全新或者小众的架构，就得搞明白之后才能写出来。在应用和研究机器学习技术之间，有很大的不同。...如果没有理解这些工具的基本统计/数学假设，可能会遇到很多坑；而这种一刀切的解决方案，也可能会给出误导性的结果。另外使用这类工具，也让解释原因和结果的工作变得更加困难，一个“黑盒子”很难得到价值认同。

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对称思维的妙用之从解题到本质（五）——挑战网红题之鸭子半圆概率问题

对称思维的妙用之从解题到本质（一）——巴格拉斯效果发生的概率但是，促使我写这个系列文章的，其实并不是前面这些题，而是三年多前刚疫情开启过年那会，王志伟老师给我发来的一个题目，我当下就给出了错误的解答，...因为半圆只是存在就算数，表达式里就会有个奇怪的只要存在值就为1的式子，然后对这个函数在4个平面点的平面内积分…… 当然没有人会这么求，我只是举个极端的例子来说明，把数学读傻，而没有一点灵动性的后果，而且这种方法完全没法拓展到...则第3个点要满足条件的角度取值范围是[- pi + a, pi]，由于都是均匀分布，我们只需要对第二个点的角度a积分，第3个点可以直接给出变长积分结果，有： p = int(0, pi)(pi - (-...pi + a) / 2pi)da = 3 / 4 n = 4 同理，不过这里第4个点的取值范围和a, b的值都有关系，对于这样积分上下限变动的问题而言，计算是有些繁琐的，需要大量的分类讨论。...这些就是我在解这道题时遇到的困惑，强行用高等数学工具是解决了，可是完全看不到作为一个趣味数学题的美感，似乎仍然是没能够构造出足够好的解决问题的对称过程，进而化简。

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那是多少年来可怕的自我麻醉！

中国的物价、房价都在涨，独书价不涨。书价便宜的原因是买书的人少。中国的文化是很深厚的，如果你们年轻人不读书，几千年的文化不能传承。不论经济怎么发展，但是文化不发展，中国都不可能成为大国。...在小学学习的数学不能引起我的兴趣，除了简单的四则运算外，就是鸡兔同笼等问题，因此大部分时间花在看书和到山间田野去玩耍，也背诵先父教导的古文和诗词，反而有益身心。...最近我很惊讶地听说，很多数学教育家们坚持不教证明，原因是学生们不容易接受这种思考。诚然，从一个没有逻辑思想训练的学生，到接受这种训练是有代价的。...04 学习的过程不见得都是渐进，有时也容许突进现在有很多教育家反对学生记熟一些公式，凡事都需由基本原理来推导，我想这是一个很错误的想法。...我听说很多小学或是中学的老师希望学生用规定的方法学习，得到老师规定的答案才给满分，我觉得这是错误的。

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22届考研模拟卷(公共数学二)汇总

，做了几套之后我就知道没有做的必要，出的很多就不是考研范围内的东西刷完真题后，大家可以每天上午预定 8:30 - 11:30 做一张数学卷子模拟考试状态然后中午或下午花 1～2 个小时对整张卷子做一个总结...—— 极值互化换成三角函数后，确定好 (r,\theta) 的区间范围，找极值拉格朗日的几何意义，是一道我在【专题】中值定理证明题中举的例题，我比答案写的好多了直接搬运原题过来，读者稍微改改就好了...B ，然而求的是 A^* 的标准形利用那个表转换特征值就行了送分题，超过 1 分钟都慢了错了两道选择题，一个是计算错误，一个是题目看错明明打了那么久比赛，最大的收获就是要认真读题和注意数据范围...，然后代还伴随矩阵即可填空题隐函数求导，简单题求导反解参数，俗称模拟题取对数然后凑定积分定义，简单题这里要注意 x 的范围，不能只计算 [0,\pi] 的区间（指我自己）具体做法和卷三...\dfrac{f(x)-f(0)}{2x} = \dfrac{1}{2} \end{aligned} ] 利用非齐次特解形式，求出齐次方程，然后带入特解解出非齐次方程连续好判断，但是这题用考研范围内的数学极限

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AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（六）——巧用数学符号

我会告诉你，学这些符号并不像你想的那么难。但是有些东西会阻碍你前进。首先，如果你跟我一样，像个孩子一样讨厌数学。我发现了主要原因是我的老师从来没想过回答最重要的问题。为什么？为什么我要做这个？...然而又很多时候，人们要用更多的数学术语来定义当下的数学术语。这就产生了一种无限循环的误解，就像用“大象像大象”来定义大象这个词一样。很好！现在我明白了！不能这样！...我最后一篇文章就是一个很好的例子，但是有些地方我必须要纠正一下。但是这里的错误：它们是一件好事！错误是这个过程的一部分。我们不能摆脱错误，所以只能接受。如果你在犯错误，说明你在学习。...同样重要的是要注意，或许你不能阅读 Mathematical Notation book（http://amzn.to/2mVgWep），除非你已经阅读过我在《数学不好，也可以学习人工智能》（AI技术讲座精选...：数学不好，也可以学习人工智能）中介绍的那些书籍，或者如果你有微积分、代数和几何的背景。

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机器学习会取代数学建模吗？

如果数学模型在科研领域无法突破，我们最终是否会使用机器学习的方法来获得建模上的进展呢？当然不是！我认为，机器学习和数学模型应当是互补的关系——充分结合二者的力量一定会产生有趣的新模型。...为了说明我的观点，我构想了一个例子，让我们开启一趟科技文明之旅！在这个虚构的文明中，机器学习相当发达，然而这个文明的数学却糟糕得很，尤其是还不会微积分。...一个虚构的文明假设我们正处于一个微积分落后但深度学习发达的科技文明中。和大多数文明一样，它们都致力于用炮弹攻击自己的对手。两位来自同一阵营的科学家在对他们刚发行的大炮的攻击范围进行建模。...至今为止，这也是深度学习流传盛广的主要原因——它不但有用，且效果显著。只是我们并不知道为什么。...数学家对数学模型是可解释的，是直观的，而深度学习模型正好相反。在我举的例子中，构建数学模型并用机器学习填补空白（比如估测引力常数）可以带来更好的准确性和更快的计算。

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机器学习会取代数学建模吗？让我们假设一个微积分落后但深度学习发达的文明社会……

如果数学模型在科研领域无法突破，我们最终是否会使用机器学习的方法来获得建模上的进展呢？当然不是！我认为，机器学习和数学模型应当是互补的关系——充分结合二者的力量一定会产生有趣的新模型。...为了说明我的观点，我构想了一个例子，让我们开启一趟科技文明之旅！在这个虚构的文明中，机器学习相当发达，然而这个文明的数学却糟糕得很，尤其是还不会微积分。一个虚构的文明 ?...假设我们正处于一个微积分落后但深度学习发达的科技文明中。和大多数文明一样，它们都致力于用炮弹攻击自己的对手。两位来自同一阵营的科学家在对他们刚发行的大炮的攻击范围进行建模。...这种纯数据驱动的方式有着明显的缺点。如果他们获得的数据不能覆盖所有的输入可能性，或者数据过于稀疏，这种方式就会产生问题。...数学家对数学模型是可解释的，是直观的，而深度学习模型正好相反。在我举的例子中，构建数学模型并用机器学习填补空白（比如估测引力常数）可以带来更好的准确性和更快的计算。

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机器学习会取代数学建模吗？让我们假设一个微积分落后但深度学习发达的文明社会……

如果数学模型在科研领域无法突破，我们最终是否会使用机器学习的方法来获得建模上的进展呢？当然不是！我认为，机器学习和数学模型应当是互补的关系——充分结合二者的力量一定会产生有趣的新模型。...为了说明我的观点，我构想了一个例子，让我们开启一趟科技文明之旅！在这个虚构的文明中，机器学习相当发达，然而这个文明的数学却糟糕得很，尤其是还不会微积分。一个虚构的文明 ?...假设我们正处于一个微积分落后但深度学习发达的科技文明中。和大多数文明一样，它们都致力于用炮弹攻击自己的对手。两位来自同一阵营的科学家在对他们刚发行的大炮的攻击范围进行建模。...这种纯数据驱动的方式有着明显的缺点。如果他们获得的数据不能覆盖所有的输入可能性，或者数据过于稀疏，这种方式就会产生问题。...数学家对数学模型是可解释的，是直观的，而深度学习模型正好相反。在我举的例子中，构建数学模型并用机器学习填补空白（比如估测引力常数）可以带来更好的准确性和更快的计算。

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单变量到多变量.上

就让我来粗浅的回顾一下现代微积分世界，首先有一个难受的事实是，我们现在学的微积分，甚至说数学大厦其实不是那么新，而是在之前哪个群星闪烁的时代就已经奠定了。...其次我觉得就是要为现在的同济教材正名，它的知识没有错，而且环环相扣，深度也足够工科之后课程的使用。但是被骂的原因，我觉得是缺了数学史，和顺序不对的问题上。...其次就是顺序上面颇有微词，我就不展开了。如果不想看严密的微积分，我推荐这本书：这本书其实是先讲积分，再讲微分的。...精确性：左一段和右一段的设置可以帮助我们更精确地描述一个数学对象周围的环境。比如，我们可以通过左开右开区间 (-ε, ε) 来表示距离这个对象不超过ε的范围。...数学表达的便捷性：左一段右一段的设置在数学表达上也更加便捷和规范。它符合数学语言的习惯，并且易于理解和推导你看这个二元函数的邻域就是一个圈，好像也证实了我的想法，邻域就是给了变量的运动范围。

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不学好数学也想当数据科学家？不存在的

但当我开始通过自学深入了解这些令人激动的内容时，我很快发现我在大学里学的那些基础的数学知识，我已经记不清了。...原因很简单，用不到。变革的时代现在不一样了！...微积分当年牛顿想要解释天体运行的规律，但他却没有一个足够好的数学工具来描述他提出的物理概念。在英格兰的城市爆发瘟疫的期间，他搬到了他在乡下的农场，在这里，他提出了现代数学的一个分支--微积分。...为了弥补这些空白，我开始学习其他有关基本统计学和概率学的MOOC课程，并研读相关主题的文章或观看视频。这门学科范围很广，因此针对性的学习计划是掌握大部分基本概念的关键。...我尽量把它们一一列取出来，但是我也有些担心，毕竟这不是我擅长的领域。 1. 数据摘要和描述性统计，集中趋势，方差，协方差，相关性；2. 概率：基本概念，期望，概率微积分，贝叶斯定理，条件概率；3.

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超2万名开发人员调查：会 Python 和不会 Python 的区别

作为一名Pythoner ，我想举几个小例子说明：原因 1 鼠标操作流程手速太慢即使是打游戏，手速也很大程度上来源于快捷键的使用。...举个例子，Excel 做分析的过程可能是：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果…… 繁琐的每一步都是来自鼠标点击，中间错误了哪一步，很多步骤都需要重新调整...并且 Python 的使用热度带来了大量的大神，Python 工具库可谓应有尽有，这也是 Python 有前文报告中众多用途的原因。...image 原因 3 代码辅助数学算法小时候不爱数学，因为讨厌记繁琐的公式和进行步骤推算，一步算错，步步算错，而且我还无法理解为什么老师要求这么算。但代码的出现拯救了我对数学的偏见。...它能从特例的角度复现数学推理过程。通过计算机成千上万次的计算，让我更快理解算法的含义。截图来自 3blue1brown 的微积分教学视频《微积分的本质》为什么那么多人在学习Python？

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直方图均衡化的原理及实现途径_请简述图像直方图均衡的原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君直方图均衡化的原理及实现一、直方图 1.1 直方图的概念在图像处理中，经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等。...为了将原图像的亮度范围进行扩展，需要一个映射函数，将原图像的像素值均衡映射到新直方图中，这个映射函数有两个条件： ①不能打乱原有的像素值大小顺序，映射后亮、暗的大小关系不能改变； ② 映射后必须在原有的范围内...，即像素映射函数的值域应在0和255之间；综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数...2.2 累积分布函数的数学原理因为图像由一个个像素点组成，所以图像直方图均衡化是通过离散形式的累积分布函数求解的，直方图均衡化过程中，映射方法是：其中，s_k指当前灰度级经过累积分布函数映射后的值...，计算出图像的灰度直方图； ②计算灰度直方图的累积分布函数； ③根据累积分布函数和直方图均衡化原理得到输入与输出之间的映射关系。

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能用数学归纳法做证明题的 Wolfram|Alpha

事实上，当我向学生们解释我在Wolfram | Alpha的工作时，从他们那里得到的最常见的一个回答就是："OMG，这个网站是我学习微积分的救命稻草。"...他们通常是在说微分方程求解器，或Wolfram | Alpha的导数和积分功能。高中和大学一年级所学的大部分数学知识以计算为基础，题型与上面提到的这些功能类似。...这个内容与我以前在数学课上学到的任何知识都不同，原因有两个：证明不是计算。一套规则不能适用于所有问题。证明没有一个唯一正确的最终答案。数学问题没有一个简单、明确的答案是很奇怪的想法。...你可以不断添加尽可能多的食谱，但它基本上不可能包括曾经出现过的所有食谱。同样, 我可以不断提高证明题的覆盖率，但我永远不能将每个用户将要求的证明囊括。...然而，由于实际的命题是错误的（即当n = 5时，27 >32不成立），归纳步骤失败。但无论出于何种原因，该应用程序试图生成一个归纳步骤，以使证明有效。这导致了错误，需要被淘汰。

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3个搞物理的和陶哲轩真颠覆了数学常识？网友扒出95年中文教材

陶哲轩和物理学家的新数学公式没有唯一解，应用范围有限好了，瓜吃完了，这个公式并非首次出现，也并非某些营销号宣传的那么“颠覆”，那么该如何看待这一公式呢？...浪潮人工智能与高性能计算总经理刘军在新智元 AI 朋友圈转发了浪潮AIHPC物理学博士Jerry对该公式的点评： “陶哲轩和物理学家的新数学公式没有唯一解，应用范围有限。...在一定程度上对特定物理问题可降低计算强度，不过计算访存比会降低，内存带宽会进一步密集，是否有普遍实用价值不好说，感觉这个就是个数学遍例，没特别颠覆性的影响，而且原文也只是说物理问题，其他领域能不能扩展真不好说...从昨天推导看，它不能唯一算出本征矢，原因是缺相位，所以应用范围有限，只是一种思路而已。...7岁自学微积分，31岁斩获“菲尔兹”奖陶哲轩，就是那个传说中的“别人家的小孩”： 7岁：自学微积分并出版一本关于Basic程序计算完全数的书； 8岁：参加SAT数学测试得了760分的高分（800分为满分

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高等数学——砍瓜切菜算积分的分部积分法

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对称思维的妙用之从解题到本质（五）——挑战网红题之鸭子半圆概率问题

那是多少年来可怕的自我麻醉！

22届考研模拟卷(公共数学二)汇总

AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（六）——巧用数学符号

机器学习会取代数学建模吗？

机器学习会取代数学建模吗？让我们假设一个微积分落后但深度学习发达的文明社会……

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单变量到多变量.上

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