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人に好かれることと、头がいいことにどんな関系があるのか。そう疑问に思う人もいるかもしれない。しかし、この二つには大いに関系がある。 どんなに「头がいい」人间だって、自分一人で贤くなってきたわけではない。亲に教えられ。いい教师と巡り会い、会社に入っても先辈に仕事を学んで成长していく。ごく稀には独学で功を遂げたような学者もいるかもしれないが、我々一般人は何らかの人の助けを借りて、少しずつ贤くなっていく。 このことは当たり前のこととして纳得してもらえると思うが、社会人や主妇などの大人になってからも、「头がいい」友人、知人をたくさん持っているかどうかは、その人自身の「头の良さ」に直结してくる。 どんなに头がいいと思っている人间でも、すべての物事に精通しているわけではない。必ず自分がよくわからない领域がある。よく知らない、よくわからないことをする时に、手っ取り早く理解するには、そのことに详しい人に教えてもらうのが一番だ。 卑近(注1)な例を挙げれば、パソコンを始めたいと思うとする。様々な入门书や、雑志を买い、売り场に自分で足を运んで、纳得するまで勉强して、これぞと思う一台を购入する凝り性（注2）の人もいるかもしれない。 しかし、最も合理的な方法は、パソコンに详しい知人に、自分がパソコンでやりたい事や予算を述べ、初心者には何が一番いい机种か教えてもらうことだ。人に直接教えてもらうほど、赘沢で有难いことはない。结局、パソコンについて详しい友人がいて、かつ自分に 労を惜しまずに教えてくれる人间関系を筑けているかどうかが大切になってくる。 このことはパソコンだけではなく、仕事や日常生活のあらゆる面で重要になってくる。 仕事でわからないことが出てきた、家を购入したいけどどうしたらいいか、子供の教育で行き诘まってしまった。そんな様々な场面で、适切にアドバイスをしてくれる人がいるかどうか、それが「头がいい」かどうかの分かれ道になる。 优秀な人と良好な人関系を保てる人は、それだけ自分の「悩みその领域」が広いと考えればいい。自分の头の中だけではなくて、いろんな优秀な人の头の中も、自分のものとして利用することができる。 こういった友人を持つためには、「人に好かれる人间」になることが大切になる。谁も「嫌なやつ」に亲切に教えようとは思わないからだ。 (注1)卑近（ひきん）：身近 （注2）凝り性（こりしょう）：一つのことに热中して、満足するまでやる性质
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举个身边的例子，比如说想买电脑时。也许就会有这种偏执狂，买了各式各样的入门书和杂志，亲自跑去卖场，学习至自己认同后终于买下一台。但是，最合理的方法其实是，向熟知电脑的朋友说明自己要用电脑来干什么，让他告诉你对初学者来说什么机种最适合。没有比让明白人直接教导更奢侈庆幸的事了。总之，是否有一个电脑高手朋友，并且自己能否不惜辛劳的求教，建立这层人间关系成为问题关键。这个不只适用于（买）电脑，对于工作和日常生活中的方方面面都是很重要的。
谢谢大神级回答。帮我答这题
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被人喜欢和头脑聪明有什么关系呢？瞌睡了
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providing an efficient
the sensing
time-frequency pair of spikes and complex sinusoids yields the most mutually incoherent pair providing the best sparsity conditions:where xJ
is a pure J-sparse signal. It was shown in [23] that the time-frequency
pair of orhtonormal basses that are related via the Fourier transform is highly incoherent.
However. The CS theory addresses the following
underdetermined
and noisy problem.The paper
is organized
as follows.
from the com- pressive sensing theory are summarized in Section II, and where constants c0 and c1
are wel(log N)4 , is. The addressed problem is formulated in Section III,
estimation
is bounded
by the energy of the noise w only, using the partial Fourier matrix of complex sinusoids
with M uniformly
selected rows.
Our spatial
interpretation
compressive
to the pioneering results in [27]-[29]. One should find the sensing matrix that obeys the RIP and allows to recover as many elements of the signal x from M measurements, the minimal number of the measurements
that is required for its recovery,
the knowledge
of the signal sparsity allows signal reconstruction
measurements. Our conclusions
are summarized
in Section VI.
In the array signal processing framework. Estimation
performance of the proposed spatial CS-based approach is evaluated via simulations
in Section V. Note that this results suggest that
J-sparseIn the CS theory framework, where the compressive beamforming
of arrival
estimation,
as possible.
COMPRESSIVE SENSING This
summarizes
results from the CS theory [15]-[26],
works. This property
was used in [19] and [23] to show that considering that the signal x is sparse in the basis of spikes.II. The RIP that was proposed in [18] and [19] is closely related to the incoherency between
the sparsity and the measurements
the majority of the published
works exploit the temporal
sparsity of the received
signals. The spatial compressive sampling approach for the field directionality estimation is presented in Section IV: M ≥ c2 J&#47.This
opportunity
sensing matrix Φ design [17]. In
incoherency
allows exact
reconstruction
of the signal
that is sparse
in one basis using the sensing matrix from the second incoherent
basis, this means that the knowledge
of the spatial
to achieve
resolution
提问者采纳
在文献[23]中证明了，其中。已经证明。我们的结论则归纳在第6节中，当信号x为j-稀疏时，为了到达估计的方向问题提出了压缩波束形成，提供了以下的表示式。不过这些研究和大多数已发表的论文一样。
这一框架为传感矩阵Φ的设计提供了一个机会[17]，而尺度N×1的稀疏度矢量的系数d只包含J＜＜N的非零元素，其凸优化如下，形成长度为M的。CS理论着重解决这在解决中的问题和噪声问题，研究的是被接收信号的时间稀疏度，知道空间信号的稀疏度就可用短的传感器阵列达到高的象限角分辨率，如果考虑信号x在尖峰基础上是稀疏的。由压缩传感理论得到的结果被归纳在第2节中： 式中Φ为一个已知的尺度为M×N（M＜N）的已知传感矩阵，从而提供了最好的稀疏度条件。所着重解决的问题在第3节中用公式加以描述，那么用于这一恢复（用具有M行均匀选择行的复杂正弦波的部分傅立叶矩阵）所需的测量的最小数目应该为 M ≥ c2 J&#47。用于场方向性估计的空间压缩取样方法在第4节中介绍，受到白零均值高斯噪声w(具有协方差矩阵Γw= )污染的测量值 ，那么此估计量的性能被约束如下，尖峰和复杂正弦波的时间－频率对产生相互最不相干的对。所提出的基于空间CS的方法在第5节中通过仿真进行了评价。2 压缩传感
本小节归纳了CS理论的符号表示及其主要结果[15]-[26]，稀疏度基础矩阵Ψ的列是来自稀疏度基础的矢量，估计误差只受噪声w的能量的约束。CS理论的主要目标是恢复长度为N的信号 ： 式中。这一提法不当的问题的解只有在信号x的某些性质可得到考虑时才有可能[17]： 式中xj为一个纯的J-稀疏信号。CS理论认为信号x在某种高阶稀疏基础 中是“稀疏的”或“可压缩的”。
传感矩阵Φ被认为以J-受约束等距常数δJ遵循RIP。这一性质被用到了文献[19]和[23]中。在文献[18]和[19]中提出的RIP与稀疏度和测量低沉音之间的不相干性密切相关，这是对于任何J-稀疏信号满足式（3）的最小值。而且还证明了，假设 1：
对于式（1）的噪声情况，适用于任何信号x的通用估计量（不一定是稀疏的）在文献[20]，知道信号稀疏度可以允许由数量少的测量值进行信号重构： 式中 ，从而为获得满足它的传感矩阵提供了一种高效的方法，这里的常数c0和c1表现良好而且较小。请注意，这一结果告诉我们，通过傅里叶变换相关的规范正交的低沉音的时间－频率对是高度不相干的。人们应该发现遵循RIP并允许从M个测量值恢复信号x尽可能多的元件的传感矩阵.，不相干性性质可以允许用传感矩阵从第二个不相干的基础准确地重构在一个基础上是稀疏的信号。文献[23]证明了，以证明;(log N)4 在CS理论框架中。在阵列信号处理框架中。
本文的组织如下。我们对压缩传感的空间解释与文献[27]-[29]中的先导结果有关，这意味着,[21]中做了介绍
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使用复杂的局部傅立叶矩阵M所选行的统一，大部分利用接收到的信号的时间稀疏。在第五节。此属性[19使用]和[23]表明。
本文组织如下，是。COM - pressive遥感理论成果总结第二节，通过模拟来证明我们的结论是在第六节（即总结），依据RIP和允许复苏的信号，为相互连贯对提供最佳的稀疏性条件。第三节说的是问题的解决。压缩采样的空间为外地方向性估计的方法载于第四节：
株是一个纯粹的J -稀疏信号。[23]它表明，我们会对空间政务司司长的建议为基础的方法进行评估。CS理论讨论了以下欠定和噪声问题。 二，如有可能。受压传感
本节概述了符号和CS理论的主要结果[15] - [26]，并在常量c0和C1中表现良好，考虑到信号x正处于峰值的基础上，即是在一个基础稀疏利用相干的基础上。请注意，当时的峰值频率对产量和复杂的
。人们应该找到传感矩阵，此结果表明，信号x歼稀疏，信号的稀疏性的专业知识能测量从少数信号的重建。
这个框架提供了一个传感矩阵Φ设计[17机会]，第二次对遥感矩阵进行精确重建，M测量X有很多因素。这是的RIP建议[18] [19]有密切的关系之间的稀疏和测量
不一致性，提供了获取传感矩阵有效途径来满足它。此外也表明，不一致性属性允许的信号;(log N)4 。结果表明，在[23]的时间内一方面是通过相关的
变换orhtonormal 频率对极不一致，测量的最小数字需要重新进行： M ≥ c2 J&#47依据CS理论框架。我们的空间诠释压缩传感涉及在[27]的开创性成果 - [29]，其中压缩波束采用的是波达方向估计问题的建议。但是类似于已发表的这些作品工程，估计错误只是在噪音瓦特能量范围。阵列信号处理的框架意味着在空间信号稀疏的知识可以使用短传感器阵列实现高承载角分辨率
在CS理论框架,知识的信号sparsity允许信号从一个小数量的重建的测量方法。在阵列信号处理框架,这意味着知识的空间信号sparsity允许达到很高的轴承的角度分辨率使用传感器阵列。我们的空间解释遥感与创业抗导致[27]-(29岁),提出了一种适合的抗压波束的二维波达方向估计问题。然而,这些作品,同样的,大多数的作品利用时间的通用的净水剂接收信号。
文章是有组织的如下。结果从com - pressive传感原理在第二章。解决问题的办法是在第三节。抽样方法的空间压缩的指向性估计算法在第四节。估计性能的评价方法是空间CS-based提出通过模拟在部分的结论了v第VI部分。
二。压传感
本节概述,主要源于记在CS理论(15)-[26]。在CS理论提出下列underdetermined和喧闹的问题:
在新疆是一个纯粹的J-sparse信号,c0常量,都表现得好,小阮。注意这个结果表明当信号x是J-sparse,估计误差界充满活力的噪音w。
该框架提供一个机会,Φ设计[17遥感矩阵。人应该遵循的传感矩阵RIP和允许恢复多要素的信号从x M测量,是不可能的。提出了一种症状,[d],[m].北京:19]是密切相关的sparsity机库和测量之间,提供一个有效的方式男低音获取遥感矩阵,满足你的好奇心吧。在(23)进行了对比,结果表明:在机库中允许精确重建一个信号,稀疏矩阵的基础上利用遥感从第二连贯的基础。这是显示在(23)的时频双orhtonormal司相关的傅里叶变换是通过高度连贯。而且它是显示频副峰值和复杂的正弦波产量最多的一对相互语无伦次sparsity条件提供最佳的解决方案。这个属性是用于[M].北京:19]和[M].北京:23]表明,考虑到这个信号是稀疏的基础上,最小数目的测量要求,其恢复,使用局部傅里叶变换矩阵的复杂的正弦波和M排,统一选择:M≥c2 J /(记录)。
在CS理论框架，信号sparsity的知识允许信号重建
从一个小数字
在列阵信号处理框架，这意味着空间信号sparsity的知识准许使用短的传感器列阵达到一个高轴承角度决议。
我们的空间解释
感觉与作早期工作在的结果关连[27] - [29]，压缩beamforming为到来估计的方向的地方问题提议。
这些工作，相似地
到出版工作的多数剥削被接受的信号的世俗sparsity。 本文如下被组织。
结果从com- pressive感觉的理论在第II.部分总结。 着手解决问题在第III.部分被公式化。 空间压缩采样方法为领域定向性估计在第IV.部分被提出。 提出的空间基于CS的方法的估计表现通过模仿在第v.部分被评估。 我们的结论在第VI.部分得出。
压缩感觉这个部分总结记法和那个扼要结果从CS理论[15] - [26]。 CS理论演讲以下underdetermined和喧闹的问题：
那里xJ是一个纯净的J稀稀落落的信号，并且常数c0和c1是行为良好和小的地方。 注意这发生建议，当信号x是J稀稀落落的，估计错误由噪声一定仅w的能量。 这个框架为感觉的矩阵Φ设计[17]提供机会。 你应该发现服从裂口并且准许从M测量恢复信号x的许多个元素的感觉的矩阵，尽可能。 提议的裂口[18]，并且[19]与incoherency紧密地相关在sparsity和测量低音之间，提供一个高效率的方式获得满足它的感觉的矩阵。 在[23]它显示incoherency物产允许是稀稀落落的在一个依据使用感觉的矩阵从第二个不连贯的依据信号的确切的重建。 它显示了在[23]通过傅立叶变换是相关的时间频率对orhtonormal低音是高度不连贯的。
而且它显示时间频率对钉和复杂sinusoids产生提供最佳的sparsity条件的最相互不连贯的对。 这物产用于[19]，并且[23]显示那考虑的信号x是稀稀落落的在钉的依据，为它的补救需要测量的最小的数量，使用复杂sinusoids部份傅立叶矩阵以M一致地选择的列，是： M ≥ c2 J/(日志N) 4。
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出门在外也不愁汉译日几个日语句子，主要有关订机票的，严禁翻译机_百度知道
汉译日几个日语句子，主要有关订机票的，严禁翻译机
1.你认为最迟几号就要决定订机票的事？你认为氦沪遁轿墚计蛾袭阀陋我最迟几号就要给答复你？2.如果迟几天订，机票会贵多少？太迟订是只是票价贵，还是根本就没位？3.星期几的去程机票比较贵？星期几比较便宜，没那么多人？4.周末除非可以吗？周末的话，部长能够派公司的员工在机场迎接我吗？方便吗？5.现在日元持续贬值，去日本的机票会越来越便宜吗？比去年便宜多少？
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1.航空券の予约はいつまで决まらないといけないと思うでしょうか。いつまで返事してはいけないと思うでしょうか。2.遅く予约すれば、航空券がいくら高くなるでしょうか。遅く予约すると、ただ値段が高くなるか、それとも买い切れるでしょうか。3.何曜日の航空券は普通より高いでしょうか。何曜日のは普通より低くて、人がそんなに多氦沪遁轿墚计蛾袭阀陋くないでしょうか。4.周末ではどうでしょうか。周末なら、部长が会社の职员に空港で迎えてくれてもよろしいでしょうか。5.现在日本円が続く下がっているので、日本への航空券はますます安くなるでしょうか。去年よりどれほど安かったでしょうか。希望能帮到您~！
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1 .あなたは遅くとも数日决定に航空券を予约することですか？あなたは私の最も遅くて何日をあなたに答える？2 .もし遅く何日を、航空券が高いいくらですか？予约は遅すぎは高くても、まったくない位ですか？3 .何曜日の往路航空券は比较的に高いですか？何曜日は比较的に安くて、そんなにいない人ですか？4 .周末以外にはいいですか？周末は、部长が派会社の従业员の空港で出迎えてくれませ氦沪遁轿墚计蛾袭阀陋んか？便利ですか？5 .今円安が进んで、日本へのチケットがますます安いですか？去年より安いいくらですか？
1、何日までに航空券を决めなければならないですか？せめて何日に返事が必要なのですか？2、何日间ちょっと遅くなると、どれぐらい高くなりますか？遅くなると、高くなるだけなのか、それとも席が込んでますか？3、行くのに何曜日の航空券が高い、何曜日のほうが安いですか？しかも人がより少ないほう。4、周末でもいけますか？そうすれば、空港まで迎えにこれますか？ご都合はよろしいですか？5、ただいま円安になってますが、日本への航空代が安くなりつつありますか？去年よりどれぐらい安くなりますか？ 翻译是翻译完了，但是你问的这些问题。。。即使是不知道你的工作，或者去日本的目的，问题很奇怪，有些完全没有必要问，直接问国内的航空公司就好了。问日方合作单位反而很失礼。个人意见。翻译内容没问题。
你的汉语就非常有问题。很简单的话让你说的很复杂
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日译汉，严禁用翻译机
多くの失败が日数の表现の违いによるものです、2月7日にシェアハウスをチェックアウトし。吉田が记述したとおりでOKならば。日本は「3月14日から2泊3日」とか「3月14日と15日に泊まる」といったふうに宿泊开始日から宿泊夜数で数えることが多いです。以上、驻在経験者のサバイバル术でした。中国でも好いホテルのフロントほど、「几天？」ではなく「几晚。でも日本以外の多くのところで、国によって异なります：30チェックアウトができるということになりますよね、06、　CheckIN　14 Mar 2015 22、私はいつも　我出発是○○号上午○○点、　「帰国当日03月08日早朝06：30に　　チェックアウトできるのか？もしそうでないなら？と闻かれたとき:30といったふうに。いずれも同じ意味なのに。よくあるでしょ、所以△晩（夜）と答えるようにしています、终了日の表现が违う？」と闻いてきます、いかが。早朝に管理人いるの？」の意です？宿泊日数の记述方法は地方、「3月14日～3月16日」という表现を使う场合もあるし。だから意思疎通を确実にするために予约票（Hotelバウチャー）には、别のホテルにチェックイン1泊が増えるはず、3泊するはずなのに予约が2泊しかとってないとか。さて、実际の行动とその期日＋时刻が示されています、「3月14日～3月15日」という场合もあります:00　　CheckOut　16 Mar 2015 06。几天私が闻きたかったのは
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我经常会回答说我几号上午几点出发。以上是常住酒店的经验之谈。不管是哪种都是一个意思。所以，在预约票（酒店）的时候，而会问你几晚。在中国也一样，每个地方每个国家都是不同的。怎么样。那么早有管理人吗，好的酒店的服务台不会问你几天？如果照吉田叙述的那样可以的话，6点半是可以退房的。日本的话。大多都是因为日期的表现错误，3月14号开始的三天两夜或者3月14号和15号住宿这样的话。希望能帮到您~，有3月14日～3月16日这样的表达。被问几天的时候？如果不那样的话:00　　CheckOut　16 Mar 2015 06：CheckIN　14 Mar 2015 22？住宿日期的计算方法，2月7号可以退了分享房屋，但是最后一天的表示就不同了，为了确保意思相通，所以住几晚，在别的酒店增加住一晚。但是在日本的其他很多地方，从住宿开始日到住宿天数的计算方法很多：回国当天3月8号早上6点半可以退房吗:30用这样的实际活动加日期和时刻表示出来。要住3晚救过只预约2晚这种事情经常发生我听到的是，也有3月14日～3月15日的表达
谢谢。请问日语当中的“管理人”“管理会社”是什么意思？应该是有关酒店，租房的？
一般就是负责人的意思。
“管理会社”呢？
负责的公司啊~！
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虽然是同样的意思。因此为了确保意思的正确传达，2月7日那天就应该从合宿处退房。在中国一些酒店的前台？的时候：　我出发是○○号上午○○点，订单（Hotel订单确认）的时候，如下:00　　CheckOut　16 Mar 2015 06？」？」？住宿天数的记述方法是根据地方，然后在别的旅馆增加一晚，06，而是说住「几晚：30
能退房吗？」如果是如吉田所说的那样OK的话、国家不同会有所变化的，并不是问住「几天。在日本「3月14日开始住2个晚上3天」或「3月14日和15日住宿」、所以△晩（夜）以上是我作为住宿经验者的生存之道、也有时候使用「3月14日～3月15日」。如果是问几天：30是可以退房的吧？明明是要住3晚的:30不是经常会出现这种情况吗。这样可以吗。早上管理的人在吗，最好写上实际的行动日和时刻：　CheckIN　14 Mar 2015 22，我总是会回答？如果不在的话。但是日本以外的很多地方有时候会使用「3月14日～3月16日」，多是从住宿开始日和住苏夜数来计算的：「归国当天03月08日早上06，但是只预约了2个晚上。多数失败都是天数的表现区别导致的我想问的是，但是结束日表现的不同
谢谢。请问日语当中的“管理人”“管理会社”是什么意思？应该是有关酒店，租房的？
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