在线|二轮辅导[13][等比数列概念和相关性质+数列求和05]

广而告之 1.寒假下发的三套试题的答案已经上传,地址:地址: 2.为便于大家的网上学习,特开设博文用于收集大家的问题,博文地址:地址: 3.从第二次开始准备自己使用录屏软件在家录制:如果制作顺利,视频地址还会放在这一博文里面,请大家关注: 例题解析 例1[求复合函数的单调区间][2018天津模拟]已知函数\(y=f(x)(x\in R)\)的图像如图所示,则函数\(g(x)=f(log_ax)\)\((0<a<1)\)的单调递减区间为[] $A.[0,\cfrac{1}{2}]$ $B.[\s

思维导图 函数和基本初等函数 典例剖析 例1[2017年宝鸡市二检][函数性质逐条给出]已知定义在\(R\)上的函数\(y=f(x)\)满足以下条件: ①对任意的\(x\in R\),都有\(f(x+2)=f(x-2)\):②函数\(y=f(x+2)\)是偶函数: ③当\(x\in(0,2]\)时,\(f(x)=e^x-\cfrac{1}{x}\),若已知\(a=f(-5)\),\(b=f(\cfrac{19}{2})\),\(c=f(\cfrac{41}{4})\), 则\(a\),\(b\)

RFID 电动二轮自行车的防盗系统-标签 RFID电动二轮自行车的车身上或者骑着人,需要装配有源标签.该标签通过2.4G信道发送ID给读头,而SI24R2E是一款针对RFID有源卡行业涉及的,单发的2.4G频段RF射频芯片,目前主要针对低功耗的校讯通,2.4G停车场,电动车防盗方面应用广泛. SI24R2E的功能概述:   Si24R2E是一颗工作在2.4GHz ISM频段,专为低功耗有源RFID应用场合设计,集 成嵌入式发射基带的无线发射芯片.128次可编程NVM存储器以及自动发射模块.工作频

RFID 电动二轮自行车的防盗系统-读头 在RFID电动自行车防盗系统中,2.4G的读头占有重要环节:关系到读标签跟将ID号传输到后台,在这里介绍一款2.4G RFID系统中无线链路的RFID收发芯片-SI24R1芯片. 现在介绍一下这款芯片的基本知识: Si24R1是一颗工作在2.4GHz ISM频段,专为低功耗无线场合设计,集成嵌入式ARQ基带协议引擎的无线收发器芯片.工作频率范围为2400MHz-2525MHz,共有126个1MHz带宽的信道. Si24R1采用GFSK/FSK数字调制与解

上一篇讲了MongoDB的安装和管理,其中涉及到了一些概念,数据结构还有一些API的调用,不知道的没关系,其实很简单,这篇会简单介绍一下. 1.文档 文档是MongoDB的核心概念,多个键值对有序的放在一起就是一个文档,文档是MongoDB存储数据最基本的数据结构.对MongoDB都是以文档的形式来操作的,使用了一种类似JSON的二进制BSON数据格式,对API的调用都是传的文档参数.每种编程语言都有标示文档的数据结构,比如java的map,lua的table,python的dict等等,但是都

RabbitMQ详解(二)------消息通信的概念 消息通信,有很多种,邮箱 qq 微信 短信等,这些通信方式都有发送者,接受者,还有一个中间存储离线消息的容器.但是这些通信方式和RabbitMQ的通信模型是不一样的,比如邮件,邮件服务器基于POP3/SMTP协议,通信双方需要明确指定,并且发送的邮件内容有固定的结构.而RabbitMQ服务器基于AMQP协议,这个协议是不需要明确指定发送方和接受方的,而且发送的消息也没有固定的结构,甚至可直接存储二进制数据,并且和邮件服务器一样,也能存储离线消

主页:http://www.howardliu.cn/ 博客:微服务架构下的数据一致性:概念及相关模式 从2014年开始,微服务逐渐进入大家的实现,被认为是下一代实现信息化的有效手段.设计到系统,其中绕不开的就是数据一致性,从本地事务,到后来的分布式事务,都能够有效的保证数据一致性.但是在微服务架构中,这两种方式都不是最好的选择. 1. 使用本地事务和分布式事务保证一致性 在传统的单击应用中,最简单.最直接.最普遍的会使用一个关系型数据库,通过关系型数据库的事务保证数据的一致性.这种事务有四个基

1.浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的 2.整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的?是的!),而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差. 3. 如果字符串内部有很多换行,用\n写在一行里不好阅读,为了简化,Python允许用'''...'''的格式表示多行内容,可以自己试试: >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 l

一.Kafka中的核心概念 Producer: 特指消息的生产者Consumer :特指消息的消费者Consumer Group :消费者组,可以并行消费Topic中partition的消息Broker:缓存代理,Kafa 集群中的一台或多台服务器统称为 broker.Topic:特指 Kafka 处理的消息源(feeds of messages)的不同分类.Partition:Topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队