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感兴趣的产品日备忘录 - 简书
T说：“每周都有很多的感慨，很多的冲撞。”是的，每周看似大家都在重复地工作、学习、生活，但是在这点滴之间，又上演着各种稀奇古怪的事情。
大三女生，在母亲的陪同下来到了T的面前，母亲一脸的怀疑看着T。不想讲、不敢讲、不愿讲……母亲知趣地起身到了隔壁房间。女孩开始用微弱的几乎听不到的声音述说，好像坐在T对面的是一位80岁的老人。她找了一个比自己大13岁的男友，找的不是男朋友，只是父母的替代品。“我与父母，无法交流，很早就想来看心理医生，母亲一直反对，觉得不要什么事情都抱着去外面说——丢人。”咨询中，T把精力放在孩子的人格、心智的发展，母亲渐渐放下开始的层层防御表示愿意孩子接受心理咨询。转了一大圈，女生自己退缩了“我太累了，我不想知道太多，知道的越多越难过，我怕承受不了。我只想心里简单些，只想和好人在一起。”当一个人在开始面对成长的时候，其实才发现“根本不想成长”。原来父母的意志早就被她内化了很多。成长是快乐的？真的吗？有多少人的成长是快乐的？成长意味着独立、担当、告别、建立……怪不得连歌都唱着“我不想，我不想，我不想长大”呢！
我们远离美好有多远的距离？美好靠什么创造呢？很多家长以为孩子成绩优异、知识丰富、学富五车就能抓住美好、开创一个美好的未来。其实能滋养一个人的恰恰是对自我的接纳，是情感的流动才能撑起一片蓝天。儿童心理的发展有两条链——依赖和成熟，家长的养育偏向哪，孩子也就倒向哪边。正常的情感流动，依恋是养人的，可是依恋一过，不发展、不转化就变为了依赖。
如何判定依赖和退行呢？
1.绝对依赖型，绝对没有意识，在孩子早期当情绪出现时无法处理情绪时，就会出现绝对依赖，最后都会出现补偿。网瘾少年，多是偏思维型依赖。而成天泡吧、喝酒聊天、谈恋爱的人多是偏情感型依赖。
2.相对依赖，已经开始意识到自己的依赖，并且因为这样的认知而感到焦虑，慢慢修正的点就是逐渐减少依赖的程度，适应由依赖带来的挫败感。
3.朝向独立，开始完成告别，寻找社会认同的客体关系，走向成熟。治疗关系中和亲密关系中，如果总是觉得“对方没有满足我”其实是自己还处在绝对依赖阶段。
成熟，如何可以走向成熟？
首先，超强的整合能力——外在资源与分化中的突破性整合。外在资源，不同阶段的外在资源也是在变化的——1.婴儿时期的外在资源就是养育者，可养育者是父母和是祖辈提供的资源又大不相同——2.初级社会化资源（除养育者之外的保姆、邻居、阿姨……）——3.小学阶段（包括初中时期）的中级社会化资源（小伙伴、老师……）——4.高中时代的高级社会化资源（恋爱、合作）。分化停在了哪一级？越早阶段停，就越生出各种问题。
其次，人格化——自我与身体之间的链接能力所产生出来的真实感。如果固定的链接消失了，将会产生不真实的陌生感。小孩若产生不真实的陌生感自我定位就会出问题。在社会化群体的自我认同，从身体开始。通过身体化形成人格化。所以孩子特别在意自己的身体或者穿着打扮时，作为父母只能正面引导，千万不要打压。从"颜值"里，大家其实都在找塑造的能力。
最后说说现实化，就是客体的呈现，孩子内心的客体呈现，只有客体出现边界才清晰明了。
对于自闭症这类一般性退化性疾病的孩子最好的治疗就是高品质的陪伴加训练。
青少年的学习动力与本能动机力量如何评估呢？
从以下四个点来考量:
1.超我的功能和社会化接口。超我是早期养育关系的发展和建构关系能力的核心基础。在此很有必要重申父性超我中的重要元素———力量，威严，震慑，荣誉，理智，判断，抉择。而母性的重要元素应该有———温暖，包容，温情，满足。否则特别容易导致退行，而父性是阻止这种退行的重要力量。大家仔细看看会发现，在我们的身边，周围或者我们自己身上深深的感觉到父母位置的错位，甚至颠倒。当今这个时代是极为特殊的时代，想要解决这种大环境带来的后果是无能为力的。唯有父母的归位，各尽其责才能有所突破。社会化的接口就比较好办了，寻找小伙伴，建立小伙伴关系。
2.关系力量和撤退性影响
一段高品质的关系或者良好的关系可以使人收获:链接，建设，构建，创造，温暖，协作，改变，安全……。但是不良的关系带来的撤退性影响也是破坏力极强的，在这样的关系中人们体验到的是：极度的不安全，极强的攻击性，撕扯，纠结，侵凌，搅缠，惩罚……这些字眼让人不寒而栗，但常常我们一不小心，没有清晰的边界和辨识度就会被卷入这样的漩涡当中。成人如此，更何况青少年呢？
3.青少年的隐性退行的阻抑后果
青少年的安全半径狭窄，人格弹性弱，经不住打击，诱惑，抗压能力弱。那他的情绪管理的能力也就相对较弱，常常启动退缩模式和无能感，只能通过幻想来代替补偿。依赖性的内在体验模式是大量用退缩和回避的策略来进行自我补偿，导致自我认同越来越边缘化。逐渐，他们更强调满足自己的愿望，而更加无意识的忽略他人的存在感，进一步他的自身存在感将被破坏，意志也渐渐衰微，被意志压迫却越来越强，进而使得他们更加退缩，形成一个退行的内在系统，注定这样的动力系统被破坏的，那他们的社会功能和社会角色被破坏。
4.关系的建构能力与边缘化
社会化的核心指标就是建立关系的能力。关系意味着资源的建立和开发，这需要足够的心智来进行推动。良好的关系:有边界，有空间感，有生长性，这需要你的心智是开放的，链接的，合作的，分享的，充满希望和担当的，最终我们还是要在关系中遇到一个不断成长的自己。从一段一段的关系中我们可以深切的感受到关系是有影响力的或许是侵凌，或许是扶助。当关系僵化的时候，一定记得让自己的心智重新开启生长模式。关系的边缘化核心就是僵化了。关系是最经不住时间的检验的，因为他的保质期实在是太短了，所以请记住，让关系保鲜的方法就是不断让关系产生新陈代谢，彼此确定一个个共同的目标，共同担当，共同分享，共同去推进关系的保质期！
最后一个要命的点，情绪的古老结构的破坏力。招招致命，情绪是有记忆功能的，而且记忆的格式常常以负能量为主。最最要命的是固着你的体验投射，还有情绪像复印机一样的复制功能让我们常常深深身陷其中。情绪还会像瘟疫一样蔓延开来，导致角色和功能的紊乱，让小伙伴们在关系中形成可怕的报复联盟。面对情绪，我们去触摸它，觉知它，觉知情绪的临界点，才能控制好情绪的边界和避免投射性冲撞。情绪越古老能量级别越高，所以作为家长多多关注原生家庭中亲子关系的情绪模式！！！
时间：日 地点：大溪地 一直觉得听C&B课程是一种享受，音乐伴着T的、大家的声音，有点在音诗画里的感觉。语言和言语在音乐中更显情感的厚重。音乐让我们更放松，更易于体验到我们的体验。本次课程分为三个部分...
开场，T带着我们进入了一个女大学生的内心世界，似乎这个青春靓丽的女孩就站在我面前，青春、阳光、清秀、高挑，这样一个女孩子，她时而像一个是七八岁的小孩子，眼中的世界充斥着“好”与“坏”两种极端的判断模式，时而又像一个是80岁的老人，言语中透着些许看透世事的无奈“不想知道太多，...
1.儿童心理发展的两条发展链的观察 KTMC的案例：初三复读男生，与父母关系差，平时和奶奶一起生活，中考失败后在补习学校中被开除，现闲在家中。 针对这个孩子的情况，老T在治疗中小心翼翼地做了大量工作后，他愿意去补习班开始学习，但因他两次延后了和补习老师见面的时间，被他父亲骂...
还记得白雪公主的故事吗？ 漂亮的王后有一个魔镜，她常常问魔镜谁是世界上最美丽的女人，魔镜起先告诉她，她是世界上最美丽的女人，王后听了很开心；后来她又问魔镜，谁是世界上最美丽的女人。魔镜说，白雪公主比她美丽一千倍。王后听了很生气，之后她的人生重点就放在了如何杀掉白雪公主，如何...
今天一家三口去了动物园，这是赞赞第一次去动物园，觉得有必要记录下来。 早上9点从家里出发，原本打算去灵隐寺与爸爸妈妈还有小妹集合，却在半路发现去往灵隐寺景区的路上全变成只出不进的单行道，在西湖旁边兜了几个圈还是没能进入灵隐寺景区。于是临时决定把车停在路边，走路去已经靠近的动...
一清晨 我，一个赶路人儿 匆匆忙忙 猛一抬头，咋一惊 这一树，秋景春画 闻不到阵阵清香 只抹一缕缕清风 微凉
13:50蓬莱出发去威海 14:13 蓬莱收费站 15:25 出双岛收费站42.5元0010算法笔记——【动态规划】矩阵连乘问题
问题描述：给定n个矩阵：A1,A2,...,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模，输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数。
问题解析：由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。
完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为：
（1）单个矩阵是完全加括号的；
（2）矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=(BC)
例如，矩阵连乘积A1A2A3A4有5种不同的完全加括号的方式：(A1(A2(A3A4)))，(A1((A2A3)A4))，((A1A2)(A3A4))，((A1(A2A3))A4)，(((A1A2)A3)A4)。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。
看下面一个例子，计算三个矩阵连乘{A1，A2，A3}；维数分别为10*100
, 100*5 , 5*50 按此顺序计算需要的次数((A1*A2)*A3):10X100X5+10X5X50=7500次，按此顺序计算需要的次数(A1*(A2*A3)):10*5*50+10*100*50=52500次
所以问题是：如何确定运算顺序，可以使计算量达到最小化。
算法思路：
例：设要计算矩阵连乘乘积A1A2A3A4A5A6，其中各矩阵的维数分别是：
A1：30*35;
A2：35*15;
A5：10*20;
递推关系：
设计算A[i:j]，1≤i≤j≤n，所需要的最少数乘次数m[i,j]，则原问题的最优值为m[1,n]。
当i=j时，A[i:j]=Ai，因此，m[i][i]=0，i=1,2,…,n
当i&j时，若A[i:j]的最优次序在Ak和Ak+1之间断开，i&=k&j,则：m[i][j]=m[i][k]+m[k+1][j]+pi-1pkpj。由于在计算是并不知道断开点k的位置，所以k还未定。不过k的位置只有j-i个可能。因此，k是这j-i个位置使计算量达到最小的那个位置。
综上，有递推关系如下：
构造最优解：
若将对应m[i][j]的断开位置k记为s[i][j]，在计算出最优值m[i][j]后，可递归地由s[i][j]构造出相应的最优解。s[i][j]中的数表明，计算矩阵链A[i:j]的最佳方式应在矩阵Ak和Ak+1之间断开，即最优的加括号方式应为(A[i:k])(A[k+1:j)。因此，从s[1][n]记录的信息可知计算A[1:n]的最优加括号方式为(A[1:s[1][n]])(A[s[1][n]+1:n])，进一步递推，A[1:s[1][n]]的最优加括号方式为(A[1:s[1][s[1][n]]])(A[s[1][s[1][n]]+1:s[1][s[1][n]]])。同理可以确定A[s[1][n]+1:n]的最优加括号方式在s[s[1][n]+1][n]处断开...照此递推下去，最终可以确定A[1:n]的最优完全加括号方式，及构造出问题的一个最优解。
列举出所有可能的计算次序，并计算出每一种计算次序相应需要的数乘次数，从中找出一种数乘次数最少的计算次序。
对于n个矩阵的连乘积，设其不同的计算次序为P(n)。每种加括号方式都可以分解为两个子矩阵的加括号问题：(A1...Ak)(Ak+1…An)可以得到关于P(n)的递推式如下：
以上递推关系说明，P(n)是随n的增长呈指数增长的。因此，穷举法不是一个多项式时间复杂度算法。
2、重叠递归
从以上递推关系和构造最优解思路出发，即可写出有子问题重叠性的递归代码实现：
//3d1-1 重叠子问题的递归最优解
//A1 30*35 A2 35*15 A3 15*5 A4 5*10 A5 10*20 A6 20*25
//p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}
#include "stdafx.h"
#include &iostream&
const int L = 7;
int RecurMatrixChain(int i,int j,int **s,int *p);//递归求最优解
void Traceback(int i,int j,int **s);//构造最优解
int main()
int p[L]={30,35,15,5,10,20,25};
int **s = new int *[L];
for(int i=0;i&L;i++)
s[i] = new int[L];
cout&&"矩阵的最少计算次数为："&&RecurMatrixChain(1,6,s,p)&&
cout&&"矩阵最优计算次序为："&&
Traceback(1,6,s);
int RecurMatrixChain(int i,int j,int **s,int *p)
if(i==j) return 0;
int u = RecurMatrixChain(i,i,s,p)+RecurMatrixChain(i+1,j,s,p)+p[i-1]*p[i]*p[j];
for(int k=i+1; k&j; k++)
int t = RecurMatrixChain(i,k,s,p) + RecurMatrixChain(k+1,j,s,p) + p[i-1]*p[k]*p[j];
s[i][j]=k;
void Traceback(int i,int j,int **s)
Traceback(i,s[i][j],s);
Traceback(s[i][j]+1,j,s);
cout&&"Multiply A"&&i&&","&&s[i][j];
cout&&" and A"&&(s[i][j]+1)&&","&&j&&
用算法RecurMatrixChain(1,4,s,p)计算a[1:4]的计算递归树如下图所示：
从上图可以看出很多子问题被重复运算。可以证明，该算法的计算时间T(n)有指数下界。设算法中判断语句和赋值语句为常数时间，则由算法的递归部分可得关于T(n)的递归不等式：
用数学归纳法可以证明，因此，算法RecurMatrixChain的计算时间也随n指数增长。
3、备忘录递归算法
备忘录方法用表格保存已解决的子问题答案，在下次需要解决此子问题时，只要简单查看该子问题的解答，而不必重新计算。备忘录方法为每一个子问题建立一个记录项，初始化时，该记录项存入一个特殊的值，表示该子问题尚未求解。在求解的过程中，对每个带求的子问题，首先查看其相应的记录项。若记录项中存储的是初始化时存入的特殊值，则表示该问题是第一次遇到，此时计算出该子问题的解，并将其保存在相应的记录项中，以备以后查看。若记录项中存储的已不是初始化时存入的特殊值，则表示该子问题已被计算过，相应的记录项中存储的是该子问题的解答。此时从记录项中取出该子问题的解答即可，而不必重新计算。
//3d1-2 矩阵连乘 备忘录递归实现
//A1 30*35 A2 35*15 A3 15*5 A4 5*10 A5 10*20 A6 20*25
//p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}
#include "stdafx.h"
#include &iostream&
const int L = 7;
int LookupChain(int i,int j,int **m,int **s,int *p);
int MemoizedMatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p);
void Traceback(int i,int j,int **s);//构造最优解
int main()
int p[L]={30,35,15,5,10,20,25};
int **s = new int *[L];
int **m = new int *[L];
for(int i=0;i&L;i++)
s[i] = new int[L];
m[i] = new int[L];
cout&&"矩阵的最少计算次数为："&&MemoizedMatrixChain(6,m,s,p)&&
cout&&"矩阵最优计算次序为："&&
Traceback(1,6,s);
int MemoizedMatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p)
for(int i=1; i&=n; i++)
for(int j=1; j&=n; j++)
m[i][j]=0;
return LookupChain(1,n,m,s,p);
int LookupChain(int i,int j,int **m,int **s,int *p)
if(m[i][j]&0)
return m[i][j];
int u = LookupChain(i,i,m,s,p) + LookupChain(i+1,j,m,s,p)+p[i-1]*p[i]*p[j];
s[i][j]=i;
for(int k=i+1; k&j; k++)
int t = LookupChain(i,k,m,s,p) + LookupChain(k+1,j,m,s,p) + p[i-1]*p[k]*p[j];
void Traceback(int i,int j,int **s)
Traceback(i,s[i][j],s);
Traceback(s[i][j]+1,j,s);
cout&&"Multiply A"&&i&&","&&s[i][j];
cout&&" and A"&&(s[i][j]+1)&&","&&j&&
算法通过数组m记录子问题的最优值，m初始化为0，表明相应的子问题还没有被计算。在调用LookupChain时，若m[i][j]&0，则表示其中存储的是所要求子问题的计算结果，直接返回即可。否则与直接递归算法一样递归计算，并将计算结果存入m[i][j]中返回。备忘录算法耗时O(n^3)，将直接递归算法的计算时间从2^n降至O(n^3)。
3、动态规划迭代实现
用动态规划迭代方式解决此问题，可依据其递归式自底向上的方式进行计算。在计算过程中，保存已解决的子问题的答案。每个子问题只计算一次，而在后面需要时只需简单检查一下，从而避免了大量的重复计算，最终得到多项式时间的算法。
//3d1-2 矩阵连乘 动态规划迭代实现
//A1 30*35 A2 35*15 A3 15*5 A4 5*10 A5 10*20 A6 20*25
//p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}
#include "stdafx.h"
#include &iostream&
const int L = 7;
int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p);
void Traceback(int i,int j,int **s);//构造最优解
int main()
int p[L]={30,35,15,5,10,20,25};
int **s = new int *[L];
int **m = new int *[L];
for(int i=0;i&L;i++)
s[i] = new int[L];
m[i] = new int[L];
cout&&"矩阵的最少计算次数为："&&MatrixChain(6,m,s,p)&&
cout&&"矩阵最优计算次序为："&&
Traceback(1,6,s);
int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p)
for(int i=1; i&=n; i++)
m[i][i] = 0;
for(int r=2; r&=n; r++) //r为当前计算的链长（子问题规模）
for(int i=1; i&=n-r+1; i++)//n-r+1为最后一个r链的前边界
int j = i+r-1;//计算前边界为r，链长为r的链的后边界
m[i][j] = m[i+1][j] + p[i-1]*p[i]*p[j];//将链ij划分为A(i) * ( A[i+1:j] )
for(int k=i+1; k&j; k++)
//将链ij划分为( A[i:k] )* (A[k+1:j])
int t = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j];
if(t&m[i][j])
return m[1][L-1];
void Traceback(int i,int j,int **s)
Traceback(i,s[i][j],s);
Traceback(s[i][j]+1,j,s);
cout&&"Multiply A"&&i&&","&&s[i][j];
cout&&" and A"&&(s[i][j]+1)&&","&&j&&
上述迭代算法的运行过程如下图所示：
如图所示：
当R=2时，先迭代计算出：
m[1:2]=m[1:1]+m[2:2}+p[0]*p[1]*p[2]；
m[2:3]=m[2:2]+m[3:3]+p[1]*p[2]*p[3];
m[3:4]=m[3:3]+m[4][4]+p[2]*p[3]*p[4];
m[4:5]=m[4:4]+m[5][5]+p[3]*p[4]*p[5];
m[5:6]=m[5][5]+m[6][6]+p[4]*p[5]*p[6]的值；
当R=3时，迭代计算出：
m[1:3]=min(m[1:1]+m[2:3]+p[0]*p[1]*p[3],m[1:2]+m[3:3]+p[0]*p[2]*p[3]);
m[2:4]=min(m[2:2]+m[3:4]+p[1]*p[2]*p[4],m[2:3]+m[4:4]+p[1]*p[3]*p[4]);
m[4:6]=min(m[4:4]+m[5:6]+p[3]*p[4]*p[6],m[4:5]+m[6:6]+p[3]*p[5]*p[6]);
依次类推，根据之前计算的m值，迭代计算最优解。与备忘录方法相比，此方法会将每个子问题计算一遍，而备忘录方法则更灵活，当子问题中的部分子问题不必求解释，用备忘录方法较有利，因为从控制结构可以看出，该方法只解那些确实需要求解的子问题。
程序运行结果如下：
没有更多推荐了，三星手机的备忘录存在哪个文件夹里_百度知道
三星手机的备忘录存在哪个文件夹里
我有更好的答案
在“功能表”中。手机新建S备忘录的操作方法：1.应用程序-S Note-创建-选择模板-选择“备忘录”即可。(部分手机S Note中没有备忘录模板)2.应用程序-S 备忘录-创建-编辑内容即可。
采纳率：100%
据您反馈的信息，手机备忘录里面保持的文件存储位置请按以下步骤查找：点击主界面“应用程序”-我的文件-SMemo。即可找到
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请问三星手机备忘录的文件放在哪个文件夹?
我有更好的答案
并不是放在存储盘里的，是在手机自带的内存卡里，你去网站上下个PC套件，我用的是S8300C，叫 PC Studio，其他的应该也差不多，这个可以把你手机里的备忘录，通讯录都导出来。
采纳率：36%
获得root后，用er文件管理器打开文件夹，找到文件夹里data/data/com.sec.android.app.memo/ database/memo.db文件就是了
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