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课程答案位于Introduction-To-Electronics-Coursera。

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简介：
电子课程介绍、课程答案练习测验2-1-1答案：1. 增加从输出端子到负输入端子之间的反馈连接，能够扩大运算放大器的工作范围，即提升其不会饱和的输入电压范围。 2. 运算放大器属于一种主动器件，其正常工作需要依赖于外部电源的供应。 3. 对于理想状态下的运算放大器，电流输入（i_）等于电流输出（i +），两者均为零。 练习测验2-1-2答案：0.5 -0.75 练习测验2-2-1答案：Iin = 0 运算放大器通常被用作缓冲器，旨在为负载提供比电源自身能够提供的功率更大的功率输出。 练习测验2-2-2答案：5 500 0.01 练习测验2-3-1答案：80000 练习测验2-3-2答案：4.0 练习测验2-3-3答案：15 1.65 练习测验2-4-1答案：13.88 练习测验2-4-2答案：5 练习测验2-5-1答案：与无源滤波器不同，有源滤波器具备级联的特性，这种级联操作不会改变其传递函数的表现。 有源滤波器具有自身独立的...

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  • Coursera-Introduction-to-Electronics-课程答案
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    本简介提供Coursera平台上的“电子学入门”课程的相关习题解答和学习指南，帮助学生深入理解电路原理与基本元件的应用。 练习测验2-1-1答案： 1. 从输出端子到负输入端子增加反馈连接会扩大运算放大器的工作范围（即不会导致饱和的输入值区间）。 2. 运算放大器是一种需要外部电源驱动才能工作的有源设备。 3. 对于理想的运算放大器，流入和流出其两个输入端口的电流均为零。 练习测验2-1-2答案： 0.5 -0.75 练习测验2-2-1答案： Iin = 0 当运算放大器作为缓冲器使用时，它能够向负载提供比电源本身所能提供的更大功率输出。 练习测验2-2-2答案： 5 500 0.01 练习测验2-3-1答案： 80000 练习测验2-3-2答案： 4.0 练习测验2-3-3答案： 15 1.65 练习测验2-4-1答案： 13.88 练习测验2-4-2答案： 5 练习测验2-5-1答案： 与无源滤波器不同，有源滤波器可以级联而不会改变其传递函数。
     
  • 《Introduction to Probability》（哈佛概率论教材答案）
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    本书为哈佛大学概率论课程的经典教辅资料，提供了《Introduction to Probability》一书中习题的答案与解析，旨在帮助学生深化理解概率论的核心概念和应用技巧。 哈佛概率论教材的答案可供自学或不想完成作业的同学参考或抄袭。形而上学不行则退学。
     
  • Coursera机器学习课程作业答案大全
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    《Coursera机器学习课程作业答案大全》是一本全面解析和提供解决方案的学习指南，涵盖Coursera平台上广受好评的机器学习课程中所有作业问题的答案与详解。适合希望深入理解和掌握机器学习知识的技术爱好者及专业学生参考使用。 Coursera上的机器学习课程是由Andrew NG教授的斯坦福大学课程。该课程的所有课后习题答案都是真实可用的。
     
  • Introduction to Copulas
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    《Introduction to Copulas》是一本介绍Copula理论与应用的基础读物，涵盖了Copula的基本概念、统计特性及在金融、保险等领域的实际应用。 《Copulas导论》由Nelsen, Roger B.编写，并于2006年由Springer出版社出版发行了第二版。该书以PDF格式提供，文件大小为2.28MB，共有250页；ISBN号为978-0-387-28659-4。本书旨在介绍Copulas的基本性质及其在统计学中的应用。 Copula是一种函数，用于将多元分布函数与其单变量边缘连接起来。研究Copulas和它们在统计学上的作用是一个新兴但迅速发展的领域。书中详细讨论了Copulas的核心属性及一些主要的应用场景，包括依赖性分析、相关度量以及构建双变量分布家族的方法等。 全书包含将近一百个实例与超过150道练习题，适合用作教材或个人自学使用；读者需要具备概率论和数理统计方面的高级课程知识，并且对非参数统计有一定的了解会更有帮助。不过对于测度理论的概率学知识则没有要求。 Roger B. Nelsen是位于俄勒冈州波特兰市的莱斯大学与克拉克学院（Lewis & Clark College）的一名数学教授，他也是《无需证明：视觉思维练习》一书的作者，该书由美国数学会出版。
     
  • Introduction to Algorithm.tar.gz
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    Introduction to Algorithm.tar.gz 是一个包含算法入门教程和资源的压缩文件，适用于编程初学者学习基本及进阶算法知识。 《算法导论》是计算机科学领域的一本经典教材，它深入浅出地介绍了各种重要的算法，并提供了详尽的分析和实现。Introduction Algorithm.tar.gz这个压缩包文件显然是为学习和研究《算法导论》第三版的读者准备的，包含了书中的课后习题解答，这对于理解并掌握书中的算法概念至关重要。 在计算机科学中，算法是一系列清晰定义的步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它们是程序设计的基础，使得计算机能够处理各种复杂的数据和计算。《算法导论》涵盖了排序、搜索、图算法、动态规划、贪心算法、分治策略等众多主题，这些都是构建高效软件和系统的关键技术。 课后习题在学习过程中起着举足轻重的作用，它们提供了实践和应用理论知识的机会。解答这些习题可以帮助读者巩固所学，提升分析问题和解决问题的能力。本压缩包中的习题解答很可能包括了对每道题目的详细步骤、关键思路的解释，甚至可能有伪代码或实际编程语言的实现示例。 在学习《算法导论》时，理解和掌握每种算法的时间复杂度和空间复杂度分析至关重要。这涉及到如何评估算法效率，以及在不同数据规模下的性能表现。习题解答通常会对此进行讨论，帮助读者理解如何分析和比较不同的算法解决方案。 此外，动态规划是一种强大的解决问题的方法，它通过将问题分解为子问题来求解。《算法导论》中的动态规划章节常常是学习者的一大挑战，但通过课后习题的解答，可以更好地理解和应用这一技术。 图算法是另一个重要的话题，包括最短路径问题（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）、最小生成树问题（如Prim算法和Kruskal算法）等。课后习题解答可能会包含这些算法的具体应用实例和解题策略。 压缩包中的内容可能还会涉及数据结构，如堆、栈、队列、树、图和哈希表等，这些都是算法设计的基础。通过解决关于这些数据结构的习题，读者可以更好地理解和利用它们的特性。 Introduction Algorithm.tar.gz提供的资源对于想要深入学习《算法导论》的读者来说是极其宝贵的。它将帮助读者加深对算法和数据结构的理解，提高编程技能，为未来的职业生涯打下坚实基础。对于那些正在准备面试或者想要提升自身编程能力的IT专业人士，这份资料同样具有很高的参考价值。
     
  • Introduction to 800XA
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    800XA介绍旨在为用户概述800XA系统的功能与应用，包括其在工业自动化中的核心作用及如何通过该系统提高生产效率和设备管理能力。 ABB 800XA 系统是一款由ABB公司开发的自动化控制系统，主要用于工业领域的生产过程控制与优化。该系统结合了先进的硬件和软件技术，能够提供高效、可靠的解决方案，适用于各种规模的企业和不同的行业需求。 ABB 800XA 系统具备强大的数据处理能力以及灵活的操作界面设计，支持实时监控及历史数据分析等功能，并且可以与其他自动化设备无缝集成。此外，它还具有高度的可扩展性与兼容性，能够满足用户在不同场景下的应用要求。 综上所述，ABB 800XA 系统是工业自动化领域中的一个重要工具，对于提升生产效率、降低运营成本等方面发挥着重要作用。
     
  • Introduction to Linear Optimization
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    《Introduction to Linear Optimization》是一本介绍线性优化理论与应用的基础教材，适合运筹学、数学及工程专业的学生阅读。书中涵盖了线性规划的基本概念、算法及其在实际问题中的应用。 运筹学中最经典的线性优化讲解教材的英文完整版（市面上大多数版本仅包含1-5章），希望这个完整的版本能为研究线性优化的朋友提供帮助！与君共勉~~
     
  • An Introduction to Bootstrap_Efron
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    《An Introduction to Bootstrap_Efron》由统计学大师B.Efron撰写，介绍了Bootstrap方法的基本原理和应用技巧，是学习自助法的经典入门读物。 Efrons book, An Introduction to the Bootstrap, is excellent and worth reading for most students and practitioners in statistics. The authors have made a significant effort to introduce complex ideas in a simple and easy-to-understand manner throughout the book.
     
  • Introduction to Graphical Modeling
    优质
    《Introduction to Graphical Modeling》一书介绍了图形模型的基本概念和方法，适用于统计学、机器学习等领域的研究人员及学生。 这是一本最新的关于图形模型的著作。