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顶上信号旁边的3g是什么意思？流量开着的吗？？怎么取消呢
<img onerror="imgDelByClass('comimg_box');" class="piczoom mpic" alt="求解三星
符号，说明你用的是3G卡。设置里面把移动数据关闭就不显示了。
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咱能干这种事嘛！
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我下面给你吃吧
先放水，再放油，等水沸，再放面，加调料，等面飘起来
我居然今晚也忘记买盐了！！
额我改天也自己煮
内&&容:使用签名档&&
保存至快速回贴求解。。。_百度知道
求解。。。
开机后，显示如下，不怎么懂。请教一下，是什么问题，该如何解决。谢谢！顺便说一下，我的电脑不能播放。 原文如下： Attention: Unsupported video configuration detected.Action is required. This computer has an add-in graphics card,but the m onitor cable is plugged into the integrated video connector. To attach the monitor cable to the add-in graphics card. 1.Shut down the computer 2.Plug the monitor cable into the add-in graphics card connector.This may require a video adaptor or video adapter cable.(Provided with the system) 3.Turn on the computer
This message should not appear after completing these steps.For more information or help plese refer to the system documentation. Press F1 to continue .F2 to enter set up. 共0条评论...
提问者采纳
注意：不支持的视频配置检测行动是必要的。这台电脑有一个附加的图形卡，但监测电缆插入集成视频连接器。附上监测电缆附加图形卡。1关电脑。2。把监视器电缆插入附加的图形卡连接器。这可能需要一个视频适配器或视频适配器电缆。（提供系统）3打开电脑。此消息不应该出现在完成这些步骤。更多的信息或帮助，请参阅文档系统。按F1继续代进入设置。
提问者评价
我解决了。是那是显示屏的擦口拆错了下面机箱。
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呵呵，这个问题很简单啊，是因为主板BIOS里的启动顺序没设置正常，按F1直接可以进系统了，按F2可以进主板BIOS，设置启动顺序。比如软驱还是启用状态，而默认还是从软驱启动的，这时只要吧软驱禁用就行了。还有一个可能就是主板电池没电了，换个电池。
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出门在外也不愁详细过程...求解..._百度知道
（1）过A作CB的垂线交BC于D，则四边形AOCD为矩形，∴AD=OC=8，CD=OA=2，∴BD=6，在Rt△ADB中，用勾股定律容易求出AB=10；（2）分三种情况：
（a）若AB、AP为腰，取AP=AB=10即可，则OP=12；
（b）若AB、BP为腰，过B作BE垂直AP于E，则AE=BD=6，所以AP=2AE=12，所以OP=14；
（c）若AB为底，过P作PF垂直AB于F，，易证Rt△PAF∽Rt△ABD，用相似比可求出AP=25/3∴OP=31/3（3）题目看不明白。
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出门在外也不愁计算统计_百度百科
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《计算统计》既包含一些经典的统计计算方法， 如求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等， 并通过某些实例， 对这些方法的应用进行了较详细的说明，《计算统计》最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
《计算统计》可作为数学、统计学、科学计算等专业的本科生教材, 也可供统计学方向的研究生、工程技术人员和应用工作者参考使用。
Geof H Givens，华盛顿大学博士，现任科罗拉多州立大学统计系副教授。曾获美国国家科学基金会职业奖，美国统计协会杰出应用奖等。
第1章 回顾 1
1.1 某些数学记号 1
1.2 Taylor定理和数学极限理论 1
1.3 某些统计记号和概率分布 3
1.4 似然推断 6
1.5 Bayes推断 8
1.6 统计极限理论 10
1.7 马氏链 11
1.8 计算 13
第2章 优化与求解非线性方程组 15
2.1 单变量问题 16
2.1.1 Newton法 19
2.1.2 Fisher得分法 22
2.1.3 正割法 23
2.1.4 不动点迭代法 24
2.2 多元问题 26
2.2.1 Newton法和Fisher得分法 26
2.2.2 类Newton法 30
2.2.3 Gauss-Newton法 34
2.2.4 非线性Gauss-Seidel迭代和其他方法 35
第3章 组合优化 40
3.1 难题和NP完备性 40
3.1.1 几个例子 42
3.1.2 需要启发式算法 45
3.2 局部搜索 45
3.3 禁忌算法 49
3.3.1 基本定义 49
3.3.2 禁忌表 50
3.3.3 吸气准则 51
3.3.4 多样化 52
3.3.5 强化 53
3.3.6 一种综合的禁忌算法 53
3.4 模拟退火 54
3.4.1 几个实际问题 56
3.4.2 强化 59
3.5 遗传算法 60
3.5.1 定义和典则算法 60
3.5.2 变化 64
3.5.3 初始化和参数值 68
3.5.4 收敛 69
第4章 EM优化方法 72
4.1 缺失数据、边际化和符号 72
4.2 EM算法 73
4.2.1 收敛性 77
4.2.2 在指数族中的应用 79
4.2.3 方差估计 80
4.3 EM变型 85
4.3.1 改进E步 85
4.3.2 改进M步 86
4.3.3 加速方法 90
第5章 数值积分 99
5.1 Newton-C^otes求积 100
5.1.1 Riemann法则 100
5.1.2 梯形法则 103
5.1.3 Simpson法则 105
5.1.4 一般的k阶法则 107
5.2 Romberg积分 107
5.3 Gauss求积 111
5.3.1 正交多项式 111
5.3.2 Gauss求积法则 112
5.4 常见问题 114
5.4.1 积分范围 114
5.4.2 带奇点或其他极端表现的被积函数 114
5.4.3 多重积分 115
5.4.4 自适应求积 115
5.4.5 积分软件 115
第6章 模拟与Monte Carlo积分 118
6.1 Monte Carlo方法的介绍 118
6.2 模拟 119
6.2.1 从标准参数族中产生 120
6.2.2 逆累积分布函数 120
6.2.3 拒绝抽样 121
6.2.4 采样重要性重抽样算法 128
6.3 方差缩减技术 133
6.3.1 重要性抽样 134
6.3.2 对偶抽样 140
6.3.3 控制变量 142
6.3.4 Rao-Blackwellization 146
第7章 MCMC方法 151
7.1 Metropolis-Hastings算法 151
7.1.1 独立链 153
7.1.2 随机游动链 156
7.1.3 击跑算法 158
7.1.4 Langevin算法 159
7.1.5 Multiple-try Metropolis-算法 160
7.2 Gibbs 抽样 161
7.2.1 基本Gibbs抽样 161
7.2.2 立即更新 163
7.2.3 更新排序 164
7.2.4 区组化 164
7.2.5 混合Gibbs抽样 165
7.2.6 另一种一元提案方法 165
7.3 实施 166
7.3.1 确保良好的混合和收敛 166
7.3.2 实际操作的建议 171
7.3.3 使用结果 171
7.3.4 例：软毛海豹幼崽的捕获-再捕获数据 173
第8章 MCMC中的深入论题 180
8.1 辅助变量方法 180
8.2 可逆跳跃MCMC 183
8.3 完美抽样 190
8.4 例：马尔可夫随机域上的MCMC算法 194
8.4.1 马尔可夫随机域的Gibbs抽样 195
8.4.2 马尔可夫随机域的辅助变量方法 199
8.4.3 马尔可夫随机域的完美抽样 201
8.5 马氏链极大似然 203
第9章 Bootstrap方法 208
9.1 Bootstrap的基本原则 208
9.2 基本方法 209
9.2.1 非参数Bootstrap 209
9.2.2 参数化Bootstrap 210
9.2.3 基于Bootstrap的回归方法 211
9.2.4 Bootstrap偏差修正 212
9.3 Bootstrap推断 213
9.3.1 分位点方法 213
9.3.2 枢轴化 215
9.3.3 假设检验 221
9.4 缩减Monte Carlo误差 221
9.4.1 平衡Bootstrap 221
9.4.2 反向Bootstrap方法 222
9.5 Bootstrap方法的其他用途 222
9.6 Bootstrap近似的阶 223
9.7 置换检验 224
第10章 非参密度估计 228
10.1 绩效度量 229
10.2 核密度估计 230
10.2.1 窗宽的选择 231
10.2.2 核的选择 240
10.3 非核方法 242
10.4 多元方法 245
10.4.1 问题的本质 245
10.4.2 多元核估计 247
10.4.3 自适应核及最近邻 249
10.4.4 探索性投影寻踪 253
第11章 二元光滑方法 261
11.1 预测-响应数据 262
11.2 线性光滑函数 263
11.2.1 常跨度移动平均 263
11.2.2 移动直线和移动多项式 269
11.2.3 核光滑函数 270
11.2.4 局部回归光滑 271
11.2.5 样条光滑 272
11.3 线性光滑函数的比较 274
11.4 非线性光滑函数 274
11.4.1 Loess 275
11.4.2 超光滑 276
11.5 置信带 279
11.6 一般二元数据 282
第12章 多元光滑方法 285
12.1 预测-响应数据 285
12.1.1 可加模型 286
12.1.2 广义可加模型 288
12.1.3 与可加模型有关的其他方法 291
12.1.4 树型方法 296
12.2 一般多元数据 303
数据致谢 309
参考文献 310}