创建及设置表单元素 7.3.1文本域 1.创建文本域 创建文本域的具体操作步骤如下: (1)插入一个表单,将光标放到表单中。 (2)单击“插入”面板中“表单”子面板中的“文本域”按钮,即可插入一个文本域(3)用户可以在文本域前面输入文字,例如“昵称”,按F12键打开浏览器,此时即可在文本域中输入文本

问题的提出 通信威胁 1.泄露:把消息内容发布给任何人或没有合法密钥的进程; 2.流量分析:发现团体之间信息流的结构模式。在一个面向连接的应用中,可以用来确定连接的频率和持续时间长度。 3.伪造:从一个假冒信息源向网络中插入消息。 4.内容修改:消息内容被插入、删除、变换、修改。 5.顺序修改:插入、删除或重组消息序列。 6.时间修改:消息延迟或重放。 7.否认:接受者否认收到消息;发送者否认发送过消息

“公式编辑器”是Design Science公司的 Math Type“公式编辑器”的特别版, 是专为 Microsoft Word应用程序定制的。 域是一种特殊的代码,用于指示Word在文档中插入某些特定的内容或自动完成某 些复杂的功能。例如,使用域可以将日期和时间等插入到文档中,能自动更新日期和时间

利用插入突变的方式获得了一株衣藻不运动突变体ift81,该突变体表现出鞭毛缺失或者短鞭毛的性状.基因序列分析表明,外源基因aphⅧ插入了突变体中IFT81(intraflagellar transport,IFT)基因的第五个外显子内,并导致该外显子原有的52个碱基对被替换.把含有完整IFT81基因的重组质粒导入突变体ift81后,其鞭毛恢复为野生型且可以检测到IFT81-HA融合蛋白的表达,这证明突变体的鞭毛缺陷确实是由于IFT81基因突变所导致.电镜观察显示突变体中鞭毛的显微结构发生改变,免疫荧光实验证实IFT81蛋白主要定位于基体和鞭毛部位.上述结果表明:IFT81蛋白缺失会导致衣藻鞭毛组装缺陷,在鞭毛组装所需蛋白的运输过程中,IFT81蛋白是必不可少的

只允许在一端插入和删除的线性表。允许插入和删退栈进栈的一端称为栈顶 (top),另一端称 top 为桟底(bottom)

引言 Chapter 2 插值方法表示两个变量x,y内在关系一般由函数式y=f(x)表达 但在实际问题中,有两种情况: 、 1由实验观测而得的一组离散数据(函数表),显然这种函 数关系式y=f(x)存在且连续,但未知。 2函数解析表达式已知,但计算复杂,不便使用。通常也函数表

建模案例:最优截断切割问题 一、问题 从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r倍且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少 二、假设 1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1; 2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e; 3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

众所周知,使用高阶多项式的插值常常产生病态的结果。目前,有多种消除病态的方 法。在这些方法中,三次样条是最常用的一种在 MATLAB中,实现基本的三次样条插值 的函数有 spline, ppval,mkpp和 unmkpp。在这些函数中,仅 spline在《MATLAB参考 指南》中有说明。下面几节,将展示在M文件函数中实现三次样条的基本特征

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图111说明了这两种方法