“变量的”可以造什么句，变量的造句

你,你们有更多的诗歌,浅海,变量的变化.

本质上，变量的*作*定义是如何或用什么办法测量变量的描述。

定义了油层压力关于空间变量的正交积分变换.

那么，这个变量的类型是什么？

随机变量的加权平均值是期望值。

在外生变量的影响下，博弈者的力量此消彼长，引起均衡改变和体制变革。

循环的重数和循环变量的初值、终值与步长能任意改变.

生产定额,预算约束等等可以限制变量的变化范围.

_脚本中要访问的全局和内核变量的声明。

在办法外递减局部变量，速度是最速的。简直取在函数中调用局部变量的快度相称。

同时，对随机变量的优化应用亦做了扼要说明。

上下文变量的名称一定不能包含任何“%”符号。

通过在平面中连接每个变量的三个交点可形成辐*图形，这样每个变量形成一个三角形。

我们需要复制该变量的值以使创建新的变量更加简单，因此继续下一步，将该变量的值复制到剪贴板。

接近平均数的二阶矩；平均值随机变量的偏差的平方的期待值。

矩，动差任意变量的正整数功效的期望值。第一个矩是分配的平均数

String变量的存在使得编写更多交互的程序变得简单而且有助于纠正认为数据就是数字的倾向。

所以我们用概率密度的概念来描述,连续型随机变量的情况。

而且，这还不能处理那些没有文档化的环境变量的问题。

全局变量的数量是有限的，这样我们就可以在报表初始化时声明它们了。

然后后面的一些代码,把变量类型变为了字符串，我可能不会通过实际*作,去取得实际的变量的类型，但是这并不是我想要的类型,而且对我来说把类型，变回去也很困难。

这种潜在变量的多样*促使jQuery创建了一种广义函数来访问它们。

在酉不变模意义下，得出了典则相关变量的一个极大值定理和一个极小值定理。

类型系统最出*的方面在于，在运行时，XSLT处理器实际上会根据变量的类型检查变量值，并在不匹配的时候（包括其多样*）发出*告。

当两个变量的比值互相影响时，如有了一个确定的速度，它可被理解为当分母在其区间内变化时分子也相应地变化。

由于模型的目标函数中含有随机变量的积分，模型的最优*条件之一就是积分的可积*。

或在编译时收到几个关于已不用的变量的*告，但是我相信它们是无害的，可以忽略它们。

随机变量的方差衡量随机变量值与期望值偏离的程度。

在杨氏模量、金属线胀系数实验中，微小形变量的测量是关键环节。

虽然我们做过的每个项目中的变量的数量不同，但差不多都是每个岗位15~30个变量。

对于基于三基*的多变量的**显示,*不存在类似于两基*的多变量的**显示算法.

如果您适当地限制了变量的范围并且减少实例变量的使用，则可以减少此类对象保留。

但为简洁起见，通常不会指定变量的包限定词。

对离散变量的析架尺寸优化问题，本文提出了采用多目标规划的思想、将离散变量优化和连续变量优化结合起来的求解方法。

为解决由于控制变量离散*导致系统输出振荡的问题，提出使用模糊中心法合成控制量输出，实现了控制变量的连续调节。

REOPT绑定选项将影响其中包含参数标记或主机变量的语句的优化。

声明用于循环控制变量的数组时不能使用初始大小的值。

如果找不到任何匹配，Seam就会收到解析该变量的请求。

或许是你的一个全局变量的初始化代码里有些问题，或者是一个在你的入口点函数中，申明的变量，导致程序崩溃。

3方差的*定义是随机变量的二次中心矩，与期望值之差的平方的加权平均值。

他现在把变量叫做流，变量的变化率叫做流数。

它只有关于每个变量的偏导数。

该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中，实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化。

目的结合肺癌危险因素研究中变量的筛选过程，探讨在涉及较多自变量的大型多元回归分析中，.变量间多重共线*的诊断和处理方法。

关联于任一顶点的各边所附带的流通变量的代数和为零.

文中给出了模糊随机变量的熵的变换结果，同时对模糊互信息也进行了论述。

寄存器的数量在每个处理器当中都是固定的，所以在程序的某个特定的位置，可以保存在寄存器中的变量的数量是有限制的。

有关重定向变量的更多信息，请参见本文中的重定向变量一节。

默认情况下，变量的范围是变量第一次被分配到的函数的内部，如果它的第一次分配出现在任何函数的外部，那么它就是全局变量。

倾向得分通过平衡各组的协变量的方法，用于降低选择偏倚.

在这样的情况下，RUP变量的选择可以围绕预期的辅助项目计划的工件分布来考虑。

并且，在优化过程中根据二进制变量的权重系数逐步确定离散变量的取值，实现了离散变量在优化过程中的逐次归整。

读取和写入原子变量与读取和写入对可变变量的访问具有相同的存取语义。

吉布斯相律告诉你,*变量的数目,给定约束之后。