关于jieba库的描述，以下选项中错误的是（)。

A.jieba.cut(s)是精确模式，返回一个可迭代的数据类型

B.jieba.lcut(s)是精确模式，返回列表类型

C.jieba.add_word(s)是向分词词典里增加新词s

D.jieba是Python中一个重要的标准函数库

提问人：网友Dym112233 发布时间：2022-01-07

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第1题

编写程序，在main方法中输出该方法所在线程的线程id、线程名称和线程优先级。定义一个线程类WorkThread，在其run方法中输出run方法所在线程的线程id、线程名称和线程优先级。在main方法中创建WorkThread类的对象，并启动该新线程，通过程序运行的结果说明二者的线程id是不同的，从而实现多线程的程序设计。

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第2题

下列程序的功能是：利用如下所示的简单迭代方法求方程cos(x)-x=0的一个实根。迭代式为：xn+1=cos(xn)。迭代步骤如下：（1）取x1初值为0.0；（2）x0=x1，把x1的值赋给x0；（3）x1=cos(x0)，求出一个新的x1；（4）若x0-x1的绝对值小于0.000001，执行步骤（5），否则执行步骤（2）；（5）所求x1就是方程cos(x)-x=0的一个实根，将其作为函数值返回。请编写函数countValue()来实现程序的要求，调用函数WRITEDAT()，把结果输出到文件OUT.DAT中。部分源程序已给出。请勿改动主函数main()和输出数据函数writeDAT()的内容。#include #include #include float countValue(){ } void main(){ clrscr(); printf("A=%f\n",countValue()); printf("%f\n",cos(countValue())-countValue()); writeDAT();} void writeDAT(){ FILE *wf; wf=fopen("out17.dat","w"); fprintf(wf,"%f\n",countValue()); fclose(wf);}

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第3题

估计p:科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明,考虑双变量模型:及AR(1)模式于是科克伦

估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：

及AR(1)模式

于是科克伦和奥克特推荐如下步腺来估计ρ。

(1)用通常的OLS方法估计方程①并得到残差u_t。顺便指出，你可以在模型中包含不止一个X变量。

(2)利用第1步得到的残差做如下回归：

这是方程②在实证中的对应表达式。

(3)利用方程③中得到的，估计广义差分方程(129.6)。

(4)由于事先不知道方程③中得到的是不是ρ的最佳估计值，所以把第3步中得到的值代入原回归①，并得到新的残差解为

(5)现在估计如下回归

它类似于方程③，并给出p的第二轮估计值。由于我们不知道p的第二轮估计值是不是真实p的最佳估计值，所以我们进入第三轮估计，如此等等。这正是科克伦-奧克特程序被称为迭代程序的原因。我们该把这种(愉快的)轮回操作进行到什么程度呢?一般的建议是，当p的两个相邻估计值相差很小(比如不是0.01或0.005)时，便可停止迭代。在工资-生产率一例中，在停止之前约需要3次迭代。

a.利用科克伦-奥克特迭代程序，估计工资生产率回归(12.5.2)的p.在得到ρ的“最终”估计值之前需要多少次迭代?

b.利用a中得到的p的最终估计值，在去掉第一次观测和保留第一次观测的情况下，估计工资生产率回归。结果有何差异?

c.你认为在变换数据以解决自相关问题时保留第一次观测重要吗?

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第4题

用SOR方法解线性方程组(分别取松施因子ω=1.03，ω=1，ω=1.1)

精确解要求当‖x^*-x^(k)‖₁₀＜5×10^-6时迭代终止，并且对每一个ω值确定迭代次数。