- 问答
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问 1.5的车哪个功率最大啊
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问 仪表盘上方异响，请帮忙分析分析。
4de8b6ac4597 一般新车磨合期过后，在排除仪表台一切杂物后，根据声音性质和发生部位，建议去维修专营店进行故障检查，根据平时维修案例分析，一般是进行螺栓禁锢即可排除。根据您的行驶路况和车况，由于车辆在平时使用过程中，可能刻意去让发动机高速运行或者经常跑高速路，那么发动机相对来说，都长期处于低、中转速运行，可避免的，在发动机缸体内、喷嘴上、气门、活塞环上都会有积炭和胶体，拉高速的作用就是通过发动机的高转速、高负荷工作，产生的高气流冲刷和高温燃烧，使胶体和积炭通过高温的燃烧，并且高速、大量的进、排气冲刷，来带走排出发动机内、喷嘴上的胶体和积炭。另一个很小的作用就是转动部分由于长期工作接触摩擦，在摩擦面上会起一个很小的镦（小坎）拉高速的位移变化，把这个长期运转摩擦产生的小坎磨平，例如曲轴和连杆机构的接触面。
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问 感觉是发动机的问题。。。。。请各位能人帮忙分析分析？？
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问 谁知道06年捷达冷车加不起油是什么情况？给帮忙分析分析啊，谢谢。
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问 汔车动力--电机功率
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问 汽车的排量功率怎么计算？
匿名用户 汽车的排量是汽车发动机（内燃机）的气缸容积。通常排量大，单位时间发动机所释放的能量（即将燃料[譬如：汽油]的化学能转化为机械能）大，也就是“动力性”好，就好象一个十多岁的男孩与一个健康的成年人相比，当然是成年人干体力活效率更高咯。所以那些越野车、跑车通常排量都相对较大。 扭矩决定车辆可克服阻力而运转之限度。扭矩通常用牛顿·米/转 做单位。在每个单位距离所做的功就是扭矩。两种表达方式：P等于FS，F是力，S是沿着力方向的直线位移；P等于MW，M是扭矩，W是旋转角速度，这里说明扭矩的大小和转速的关。扭矩反映在汽车性能上，包括加速度、爬坡能力等。 扭矩是衡量汽车跃障性能、加速性能和承载性好坏的重要标准。对于家用轿车而言，扭矩的大小表现在急加速性能上；对于越野车，扭矩的大小表现越野的爬坡度、跃障碍能力；对于货车而言，扭矩的大小表现车起步时拉动货物的重量上。
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问 蓄电池功率
SPRING 以2安培充电13个小时可以充满，不过对充电机的要求也比较严格，你可以登录这个网站看看：www.yopuhegs.com便携式全自动蓄电池充电机 Yh-206 Yh-212保护措施完善短路保护装置过温保护装置、过载保护装置、 反接护装置。 全自动浮充功能，保证100%满充电,充电结束自动停止。 具有过充保护功能 独特充电技术，根据电池状况自动调节充电电压和电流 充电时充电夹上不带电压，因此连接时不会产生火花。 在正负极倒置的情况下不会有危险，并带有声警报提示。 可在车充电时，无需将电池拆下，可直接充电。 LED指示灯显示电池的充电和测试状态。 采用优质绝缘外壳，耐高温及零下40度不破损。 两种充电档位：智能快速充电，深亏电慢充。 产品获CE、GS国际安全认证。 因电池电池有自放电性能如将充电机一直连接到无负载 蓄电池上，充电机会根据蓄电池的亏电情况，如电池需充电， 充电机将自动启动进行充电，充电后自动停止。
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问 CAD图形填充无法完成怎么办?正在分析所选数据... 正在分析内部孤岛
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问 什么是油路分析？如何进行油路分析？汽车方面的
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问 分析报告，统计分析和数据挖掘的区别
包容的爱 关于分析报告，统计分析和数据挖掘的区别！献峰网络指出：数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。 数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。 而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买e799bee5baa6e997aee7ad9431333363353738方案，这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。 关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。希 望 采 纳 不 足 可 追 问
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1条回答
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冰糖葫芦娃 
阳光游子 
