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偏态系数最新视觉报道_标准差计算公式图片(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

偏态系数

有个东西叫恩格尔系数，它是一个用来衡量一个家庭或国家的富裕程度和生活水平的重要经济学指标。恩格尔系数的公式也非常简单，就是“食品支出总额”除以“总支出”。也就是你吃饭所花的钱在你所有支出中所占的比重。恩格尔系数是19世纪的德国经济学家提出的，后来是英国的经济学家们把这个公式推到了一个很高的学术地位，是一个学术界普遍认可的评判世界各地区富裕程度的指标。恩格尔的标准是： 60%以上：贫困水平 50%-60%：温饱水平 40%-50%：小康水平 30%-40%：富裕水平 20%-30%以下：极富裕水平系数越低，代表越富裕这个系数是放全世界皆准的，但有个bug，那就是中国广东省的恩格尔系数是34%，而甘肃的恩格尔系数是30% 要按恩格尔的说法，甘肃比广东更富裕为什么会有这样的偏差？想想发源地的德国人吃的啥？肘子炖酸菜+香肠+土豆+得拿锯子锯开的面包想想推广地的英国人吃的啥？面包烤一下，抹上黄油或者蛋黄酱，夹两片火腿，两片西红柿或者牛油果，再撒点菜叶子，经典的干巴lunch 下馆子大吃一顿，标配就是炸薯条配炸鱼，然后一杯啤酒我去印度一家工厂参观，到了午饭时间，去食堂一坐，发现他们高管和普通员工都是从家里带饭的。月收入数千美金的高管和不足一百美金的员工，吃的都差不多，都是烙饼蘸咖喱。外国人吃饭特点就是：营养均衡，足以维持生命体征其实全世界大多数地区的人民吃饭都很简单，不会把太多时间和金钱用在做饭和吃饭上。每天吃的都非常千篇一律。所以用恩格尔系数来判定富裕程度很有效。但这在中国完全行不通，你要让一个中国人连续一个星期吃同一种东西，那他绝对是要疯掉的。中国人会认为，我月入五千时候吃饭花一千块钱要是我月入一万的时候还是吃一千块钱的饭，那我辛辛苦苦挣这一万块钱是图个啥？外国人吃饭，上限很低，煎个牛排烤个肉，就是大菜了，菜价高低只在做菜人的水平和摆盘上贵的是人工和环境以及餐厅品牌。而中国人吃饭，上不封顶，能把十几斤的整鸡、整鸭、筒子骨、肘子、火腿、大地鱼、干贝丢水里煮六个小时，只为做一锅汤，然后又把一斤多的鸡胸肉剁碎了放汤里，只为吸附汤里的油脂，然后鸡胸肉弃之不食，将汤浇到一颗白菜的菜心上。贵的都是食材。用了十几斤的鸡鸭鱼肉，只为了让白菜能好吃一点，这种事情放眼全世界也只有中国人能干得出来。中国人对吃饭这件事的重视程度，外国人是完全不能想象的，更别说理解了。所以中国美食能傲视全世界，所以中国才成了恩格尔系数中唯一的bug。有客人来吃饭，外国人会向客人介绍：这道菜是我家乡的传统菜有客人来吃饭，中国人会向客人介绍：这桌菜是我家乡的传统菜系不过别看中国人吃的好，中国人也有中国人的烦恼每到11点左右，中国人的脑子里会自动蹦出一个问题：今天中午吃啥？没过几个小时，又得思考：晚上吃啥。。。。。太难了

PID入门必知的15个基本概念—— 在自动化控制的领域中，PID 调节起着关键作用。对于初学者而言，理解以下 15 个基本概念是深入应用 PID 调节器并成功整定参数的基石。一、被调量：它是反映被调对象实际波动状况的量值，会持续变化。例如在温度控制系统里，被调量就是实际的温度数值，它不会恒定不变，而是随环境、负载等因素上下波动。二、设定值：这是人们期望被调量达到的目标值。它可以固定不变，比如设定室内温度恒定为 25℃；也能动态变化，像在某些工业流程中，根据不同生产阶段设定不同的压力值。三、控制输出：PID 调节器依据被调量变化运算后，向外部执行结构发出的指令。在两者之间可能有其他环节，如限幅。限幅功能常置于 PID 调节器内，若将 PID、限幅与伺服放大器集于一台仪表，就成了阀位控制 PID 调节器；若伺服放大器和限幅在执行机构里，则构成智能执行机构。四、输入偏差：即被调量与设定值的差值。它决定了 PID 调节器的调节方向与幅度。正偏差意味着被调量低于设定值，需增大输出；负偏差则相反。五、P（比例）：比例作用是将输入偏差乘以一个系数。比如比例系数为 2，偏差为 3 时，比例作用的输出就是 6。它能快速响应偏差，但仅靠比例作用可能无法消除稳态误差。六、I（积分）：对输入偏差进行积分运算。随着时间积累，即使偏差较小，积分作用也能产生足够的输出，以消除稳态误差。七、D（微分）：对输入偏差进行微分运算。它能感知偏差的变化速率，提前给出调节信号，例如在温度快速上升时，微分作用可提前抑制温度继续上升。八、PID 基本公式：整定过程一般先调为纯比例作用，增强比例使系统振荡并记录比例值 Km 和振荡周期 €‚然后按公式 KP = 0.6Km、KD = KP㗏€/4€KI = KP㗏‰/确定比例控制参数 KP、积分控制参数 KI 和微分控制参数 KD。九、单回路：只有一个 PID 的调节系统，结构简单，适用于简单的控制场景，如简单的水箱水位控制。十、串级：由两个 PID 串接而成的双回路调节系统，有主调和副调之分。主调调节被调量，其输出作副调设定值，副调指挥执行器动作。常用于复杂的、有较大滞后或干扰较大的系统，如大型锅炉的温度控制系统。十一、正作用：PID 调节器控制输出随被调量增高而增高，随被调量减少而减少。例如在液位控制系统中，液位升高时，输出增加使排水阀开度增大。十二、反作用：控制输出随被调量增高而降低，随被调量减少而增高。如在加热系统中，温度升高时，输出降低以减少加热功率。十三、动态偏差：调节过程中任意时刻被调量与设定值的偏差，它不断变化，反映调节的动态过程。十四、静态偏差：调节稳定后被调量与设定值仍存在的偏差，靠积分作用消除。十五、回调：调节器作用下，被调量由上升转为下降或反之的趋势变化，表明调节开始生效，系统进入新的调节阶段。

公共营养师备考攻略：膳食调查的秘诀嘿，大家好！今天我们来聊聊公共营养师备考过程中的一个小知识点：膳食调查。这个部分有点复杂，但掌握了这些概念，你就能更好地理解和应用。标准系数和混合系数 𐟓 首先，我们要了解什么是标准系数和混合系数。标准系数通常设为1，比如一个成年男性，体重60公斤，轻体力劳动，每天需要2250千卡的能量。那么，他的能量标准系数就是2250除以2250，结果还是1。折合系数 𐟓 接下来是折合系数。这个系数是用来计算不同人群的能量需求的。比如，给定某一类人群，每天需要1800千卡的能量，那么他们的折合系数就是1800除以2250，结果是0.8。人日数和总人日数 𐟓… 然后是求人日数和总人日数。人日数是指一个人在一天内吃三餐的比例。比如，一个人三天吃了三顿饭，那么他的人日数就是3乘以30%（早餐）+3乘以40%（午餐）+3乘以30%（晚餐），结果是3。而总人日数则是将这类人群的人数乘以人日数。比如，如果有5个人，那么他们的总人日数就是5乘以3，等于15。混合系数 𐟌 最后是混合系数。这个系数是用来消除不同人吃到的偏差的。比如，一家人一起吃，每个人的饮食习惯不同，但通过混合系数可以得出一个相对准确的营养素需求量。混合系数的计算公式是（各类人群的折合系数乘以人日数）除以总人日数。营养素的相对准确量 𐟍Ž 依据混合系数，我们可以算出某类人群相对准确的营养素需求量。比如，折合标准人人均能量=人均能量/混合系数，折合标准人人均蛋白质=人均蛋白/混合系数。这样就能得到一个相对准确的营养素需求量。思维扩展 𐟌𑊊如果是7岁儿童，我们需要从DRIs（膳食参考摄入量）中找到7岁儿童的能量需求，通常是1500千卡。希望这些小知识点能帮到你，让你在备考公共营养师的过程中更加得心应手！加油！𐟒ꀀ

在配置专业功放和专业音箱时，需要注意以下几个关键方面，以确保音响系统的性能达到最佳状态：一、功率匹配 ‌功率匹配是首要考虑的因素‌。理论上，音箱的额定功率应等于功放的额定输出功率，但实际操作中，建议选择功放功率略大于音箱功率，通常建议在1.2到2倍之间。这样做可以确保音箱在需要时能够获得足够的驱动力，避免小功率功放推动大音箱时出现的响度不足、失真加剧等问题。二、阻抗匹配 ‌阻抗匹配同样重要‌。功放的输出阻抗应与音箱的输入阻抗相一致。虽然轻微的阻抗偏差对音质影响不明显，但过大的偏差会导致功放输出功率的变化，甚至可能损坏设备。因此，在选择设备时，应尽量选择阻抗一致的功放和音箱。三、灵敏度匹配 ‌音箱的灵敏度也是需要考虑的因素‌。灵敏度高的音箱（如90dB以上）相对容易推动，可以选择功率稍小的功放；而灵敏度低的音箱（如85dB以下）则需要更大功率的功放来产生足够的声压级。因此，在配置时应根据音箱的灵敏度来选择合适的功放功率。四、阻尼系数匹配 ‌阻尼系数反映了功放对音箱的控制能力‌。阻尼系数过高可能导致声音发干、不圆润，而过低则可能使声音粘连在一起。对于晶体管功放，阻尼系数一般控制在30到40之间较为合适；对于电子管功放，由于内阻较高，阻尼系数应控制在较低范围内，如6到10之间。五、线材与连接 ‌线材的选择和连接方式也不容忽视‌。高质量的线材可以减少信号传输过程中的衰减和干扰，提升音质。在连接时，应确保功放的输出端与音箱的输入端正确连接，并避免短路或接触不良的情况。六、散热与保护 ‌功放的散热和保护机制也是配置时需要考虑的因素‌。功放工作时会产生大量热量，如果散热不良可能导致设备损坏。因此，在选择安装位置时，应确保功放有足够的散热空间，并避免与其他热源靠近。同时，功放应具备完善的保护电路，以防止过载、短路等异常情况对设备造成损害。七、品牌与兼容性 ‌品牌与兼容性也是值得关注的方面‌。虽然不同品牌的功放和音箱在技术上可能存在差异，但选择同一品牌或经过良好匹配的品牌组合通常可以获得更好的兼容性和音质表现。此外，还应考虑设备的升级和维护便利性。Kuntong坤通品牌为客户提供经过匹配的专业功放和专业音箱，可以很好的提高专业会议音质表现。综上所述，在配置专业功放和专业音箱时，需要综合考虑功率、阻抗、灵敏度、阻尼系数、线材、散热与保护以及品牌与兼容性等多个方面。通过合理的搭配和选择，可以确保音响系统的性能达到最佳状态，为用户带来优质的听觉体验。 #音箱# #专业音箱# #专业功放# #专业扩声# #音响#

什么是pid调节？p➕i➕d就是pid调节以汽温调整为例说明: 首先解释偏差，就是实际值和设定值之差。 p指的是偏差乘系数作为输出，也就是偏差越大p输出越大。 i指的是p输出，实际汽温仍然大于设定值，偏差随着时间增加还在增大，根据实际气温变化速率增加i输出。可以将x轴当作设定值，那么y轴曲线就是偏差，i输出就是y的积分，也就是x和y形成的面积，y的速率也就是实际温度变化速率越快，面积长的越快，输出越大。 d指的是，气温变化速率的变化速率，也就是加速度，如果气温变化速率减慢，输出负值，回调，防止超调

无主灯设计：射灯离墙距离与间距详解最近有不少朋友问我，无主灯设计中的射灯离墙距离和两灯间距到底是什么？为了解答大家的疑惑，我特意整理了一下，希望能帮到你们！离墙距离 𐟖𜯸 首先，离墙距离指的是墙面和灯具中心之间的距离。很多人误以为是从孔边到墙的距离，其实应该是从墙面到灯具中心的距离。一般来说，射灯离墙10-30cm都是可以的，基本上不会翻车。由于吊顶宽度的差异，木工开孔一般都是15-30cm。考虑到大部分边吊不可能太大，所以我们实测15-20cm的效果也是绝绝子，放心抄作业！⚠️⚠️⚠️ 离墙10cm也可以，但因为防眩灯杯反光系数的原因，会有一丢丢副光斑，中心光强也会有点小曝光。这样就会有4-5cm左右的偏差，导致小山丘中心光会比较强曝光！射灯间距 𐟓 这是大家问得最多的一个问题。其实涉及到另一个知识点——光束角。因为考虑的因素很多，比如边吊的宽度、墙面颜色差异、反光系数、挂画大小等等。目前市面上推荐的射灯大多是防眩射灯，深杯也有一定的反光系数，分别为15Ⱓ€24Ⱕ’Œ36Ⱓ€‚今天主要讲的是24Ⱕ’Œ36Ⱗš„光束角。 24Ⱕ…‰束角 24Ⱗš„光束角中心光明亮，能清晰形成小山丘，多用于茶几、餐桌等重点照明，深受设计师们青睐。推荐间距为60-100cm，最佳为80cm。小山丘连绵不绝，像一座座山川。两边留空不能小于50cm，否则会出现灯光断层，光束不完整，影响美观！ 36Ⱕ…‰束角 36Ⱗš„光束角中心光柔和，大光弧，照射范围广，洗墙效果美如画，多用于背景墙、走廊、玄关等。是无主灯设计中的百搭王。推荐间距为80-120cm，最佳为100cm。大山丘两岸连山，层峦叠嶂，美不胜收。两边留空不能小于60cm，否则会出现灯光断层，光束不完整，影响美观！总结简单来说：大山丘很好看，沙发背景墙、走廊尽头首选，大山丘爱好者可选36度~ 有什么不明白的，欢迎在评论区留言，我会一一回复大家～

多模态大模型幻觉缓解新方法：对比解码 𐟌Ÿ今天我们来介绍一篇通过对比解码来缓解多模态大模型幻觉的新工作——Re-Balancing Contrastive Decoding（RBD）。 𐟧简单来说，这篇文章在正常解码的基础上，引入了两个对比解码分支： 1️⃣ 第一个分支的目标是减少文本偏差，通过在输入图像上添加随机噪声来实现； 2️⃣ 第二个分支的目标是增强图像中的重要信息，通过mask掉重要性低的部分来实现； 3️⃣ 最后，输出logits=原始logits-分支1 logits + 分支2 logits（具体实现中有系数，见p1）。 𐟓š论文：《Mitigating Hallucination in Visual-Language Models via Re-Balancing Contrastive Decoding》 𐟒𛦖𙦳•：上文已概括(p1)，两个对比分支的具体计算方式见p2 𐟚€实验效果：如p3，显著减缓LLaVa、MiniGPT-4在CHAIR和POPE数据集上的幻觉，好于OPERA、DOLA和VCD；对VQA和MMB等通用benchmark上的表现无显著影响或略有提升。

Stata实证指南：从基础到高级想要在Stata中进行实证分析？这里有一些专业、认真、仔细负责的指导，帮助你顺利完成你的项目！ 𐟓ˆ 基础分析数据搜集与合并数据清洗描述性统计和相关性分析 𐟔 核心内容异质性检验：检验因变量的方差是否与自变量的水平相关，这对回归分析至关重要，因为它影响模型的假设和结果的可靠性。结构方程模型：一种复杂的统计方法，用于同时估计多个变量之间的直接和间接关系，常用于社会科学和心理学研究。相关分析：衡量两个或多个变量之间关系强度和方向的统计方法。通常用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性，其值介于 -1 到 1 之间，表示变量之间的线性关系程度。面板回归：用于分析同时包含横截面和时间序列数据的模型。它允许在个体间和时间间进行比较，能够控制个体固定效应和时间固定效应。 F检验：用于检验模型整体拟合程度的统计检验。在回归分析中，F检验用于检验所有回归系数是否同时等于零，从而判断模型的显著性。稳健性检验：评估模型对于假设的敏感性，尤其是在面对异常值或数据偏差时。这种检验有助于确保模型的可靠性和稳健性。 𐟓š 最后，无论是否与我有缘，希望大家的论文都能顺顺利利！

技术揭秘｜Gamma（伽马）到底是什么？ 𐟎젧”𕥽𑧈𑥥𝨀…们，你们是否曾对电影中的亮度和对比度感到好奇？Gamma，这个看似不起眼的术语，实际上在影像的世界中扮演着至关重要的角色。 𐟓– 简单来说，Gamma是一个数学函数，专门用来调整图像的亮度。在数字图像处理中，它帮助我们校正亮度的偏差，确保图像在显示时保持正确的亮度水平。 𐟒𛠨🇥Ž𛯼Œ计算机内部进行的是线性运算，这意味着输入一个亮度值，就会直接输出相应的亮度。然而，实际情况并非如此。由于各种因素，如电阻损耗或人眼对光线的非线性感知，显示出来的图像往往会比实际输入的亮度暗。 𐟔 为了解决这个问题，我们引入了Gamma校正。通过调整图像的亮度曲线，我们可以让显示出来的图像看起来比实际输入的亮一些，从而弥补这种亮度的偏差。 𐟓Š 经过研究和计算，我们发现CRT显示器的Gamma值设定为2.2时，最能符合人眼的观看特性。当然，不同的显示器可能会有不同的Gamma值。 𐟔 Gamma值也被称为灰度系数，因为它主要影响图像的灰度部分，而不是纯黑和纯白。在调色软件中，Gamma工具可以用来调整影像的中间调分布，控制画面黑点和白点之间的区域。 𐟓𘠥œ見摄和后期处理时，了解Gamma的重要性可以帮助我们更好地控制图像的亮度和对比度，让画面看起来更加真实和自然。

实证分析内生性问题？5种方法轻松搞定！内生性是实证回归分析中常见的问题，通常由于解释变量与随机扰动项相关，导致解释变量的系数偏离真实值。以下是几种解决内生性问题的方法： 𐟔 内生性定义解释变量与随机扰动项相关，导致解释变量的系数偏离真实值。 𐟚砥ŽŸ因遗漏变量：如果遗漏的变量与解释变量不相关，则不会导致内生性。选择性偏差：解释变量不是随机选择的，例如只能选取特定变量进行估计。互为因果：如成绩与努力相互影响。测量误差：测量过程中存在的误差。动态面板：时间序列数据中的动态效应。 𐟛 ️ 解决方式工具变量法：使用与解释变量相关但与随机扰动项不相关的变量作为工具变量。面板数据固定效应模型：利用面板数据，通过固定效应模型控制个体差异。倾向性得分匹配（PSM）：通过匹配处理组和对照组的倾向性得分，减少选择性偏差。 Heckman两阶段模型：适用于样本选择带来的内生性问题。双重差分法（DID）：通过比较处理组和对照组在政策或事件前后的变化来估计处理效应。广义矩估计（GMM）：利用动态面板数据，通过GMM模型控制动态效应。通过以上方法，可以有效解决实证分析中的内生性问题，提高分析的准确性。