简单的生活小常识有哪些,把自己生活暴露在大众之下

简单的生活小常识有哪些，把自己生活暴露在大众之下？

谢邀！做自媒体需不需要本人出境？这个问题似乎困扰了很多刚进入自媒体行业的人，他们也感觉到了自媒体这块大蛋糕，但是很多人却有顾虑，把自己的生活都暴露在大众之下会觉得不合适。其实正相反，只要你的视频拍出来触及到了大众的内心，那么就会得到大众的认可。

就像最近正火的张同学，他就是在拍自己的日常生活，东北的农村人都会做的事情。而且拍摄以及运镜的手法都是我们值得学习的地方。特别是那些很细微的镜头，大部分在农村生活过的人都有感触。才会导致他一条7分钟多的视频，在我们的不知不觉中就看完了。

做自媒体就是自导自编自演，想要做生活这类领域的话，就必须要有人出镜，那么我们自己就是最好的人选了。万一要是火了，你也就成了网红，小时候的明星梦就轻而易举地实现了。但是你要学会如何去剪辑，很多镜头或者画面是不适合出现在屏幕上的，你需要剪去这些敏感的画面和多余的画面，这样反而给观众留下了更多想象的空间从而影响大众的评论。

当然，我们普通人来做自媒体爆火的概率其实很低，如果你觉得现在的网红都没有很高的文化基础，可是你们不知道他们背后付出的努力，可能在几年前他们就已经入局自媒体。不过也有少数人确实有这样的天赋，我们都可以试试，毕竟这是最没有投资门槛的创业项目了。即使没有太多的收益，也全当记录生活，当我们到了七八十岁的时候再翻出来看看，也会有另一番风味。

如果你想做自媒体，或者已经在自媒体混了许久依然没有成效的话，不如试试拍摄自己的日常生活。现在各大自媒体平台的内容已经多到泛滥，平台缺少的不是内容，而是优质的原创内容。我们普通人做自媒体最好的方式就是拍自己的生活，通过接地气的生活方式，一样能博得大家的认可。

当你出名了，通过自媒体发家致富了，你还会在意把自己的生活暴露在大众之下吗？

搬去一个新地方要准备的生活用品有哪些？

搬去一个新地方需要准备哪些生活用品？

本着简单，便利的生活方式，

一个人住的话，我觉得需要准备以下的生活用品。

01 关于衣物安放及生活用品

衣柜，便于安放衣物（网上有方便搭建的简易衣柜）；

鞋架，（取决于个人需要）；

收纳盒；（我觉得可以买一两个收纳盒备用）

风扇，夏天很热，怕热的人需要准备一个；

吹风机，吹头发用的；

02 关于吃饭需要的厨具

热水壶，烧开水必备；

蒸蛋器，可以煮鸡蛋，蒸红薯等，早上十分钟左右就搞定，很方便；

养生锅，有煮粥，热牛奶等多种功能，我一般都是头天晚上淘好米，定时第二天早上醒来就可以吃了；

如果新搬的家里有煤气，建议买一个炒锅，一个砂锅，（喜欢吃米饭的同胞还需要买一个电饭煲）就差不多了。

炒锅可以平时炒菜，煮面条，砂锅可以炖肉，熬养生粥；

碗，筷子，碟子，炒菜铲，大勺子，小勺子；

油盐酱醋等食材，看个人需要准备呐。

03 床上及生活必备用品

两个被子，两个四件套，可以先买一套用着，后期再买一套备用换洗；

褥子一个；

垃圾桶；

晾衣架；

扫把，及拖把；

雨伞；

以上是我现在能想到的，以后想到了再补充。

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脑梗塞要注意什么？

据有品PICOOC高血压临床医学海外研究中心显示，我国每年因脑梗去世的患者已经高达200多万。而中老年人患脑梗的概率最大，但是近年来患脑梗的年轻人是越来越多。

在医学上脑梗还有一个别称，被称为缺血性脑卒中，其原理就是脑部血液供应出现了障碍，使得缺氧、缺血从而导致部分脑组织缺血性坏死或软化。

而且脑梗的发病率、致残率、死亡率都非常高，现如今已经成为威胁人体健康的一大公害了。如果不能及时发现患有脑梗的信号，那么极有可能错过最佳治疗时间。

得了脑梗，到底还能不能再恢复健康？

脑梗一般可以分为复流期、水肿期、恢复期和后遗症期。

复流期是指在最初出现症状的6小时，在这个时间段内，可以给予紧急溶栓复流治疗，在尽量短的时间内恢复局部血流，减轻组织缺血缺氧的情况。

水肿期是发病超过6小时至后由于局部组织缺血缺氧造成的水肿期，一般可以持续2-4周。在这个阶段内，由于组织不断水肿，体积膨胀，而人大脑的骨性结构决定大脑空间有限，无法给予水肿的脑组织膨胀空间，甚至形成脑疝，危急生命。这也就是我们常常无法理解的，脑梗怎么“越治越重”的原因。

度过了前两个风险最大的阶段，患者一般可以进入略平稳的恢复期，在这一阶段，患者脑水肿和颅内高压的症状逐渐消退，是患者开始早期康复，恢复功能的最好时机。但在此阶段仍要积极控制血压，预防再次脑梗发生。这一阶段一般在一年左右。

后遗症期一般为发病1年后，这一阶段已经过了脑梗恢复的最佳阶段，但仍可以继续通过功能锻炼和康复治疗改善后遗症状。

由分期可以看出，死亡风险最高的阶段在前两期，如果可以早期发现早期治疗，就可以大大降低脑梗死的死亡率，同时在恢复期根据患者的情况尽早制定康复计划，有利于减轻脑梗后遗症状。

至于是否可以完全恢复，一般取决于病情的严重程度，腔隙性脑梗死一般不会造成严重后果，梗死面积越大一般风险越高，且梗死后的后遗症类型与严重程度与梗死部位也有很大的关系，需要更加专业的鉴别。

如果有了明显的后遗症怎么办？

基础药物治疗都一样，只不过后遗症的患者需要更多精力、勇气去面对偏瘫、半身不遂、失语等等恶果，不要过于灰心，因为情绪对于疾病的恢复至关重要。

现在会有一系列的成熟有序的康复治疗等着病人，包括言语功能、吞咽功能、运动功能等等。脑梗死后半年康复及其重要，错过恢复的黄金时间恢复起来更加困难。

所以，还是那句话，得病不可怕，要积极面对、治疗。

最后生活方面：远离烟酒、根据情况适当运动、控制体重、健康饮食；

饮食方面：低盐低脂低糖饮食是必不可少的，此后健康烹饪，遵医嘱及自身情况多运动，每周进食深海鱼及坚果，多吃蔬菜水果，肉类以去皮禽类为主，少吃肥肉、动物内脏、红肉。

乐观积极，既然已经患病，就用一颗坦荡的心去看待疾病。

数学上的连续的概念？

（连续性在《数学分析》中是非常有影响力一个概念，它不仅本身发挥着重要作用（例如：作为函数的三大特性：连续性、可微性、可积性，之一）而且与许多其它概念都有关联（例如：极限），所以，要搞清楚它着实需要花一些力气！这里，小石头准备用 十个话题，将 连续概念的 全貌展现给大家，希望大家能喜欢！）

连续 就是 一个接一个持续不间断 之意。日常生活中 的 绳子、电源线、项链 都是 具有连续性质的事物，这些事物都是由一个个子对象组成，这些子对象排成一条线，对象之间没有间断。

数字天然可以根据大小关系排成一条线，于是数字组成的集合——数集，就有了研究联系性的必要，这就引入我们今天讨论的第一个话题：实数的连续性。

最初，人们认为：

整数集 Z 是不连续的，因为 在 0 和 1 之间，存在 1/2 将它们隔开；

有理数集 Q 是连续的，因为 Q 具有 稠密性： 在任意 两个 不同的 有理数 之间，都存在 无数个有理数；

但是，后来随着 √2 的发现，人们才知道 有理数 之间 还存在 无理数，因此 有理数集 Q 不连续，而有理数 + 无理数 组成的 实数集 R 才是真正 连续的。

同时，人们还认识到 稠密性 ≠ 连续性，我们需要重新寻找 实数的连续性的定义！早期，人们将 实数 和 直线上的 点 一一对应，而几何上，直线被定义为是连续的，因此与 直线 一一对应的 实数集 也是连续的，后来，经过漫长的岁月，数学家发现，对于某个数集 K，可以进行如下分割操作 ：

K 的所有数字依从小到大，从左到右，在我们面前排成 一条线。我们用刀去砍这条线，一刀下去，将 一条线 分为左右 A，B 两段 ，显然， A 和 B 满足条件：

左半 边 A 中的 任意 数字 都小于 右半边 B 中的任意 数字

称 满足上面 条件 的这种 分割操作，为 戴德金分割，记为 A|B。人们发现，因 K 是否连续，戴德金分割的结果有差异：

如果 K 不连续，则 这条线上存在缝隙，当 刀刚好 从某个缝隙点穿过 时，分割的结果是：A 没有 没有 最大值 并且 B 没有 最小值；

如果 K 连续，则 这条线上 不存在缝隙点，于是 刀 一定砍在 某个点 x 上，又因为点不能被分割，于是刀要么从 点 x 的左边穿过，这时 B 的最小值是 x，要么从 点 x的右边穿过，这时 A 的最大值是 x；

于是，大家就将上面的结论2 作为 数集K的连续性定义。实数集 R 符合这个定义的要求 而 有理数集 Q 不满足，我们称 实数为 连续性系统，简称，连续统。

不仅仅是直线，平面上的 曲线 也都是连续性的，而 曲线又与 实函数关联，于是，连续的概念就成为实函数的一个重要性质。那么，具体是 如何 在 实函数上定义连续性呢？这就是我们这里要展开的第二个话题。

一个实函数 f(x) 定义为 实数集 R 的子集 E 到 实数集 R 的 映射，记为, f: E → R (E ⊆ R)。我们要搞清楚 整个 函数 f(x) 的 连续性，就要先搞清楚 函数 f(x) 在 定义域 中的 每一个 点 x₀ 处的连续情况。

首先，如果 x₀ 点 不存在，即，x₀ ∉ E，则 函数 f(x) 在 x₀ 点 看上去的确是不连续， 我们称 这样的 点 x₀ 为奇点。

但是，这种不连续 是定义域 E 的不连续引起的，它属于 第一个话题讨论的 数集E 的连续性，而非这里要讨论的 函数 f 的连续性。函数 既然是 映射，那么 其连续性应该体现为：保持连续性，即，

将定义域 E 中的 连续部分 映射为 值域 R 中 连续的像集

而 对于 E 的不连续部分，由于 根本没有机会体现 f 的连续性，同时也无法找到 不连续的 证据，所有 我们只能默认 这部分点 在 f 上 是连续的 。

接下来，我们先分析 E 中的连续部分中的点。

设 E 中 x₀ 附近定义域局部是连续的，如果 f 在 x₀ 点 是连续性，则根据 保持连续性 要求， f(x₀) 附近的影像 也应该是连续性。但是，事实上，函数值 f(x₀) 可以与其 右边、 左边 或 两边的 函数值 断开，

这些情况，都违反了 保持连续性，因此 这时 函数 f(x) 在 x₀ 就是不连续的，我们称 这样的点 x₀ 为 f(x) 的一个断点。而只有当 函数值 f(x₀) 与其 两边的函数值 都连贯，

才能 说 函数 f(x) 在 x₀ 连续，我们称 这样的点 x₀ 为 f(x) 的一个连续点。

我们仔细观察，上面 x₀ 左边连续、右边断开 的情况，

就会发现：

由于左边连续，当 x 从 左边无限逼近 x₀点 时， 函数值 f(x) 也会 无限逼近 f(x₀)；

而 因为 右边断开，当 x 从 右边无限逼近 x₀点 时，函数值 f(x) 所无限逼近的 值 A 和 f(x₀) 之间 相差 断开的 间距 b ，从而不相等；

我们 称 x 从 左边、右边 或 两边 无限逼近 x₀点 时， 函数值 f(x) 所无限逼近的 值 A 为 f(x) 在 x₀ 点的 左极限、右极限 或 极限，分别记为：

也写成：

这里 x → x₀ 表示： x 无限逼近 x₀ 点，方向没有限制；x₀⁻ 与 x₀⁺ 分别限制 只从 x₀ 的左边 与 右边 逼近。

则，根据上面的发现， 函数 f(x) 在 x₀ 点 连续，就意味着：f(x) 在 x₀ 点的极限 是 f(x₀ )，即，

这就是，函数在点 x₀ 处连续的第一种定义。

接着，再考虑 E 的不连续部分对于 上面定义的影响。我们用 x → x₀ ∈ E 来表示 在 E 内 受 E 的制约下 x 无限逼近 x₀，即，只有当 E 使得 x₀ 左（或 右）连续时，从 左（右）边逼近 才被启用：

于是，上面的定义也相应修改为：

这样以来，E 的不连续性 被从 f(x) 的 连续性中 完全排除，f(x)的连续性 只要保证 E 中连续的部分保持连续 就好了。例如，以下 E 中的不连续点 对于 f(x) 都是连续的：

特别是 x₀ 这样的 孤立点，使得 既不能从 左边逼近 也 不能从 右边，于是 逼近 失去意义，它总是连续的！

最后，在 函数 f(x) 关于点x₀ 连续性定义基础上，我们只要再定义：

如果一个函数 f(x) 在每一个点 x₀ 处都是连续的，则称该函数 f(x) 是连续函数。

前面的讨论说明 极限 和 连续性 是紧密相关的，因此 我们有必要开启第三个话题 ，以通过进一步分析 极限，来 揭示 连续性 的根深层 的内容。

上面极限定义中用 箭头 表示的 “无限逼近” ，仅仅是一种直觉概念，并不是 明确的 数学定义。 这种早期的微积分漏洞，后来被数学家用 ε-δ 语言 补足。

对于 任意 极限 x → x₀, f(x) → A，我们 令，

δ = |x - x₀

则 δ 表示 当前 x 逼近 x₀ 的逼近距离，由于 无限逼近 要求 x ≠ x₀，所以 逼近距离 δ = |x - x₀| > 0。

同理，可以 令，

δ' = |f(x) - A| > 0

于是，极限 x → x₀, f(x) → A，可以描述为：

当 x 到 x₀ 的 逼近距离 δ 无限小时， f(x) 到 A 的逼近距离 δ' 也跟着无限小。

这里 δ' 的无限小，就意味着：

给定义 任意 f(x) 到 A 的逼近距离 ε 都 存在 （δ 导致下 的）逼近距离 δ' < ε。

将这句话，翻译成数学语言，就是：

对于任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 |x - x₀| = ε 的 点 x 有 |f(x) - A| < δ

这就是 最初 极限的 ε-δ 语言定义，但 这个定义存在瑕疵，考虑下面的情况，

函数 f(x) = sin(1/x) 在逼近 x₀ = 0 时的值会不停在 -1 到 1 之间震荡，所以 x₀ = 0 应该没有 极限值才对。但是根据 上面的 定义， A = 0 却是 x₀ = 0 处的极限，因为：

对于任意 的 ε > 0 ，总存在 δ = 1/ π > 0，使得 满足 |x - 0| = δ 的 x = ±1/ π 有 |sin(1/x) - 0| = |sin(±π)| = 0 < ε

为了避免这种的情况发生，我们要求：

随着 δ 的减小 δ' 是递减的，即，对于 任意 逼近距离 小于 δ 的逼近点 x，都有 f(x) 到 A 的 逼近距离 小于 δ'

翻译成数学语言，就是：

对于 任意 满足 0 < |x - x₀| < δ 点 x 都有 |f(x) - A| < δ'

用这个要求，修正前面的定义，最终 ε-δ 语言下 极限的定义：

如果 对于任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 0 < |x - x₀| < δ 的点 x 都有 |f(x) - A| < ε，则 称 A 是 f(x) 在 x₀ 点的极限。

对于，左极限 或 右极限，我们只需要在上面定义中，加入 x < x₀ 或 x > x₀ 的条件就可以了。

与极限类似，我们也可以用 ε-δ 语言 来描述 前面的 函数的一点连续性：

给定 f(x) 上的一点 x₀，如果 对于任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 |x - x₀| < δ 的点 x 都有 |f(x) - f(x₀)| < ε，则 f(x) 在 x₀ 点处连续。

这里允许 x = x₀ （区别于 极限的定义）有两方面原因：

已经规定了 x₀ 是 f(x) 上的点，即，x₀ ∈ E 存在；

为了让 孤立点 是 连续点。

到此为止，我们所讨论的 函数连续性 仅仅是对 一元函数而言的，那么多元函数的 连续性 又是什么呢？在接下来的第四个话题中，我们来讨论这个问题。

一个 m 元函数 记为 f: E → R (E ⊆ Rᵐ)，其中，

称为 m 维欧氏（向量）空间，R¹ = R 就是 实数空间。

注意：这里 变量 的上标 和 变量 的 下标 一样，表示 序号。

也就是说，多元函数 f(x) = f(x¹, x², ..., xᵐ) 就是以 向量 x = (x¹, x², ..., xᵐ) 为 变量的 函数。

设 x₀ = (x¹₀, x²₀, ..., xᵐ₀) ∈ E，并且 x₀ 周围的 定义域 连续性。

我们，定义 x → x₀ 为：

x¹ → x¹₀, x² → x²₀, ..., xᵐ → xᵐ₀

其中 个变量 的 无限逼近 是 独立的，这保证了 向量 x 可以从任何方向 逼近 向量 x₀ 。

这样以来，前面 一点连续的第一个定义中极限条件，对于 多元函数，就解释为：

接着，我们在 Rᵐ 中定义 向量 x 与 x₀ 之间的 距离为：

x - x₀| = √[(x¹ - x¹₀)² + (x² - x²₀)² + ... + (xᵐ - xᵐ₀)²]

注意：这里 () 的上标 表示指数。

这样以来，前面一元函数一点连续的 ε-δ 语言 描述 对于多元函数依然有效。

多元函数 的连续性，依然是 对 E 内部而言的，忽略 E 本身的 不连续部分。

到这里，我们的升级并没有结束。既然 向量可以作为 函数的 变量，那么 就可以 作为 函数的 值，这样的函数 称为 向量函数。

多元向量函数 f: E → Rⁿ (E ⊆ Rᵐ)，可以认为是 n 个 m元函数 的向量，即，

f(x) = (f¹(x), f²(x), ..., fⁿ(x))

于是，前面 一点连续的第一个定义中极限条件，对于 多元函数，就解释为：

而，上面已经定义了 距离，故 一点连续的 ε-δ 语言 描述，对于 多元向量函数 也是无缝 一致。

下面，以最简单的多元向量函数——复函数 为例，来看看 上面抽象讨论的 具体面貌。

一个复函数，记为 f(z) : C → C ，其中 复平面 C 二维平面 R² 的扩展，具有 R² 的完全性质。复函数 可以写为：

f(z) = u(x, y) + iv(x, y)

它将 一个复平面 上的 任意 点 z₀ = x₀ + iy₀ 映射为 另一个复平面 上的点 f(z₀) = u(x₀, y₀) + iv(x₀, y₀)，同时，将整个前一个复平面 映射为 后一个复平面的一部分。

点 z₀ 附近 的连续或间断情况如下：

根据，前面讨论，无限逼近 z → z₀ 解释为 x → x₀, y → y₀。

极限连续条件：

在这里的意思是：z 从任意方向 无限接近 z₀ 时，f(z) 都会无限接近 f(z₀)， 解释为：

用 ε-δ 语言 描述为：

对于任意 实数 ε > 0，都存在 实数 δ > 0，使得 对于一切 |z - z₀| < δ 的 复平面上的 点 z 都有 |f(z) - f(z₀)| < ε。

其中，复数间距离定义为：

z - z₀| = √[(x - x₀)² + (y - y₀)²]

前一个话题中，提到 多元函数 定义域 E 的连续性，我们 并没有深究，其实这里是有问题的，在接下来的 第五个话题中，我们来讨论这个。

首先，我们思考：一条线 上缺失点，则 这条线 一定断开，不再连续，但，一个 平面 上 缺失点，则 只能 说明 这个平面 有 破洞，不再完整，不能说明 平面 不连续，更高维度的空间也是如平面一样。因此，对于 任意维度空间 V，来说，我们用 完整的概念 来代替 连续，称为 空间 V 的完备性。可以认为，完备性 是 连续概念的 升级， 一维空间的 完备性 就是 连续性。

其实，多元函数，也已经不仅仅局限是一条曲线了，它们可能是曲面 或 超曲面，其所谓 连续性也只是表示 曲面 上没有破洞 ，即， 完整之意，但 为了 兼容性，我们依然 称之为 函数连续性。

其次，我们 第一个话题 中讨论的 数集 K 的 连续性定义，默认要求 K 中元素 是可以排除一条直线，而高维度的空间是 平面 或 超平面，根本就不是 直线，因此 这个定义无法 被 完备性 使用，我们需要 重新寻找，一种新的方法，来判定 空间中 是否有 点的缺失。

要 判定 空间 V 中 某个点 A 是否缺失，我们首先要 指向 这个点 处，前面 极限的无限逼近 是一个好的 思路，

如果 我们 可以找到： 一个 函数 f: E → V（E ⊆ R），当 x 无限逼近 x₀ 时，f(x) 无限逼近 某处，则

如果 V 在 该处 没有缺失，对应 点 A，则 f(x) 在 x₀ 点的极限 存在，就是 A；

如果 V 在 该处缺失，则 f(x) 在 x₀ 点没有极限；

如果，判别 函数 f(x) 是 无限逼近 某处 呢？原来的 ε-δ 语言下的 判别标准：

对于任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 0 < |x - x₀| < δ 的点 x 都有 |f(x) - A| < ε

显然不行，因为 我们 无法 确定 A 点 是否存在，不过我们可以对这个判别标准，进行修改：

对于 任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 0 < |x - x₀| < δ 的任意两点 x = x₁, x₂ 都有 |f(x₁) - f(x₂)| < ε

这个新判别标准，避免了 A 的出现，但又 可以证明 与原判别标准 等价，堪称绝妙。

至此，我们就有了 V 完备性的一个粗糙条件，

任意一个 在 x₀ 满足 新判别标准 函数 f(x): E → V，都在 x₀ 处 有极限

这个条件有些复杂，可以做进一步简化，我们 固定 x₀ = ∞，让 E 为 自然数集 N 并令，

a₀ = f(0), a₁ = f(1), ...., a_n = f(n), ...

这样 我们就将 函数 f(x) 转化为 序列 a₀, a₁, ....，函数 f(x) 在 x₀ 处是否极限，转化为 序列 a₀, a₁, .... 是否收敛。对于序列 新判别标准也更简单：

对于 任意 ε > 0，都存在 自然数 N ，使得 任意 自然数 m, n > N 都有 |a_m - a_n| < ε

称，满足这个条件的序列为基本列。于是 空间 V 完备性的 最终定义为：

如果 V 中任意基本列 都是 收敛列，则称 V 是完备的。

这个定义，仅仅要求 V 中定义有距离 |a_m - a_n|，我们前面已经定义了 欧氏空间 Rᵐ 中的 距离，因此 这个定义可以用于 判断 欧氏空间 的 子集 E 的 完备性。

空间 V 中的距离，是 V 上的 二元函数 d(x, y): V × V → R，它满足：

正定性：d(x, y) ≥ 0，d(x, x) = 0；

对称性：d(x, y) = d(y, x)；

三角不等式：d(x, y) + d(y, z) ≤ d(x, z)；

我们称 定义有 距离函数 的空间 V 为 距离空间，记为 (V, d)。可以验证前面定义 的 距离 满足上面的条件。

空间完备性定义，对于任意一个距离空间都适用。

注意：一个空间可以定义多种距离函数，例如 Rᵐ 中也可以这样定义距离：

d(x, x₀) = |x¹ - x¹₀| + |x² - x²₀| + ... + |xᵐ - xᵐ₀

上一个话题 引入了 距离空间 的概念，如果我们回顾，前面 多元向量函数的 ε-δ 语言所描述 的 连续性 定义，就会发现，这个定义也仅仅依赖于 距离。这说明，对于 任意距离空间 (V, dᴠ) 到 (W, dᴡ) 的映射 f: V → W，我们都可以定义其一点连续性为：

如果 对于任意 ε > 0，都存在 δ > 0，使得 满足 dᴠ(x, x₀) < δ 的点 x 都有 dᴡ(f(x) - f(x₀)) < ε，则 f(x) 在 x₀ 点处连续。

这样 我们就将 函数的连续性 推广为 距离空间间映射的连续性。到这里，大家不禁会问：有没有比 距离空间 更 一般的空间 呢？如果有，这个空间上映射的连续性 又是如何定义的呢？ 接下来的第六个话题，我们来讨论这个问题。

让我们回到最初，讨论 实函数 的地方！

对于 实函数 f(x) 定义域 E 中 的 任意集合 U， 定义 U 在 f 下的像 为：

f(U) = {y : ∃ x ∈ U，f(x) = y}

然后，再仔细观察比较，f(x) 在 x₀ 点，两边断开 的情况，

以及 两边连贯 的情况，

我们就会发现：

如果 x₀ 是 间断点，则 存在 真包括 f(x₀) 的区域 V，对于 任意 真包括 x₀ 的 区域 U 都 无法 使得 U 的像 f(U) 包含 在 V 内；

如果 x₀ 是 连续点，则 对于任意 真包括 f(x₀) 的区域 V，都 存在 真包括 x₀ 的 区域 U，使得 U 的像 f(U) 包含 在 V 内，

其中，区域 U 真包括 x₀ ，的意思是： U 包括 x₀ 但不仅仅 包括 x₀。

这里必须是真包括，因为，如果 允许 U 只包括 x₀，即， U = {x₀} ，则 f(U) = {f(x₀)} 显然包含于 V，于是，上面的 发现1 就不成立了。

考虑 包含 x₀ 的开区间 (a, b)，因为 a < x₀，根据 实数的稠密性，一定存在 x₁ 使得 a < x₁ < x₀，故 (a, b) 一定不仅仅包括 x₀，于是，要让 U 真包括 x₀，我们只需要让 U 包括 包含 x₀ 的开区间 (a, b) 就可以了。我们称 包括 x₀ 的某个开区间 的区域 为 x₀ 的邻域。

对上面的发现2进行整理，我们就可以得到 实函数一点连续的第二个定义：

如果 对于任意 f(x₀) 的邻域 V，都 存在 x₀ 的 邻域 U，使得 f(U) ⊂ V，则 称 函数 f(x) 在 x₀ 点连续。

若，令 V = {y : |y - f(x₀)| < ε}，U = { x : |x - x₀| < δ }，则 上面的定义 其实就是 第一个定义的 ε-δ 语言 描述了。

对于多元向量函数，因为 平面，超平面 没有 区间一说，所有，我们用 开集 代替 开区间，重新定义邻域如下：

包括 x₀ 的某个开集 的区域 称为 x₀ 的邻域。

至此，这第二个定义，就可以无缝迁移到 元向量函数 上了。同样以 前面的复函数 f(z) 为例，观察比较 z₀ 附近 连续 和 间断的 情况，

这与前面的发现完全一致。

这个全新的一点连续定义仅仅依赖邻域的概念，而邻域又是由开集来定义，所以 任意集合 只要 在其中 指定 开集， 我们就可以得到 其上 映射连续性了。

指定了开集的 集合 X，被称为 拓扑空间，如果用 τ 表示 X 中 全体开集组成的 子集族，则 拓扑空间 记为 (X, τ)。开集 是 开区间 的拓广 概念，它需要满足如下条件：

全集 X 与 空集 ∅ 都是开集；

任意 多个 开集的 并 依然是开集；

任意 两个 开集 的 交 依然是开集；

我们，可以 证明 拓扑空间 是比 距离空间 更广泛的 空间。

拓扑空间之间的 映射，称为 拓扑映射，其 一点连续性，由第二个定义提供。

至此，关于 映射的一点连续性，基本上算是讨论清楚了，接下来的第七个话题，让我们来讨论一下映射整体连续性问题。

类似前面的 连续函数 概念，我们定义 映射的整体连续性，如下：

如果 映射 f 在其 定义域 中 每一点 都连续，我们称 f 是连续映射。

这个定义依赖，一点连续性！其实，对于 拓扑空间 (X, τᵪ) 到 (Y, τᵧ) 的 拓扑映射 f: X → Y，我们也可以 用开集 来直接定义 其整体连续性。

对于 映射 f 的 值域 任意 区域 V ⊆ Y，定义 V 在 X 中的 原像 为：

f⁻¹(V) = {x ∈ X : f(x) ∈ V}

再回到最开始，观察比较，连续实函数 与 非连续实函数，

我们发现：

对于连续函数：任何开区间（开集） A 的 原像 f⁻¹(A) 依然是 开区间（开集）；

对于非连续函数：存在开区间（开集） A 的 原像 f⁻¹(A) 不是 开区间（开集）。

对上面的 发现1，进行整理，我们就到如下 关于 拓扑映射整体连续性的 定义：

如果 拓扑映射 f，使得 Y 中的任意 开集 A 的原像 f⁻¹(A) 依然是 X 的开集，

即，

∀ A ∈ τᵧ ⇒ f⁻¹(A) ∈ τᵪ

则称 f 为 连续映射。

除此之外，我们将 闭区间 推广为 闭集 ，定义如下：

开集关于全集X的补集，

然后，再根据进一步观察比较，闭集于上面的情况，

不难发现：

对于连续函数：任何闭区间（闭集） A 的 原像 f⁻¹(A) 依然是 闭区间（闭集）；

对于非连续函数：存在闭区间（闭集） A 的 原像 f⁻¹(A) 不是 闭区间（闭集），

这说明，我们将上面 拓扑映射整体连续的定义 中的 开集 替换为 闭集 后 依然 有效。

上面的整体连续性是基于一个一个点的，可以称为 逐点连续，下面第八个话题，我们讨论另外一种 整体连续性——一致连续。

考虑实函数 f: E → R (E ⊆ R)，如果 对于任意 实数 ε > 0，都存在 实数 δ > 0，使得 对于一切 |x₁ - x₂| < δ 的 x₁ 和 x₂ 都有 |f(x₁) - f(x₂)| < ε，我们就称 f 是一致连续的。

我们只要将 x₂ 替换为 x₀ 并固定，则 上面的定义 就是 x₀ 点连续的定义，然后 再放开 x₀，则 上面的定义 保证了 每个 x₀ 处的连续性，进而，也就保证了 逐点连续，因此 一致连续的 一定是 逐点连续的。

但是反过来，逐点连续 不一定是一致连续了。考虑 前面那个 函数 f(x) = sin(1/x)，我们令

E = (0, π]，x₁ = 1 /(kπ) , x₂ = 1/(kπ + π/2)，k 是自然数，

则 有，

x₁ - x₂| = 1/[(2k + 1)kπ]

f(x₁) - f(x₂)| = |sin(kπ) - sin(kπ + π/2)| = | 0 ± 1 | = 1

这样以来，对于 存在 实数 1 > ε > 0，对于 任意 δ > 0，由于 E 中的点 x₁ 和 x₂ 可以无限小， 于是 总是 存在 k 使得 |x₁ - x₂| = 1/[(2k + 1)kπ] < δ ，但 |f(x₁) - f(x₂)| = 1 > ε。这说明 f(x) = sin(1/x) 在 E 上 不是一致连续的。

那么，什么情况下，逐点连续 一定是 一致连续 呢？

由于 f 逐点连续，则意味着 给定 任意 ε > 0， 对于 每个 x₀ ∈ E，都存在 δ_x₀ > 0 使得 满足 |x - x₀| < δ_x₀ 的点 x 都有 |f(x) - f(x₀)| < ε/2。

令，V_x₀ = { x ∈ E : |x - x₀| < δ_x₀/2}，因为 每个 x₀ ∈ E 都属于一个 V_x₀ 所以，

如果，能 从 E 中找到 有限 n 个 x₀： x₀¹，x₀² , ..., x₀ⁿ 保证：

则，令

δ = min {δ_x₀¹, δ_x₀², ..., δ_x₀ⁿ } / 2

由于， 每个 δ_x₀ᵏ > 0， 而 n 是有限的，所以 δ > 0。

注意：这里必须保证 n 有限因为，当 n 无限时，即便是 每个 δ_x₀ᵏ > 0，它们的最小值依然可以 为 0，例如：

min {1, 1/2, ..., 1/n, ... } = 0

对于 任意满足 |x₁ - x₂| < δ 的 x₁ 和 x₂，中 必然 有 x₁ 属于 某个 δ_x₀ᵏ，满足，

x₁ - x₀ᵏ| < δ_x₀ᵏ/2

根据 距离的三角不等式：

a - b| ≤ |a - c| + | b - c

有，

x₂ - x₀ᵏ| ≤ |x₁ - x₂| + |x₁ - x₀ᵏ| < δ + δ_x₀ᵏ/2 ≤ δ_x₀ᵏ

由 |x₁ - x₀ᵏ| < δ_x₀ᵏ/2 < δ_x₀ᵏ 与 |x₂ - x₀ᵏ| < δ_x₀ᵏ 分别可得到，

f(x₁) - f(x₀ᵏ)| < ε/2 与 |f(x₂) - f(x₀ᵏ)| < ε/2

再次使用 三角不等式，就得到：

f(x₁) - f(x₂)| ≤ |f(x₁) - f(x₀ᵏ)| + |f(x₂) - f(x₀ᵏ)| < ε

这样，就推导出了 一致连续。

在推导过程中，我们要求：

可以从 E 的 任何 一个开区间（开集）的覆盖（简称 开覆盖） V = {V_x₀ : x₀ ∈ E}， E ⊆ ∪V 中找到 有限个元素的子集 W = {V_x₀¹, V_x₀², ..., V_x₀ⁿ} ⊆ V 依然是 E 的覆盖 E ⊆ ∪W。

我们称 满足上面要求的 集合 E 为紧致的。

数学家证明了：任意 闭区间 都是 紧致的！所以说，闭区间上的 连续函数 一定是 一致连续的。

如果 从新令 E = [π, 2π]，则 E 是一个闭区间，于是之上的 连续函数 f(x) = sin(1/x) 这会就变成 一致连续的了。前面，由于 E 中的点 x₁ 和 x₂ 已经不可以无限小了，于是前面 的反例 也就不成立了。

不知不觉，已经到第九个话题，这里我们讨论与连续概念相关的间断和连通问题。

考虑 实函数上 f 上任意一点 x₀ ，x₀ 与 右（左）边断开，有两种情况，

x₀ 的右（左）极限存在，但不等于 f(x₀)，这种断开 称为 第一类间断；

x₀ 的右（左）极限根本不存在，这种断开 称为 第二类间断；

设 x₀ 是间断点，如果 x₀ 只包含第一类间断的 间断点，称 x₀ 为第一类间断点，否则 称 x₀ 为第二类间断点。

如果 第一类间断点 的 左极限 = 有极限，则称 其为 可去间断点。

单调函数如果有间断点 则其必然是第一类间断点。

前面我们用 完备性 替换连续性来 描述 空间是否有漏洞问题，如果空间的漏洞如刀痕，则这些刀痕 是有可能 将 整个空间 分割的，这就牵扯到了 空间的 连通性问题。

对于 一个拓扑空间 (X, τ) 可以有两个不同的连通：

如果 X 不能分割为 两个 不相交的开集的并集，即，

∄ A, B ∈τ ⇒ A ∩ B = ∅ ∧ A∪ B = X

则，称 X 是连通的；

如果 X 中任意两点 x, y 都存在 从 x 到 y 的 道路，即，

∀ x, y ∈ X ⇒ ∃ r: [0, 1] → X ⇒ r(0) = x ∧ r(1) = y

则，称 X 是道路连通的；

拓扑空间之间的 连续映射 f: X → Y，可以保持 连通性，即，如果 X 是 连通的，则 其 在 Y 中的像 f(X) 也是 连通的。连续映射 也可以保持 道路连通性 以及前面的 紧致性。这些可以被 连续映射 保持的性质，称为 拓扑性质。

最后，在第十个话题，我们对以上讨论 进行补充与总结。

首先，小石头将以上讨论中所提到的主要概念绘制成关系图如下，方便大家理清。

其次，前面提到的 有理数（实数）的 稠密性，与 有理数 在 实数 中 稠密 是两个概念。

我们说 拓扑空间 X 的 子集 A 在 X 中稠密，是指 对于 X 中的每个点 x 都有 A 中的序列 a₁, a₂, ...， 收敛于 x（一般定义为： A 的闭包 Ā = X）。

有理数 在 实数 中 是稠密，因为 对于 每个实数 x，

要么表示为 有限小数，例如：x = 1/2 = 0.5，则， 收敛于 x = 1/2 的序列 就是 0.5, 0.5, ...；

要么表示为 无限循环小数，例如： x = 1/3 = 0.3⋯，则，收敛于 x = 1/3 的序列 就是 0.3, 0.33, 0.333, ...；

要么表示为 无限不循环小数，例如： x = π = 3.14159⋯，则，收敛于 x = π 的序列 就是 3.1, 3.14, 3.141, ...；

其三，连续性与可导性 之间，靠极限关联。由于，f(x) 在 x₀ 点的导数定义为：

如果 f(x) 在 x₀ 处不连续，则 当 x 趋近 x₀ 时，|x - x₀| 趋近 0 ，|f(x) - f(x₀)| 不趋近 0，这导致 f’(x₀) = ±∞ ，即， f(x) 在 x₀ 处不可导。

以上结论的逆反命题，就是：

f(x) 在 x₀ 处可导 则 f(x) 必然在 x₀ 处连续。

反之则不成立！大名鼎鼎的 Weierstrass 函数，就是处处连续处处不可导的极端例子。

其四，函数连续性 可以在 函数的代数运算 上保持，即，连续函数的 加减乘除 依然是 连续函数。微分，积分 也可以保持 函数连续性。逐点收敛的函数序列，也可以保持 函数连续性（而函数上 的可导性 与 可积性，则 要求 是一致收敛）。

函数连续性还有一些性质（包括 在 中值定理 中的 作用），这里篇幅有限无法再展开讨论了，以后有机会再说。

最后，以上讨论以理解概念为主，小石头几乎忽略了能够被省略的证明，如果大家对有些命题和定义有疑问，可以参考 《数学分析》。

同时为了，让概念更容易理解，以上讨论也 牺牲了 严谨性，有写论述可能不是那么数学。

还有，小石头讨论所选的 切入角度 和 推进方式，都是 针对 学《高等数学》的条友而设计的，如果你是学《数学分析》可能没有阅读的必要，如果你没有学过 《高等数学》可能会引起不适合，请谨慎阅读。

(小石头毕竟数学水平有限，出错在所难免，欢迎大家批评指正！)

白鹭朱鹭苍鹭的资料？

1、白鹭均是中等体型（45-90厘米）的白色鹭。与牛背鹭的区别在体型较大而纤瘦，嘴及腿黑色，趾黄色，繁殖羽纯白，颈背具细长饰羽，背及胸具蓑状羽。大白鹭体型大，既无羽冠，也无胸饰羽；中白鹭体型中等，无羽冠但有胸饰羽；小白鹭和黄嘴白鹭体型小，羽冠及胸饰羽全有。

2、苍鹭体长1米左右。头和颈白色，眼上黑纹延伸至枕，形成羽冠。上体灰色，下体白色，前颈有2～3列纵行黑斑，体侧有大型黑色块斑。头、颈、脚和嘴均甚长，因而身体显得细瘦。

3、朱鹭全身长约79厘米，体重约1.8千克。朱鹭雌雄鸟羽色相近，体羽白色，羽基微染粉红色。后枕部有长的柳叶形羽冠，额头至面颊部皮肤裸露，呈鲜红色。嘴细长而末端下弯，长约18厘米，黑褐色具红端。腿长约9厘米，朱红色。