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3.如圖,△ABC為邊長(zhǎng)為2的正三角形,AE∥CD,且AE⊥平面ABC,2AE=CD=2.
(1)求證:平面BDE⊥平面BCD;
(2)求二面角D-EC-B的正弦值.

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2.為了檢驗(yàn)訓(xùn)練情況,武警某支隊(duì)于近期舉辦了一場(chǎng)展示活動(dòng),其中男隊(duì)員12人,女隊(duì)員18人,測(cè)試結(jié)果如莖葉圖所示(單位:分).若成績(jī)不低于175分者授予“優(yōu)秀警員”稱號(hào),其他隊(duì)員則給予“優(yōu)秀陪練員”稱號(hào).
(1)若用分層抽樣的方法從“優(yōu)秀警員”和“優(yōu)秀陪練員”中共提取10人,然后再從這10人中選4人,那么至少有1人是“優(yōu)秀警員”的概率是多少?
(2)若所有“優(yōu)秀警員”中選3名代表,用ξ表示所選女“優(yōu)秀警員”的人數(shù),試求ξ的分布列和數(shù)學(xué)期望.

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1.已知數(shù)列{an}是等差數(shù)列,且a1,a2(a1<a2)分別為方程x2-6x+5=0的二根.
(1)求數(shù)列{an}的前n項(xiàng)和Sn;
(2)在(1)中,設(shè)bn=$\frac{S_n}{n+c}$,求證:當(dāng)c=-$\frac{1}{2}$時(shí),數(shù)列{bn}是等差數(shù)列.

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科目: 來源: 題型:填空題

20.已知定義在(0,∞)上的函數(shù)f(x)的導(dǎo)函數(shù)f'(x)是連續(xù)不斷的,若方程f'(x)=0無解,且?x∈(0,+∞),f[f(x)-log2015x]=2017,設(shè)a=f(20.5),b=f(log43),c=f(logπ3),則a,b,c的大小關(guān)系是a>c>b.

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19.某所學(xué)校計(jì)劃招聘男教師x名,女教師y名,x和y須滿足約束條件$\left\{\begin{array}{l}2x-y≥5\\ x-y≤2\\ x<5.\end{array}\right.$則該校招聘的教師人數(shù)最多是7名.

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18.已知△ABC中,若AB=3,AC=4,$\overrightarrow{AB}•\overrightarrow{AC}=6$,則BC=$\sqrt{13}$.

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17.已知函數(shù)f(x)=|2x-1|+|x+a|.
(Ⅰ)當(dāng)a=1時(shí),求y=f(x)圖象與直線y=3圍成區(qū)域的面積;
(Ⅱ)若f(x)的最小值為1,求a的值.

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16.已知直線l的參數(shù)方程為$\left\{\begin{array}{l}x=tcosα\\ y=1+tsinα\end{array}\right.$(t為參數(shù),$\frac{π}{2}≤α<π$),以坐標(biāo)原點(diǎn)為極點(diǎn),x軸正半軸為極軸建立極坐標(biāo)系,圓C的極坐標(biāo)方程為ρ=2cosθ.
(Ⅰ)討論直線l與圓C的公共點(diǎn)個(gè)數(shù);
(Ⅱ)過極點(diǎn)作直線l的垂線,垂足為P,求點(diǎn)P的軌跡與圓C相交所得弦長(zhǎng).

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15.設(shè)函數(shù)$f(x)=({{x^2}-2x})lnx+({a-\frac{1}{2}}){x^2}+2({1-a})x+a$.
(Ⅰ)討論f(x)的單調(diào)性;
(Ⅱ)當(dāng)a<-2時(shí),討論f(x)的零點(diǎn)個(gè)數(shù).

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14.對(duì)某地區(qū)兒童的身高與體重的一組數(shù)據(jù),我們用兩種模型①y=bx+a,②y=cedx擬合,得到回歸方程分別為${\widehaty^{(1)}}=0.24x-8.81$,${\widehaty^{(2)}}=1.70{e^{0.022x}}$,作殘差分析,如表:
身高x(cm)60708090100110
體重y(kg)6810141518
${\widehate^{(1)}}$0.410.011.21-0.190.41
${\widehate^{(2)}}$-0.360.070.121.69-0.34-1.12
(Ⅰ)求表中空格內(nèi)的值;
(Ⅱ)根據(jù)殘差比較模型①,②的擬合效果,決定選擇哪個(gè)模型;
(Ⅲ)殘差大于1kg的樣本點(diǎn)被認(rèn)為是異常數(shù)據(jù),應(yīng)剔除,剔除后對(duì)(Ⅱ)所選擇的模型重新建立回歸方程.
(結(jié)果保留到小數(shù)點(diǎn)后兩位)
附:對(duì)于一組數(shù)據(jù)(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn),其回歸直線y=bx+a的斜率和截距的最小二乘法估計(jì)分別為$\widehatb=\frac{{\sum_{i=1}^n{({{x_i}-\overline x})({{y_i}-\overline y})}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}$,$\widehata=\overline y-\widehatb\overline x$.

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