kap 怎样录音

1、直接打开kap的主界面，通过按照图示设置本地录制的参数。

2、下一步，需要在那里确定开始录制。

3、等完成上述操作以后，继续利用Ctrl+F2键快捷停止录制。

4、这样一来等生成相关的对象以后，即可实现录音了。

鞋底品牌。KPP是中国大陆地区最好的鞋底品牌之一，有鞋子中的CPU之称，是业内泰斗级鞋材公司茂泰（福建）鞋材有限公司旗下的高端品牌，总部位于鞋都晋江。经购买得知kpp是底鞋品牌。该品牌以人体感受为出发点，致力于鞋底科技研究，提供舒适科技，为96HOURS等时尚品牌提供强有力的鞋底技术支持。

kp是毕马威会计师事务所的简称。

毕马威成立于1897年，总部位于荷兰阿姆斯特丹，是一家网络遍布全球的专业服务机构，专门提供审计、税务和咨询等服务。毕马威也是国际四大会计师事务所之一。

发展历史：

1、毕马威的前身最早可以追溯到1870年，威廉·巴克莱·匹特在创立了一家会计师事务所。1877年，汤姆森·麦克林托克开办了一家分所。在1911年，两家公司合并成为后来为人熟知的毕马威。

2、1997年，毕马威和安永曾经共同宣布他们将合并，此举意在对抗普华和永道的合并。然而最后，普华永道的合并得到了批准，而毕马威和安永的合并则不了了之。

3、2007年10月，毕马威合并了它在英国、德国、瑞士和列支敦士登的子公司。

4、2010年10月，毕马威将启用其新设于福建厦门的分公司。至此，厦门成立毕马威第十三家分公司。

扩展资料

主要作用：

1、社会经济活动的监督者。在微观经济领域，会计师事务所的活动空间得以扩大，监督作用得到加强。在宏观经济领域，会计师事务所把国家对经济的宏观调控政策和措施落到实处，使注册会计师成为活跃在中国经济舞台上的一支重要的社会监督力量。

2、企业经营管理行为的评价者。一方面对企业的内控制度是否遵守一贯性原则发表意见；另一方面判断企业的财务报告是否在所有重大方面公允地反映了企业的财务状况、经营成果和资金变动情况。

3、投资人权益的维护者。面对投资人与经营者、法与利的矛盾冲突，会计中介机构往往选择客观公正地反映企业的真实情况，并根据情况出具不同意见的审计报告，做到对国家、企业和投资人负责。

参考资料

百度百科-kp

百度百科-毕马威

　肺炎克雷伯菌肺炎亚种（Klebsiella pneumoniae subsppneumoniae，KPP）属革兰阴性杆菌，是引起下呼吸道感染，败血症和院内感染的常见细菌。国内仅见早年资料报道该菌对临床上常用抗生素的耐药性。KPP可产生超广谱β-内酰胺酶，对多种抗菌药产生耐药 ［1］ ，甚至对碳青霉烯类抗生素也产生耐药 ［2］ 。我们采用细菌鉴定和药敏分析系统，测定2002年5月～2004年5月深圳市福田人民医院就诊病人分离了137株KPP对37种抗菌药物的敏感特征，并对其在临床感染中的分布特点进行了分析，以了解本单位的KPP对抗菌药的敏感,性，为临床选药提供参考。,1 材料与方法,11 标本来源 2002年5月～2004年5月深圳市福田医院门诊及住院病人的137株肺炎克雷伯菌肺炎亚种。标本来源于痰液，伤口分泌物，血液，尿液，化脓及创伤标本，粪便，生殖道标本，骨髓标本，腹水，咽喉拭子等。,12 抗菌药物 37种抗菌药物包括阿米卡星、复方阿莫西林、阿莫西林、安曲南、头孢他啶、头孢磺啶、头孢噻吩、环丙沙星、氯洁霉素、多粘菌素E、头孢噻肟钠、头孢呋辛、头孢西丁、红霉素、复方氨苄西林。头孢匹美、磷霉素、褐霉素、呋喃妥因、庆大霉素、亚安培南、左氟沙星、美洛培南、米诺环素、奈替米星、氟哌酸、苯唑西林、青霉素、哌拉西林、链阳霉素、利福平、复方替卡西林、替卡西林/棒酸、替考拉宁、四环素、替卡西林和复方替卡西林。分别为法国梅里埃公司产品。,13 培养基 血琼脂平板，巧克力平板，MCK平板均系广州通泰生物公司厂产品。,14 菌株鉴定和药敏试验 按常规方法分离菌株，以ATB Expression鉴定仪进行鉴定。采用ATB Expression系统，以大肠埃希氏菌（ATCC25922）为质控菌株测试37种抗菌药的敏感性。并按美国临床实验室标准化委员会（NCCLS）标准进行结果判断。,2 结果,21 KPP在临床标本中的分布 2年来共分离KPP共137株，其中痰液77株，伤口分泌物3株，血液5株，尿液10株，化脓及创伤标本4株，粪便14株，生殖道标本3株，骨髓标本5株，腹水3株，咽喉拭子13株。,22 37种抗菌药物对137株KPP的抗菌活性 37种抗菌药物对KPP的抗菌活性见表1。KPP对些抗菌药的敏感性大致可三类。一类是抗菌活性>95%，属高度敏感药。另一类是抗菌活性在15%～70%之间，属部分或大部分耐药。第三类是具有完全耐药（>90%耐药）。,表1 37种抗菌药物对137株肺炎克雷伯菌肺炎亚种的抗菌活性 （略）,37种抗菌药中，KPP对其中5种其中抗菌药的抗菌活 性>95%的是呋喃妥因、亚安培南、美洛培南、左氟沙星、氟哌酸为代表的二代喹诺酮类。仅占测试药物的139%。这5种药对KPP感染在目前阶段是有效的。,在37种抗菌药中，其中有17种抗菌药抗菌活性仅在15%～70%之间。情况稍好的10种药的抗菌活性约在50%（49%～69%），包括阿米卡星、复方阿莫西林、多粘菌素E、头孢西丁、头孢匹美、奈替米星、环丙沙星、复方替卡西林、替卡西林-棒酸和以头孢噻肟钠为代表的第三代头孢菌素。另有7种药的抗菌活性约在95%耐药）。KPP除了阿莫西林为代表的A组青霉素耐药率为97%，替卡西林为94%以外，对其它13种抗菌药100%耐药。它们包括β-内酰胺类的安曲南、头孢磺啶、青霉素、苯唑西林，非β-内酰胺类的氯洁霉素、红霉素、磷霉素、褐霉素、米诺环素、四环素、链阳霉素、利福平和多肽类抗生素替考拉宁。与冯瑞祥等人报道有一定的相似性 ［3］ 。此外，我们测定了凝固酶阴性的KPP对苯唑西林耐药率为100%。,3 讨论,137株KPP来源分析表明该菌是呼吸道感染主要致病菌之一，其中有562%来自呼吸道感染标本，约10%分别来自粪便和咽喉拭子标本。显示呼吸道标本是KPP的主要来源。当前革兰阴性菌的耐药主要是由超广谱β-内酰胺酶（ESBL）和由染色体、质粒编码的AmpC酶引起。ESBL可水解β-内酰胺环，尤其对头孢他啶和氨曲南等新型广谱头孢菌素的破坏作用强。ESBL由常见的酶如β-内酰胺TEM2衍生而来，是引起革兰阴性菌对氨苄西林产主耐药的常见酶。ESBL最常见于肺炎克雷伯杆菌和大肠杆菌，其质粒上常常携带着对其他抗生素耐药的基因。华南地区肺炎克雷伯菌的超广谱β-内酰胺酶主要以CTX-M（头孢噻肟酶）系列中CTX-M-13型和CTX-M-14型为主，华东地区则以CTX-M-9和CTX-M-14型为主，而北京地区主要以CTX-M-11型为主 ［4～7］ 。KPP耐药株地域差异可能会带来抗菌药的不同敏感性的差异。本研究的数据表明，KPP对第三代头孢菌素只有50%的敏感，显示了抗革兰阴性菌为主第三代头孢菌素对KPP的耐药问题令人担忧。深圳地区的同行8年前测定了22种抗菌药的MIC（最小抑菌浓度）均比以前有所升高 ［8］ 。结合我们的数据，说明KPP对抗菌药的耐药日益严重，尤其对β-内酰胺类抗生素。美国、南非等7国在7家医院收集了216例病人的血培养呈肺炎克雷伯杆菌阳性。其中约15%病人的肺炎克雷伯杆菌具有ESBL阳性，85%病人阴性。而这些15%病人中，约1/3的在菌血症出现前2周曾用过第三代头孢菌素的治疗。然而，ESBL阴性的克雷伯杆菌菌血症患者只有3%2周前用过第三代头孢菌素的治疗。因此，可以认为，第三代头孢菌素的应用是发生有ESBL克雷伯杆菌菌血症的危险因素之一。为什么第三代头孢菌素会成为ESBL克雷伯杆菌菌血症的危险因素的原因尚未清楚。不过，约2/3患有具ESBL克雷伯杆菌菌血症的病人，并没有应用过第三代头孢菌素。,幸运的是，本单位所鉴定的KPP对两种碳青霉烯类抗生素（亚安培南和美洛培南），氟哌酸为代表的二代喹诺酮和三代喹诺酮左氟沙星仍然有高度敏感性。与孙杰等人的报道有共同点 ［9］ ，但未见到Bradford等人报道的KPP对碳青霉烯类抗生素产生耐药的现象 ［2］ 。,研究细菌对药物的敏感性，目的是为了合理用药。对一批因肺炎克雷伯杆菌和大肠杆菌所引起对头孢他啶具耐药性的病人进行抗菌治疗的结果表明，如事先证明抗菌药体外有效，治疗后只有1人（1/19）死亡。相反，事先接受静脉用药而后来又体外证明无效抗菌药，死亡人数达5人（5/12）。两组的差异有显著性（P=002）。对药敏试验的重要性可见一斑。有人指出，在细菌对抗生素产生耐药的过程中，细菌和抗生素都不是旁观者。细菌能通过多种作用机制提高自身的突变率，从而导致其成为耐药株的机会增加。抗生素也通过对细菌耐药的,发生施加压力，增加细菌的突变率。因此，规范应用抗菌药，尽可能减少抗菌药使用所致的选择性压力是必要的。,参考文献,1 Paterson DL，Ko WC，Von Gottberg A，et alAntibiotic therapy for Klebˉsiella pneumoniae bacteremia:implications of production of extended-spectrumβ-lactamasesClin Infect Dis，2004，39（1）:31-37 ,2 Bradford PA，Bratu S，Urban C，et alEmergence of carbapenem-resisˉtant Klebsiella species possessing the class A carbapenem-Hydrolyzing KPC-2and inhibitor-resistant TEM-30β-lactamases in NewYork CityClin Infect Dis，2004，39（1）:55-60,3 冯瑞祥，王靖，钟静，等产超ESBL菌的耐药表型及四种检出方法比较南京军医学院学报，2002，24（4）:225-228,4 陆坚，唐英春，吴本权，等华南地区质粒介导超广谱β-内酰胺酶的基因分型研究中华微生物学和免疫学杂志，2002，22（6）:638-643,5 Yu Yunsong，Zhou Weilin，Chen Yagang，et alEpidemiological and anˉtibiotic resistant study on extended-spectrumβ-lactamase-producing Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae in Zhejiang ProvinceChin Med J，2002，115（10）:1479-1482,6 俞云松，吕芳芳，宋秀兰，等浙江省嘉兴地区多重耐药肺炎克雷伯菌β-内酰胺酶编码基因分子生物学研究浙江大学学报（医学版），2002，31（6）:457-460,7 朱戌东，徐英春，吴伟元，等一种新CTX-M型超广谱β-内酰胺酶及其临床意义中华经验医学杂志，2001，24（4）:207-210,8 何林，卢月梅，吴劲松22种抗生素对肺炎克雷伯菌肺炎亚种抑菌浓度的研究中华医院感染学杂志，1996，6（4）:197-199,9 孙杰，于笑难，傅炜昕，等超广谱β-内酰胺酶细菌耐药性调查中国公共卫生，2004，20（4）:484-485

1、从Kmeans说起

Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。

创建7个二维的数据点：

复制代码 代码如下:

x=[randn(3,2)4;randn(4,2)5+ones(4,1)[4 4]];

使用kmeans函数：

复制代码 代码如下:

class = kmeans(x, 2);

x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列向量，这些元素依次对应70个数据点，元素值代表着其对应的数据点所处的分类号。某次运行后，class的值是：

复制代码 代码如下:

2

2

2

1

1

1

1

这说明x的前三个数据点属于簇2，而后四个数据点属于簇1。 kmeans函数也可以像下面这样使用：

复制代码 代码如下:

>> [class, C, sumd, D] = kmeans(x, 2)

class =

2

2

2

1

1

1

1

C =

40629 40845

-01341 01201

sumd =

12017

02939

D =

343727 00184

295644 01858

363511 00898

01247 374801

07537 240659

01979 367666

01256 362149

class依旧代表着每个数据点的分类;C包含最终的中心点，一行代表一个中心点；sumd代表着每个中心点与所属簇内各个数据点的距离之和；D的

每一行也对应一个数据点，行中的数值依次是该数据点与各个中心点之间的距离，Kmeans默认使用的距离是欧几里得距离（参考资料[3]）的平方值。

kmeans函数使用的距离，也可以是曼哈顿距离（L1-距离），以及其他类型的距离，可以通过添加参数指定。

kmeans有几个缺点（这在很多资料上都有说明）：

1、最终簇的类别数目（即中心点或者说种子点的数目）k并不一定能事先知道，所以如何选一个合适的k的值是一个问题。

2、最开始的种子点的选择的好坏会影响到聚类结果。

3、对噪声和离群点敏感。

4、等等。

2、kmeans++算法的基本思路

kmeans++算法的主要工作体现在种子点的选择上，基本原则是使得各个种子点之间的距离尽可能的大，但是又得排除噪声的影响。 以下为基本思路：

1、从输入的数据点集合（要求有k个聚类）中随机选择一个点作为第一个聚类中心

2、对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)

3、选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大

4、重复2和3直到k个聚类中心被选出来

5、利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法

假定数据点集合X有n个数据点，依次用X(1)、X(2)、……、X(n)表示，那么，在第2步中依次计算每个数据点与最近的种子点（聚类中心）的

距离，依次得到D(1)、D(2)、……、D(n)构成的集合D。在D中，为了避免噪声，不能直接选取值最大的元素，应该选择值较大的元素，然后将其对应

的数据点作为种子点。

如何选择值较大的元素呢，下面是一种思路（暂未找到最初的来源，在资料[2]等地方均有提及，笔者换了一种让自己更好理解的说法）：

把集合D中的每个元素D(x)想象为一根线L(x)，线的长度就是元素的值。将这些线依次按照L(1)、L(2)、……、L(n)的顺序连接起来，组成长

线L。L(1)、L(2)、……、L(n)称为L的子线。根据概率的相关知识，如果我们在L上随机选择一个点，那么这个点所在的子线很有可能是比较长的子

线，而这个子线对应的数据点就可以作为种子点。下文中kmeans++的两种实现均是这个原理。

3、python版本的kmeans++

在>

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