閬中，古稱 保寧 ，是 四川省 南充市 代管的 縣級市 ，地處 四川盆地 北緣，位於 嘉陵江 中上游， [1] 秦巴山 南麓，山圍四面，水繞三方。 東靠 巴中市 、 儀隴縣 ，南連 南部縣 ，西鄰 劍閣縣 ，北接 蒼溪縣 。 2000多年來，為 巴蜀 要衝，軍事重鎮。 自元朝 閬州 升格為 保寧府 以來，閬中一直是 川北 地區政治、經濟、文化、教育和商貿中心。 根據第七次人口普查數據，截至2020年11月1日零時，閬中市常住人口622667人 [47] 。 閬中市幅員面積1878平方公里，轄5個街道、19個鎮、4個鄉 [2] 。 是中國生態建設示範市、中國優秀旅遊城市、世界千年古縣、中國春節文化之鄉。
等腰梯形判定定理2:对角线相等的梯形是等腰梯形．. 二、解决梯形问题常用辅助线：. ①作高法：使两腰在两个直角三角形中；. ②移腰法：使两腰在同一个三角形中，梯形两个下底角是互余的，那么一般会用到这种添辅助线的方式，构造直角三角形；. ③延腰法 ...
錦鯉が海外からも愛される理由と全国の人気な養鯉場8選をご紹介します。海外で庭に池を持つ住宅が増えたり、円安の影響で購入しやすくなったりなどブームを加速させた背景や理由、そして人気の立役者である養鯉場について解説します。
【拼音】mù 【解释】"木"的本义即树木，后引申指木头、木料以及一切木制器具，又特指棺材。 木质坚韧结实，故"木"有淳朴忠厚之义。 其次，"木"字还有呆笨的意向；也指感觉不灵敏，失去知觉；麻木。 【出处】《诗经·小雅·角弓》："毋教猱升木，如涂涂附。 " 2、目 【拼音】mù 【解释】本义指眼睛，引申表示看，用作动词。 由眼睛又引申为孔眼。 目也指从大项分出来的小项，或按顺序开列的目录、名目，又指事物的名称。 【出处】王充《论衡·命义》："非正色目不视，非正声耳不听。 " 3、沐 【拼音】mù 【解释】本义为洗头，后由本义引申为洗涤、润泽之义。 也指水名。 【出处】《诗·小雅·采绿》：予发曲局，薄言归沐。 4、牧 【拼音】mù 【解释】本义指放养牲口引申指放牧的场地、郊外。
拓展：世界各地区五行属性 嘉科 如果我的观点帮助你赢得了利益，请给我打赏1% 浅黄为金属性，绿色为木属性，蓝色为水属性，红色为火属性，没有标明地区为土属性 重点强调几个极致属性地区 ： 极致之金 ：满洲+远东，隶属亚洲 极致之木 ，中西欧不包括意大利，隶属欧洲 极致之水 ，北欧，隶属欧洲 极致之火 ，美国，隶属北美洲 极致之土 ，乌克兰，隶属欧洲 与普通属性不同，极致属性之间没有相克，只有相生。 因此极致属性的男女可以随意婚配。 编辑于 2023-08-09 19:15 ・IP 属地江苏 分享
我們天天使用到的錢包，是我們的隨身財庫，好的錢包風水不僅能守財，甚至會提升財運。挑皮夾時顏色是關鍵，以五行風水的看法來說，黑色、藍色、金色、黃色、咖啡色、棕色、米色、綠色、灰色、紫色可以招財或守財，而紅色、粉紅色、桃紅色和白色則會漏財，若可搭配生肖選擇皮夾顏色，更 ...
1月 1日 0时 开始算命 热门算命 八字算命 依照天干、地支阴阳五行属性之相生、相克的关系，推测旦夕祸福。 周易算命 根据命主的八字信息，结合河洛理数推算一生的运程。 称骨算命 称骨算命法是唐代著名的星象预测家袁天罡称骨的预测方法。 观音灵签 观音灵签向来以灵验著称，只要诚心祈求，自有灵验! 星座占卜 全面解读星座运势，为在事业、健康、财运、爱情方面有各种疑惑与迷茫的网友们，做出准确指引、提供可靠参考。 生命灵数 透过"生命灵数"的分析了解，找到对你而言最有价值的数字! 八字算命_八字测算：互联网最精准的八字算命之一。 根据生辰八字来分析性格，八字喜用神。 结合民间传统的神煞论命、命宫论命来分析您的命运，给出婚配建议、养生保健建议等。
斜面的物体是否下滑，摩擦系数和斜面角度的关系有关吗？ 已知一个 30 度的斜坡，摩擦系数为 0.5。 甲乙两人一起冲到斜坡上同一位置，甲比名重。 如果没有任何外力扶持，之后可能发生的情况是 (). A.两人均开… 显示全部 关注者 3 被浏览 2,382 关注问题 写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 2 个回答 默认排序 悟理晓章 北京市骨干教师、优秀教师，30年教龄高中物理老师、班主任 关注 4 人赞同了该回答 回答是：有关系。 如果物体在斜面上匀速下滑， mgsinθ=μngcosθ， 所以μ=tanθ 讨论：1、若μ＞tanθ，物体，物体将在斜面上静止在斜面上，滑不下来； 2、若 μ=tanθ ，物体将在斜面上静止火匀速; 3、若μ＜tanθ，物体将在斜面上加速下滑。
ROC 曲線是 Receiver Operating Characteristic Curve 的縮寫，此名稱來自於起源的 二戰軍事用途 ，ROC 曲線的功能是呈現 分類器在不同閾值下的決策品質 。 一般機器學習教科書提及 ROC 曲線都是直接從算式定義開始講解，一堆 TPR、FPR 等等術語，令人頭昏眼花。 如果你跟我一樣，也是常常忘記算式與定義的類型，我認為只要優先搞懂以下這個 分類模型的關鍵問題 ，就能深度理解 ROC 曲線、不會再忘記了： 分類模型只會輸出 機率 ，不會真的幫你「分類」 在機器學習領域的分類問題，我們通常會把分析模型稱為 分類器 （Classifier），好像模型會幫我們做好分類一樣，但實際上 不是如此 !
閬中
