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简介：
《关注课外阅读》课件的主题围绕课外阅读的重要性、如何指导学生进行课外阅读以及课外阅读指导应遵循的原则展开，旨在强调课外阅读在教育过程中的关键作用。
课外阅读的重要性不容忽视。
原苏联教育家苏霍姆林斯基指出，课外阅读对学生的世界观形成具有深远影响，因为它能够提供丰富的知识和多元的观点，帮助学生构建更加全面和深刻的认识世界的方式。
此外，课外阅读也是减轻学生学习压力的有效方法，通过自主选择和自我驱动的阅读，学生可以在轻松愉快的环境中获取知识。
对于学习有困难的学生，课外阅读更是能够开发他们的智力，因为阅读可以锻炼理解力、想象力和批判性思维。
吕叔湘先生的言论进一步强调了课外阅读在语文能力培养中的作用，他认为课内学习和课外阅读应以70%和30%的比例分配，这表明课外阅读对于语言素养的提升至关重要。
鲁迅先生的经验则证明，广泛的阅读是提高写作能力和语言表达能力的关键。
国内的实践经验也验证了课外阅读的诸多价值。
它能够促进学生的个性健康发展，使他们形成独立思考的习惯和独特的人格魅力；
同时，课外阅读拓宽了教学的边界，不再局限于教科书，而是通过各种类型的读物丰富学生的知识体系；
阅读可以培养良好的智力，提高解决问题和创新能力。
指导学生开展课外阅读需要策略和方法。
教师应当推荐适合学生年龄和兴趣的优秀读物，引导他们远离不良内容。
开展多样化的阅读活动，如读书会、分享会等，可以激发学生的阅读热情。
开设阅读指导课程，教授有效的阅读策略，能提升阅读效率。
同时，实施阅读评价，记录和跟踪学生的阅读进度，确保他们达到一定的阅读量。
课外阅读指导的原则强调其与课内阅读的协同，与写作、听说能力的融合，以及与学校活动的结合。
这样可以确保课外阅读不仅是孤立的行为，而是整体教育的一部分，与学生的其他学习活动相辅相成。
莎士比亚的名言形象地描绘了书籍的价值，强调了阅读在生活和智慧中的核心地位。
与书籍为友，意味着不断自我提升，发现无尽的知识世界。
因此，关注课外阅读，就是关注学生的全面发展，关注他们未来无限的可能性。

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Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

（解压密码:easyface）事例中整合了摄像头功能,实时显示画框的人脸图像..NET4.0VS2013编译运行,绝对没有问题.绝对不是半成品.单机识别,非云识别.采用开源引擎.支持windowsXP以上系统.兼容32,64位.1.支持人脸实时检测画框.最多检测20张.2.支持人脸以内存或文件方式传入.3.两张脸的图片文件比对,算出相似度.其中图片以最大脸为主.4.支持单张人脸提取特征码.5.支持根据两个特征码算出相似度.1:1使用方法.直接送入两张图片(内存或文件方式),得到相似度结果1:N使用方法.1.送入所有人物图片,得到每个人物的特征码,和人物信息一起保存下来.2.送入需要识别的人物,得到特征码A.3.轮流将人物库中的特征码取出来和特征码A进行对比.最相似度最大人物为目标人物.还需要阀值,小于70%表示没找到.解压密码:easyface

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。