模型

我认为小号手得更好一些，尤其是苏霍伊苏-27B，有轮胎橡胶圈，蚀刻片，还有座舱仪表的水贴，如果是制作模型的初学者，建议用爱德美，因为小号手苏霍伊苏-27B是为专业制作模型的高手准备的，关于更多的你可以上小号手的网站，了解更多，网站为 www.trumpeter/china.com/war513/你可以看一看产品欲览，但是价格比较贵，至于我嘛，比较喜欢小号手出品的1：72的J-8长须鲸和J-10

模型 编辑通过主观意识借助实体或者虚拟表现、构成客观阐述形态、结构的一种表达目的的物件（物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体）。模型构成形式分为实体模型（拥有体积及重量的物理形态概念实体物件）及虚拟模型（用电子数据通过数字表现形式构成的形体以及其他实效性表现）。模型展示形式分为平面展示和立体展示（标识是平面展示的一种例如图册示例图）。实体模型从表现形式分为静模（物理相对静态，本身不具有能量转换的动力系统，不在外部作用力下表现结构及形体构成的完整性）、助力模型（以静模为基础，可借助外界动能的作用，不改变自身表现结构，通过物理运动检测的一种物件结构连接关系）以及动模（可通过能量转换方式产生动能，在自身结构中具有动力转换系统，在能量转换过程中表现出的相对连续物理运动形式）。虚拟模型分为虚拟静态模型、虚拟动态模型、虚拟幻想模型。模型≠商品。任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。事物能随着概念（人的思维）的改变而改变（人的行为），那么该事物就是该概念的模型。模型的根本就是构成与表现。概念可以使很多模型发生改变，例如改变模型的功能、美观、应用、时效等不同目的。通过依据不同的概念从而改变下一阶段产物的性质与形式，这就是人类文明（精神与物质形式）进化的根本。模型是人的思维构成的意识形态，通过表达从而形成的物件。中文名模型外文名MODEL模型简要定义意识借助实体虚拟表达目的的物件模型的连续性可挖掘、可创造、可延伸、可提升目录1 词语概念u25aa 基本信息u25aa 基本解释u25aa 引证解释2 分类u25aa 按用途分类u25aa 按表现形式分类u25aa 按产品属性分类u25aa 按技术分类u25aa 按材料分类3 物理模型4 数学模型5 结构模型6 工业模型7 仿真模型8 其他模型u25aa 足彩模型u25aa 3D模型u25aa 人力资源模型u25aa 思维模型9 模型品牌u25aa 中国u25aa 韩国u25aa 日本u25aa 欧洲词语概念编辑基本信息词目：模型拼音： mó xíng注音： ㄇㄛˊ ㄒㄧㄥˊ英文：model[1] 基本解释(1) [model;pattern](2) 模式,样式.两种模型不同的女。(3) 照实物的形状和结构按比例制成的物体。展览会里有飞机模型。(4) [mold;mould](5) 制砂型用的模子。(6) 用压制或浇灌方法使材料成为一定形状的工具。通称“模子”。[1] (7)人们依据研究的特定目的，在一定的假设条件下，再现原型（antetype）客体的结构、功能、属性、关系、过程等本质特征的物质形式或思维形式；(8)系统建模：对研究的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来。所得到的系统模仿品称之为模型。引证解释1.犹模式，样式。黄人 《<清文汇>序》：“句梳字栉，书眉乙尾，引绳墨，立橅型。”鲁迅《集外集拾遗·<比亚兹莱画选>小引》：“他把世上一切不一致的事物聚在一堆，以他自己的模型来使他们织成一致。”柔石《二月》五：“一个上午，一个下午，我接触了两种模型不同的女性底感情的飞沫，我几乎将自己拿来麻痹了！”2.照实物的形状和结构按比例制成的物体，多用于展览或实验。丁玲《压碎的心》：“ 平平 听过火车的故事，在画上也见过火车， 太原 的商务印书馆的窗子里，就陈设过一个模型。”沙汀《防空》：“然而，除了模型，他是没有见过真实货的。”3.铸造用的模子。4.铸造时，制作砂型用的工具。多以木制。[1] 分类编辑按用途分类房地产模型（可分为住宅模型、商业模型、户型模型、别墅模型、地标）、城市规划模型、区域模型、数字模型、环境景观模型、方案模型、工业模型（可分为军事模型、机械模型、车辆模型）、桥梁模型等；按表现形式分类现代建筑模型、模型；按产品属性分类商业性质模型、公共建筑设施模型；按技术分类传统模型、数字化沙盘、多媒体模型、虚拟漫游、半境画模型、互动投影沙盘等；按材料分类木质模型、水晶模型、ABS树脂模型、金属模型等。模型可以取各种不同的形式，不存在统一的分类原则。按照模型的表现形式可以分为物理模型、数学模型、结构模型和仿真模型。物理模型编辑也称实体模型[2] ，又可分为实物模型和类比模型。航空模型(9张)①实物模型：根据相似性理论制造的按原系统比例缩小（也可以是放大或与原系统尺寸一样）的实物，例如风洞实验中的飞机模型，水力系统实验模型，建筑模型，船舶模型等。②类比模型：在不同的物理学领域（力学的、电学的、热学的、流体力学的等）的系统中各自的变量有时服从相同的规律，根据这个共同规律可以制出物理意义完全不同的比拟和类推的模型。例如在一定条件下由节流阀和气容构成的气动系统的压力响应与一个由电阻和电容所构成的电路的输出电压特性具有相似的规律，因此可以用比较容易进行实验的电路来模拟气动系统。航天模型(7张)数学模型编辑用数学语言描述的一类模型。数学模型[3] 可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程，也可以是它们的某种适当的组合，通过这些方程定量地或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外，还有用其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。需要指出的是，数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。结构模型编辑主要反映系统的结构特点和因果关系的模型[4] 。结构模型中的一类重要模型是图模型。此外生物系统分析中常用的房室模型（见房室模型辨识）等也属于结构模型。结构模型是研究复杂系统的有效手段。工业模型编辑定义：工业模型[5] ，俗称手板、首板模型和快速成型，主要制作方法有CNC加工、激光快速成型和硅胶模小批量生产。工业模型广泛应用于工业新产品设计研发阶段，在最短的时间内加工出和设计一致的实物模型。设计师进行产品外观确认和功能测试等，从而完善设计方案 ，达到降低开发成本，缩短开发周期，迅速获得客户认可的目的。电脑模型(4张)应用范围：数码产品（手机、电话机、USB.耳机、摄像头）。家电医疗产品（电视机、电脑、空调、吸尘器、打印机、复印机、洗衣机、热水壶、按摩器、B超仪）。3.汽车配件（汽车仪表板、车门、汽车空调、汽车DVD 车灯、反向盘、保险杠）。如今的工业模型并非手板那么简单，它已经从数码产品、家用医疗产品和汽车配件等转化为大型的机械模型和工程模型。它甚至比建筑模型规模还庞大，工艺难度系数进一步提高。仿真模型编辑通过数字计算机、模拟计算机或混合计算机上运行的程序表达的模型。采用适当的仿真语言或程序，航海模型(6张) 物理模型、数学模型和结构模型一般能转变为仿真模型[6] 。关于不同控制策略或设计变量对系统的影响，或是系统受到某些扰动后可能产生的影响，最好是在系统本身上进行实验，但这并非永远可行。原因是多方面的，例如：实验费用可能是昂贵的；系统可能是不稳定的，实验可能破坏系统的平衡，造成危险；系统的时间常数很大，实验需要很长时间；待设计的系统尚不存在等。在这样的情况下，建立系统的仿真模型是有效的。例如，生物的甲烷化过程是一个绝氧发酵过程，由于细菌的作用分解而产生甲烷。根据生物化学的知识可以建立过程的仿真模型，通过计算机寻求过程的最优稳态值并且可以研究各种起动方法。这些研究几乎不可能在系统自身上完成，因为从技术上很难保持过程处于稳态，而且生物甲烷化反应的起动过程很慢，需要几周的时间。但如果利用（仿真）模型在计算机上仿真，则甲烷化反应的起动过程只需要几分钟的时间。数字模型又称数字沙盘，多媒体沙盘、数字沙盘系统等，它是以三维的手法进行建模，模拟出一个三维的建筑、场景、效果，可以在数字场景中任意游走、驰骋、飞行、缩放，从整体到局部再从局部到整体，无所限制。用三维数字技术搭建的三维数字城市、虚拟样板间，交通桥梁仿真、园林规划三维可视化、古建三维仿真、机械工业设备仿真演示借助 pc机、显示系统等起到展示、解说、指挥、讲解等作用。 多媒体沙盘是利用投影设备结合物理规划模型，通过精确对位，制作动态平面动画，并投射到物理沙盘，从而产生动态变化的新的物理模型表现形式。数字模型通过声、光、电、图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合，可以充分体现展示内容的特点，达到一种惟妙惟肖、变化多姿的动态视觉效果。对参观者来说是一种全新的体验，并能产生强烈的共鸣。数字模型是由国内最大、最早的模型设计制作公司深圳赛野模型提出的一个新概念。其自主开发的数字模拟技术已获得国家专利,并在其韶关规划厅、韶关城市整体规划项目上得到具体体现。数字模型这一新名词将在不远的未来取代传统建筑模型，跃身成为展示内容的另一个新亮点。数字模型超越了单调的实体模型沙盘展示方式，在传统的沙盘基础上，增加了多媒体自动化程序，充分表现出区位特点，四季变化等丰富的动态视效。对客户来说是一种全新的体验，能够产生强烈的视觉震撼感。客户还可通过触摸屏选择观看相应的展示内容，简单便捷，大大提高了整个展示的互动效果。其他模型编辑足彩模型既然足球彩票的结果并不是随机的，而是与球队各个方面的因素相关的，其中最主要的因素就是球队的实走势曲线力。因此，彩民竞猜的结果会出现一定的规律，我们正是利用这些规律，再结合基本的数学原理和方法，提出并实现了一种与销售额无关的足球彩票奖金的预测方法。该方法可以作为足球彩票投注的过滤方法，以帮助彩民减小投入。足彩投资的概率模型[7] 是通过对海量历史竞彩数据分析，按照特殊算法得出的竞彩足球2串1投注组合模型，每个模型图形化后都可直观看到其走势规律。根据模型的趋势图结合模型的参数判断，便能抓住最有价值的投资区间，规避风险提高投资回报。通过一定的理论和算法，对海量历史竞彩数据和参数分析计算能够得出竞彩足球2串1投注组合模型。可以直接对模型而不是比赛来进行投注，即可达到降低投注风险提高回报率的效果。每个模型的投注内容、回报率均不相同，并具备自己的走势规律（类似于股票期货的走势曲线）。根据走势和参数选择适合自己的模型进行投注，能够控制风险，提高投资回报；在模型的基础上，通过对规律的寻找和分析，制定计划来选择模型和投注策略，能够帮助彩民将足彩的玩法从将盲目下注转变为理性投资。3D模型在3DMAX,MAYA等软件中，可以制作出3D模型，可用于室内设计，三维影视，三维游戏等领域。3D模型由顶点(vertex)组成,顶点之间连成三角形和四边形,并最终由无数个多边形构成复杂的立体模型.人力资源模型企业所使用的资源有多种，但“一切物的因素只有通过人的因素才能加以开发利用”，因此，“人”才是其中最宝贵的资源，这一点已经得到了普遍的认同。基于这样的共识，人们已经认识到，“管理的本质就是管人”，从而，以人为中心的管理成为现代管理的共同发展趋势，人力资源管理成为企业管理最核心的内容。第一种是内力，就是工自身具备更好的为企业创造价值的能力和内驱力。第二种是拉力，就是牵拉和引导员工有方向、有目标地努力工作、提升能力，相当于有人在前面牵引他前进。拉力的实施，主要靠牵引机制，核心是企业文化体系和培训开发体系，另外还有岗位说明书、任职资格标准、职业生涯体系等。第三种是控制力，就是监督和检查员工努力的程度、工作的效果，约束前进的路径，修正员工前进的方向。相当于有人在旁边督促和导正他前进。控制力的实施，主要靠约束机制，核心是绩效考核体系，另外还有员工行为规范，任职资格体系等。第四种是压力。就是施压和鞭策员工，淘汰工作成绩不佳、难以提高能力或主观上工作不努力的员工。压力的实施，主要靠竞争淘汰机制，核心是末位淘汰制度和竞争上岗制度，另外还有人员退出制度、能力素质测评等。第五种是推力，就是推动和激励员工不断提高自己的能力，持续努力地工作，相当于有人在后面推动他前进。推力的实施，主要靠激励机制，核心是薪酬激励体系的设置，另外还有授权设置、职业生涯管理等。思维模型用简单易懂的图形、符号、结构化语言等表达人们思考和解决问题形式，统称为思维模型。模型品牌编辑中国创元模型（天津创元科技发展有限公司）是一家专业从事1:1高仿真模型加工企业，居行业领先的创新型、国家技术型企业。敦雅（DONART）成立于1999年，是一家专业从事高精度合金模型,军事模型的开发及制造生产的企业。无限模型（HSP）：香港高速模型有限公司及其大陆总经销-无限模型。国内领先的遥控模型品牌。主要销售产品有引擎车、车用燃油、升级配件，并代理日本INFINITY引擎、台湾SH引擎及VX引擎。小号手（TRUMPETER）位于广东代表作品是解放军军事模型。HOBBY BOSS是号手的外贸品牌。百万城：百万城中国有限公司（上海静瑞实业有限公司）主要生产电动仿真火车。威龙/港龙（DRAGON）：位于中国香港，35战车是威龙的看家题材，威龙模型特点是开模细致复杂，全拼塑料履带，蚀刻片，金属炮管，价格合理，性价比高，但组合复杂，不推荐初级模型玩家选择。威龙在1/35兵人界也有绝对优势地位。威骏(BRONCO)：中国宁波的模型品牌，以生产35比例的战车、兵人和履带等配件为主，细节普遍较好，但是组装较为繁琐。战鹰（AFV）台湾模型品牌，代表作是台军和美军军事模型。环球（火柴盒、MATCHBOX）：英国/中国，Matchbox。正德福（Kitech）：其题材范围广泛，而且有一些模型在很长一段时间为其独有，如北洋水师题材。福万（FUWAN）：其实，福万FUMAN，可以看作日本万代BANDAI在中国的分支，创建于1985年5月，是我国玩具领域第一家中日港合资企业，由中国福建方与日本万代模型公司，福万（香港）有限公司共同经营。中亚博奥（BOAO)：北京品牌模型之一。华野模型（EGM）：中国模型行业第一家跨国公司。赛野模型（SHINE）：中国模型行业先锋开创者，国内最具影响力、最具创意性的模型制作企业。韩国爱德美（ACADEMY）：韩国第一大模型品牌，题材广泛，以1：72战机，1：35战车为主。传奇（LEGEND）日本田宫（TAMIYA）模型界第一大厂商，题材极为广泛，包括飞机，AFV（装甲车辆），舰船，各种民用车辆，以及所有模型相关产品，包括涂料，工具等等。田宫模型特点开模合理，制作简单，组合度好。制作田宫模型的过程绝对是一种享受。万代（BANDAI）全日本最大的综合性娱乐公司之一，主要涉及娱乐、网络、动漫产品及其周边等。其生产的各种科幻、动漫模型的数量之多，品种之全是世界第一的。而最著名的则非GUNDAM高达系列莫属。长谷川（HASEGAWA）以其出品的飞机模型闻名于世。该品牌的飞机产品型号丰富、做工精细，水贴精美。青岛文化教材社（AOSHIMA）简称青岛社，主要作品二战1：350战舰，1：700战舰，民用车模。富士美（FUJIMI）代表品，日本名城，民用车模，1：700军舰。TASCA(ASUKA)：以生产1/35比例谢尔曼为主的厂商，其谢尔曼系列产品堪称决定版，但是价格较高，普遍在300人民币左右。但是田宫重新贴牌包装了其一些产品，价格有所下降。P社（PIT-ROAD）非常日本本土化的一个模型品牌，主要题材是现代日本军事模型。F社（FINE MOLDS)也是一个非常日本本土化的模型品牌，题材主要是二战日本陆军战车，二战日本和德国战机。想做日本帝国陆军题材F社是首选，但价格较贵。一般1：35坦克模型要200多人民币。童有社（DOYUSHA）主要作品日本名城，日本战国武将铠甲模型，二战军舰，在日本代理号手的外贸品牌HOBBY BOSS。有井社（ARII）以日本铁道模型为主，铁道模型在日本是非常有人气的模型题材。寿屋（KOTOBUKIYA）非常著名的手办模型厂商。横堀（YOKOMO）日本D1锦标赛赞助商，著名遥控模型生产厂家，产品多为遥控车辆模型。马路易日本枪械模型及军事模型的制造商。欧洲伊达雷利（ITALERI）：意大利模型品牌，中国模型玩家习惯称其为意大利，ITALERI的产品内容非常广泛，海陆空模型、人物模型、民用车辆模型，以及各类模型工具都有所涉足，意大利的产品水平也因此参差不齐，有些产品甚至会令人对意大利的模型产生畏惧心理。天使和魔鬼结合得如此紧密的模型品牌，恐怕意大利要属第一了。威望/利华（REVELL）：德国模型品牌，，Revell的产品种类实在是太多了，各种类型的玩具都有所生产，塑料模型，只是其中的一小部分而已。红星：俄罗斯模型品牌，以军事题材为主词条图册更多图册词条图片(2)航空模型(9)航海模型(6)传统弦论-模型图册(6)超弦理论模型图册(9)原子核-内部结...(2)二甲胺的几种模型(10)大爆炸理论-模...(6)26弦论-模型图册(6)闭弦-内部结构...(2)玻色子-内部结...(5)原子模型(10)航天模型(7)电脑模型(4)望采纳

性价比好一点的爱德美，虽然多多少少有点小问题，但是价格还是比较合理，长谷川的一直受追捧，但是价格高高在上，威望意大利都有不错的题材，质量也存在参差不齐，不知道楼主喜欢那种类型的飞机模型，有兴趣交流交流！

1,itisrecommendedthatyoubuyplastickit,notexpensive.GodwhatIrememberthetrumpeterhadmodel.2,ifthenonpaper,suggesttheuseofwireframe,andthenpastepaper...Islikearabbitlikelamps.3,ifallthepaper,itisbesttoobtainmoredetaileddata,andthenusethecardboardinsert,asaskeleton,andthenlayingpanel.4,orcardboarddirectlyintosmallpartsonebyone,andfinallygluetogether.(forcuboidcomparisonrules)5,iftheshapeofthesurface,youcanfindalittlemorethanthedesiredprofileisslightlysmallerthantheemptyplasticbottles(orwithafew,suchastiedtogether),andthenthetissuepaperwetontoapile,plasticintotherequiredshape,andthenwipethesurfaceofalayerofglue,dryit,orcaneffectthefarview.这个是大致的句型，请不要抄，但你可以模仿它的句型

创元模型（天津创元科技发展有限公司）是一家专业从事1:1高仿真模型加工企业，居行业领先的创新型、国家技术型企业。敦雅（DONART）成立于1999年，是一家专业从事高精度合金模型,军事模型的开发及制造生产的企业。无限模型（HSP）：香港高速模型有限公司及其大陆总经销-无限模型。国内领先的遥控模型品牌。主要销售产品有引擎车、车用燃油、升级配件，并代理日本INFINITY引擎、台湾SH引擎及VX引擎。小号手（TRUMPETER）位于广东代表作品是解放军军事模型。HOBBY BOSS是号手的外贸品牌。百万城：百万城中国有限公司（上海静瑞实业有限公司）主要生产电动仿真火车。威龙/港龙（DRAGON）：位于中国香港，35战车是威龙的看家题材，威龙模型特点是开模细致复杂，全拼塑料履带，蚀刻片，金属炮管，价格合理，性价比高，但组合复杂，不推荐初级模型玩家选择。威龙在1/35兵人界也有绝对优势地位。威骏(BRONCO)：中国宁波的模型品牌，以生产35比例的战车、兵人和履带等配件为主，细节普遍较好，但是组装较为繁琐。战鹰（AFV）台湾模型品牌，代表作是台军和美军军事模型。环球（火柴盒、MATCHBOX）：英国/中国，Matchbox。正德福（Kitech）：其题材范围广泛，而且有一些模型在很长一段时间为其独有，如北洋水师题材。福万（FUWAN）：其实，福万FUMAN，可以看作日本万代BANDAI在中国的分支，创建于1985年5月，是我国玩具领域第一家中日港合资企业，由中国福建方与日本万代模型公司，福万（香港）有限公司共同经营。中亚博奥（BOAO)：北京品牌模型之一。华野模型（EGM）：中国模型行业第一家跨国公司。 爱德美（ACADEMY）：韩国第一大模型品牌，题材广泛，以1：72战机，1：35战车为主。传奇（LEGEND） 田宫（TAMIYA）模型界第一大厂商，题材极为广泛，包括飞机，AFV（装甲车辆），舰船，各种民用车辆，以及所有模型相关产品，包括涂料，工具等等。田宫模型特点开模合理，制作简单，组合度好。制作田宫模型的过程绝对是一种享受。万代（BANDAI）全日本最大的综合性娱乐公司之一，主要涉及娱乐、网络、动漫产品及其周边等。其生产的各种科幻、动漫模型的数量之多，品种之全是世界第一的。而最著名的则非GUNDAM高达系列莫属。长谷川（HASEGAWA）以其出品的飞机模型闻名于世。该品牌的飞机产品型号丰富、做工精细，水贴精美。青岛文化教材社（AOSHIMA）简称青岛社，主要作品二战1：350战舰，1：700战舰，民用车模。富士美（FUJIMI）代表品，日本名城，民用车模，1：700军舰。TASCA(ASUKA)：以生产1/35比例谢尔曼为主的厂商，其谢尔曼系列产品堪称决定版，但是价格较高，普遍在300人民币左右。但是田宫重新贴牌包装了其一些产品，价格有所下降。P社（PIT-ROAD）非常日本本土化的一个模型品牌，主要题材是现代日本军事模型。F社（FINE MOLDS)也是一个非常日本本土化的模型品牌，题材主要是二战日本陆军战车，二战日本和德国战机。想做日本帝国陆军题材F社是首选，但价格较贵。一般1：35坦克模型要200多人民币。童有社（DOYUSHA）主要作品日本名城，日本战国武将铠甲模型，二战军舰，在日本代理号手的外贸品牌HOBBY BOSS。有井社（ARII）以日本铁道模型为主，铁道模型在日本是非常有人气的模型题材。寿屋（KOTOBUKIYA）非常著名的手办模型厂商。横堀（YOKOMO）日本D1锦标赛赞助商，著名遥控模型生产厂家，产品多为遥控车辆模型。马路易日本枪械模型及军事模型的制造商。 伊达雷利（ITALERI）：意大利模型品牌，中国模型玩家习惯称其为意大利，ITALERI的产品内容非常广泛，海陆空模型、人物模型、民用车辆模型，以及各类模型工具都有所涉足，意大利的产品水平也因此参差不齐，有些产品甚至会令人对意大利的模型产生畏惧心理。天使和魔鬼结合得如此紧密的模型品牌，恐怕意大利要属第一了。威望/利华（REVELL）：德国模型品牌，，Revell的产品种类实在是太多了，各种类型的玩具都有所生产，塑料模型，只是其中的一小部分而已。红星：俄罗斯模型品牌，以军事题材为主

1、Tamiya：Tamiya是一家日本模型制造商，生产各种规格和比例的模型坦克，以其高精度、复杂程度、易组装与丰富的细节而闻名。2、Dragon：Dragon是一家中国模型制造商，专注于生产高仿真度的军事模型和玩具，包括不同规格和比例的模型坦克。3、MengModel：MengModel是一家中国模型制造商，生产各种规格和比例的模型坦克和其他军事模型，以其高质量和创新性设计而知名。4、HobbyBoss：HobbyBoss是一家香港模型制造商，生产各种规格和比例的模型坦克、飞机、船只等军事模型，以其高品质和易组装而受到喜爱。5、Trumpeter：Trumpeter是一家中国模型制造商，生产各种规格和比例的军事模型，包括模型坦克、飞机、船只等，以其高精度和细节丰富而著名。

思维模型是你大脑中做决策的工具箱。你的工具箱越多，你就越能做出最正确的决策。不管你是领导团队，还是制定市场战略，思维模型都能够在其中发挥至关重要的作用。一旦你开始运用这些思维模型解决问题，你运用的越多，有越多的案例经验的积累，这些思维模型便能潜移默化的转变为你下意识思维习惯，起到事半功倍、一当百的作用，大大提高你的决策质量和行动效率。 MECE（Mutually Exclusive，Collectively Exhaustive，即相互独立、完全穷尽）原则，分类思考工具。当我们要对复杂问题或资料进行分门别类的时候，就会用到MECE原则。这是我认为最为重要的一种思维模型。举例：当一个人表达问题不清楚该怎么办？我们可以从表达 内容 和表达 技巧 两方面来寻求解决方法，下图就是将问题进行拆分，然后寻找解决方案的一种思维过程。当问题涉及到的相关因素比较多时，可以利用 穷举法 （完全穷尽），列出所有的相关要素，然后按照 自上而下 （相互独立）的结构化方法进行分类和补充。 参考：卖旧车前的准备工作 1、修理车顶的破洞 2、买新的车内地毯 3、写报纸广告稿 4、买新的顶灯 5、修理车身凹陷处 6、把锈斑喷漆 7、写后窗售车广告 8、写公告板的售车海报 9、将车内吸尘 将卖旧车的相关因素穷举后，再用结构化的方法自上而下进行分类，是不是更加清晰明确了呢？我们其实每天都在运用MECE法则，只是我们自己都没有意识到。比如：每日行程，电脑文件的分类，笔记的分类等。当我们意识到MECE法则对我们生活的巨大影响，并开始 有意识的培养 自己对MECE法则的运用，将具象的思维抽象化，我们可以走的更远。STAR法则是一种讲述自己故事的方式即为Situation Task Action Result的缩写，具体含义是①Situation: 事情是在什么情况下发生的；②Task: 你是如何明确你的任务的；③Action: 针对这样的情况分析，你采用了什么行动方式；④Result: 结果怎样，在这样的情况下你学习到了什么。案例如下：STAR法则可以运用于工作汇报、面试、谈判等方面，本质就是运用STAR法则 讲好一个故事 ：你处在一个什么样的情境下，遇到了怎样的问题，要达成怎样的目标，你做了什么，取得了什么结果。大多数人都喜欢听故事，而且更容易被故事所打动，STAR法则可以让你把故事讲得更加生动和吸引人，就像再好的素材也需要后期和包装一样。 SWOT分析，是基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来。表3.1是将SWOT分析方法，运用到沃尔玛企业战略制定当中去，如用根据自身优势和劣势，利用机会，规避风险。①SO（优势+机会）最重要，这是公司未来的核心发展，即如何利用优势，放大机会的效果。 ②WT（弱点+风险）其次重要，尽可能减小其对公司带来的损失； ③接下来，WO（弱点+机会）要稍微重要一些，因为弱点很可能可以靠招人来完善，但机会是可遇不可求的。在把握机会的过程中，有那些不足需要克服。 ④ST（优势+风险）是优先级最低的，利用优势，消除风险。SWOT分析方法可以用于职业选择，通过对自身优劣的分析，找到合适自己的职位。也可以用于人际交往、谈判过程中，双方筹码、力量的分析，用于平衡各方关系，把握好平衡。思维模型只有运用才会真正发挥作用，真正阻碍你成长的，是你缺乏 持续的行动 。后续会介绍更多有意思的思维模型，敬请关注！

常见的5大人力资源管理模型分别是什么 人力资源管理模型非常通用，即使不做人力资源的专职工作，这些模型对其他行业的不同职位也是非常有帮助的。以下是我为大家整理常见的5大人力资源管理模型分别是什么相关内容，文章希望大家喜欢！ 1、人力资源管理模块： 人力资源管理六大模块，是通过模块划分的方式对人力资源管理工作所涵盖的`内容进行的一种总结。分别指规划、招聘、培训、绩效、薪酬以及员工关系等六个活动模块，每个人力资源活动模块下，又可以展开成若干细节过程。 2、SMART原则： 在绩效考核过程中，经常要设定KPI（关键绩效指标）目标，这时，我们常用到SMART法则。SMART方法由五个英文字母构成：Specific，Measurable，Attainable，Relevant，Time—based。 3、STAR法则 STAR法则是情境（situation）、任务（task）、行动（action）、结果（result）四项的缩写。STAR法则是一种常常被面试官使用的工具，用来收集面试者与工作相关的具体信息和能力。STAR法则比起传统的面试手法来说，可以更精确地预测面试者未来的工作表现。 4、360度考核 360度考核又称为全方位考核法，是常见的绩效考核方法之一，其特点是评价维度多元化（通常是4或4个以上），适用于对中层以上的人员进行考核。360度考核法最早由英特尔公司提出并加以实施运用。该方法是指通过员工自己、上司、同事、下属、顾客等不同主体来了解其工作绩效，评论知晓各方面的意见，清楚自己的长处和短处，来达到提高自己的目的。 5、人力资源4P模型 人力资源管理的4P模型，是以组织战略为基础，以“人”、“岗”匹配为目标而建立起来的人力资源管理系统。其核心内容包括：素质管理（Personality Management）、岗位管理（Position Management）、绩效管理（Performance Management）和薪酬管理（Payment Management）。

与Banerjee序列决策模型相对的是非序列羊群行为模型。该模型也是由贝叶斯法则下得出的。模型假设任意两个投资主体之间的模仿倾向是固定相同的，当模仿倾向较弱时，市场主体的表现是收益服从高斯分布，而当模仿倾向较强时，市场主体的表现是市场崩溃。此外，Rajan(1994)、Maug & Naik(1996)、Devenow & Welch(1996)分别从投资者的信息不对称、机构运作中的委托——代理关系、经济主体的有限理性等角度探讨羊群行为的内在产生机制。[编辑]对羊群行为的实证研究的方向对羊群行为的实证研究分为两个方向：一是以共同基金、养老基金等指定类型的投资者为对象，通过分析其组合变动和交易信息来判断其是否存在羊群行为(Lakonishok,1992;Werners, 1998; Graham, 1999)；二是以股价分散度为指标，研究整个市场在大幅涨跌时是否存在羊群行为。

1 《思维模型：建立高品质思维的30种模型》 豆瓣评分：7.4 内容简介： 你知道亿万富翁、首席执行官、运动员和科学家如何以不同方式思考并避免错误吗？你知道如何专注于重要的事情，快速而自信地做出复杂的决策吗？建立自己的思维模型很重要。作者通过多年研究心理学的实践，建立了30种揭示真正智慧的思维模型。这30种思维模型通俗易懂、离我们很近、干活满满且能立即见效，包括艾森豪威尔矩阵、多米诺骨牌、三七法则、遗憾最小化、鲍威尔法则、贝叶斯定理、黄金法则、鱼骨图、墨菲定律、奥卡姆定律、帕累托法则、史特金定律等思维模型，教会我们如何更快速、更明智、更全面地思考，为我们的思维赋能，更科学地做出决策。在思维模型中思考，永远领先一步！ 思维模型就像给在树林里寻宝的人提供一张藏宝图，提供了即时理解，为读者提供了最终目的地的路径。 作者简介： 彼得·霍林斯 （Peter Hollins），畅销书作家，人类心理学研究员，也是人类状况的专职研究者。 2 《失败的逻辑：事情因何出错，世间有无妙策》 豆瓣评分：7.9 内容简介： 为什么铁路信号系统工作正常时，列车仍然会发生撞车事故？为什么所有操作人员都警觉地坚守着工作岗位，核反应堆依然会发生灾难性的熔化事故？为什么我们制定得甚好的那么多专业和个人计划，会如此频繁地出岔子？ 迪特里希·德尔纳，德国最高科学将获得者，在此考虑为什么--假定具备所有的 智能、经验和信息条件--我们却仍然会犯错误，有时甚至引起灾难性的后果。令人惊讶的是，他发现问题的答案不在于疏忽或粗心，而是缘于他所谓的"失败的逻辑"：我们思维模式中的某些倾向--诸如一次只做一件事，因果关系，还有线性思维--它们适合于过去的简单世界，对于我们现在所生活的复杂世界却有着灾难性影响。当今世界，一切事物都是相互关联的。我们不能一次只做一件事情，因为每件事都有多重结果；我们不能用孤立的因果模式考虑问题，因为所有的情况都有副作用和长远影响。 德尔纳给我们找到了不少例子。为什么阿斯旺水坝的规划者们，只想到会给埃及带来廉价用电的好处，却没有意识到他们也将会中断几千年来维持尼罗河谷地肥沃富饶的一年一次的洪水漫灌？为什么第三世界健康计划的规划者们不能认识到提高平均寿命就要求增加食物供应，从而疏忽地终止对饥民的捐助？ 德尔纳指出，在未了解一个复杂系统中所有连锁因素之前就采取行动，即使我们怀着善良的意愿，也难免铸成大错。面对我们力不能及的问题，小错误累积起来，最后就会酿成严重的错误结论。过于频繁地忽视问题的大局，却只在我们知道如何做的范围内寻求权宜之计--这只能是杯水车薪无济于事。 德尔纳用他自己编制的引人入胜的计算机模拟程序，揭示了我们思维中的这些缺陷。他的例子--有时是开心的，有时是吓人的--和他那"梳脑"思维实验，使我们认识到应该如何处理复杂问题。这些实例使本书成为一件矫正工具，一种明智的规划和决策指南，使商业经理、决策者以及面临由此及彼日常挑战的每一个人的思维技巧更加敏锐。本书将改变我们构思变化的方法本身，使我们对成功之路的判断能力得到提高。 作者简介： 迪特里希·德尔纳（Dietrich Dorner） 班贝格大学心理学教授，马克斯·普朗克研究所认知人类学项目主任。认知行为领域的一位权威，1986年度德国最高科学奖莱布尼兹奖获得者。已出版《问题解决中的认知结构》《作为信息再处理的问题解决》《洛毫森：与不确定性和复杂性打交道》《心理学》等专著，在思维、美学、人类情感、问题解决、规划、抉择、方法论等领域发表了160多篇论文。

ER图是属于概念模型它与具体的DBMS无关。从你的截图上来看，截图里的所说的数据库模型图是不准确的，正确的是ER模型转换为关系模型。因为ER图是属于概念设计阶段，它的下一阶段就是转换成关系模型，也就说与具体的DBMS有关。下面是数据库设计的常见四阶段：第一阶段：用户需求分析；第二阶段：概念设计(即E-R模型)； 与具体的DBMS无关第三阶段：关系模型； 与具体的DBMS有关第四阶段：物理模式。

概念数据模型是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，最常用的概念数据模型就是er图，也就是说他们是包含关系。 概念模型把现实世界的关系抽象到信息世界，er图的画法选择就是对数据库在进行设计，然后依据er图进行逻辑结构设计，物理结构设计，这些就是实现了从信息世界到计算机世界的抽象，即数据的结构、储存方式等等。最后是数据库的创建与维护

ER图是属于概念模型它与具体的DBMS无关。从你的截图上来看，截图里的所说的数据库模型图是不准确的，正确的是ER模型转换为关系模型。因为ER图是属于概念设计阶段，它的下一阶段就是转换成关系模型，也就说与具体的DBMS有关。下面是数据库设计的常见四阶段：第一阶段：用户需求分析；第二阶段：概念设计(即E-R模型)； 与具体的DBMS无关第三阶段：关系模型；与具体的DBMS有关第四阶段：物理模式。

ER模型最早由Peter Chen（陈品山）于1976年提出，它在数据库设计领域得到了广泛的认同，但很少用作实际数据库管理系统的数据模型。即使对SXL-92数据库来说，设计好的数据库也是具有挑战性的。它们可以在许多关于数据库设计的文献中找到，比如Toby Teorsey 的著作（1994 ）。大部分数据库设计产品使用实体-联系模型（ER模型）帮助用户进行数据库设计。ER数据库设计工具提供了一个“方框与箭头”的绘图工具，帮助用户建立ER图来描绘数据。实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了图形符号。这种数据模型典型的用在信息系统设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域(就是感兴趣的区域)的任何本体(就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类)。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段(通常叫做逻辑设计)，概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为物理设计。

什么是“er图”1、N-S图：也称为框图，这种流程图将所有算法写在一个矩形框中，并且还可以在框中包含从属于其的其他框。PAD图：也称为问题分析图，其用二维树结构图表示程序的控制流。2、er图即e-r图。e-r图也称实体-联系图(entityrelationshipdiagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。在er图中有如下四个成分：e-r矩形框：表示实体，在框中记入实体名。3、E-R图也称实体-联系图，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。4、ER图是指实体——联系图。他是对现实世界的一种抽象，用以表示现实世界中的事物集、事物及事物间的相互联系。构成ER图的基本要素是实体、联系和属性。5、ER图是基于ER模型（实体关系模型）画的，属于概念模型，是对现实世界的实体及其之间关系的抽象。数据库表是属于数据模型，用来描述数据的结构关系。6、系统流程图又叫事务流程图，是在计算机事务处理应用进行系统分析时常用的一种描述方法（另一个是数据流图），它描述了计算机事务处理中从数据输入开始到获得输出为止，各个处理工序的逻辑过程。概念模型、逻辑模型及物理模型介绍物理模型：构建数据仓库的物理分布模型，主要包含数据仓库的软硬件配置，资源情况以及数据仓库模式。1物理模型的用途以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征。物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。物理模型是对真实数据库的描述。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。物理模型：以实物或图片形式直观表达认识对象的特征。如：DNA双螺旋结构模型，细胞膜的流动镶嵌模型。概念模型：指以文字表述来抽象概括出事物本质特征的模型。层次模型层次模型将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。层次模型发展最早，它以树结构为基本结构，典型代表是IMS模型。关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。E/R图中的子类(实体)：逻辑模型逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。er图属于什么模型?关系模型。ER模型常用于信息系统设计中；比如它们在概念结构设计阶段用来描述信息需求和／或要存储在数据库中的信息的类型。E-R图：也称为实体连接图，其使用实体类型，属性和连接来描述现实世界的概念模型。区别如下：表示形式上的区别（1）N-S图：使用矩形框编写所有算法。（2）PAD图：使用二维树结构。ER图即E-R图。E-R图也称实体-联系图(EntityRelationshipDiagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法是“实体-联系方法”（Entity-RelationshipApproach）的简称。ER图即E-R图。E-R图也称实体-联系图(EntityRelationshipDiagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。在ER图中有如下四个成分：E-R矩形框：表示实体，在框中记入实体名。er模型属于什么世界实体-关系模型是面向现实世界，而不是面向实现方法的，它主要是用于描述现实信息世界中数据的静态特性。而不涉及数据的处理过程。ER模型是人们认识客观世界的一种方法，工具。关系模型是将ER模型转换成DBMS世界的产物。它们的设计就是为了不断满足用户的需要的体现。ER图是基于ER模型（实体关系模型）画的，属于概念模型，是对现实世界的实体及其之间关系的抽象。数据库表是属于数据模型，用来描述数据的结构关系。

关系模型。ER模型常用于信息系统设计中；比如它们在概念结构设计阶段用来描述信息需求和／或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域（就是感兴趣的区域）的任何本体（就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类）。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段（通常叫做逻辑设计），概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为“物理设计”。实体联系模式图（ERD）有一些约定。本文的余下部分描述经典概念，并且主要与概念建模有关。有一些概念更加典型的在逻辑和物理数据库设计中采用，包括信息工程、IDEF1X和空间建模。成分在ER图中有如下四个成分：1、矩形框：表示实体，在框中记入实体名。2、菱形框：表示联系，在框中记入联系名。3、椭圆形框：表示实体或联系的属性，将属性名记入框中。对于主属性名，则在其名称下划一下划线。4、连线：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。（对于一对一联系，要在两个实体连线方向各写1； 对于一对多联系，要在一的一方写1，多的一方写N；对于多对多关系，则要在两个实体连线方向各写N,M。)

概念数据模型是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，最常用的概念数据模型就是er图，也就是说他们是包含关系。 概念模型把现实世界的关系抽象到信息世界，er图的画法选择就是对数据库在进行设计，然后依据er图进行逻辑结构设计，物理结构设计，这些就是实现了从信息世界到计算机世界的抽象，即数据的结构、储存方式等等。最后是数据库的创建与维护。答得还行吧，把分给我呗

关系模型。ER模型常用于信息系统设计中；比如它们在概念结构设计阶段用来描述信息需求和／或要存储在数据库中的信息的类型。E-R图：也称为实体连接图，其使用实体类型，属性和连接来描述现实世界的概念模型。区别如下：表示形式上的区别（1）N-S图：使用矩形框编写所有算法。（2）PAD图：使用二维树结构。ER图即E-R图。E-R图也称实体-联系图(EntityRelationshipDiagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法是“实体-联系方法”（Entity-RelationshipApproach）的简称。ER图即E-R图。E-R图也称实体-联系图(EntityRelationshipDiagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。在ER图中有如下四个成分：E-R矩形框：表示实体，在框中记入实体名。

前十名分别是多美/TAKARATOMY、美驰图/MAISTO、酷斯特/KUST、n3车品、车致意汽车配件、星辉/RASTAR、轿翼、凯诺思GrossElec、卡威KAWEI、宾锐。车模即汽车模型，是完全依照真车的形状、结构、色彩，甚至内饰部件，严格按比例缩小而制作的比例模型。车模因为其真实的再现原车主要特征，做工精良，其本身蕴含着的是汽车文化，具有很高的收藏价值。一套用心收藏的车模可以完整真实的再现一个汽车公司，一个汽车品牌的历史。

在短期可以分别把ISAD曲线看成是非垂直的资源类投入价格上升对产出利率价格都有影响在长期更符合古典主义情形可以吧ISAD看成垂直的资源类投入价格对产出无影响分别对利率价格影响最大

utaut是在理性行为理论、技术接受模型、动机模型、计划行为理论、组合技术接受模型和计划行为理论的模型、计算机可用性模型、创新扩散理论以及社会认知理论等八个理论模型的基础上，将主要因素进行整合而形成的综合模型。变量包含：绩效预期、努力预期、社群影响、便利条件、行为意向、行为、性别、年龄、经验、自愿使用。首页圈子专题快讯标签utaut模型用于研究什么（utaut模型可以研究满意度吗）营销思维1 个月前0运营鸟官方账号关注私信如果将论文比作人，那么理论模型就是撑起一篇论文的骨架，它奠定了一篇论文的水平与层次，“模型宝库”栏目甄选社会科学研究常用理论模型，定期讲解，并推送优质文章。本期为大家介绍在教育领域广泛应用的理论模型——整合技术接受模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）。一、什么是整合技术接受模型？整合技术接受模型（UTAUT）是AVenkatesh, Morris,Davis等人（2003）在理性行为理论（TRA）、技术接受模型（TAM）、动机模型（Motivational Model，简称MM）、计划行为理论（Theory of Planning Behavior，简称TPB）、组合技术接受模型和计划行为理论的模型（Combilned TAM and TPB，简称C—TAM—TPB）、计算机可用性模型（Model of PC Utilization，简称MPCU）、创新扩散理论（Innovation Diffusion Theory，简称IDT）以及社会认知理论（Social Cognitive Theory，简称SCT）等八个理论模型的基础上，将主要因素进行整合而形成的综合模型。变量包含：绩效预期、努力预期、社群影响、便利条件、行为意向、行为、性别、年龄、经验、自愿使用。模型图模型变量1.自变量：绩效预期、努力预期、社群影响、便利条件(没有被任何箭头刺到)。2.因变量：行为(被箭头刺到)。3.中介变量：行为意向(被箭头刺到，也箭头刺到其他变量) 。4.调节变量：性别、年龄、经验、自愿使用(箭头刺到线上) 。二、UTAUT模型以个人使用意向作为研究对象认为以下四个直接因素对用户接受和使用行为起决定作用1.绩效预期（performance expectancy）个人感觉使用系统对工作有所帮助的程度EX：我觉得使用慕课(MOOC)对我的学习是有帮助的。2.努力预期（effort expectancy）个人使用系统所需付出努力的多少EX：我觉得学会使用慕课(MOOC)不会太困难。3.社群影响（social influence）个人所感受到的受周围群体的影响程度，主要包括主观规范、社会因素、公众形象等EX：我周围的人会影响我会不会去使用慕课(MOOC)。4.便利条件（facilitating conditions）个人所感受到组织在相关技术、设备方面对系统使用的支持程度EX：我使用慕课(MOOC)若有问题时可以找到帮手。

目测这个是银行取款构架，这个可以用宾馆入住程序替代具体可以参考Java 经典案例。

stata数据分析要有数据才行的。

01、FMPM富兰克林，bai专业制造合金精品车模和纪念品，比例1/24，1/43，1/16等。（美国） 02、MBI邓泊维利铸币厂，专业制造合金精品车模和纪念品，比例1/24，1/16等。（美国） 03、ERTL安徒，专业制造合金精品车模和工程机械，比例1/18，1/16，1/43，1/64等。（美国） 04、MATTEL美泰：主要生产1/18，1/64，1/43的房车系列；（美国） 05、EFE:主要生产1:76比例的巴士模型和货车系列。（英国） 06、CORGI“狗仔”:主要生产1:76，1/50，1/43比例的巴士模型，货车系列，轿车等；（英国） 07、MINICHAMP：专业生产1/43，1/24等轿车，赛车模型。（德国） 08、REVELL永威:主要生产现代款式的、1/18比例的房车系列。（德国） 09、HERPA贺宝:主要生产现代款式的、1/43，1/87，比例的房车，工程车系列。（德国） 10、CMC精品模型公司：生产精品车模，1/24，1/18。（德国） 11、VITESSE：主要生产现代款式的、1/43比例的房车系列；（葡萄牙） 12、KYOSHO京商：主要生产现代款式的1/43，1/18比例的房车系列；（日本） 13、M-BOX“火柴盒”（Matchbox）:主要生产1:60和1:43比例的合金车模。（香港） 14、CDC:主要生产现代款式1/43比例的房车系列。（香港） 15、DETPRADO:主要生产现代款式1/43比例的房车系列。（香港） 16、ANSON安翠:主要生产现代款式1/43，1/18比例的房车系列。（香港） 17、MAISTO美昌:主要生产现代款式1/18，1/24比例的房车系列。（泰国） 18、AA力克（AUTOART）:主要生产现代款式1/18比例的房车系列。（德国） 19、ROAD：主要生产现代款式1/18比例特种车。（香港） 20、HOT WHEELS：主要生产F1及法拉利车模。（香港） 21、康威：主要生产现代款式1/43的各种车模。（香港） 22、RICKO：主要生产1/18比例的房车系列。（香港） 23、GATE：主要生产1/18比例的房车系列。（香港） 24、CODE3：主要生产消防车模。（香港） 25、BBURAGO：主要生产现代款式1/18比例的跑车系列。（意大利） 27、WELLY：主要生产1/18比例的房车系列。（香港）

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是度量微观资本配置效率的模型

Half-Life Model Viewer 1.3.5是一款模型浏览软件，中文翻译为《半衰期（就是半条命）模型查看器1.3.5》，所以它只能看，并不能制作，制作一般要用到《Milkshape 3D 1.7.10 英文版》等等，望采纳

CP/IP分层模型　　TCP/IP分层模型（TCP/IP Layening Model）被称作因特网分层模型(Internet Layering Model)、因特网参考模型(Internet Reference Model)。图2.2表示了TCP/IP分层模型的四层。　　┌────────┐┌─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐　　│　　　　　　　　││D│F│W│F│H│G│T│I│S│U│　│　　│　　　　　　　　││N│I│H│T│T│O│E│R│M│S│其│　　│第四层，应用层　││S│N│O│P│T│P│L│C│T│E│　│　　│　　　　　　　　││　│G│I│　│P│H│N│　│P│N│　│　　│　　　　　　　　││　│E│S│　│　│E│E│　│　│E│它│　　│　　　　　　　　││　│R│　│　│　│R│T│　│　│T│　│　　└────────┘└─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘　　┌────────┐┌─────────┬───────────┐　　│第三层，传输层　││　　　TCP　　　│　　　　UDP　　　　│　　└────────┘└─────────┴───────────┘　　┌────────┐┌─────┬────┬──────────┐　　│　　　　　　　　││　　　　　│ICMP│　　　　　　　　　　│　　│第二层，网间层　││　　　　　└────┘　　　　　　　　　　│　　│　　　　　　　　││　　　　　　　IP　　　　　　　　　　　　│　　└────────┘└─────────────────────┘　　┌────────┐┌─────────┬───────────┐　　│第一层，网络接口││ARP／RARP　│　　　　其它　　　　　│　　└────────┘└─────────┴───────────┘　　　　　　图2.2　TCP／IP四层参考模型 　　TCP/IP协议被组织成四个概念层，其中有三层对应于ISO参考模型中的相应层。ICP/IP协议族并不包含物理层和数据链路层，因此它不能独立完成整个计算机网络系统的功能，必须与许多其他的协议协同工作。　　TCP/IP分层模型的四个协议层分别完成以下的功能：　　第一层??网络接口层　　网络接口层包括用于协作IP数据在已有网络介质上传输的协议。实际上TCP/IP标准并不定义与ISO数据链路层和物理层相对应的功能。相反，它定义像地址解析协议(Address Resolution Protocol,ARP)这样的协议，提供TCP/IP协议的数据结构和实际物理硬件之间的接口。　　第二层??网间层　　网间层对应于OSI七层参考模型的网络层。本层包含IP协议、RIP协议(Routing Information Protocol，路由信息协议)，负责数据的包装、寻址和路由。同时还包含网间控制报文协议(Internet Control Message Protocol,ICMP)用来提供网络诊断信息。　　第三层??传输层　　传输层对应于OSI七层参考模型的传输层，它提供两种端到端的通信服务。其中TCP协议(Transmission Control Protocol)提供可靠的数据流运输服务，UDP协议(Use Datagram Protocol)提供不可靠的用户数据报服务。　　第四层??应用层　　应用层对应于OSI七层参考模型的应用层和表达层。因特网的应用层协议包括Finger、Whois、FTP(文件传输协议)、Gopher、HTTP(超文本传输协议)、Telent(远程终端协议)、SMTP(简单邮件传送协议)、IRC(因特网中继会话)、NNTP（网络新闻传输协议）等，这也是本书将要讨论的重点。

Albert，xlnet，bert，word2vec 通过预训练模型实现迁移学习，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对该模型进行调整，以在不同的数据集上执行不同的自然语言处理功能。 1. word2vec 线性模型 ： 很神奇的地方，从而也说明高维空间映射的词向量可以很好体现真实世界中token之间的关系。如：king-man = queen-woman 负采样 ： 由于训练词向量模型的目标不是为了得到一个多么精准的语言模型，而是为了获得它的副产物——词向量。所以要做到的不是在几万几十万个token中艰难计算softmax获得最优的那个词（就是预测的对于给定词的下一词），而只需能做到在几个词中找到对的那个词就行，这几个词包括一个正例（即直接给定的下一词），和随机产生的噪声词（采样抽取的几个负例），就是说训练一个sigmoid二分类器，只要模型能够从中找出正确的词就认为完成任务。 这种负采样思想也应用到之后的BERT里，只不过从word-level变成sentence-level，这样能获取句子间关联关系。 缺点是上下文无关（static）： 因而为了让句子有一个整体含义(context)，大家会在下游具体的NLP任务中基与词向量的序列做encoding操作。 下面是一个比较表格，模型不细讲了，预测目标这里的next word下一个词，是所有传统语言模型都做的事——寻找下一个词填什么。 BERT模型进一步增加词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。 真正的双向encoding： Masked LM，类似完形填空，尽管仍旧看到所有位置信息，但需要预测的词已被特殊符号代替，可以放心双向encoding。 Transformer做encoder实现上下文相关（context）： 使用transformer而不是bi-LSTM做encoder，可以有更深的层数、具有更好并行性。并且线性的Transformer比lstm更易免受mask标记影响，只需要通过self-attention减小mask标记权重即可，而lstm类似黑盒模型，很难确定其内部对于mask标记的处理方式。 提升至句子级别： 学习句子/句对关系表示，句子级负采样。首先给定的一个句子，下一句子正例（正确词），随机采样一句负例（随机采样词）,句子级上来做二分类（即判断句子是当前句子的下一句还是噪声），类似word2vec的单词级负采样。 二、BERT细则 这里主要介绍BERT的三个亮点Masked LM、transformer、sentence-level。 1. Masked Language Model 原本叫cloze test，是完形填空的意思。 随机mask语料中15%的token，然后将masked token 位置输出的最终隐层向量送入softmax，来预测masked token。 这样输入一个句子，每次只预测句子中大概15%的词，所以BERT训练很慢。。。（但是google设备NB。。） 而对于盖住词的特殊标记，在下游NLP任务中不存在。因此，为了和后续任务保持一致，作者按一定的比例在需要预测的词位置上输入原词或者输入某个随机的词。如：my dog is hairy 2. Transformer —— attention is all you need Transformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构，用来实现机器翻译，论文名称是attention is all you need。无论是RNN还是CNN，在处理NLP任务时都有缺陷。CNN是其先天的卷积操作不很适合序列化的文本，RNN是其没有并行化，很容易超出内存限制（比如50tokens长度的句子就会占据很大的内存）。 下面左图是transformer模型一个结构，分成左边Nx框框的encoder和右边Nx框框的decoder，相较于RNN+attention常见的encoder-decoder之间的attention（上边的一个橙色框），还多出encoder和decoder内部的self-attention（下边的两个橙色框）。每个attention都有multi-head特征。最后，通过position encoding加入没考虑过的位置信息。 下面从multi-head attention，self-attention， position encoding几个角度介绍。 multi-head attention: 将一个词的vector切分成h个维度，求attention相似度时每个h维度计算。由于单词映射在高维空间作为向量形式，每一维空间都可以学到不同的特征，相邻空间所学结果更相似，相较于全体空间放到一起对应更加合理。比如对于vector-size=512的词向量，取h=8，每64个空间做一个attention，学到结果更细化。 self-attention： 每个词位的词都可以无视方向和距离，有机会直接和句子中的每个词encoding。比如上面右图这个句子，每个单词和同句其他单词之间都有一条边作为联系，边的颜色越深表明联系越强，而一般意义模糊的词语所连的边都比较深。比如：law，application，missing，opinion。。。 position encoding: 因为transformer既没有RNN的recurrence也没有CNN的convolution，但序列顺序信息很重要，比如你欠我100万明天要还和我欠你100万明天要还的含义截然不同。。。 transformer计算token的位置信息这里使用正弦波↓，类似模拟信号传播周期性变化。这样的循环函数可以一定程度上增加模型的泛化能力。 但BERT直接训练一个position embedding来保留位置信息，每个位置随机初始化一个向量，加入模型训练，最后就得到一个包含位置信息的embedding（简单粗暴。。），最后这个position embedding和word embedding的结合方式上，BERT选择直接相加。 3. sentence-level representation 在很多任务中，仅仅靠encoding是不足以完成任务的（这个只是学到了一堆token级的特征），还需要捕捉一些句子级的模式，来完成SLI、QA、dialogue等需要句子表示、句间交互与匹配的任务。对此，BERT又引入了另一个极其重要却又极其轻量级的任务，来试图把这种模式也学习到。 句子级负采样 句子级别的连续性预测任务，即预测输入BERT的两端文本是否为连续的文本。训练的时候，输入模型的第二个片段会以50%的概率从全部文本中随机选取，剩下50%的概率选取第一个片段的后续的文本。 即首先给定的一个句子（相当于word2vec中给定context），它下一个句子即为正例（相当于word2vec中的正确词），随机采样一个句子作为负例（相当于word2vec中随机采样的词），然后在该sentence-level上来做二分类（即判断句子是当前句子的下一句还是噪声）。 句子级表示 BERT是一个句子级别的语言模型，不像ELMo模型在与下游具体NLP任务拼接时需要每层加上权重做全局池化，BERT可以直接获得一整个句子的唯一向量表示。它在每个input前面加一个特殊的记号[CLS]，然后让Transformer对[CLS]进行深度encoding，由于Transformer是可以无视空间和距离的把全局信息encoding进每个位置的，而[CLS]的最高隐层作为句子/句对的表示直接跟softmax的输出层连接，因此其作为梯度反向传播路径上的“关卡”，可以学到整个input的上层特征。 segment embedding 对于句对来说，EA和EB分别代表左句子和右句子；对于句子来说，只有EA。这个EA和EB也是随模型训练出来的。 如下图所示，最终输入结果会变成下面3个embedding拼接的表示。 首先，XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。但这是一个非常有前途和潜力的。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。 那么什么是自回归（AR）语言模型？ AR语言模型是一种使用上下文词来预测下一个词的模型。但是在这里，上下文单词被限制在两个方向，前向或后向。 AR 语言模型的优势是擅长生成式自然语言处理任务。 因为在生成上下文时，通常是前向的。AR 语言模型很自然地适用于此类 NLP 任务。 但AR语言模型有一些缺点，它只能使用前向上下文或后向上下文，这意味着它不能同时使用前向和后向上下文。 自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的，自回归语言模型天然匹配这个过程。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致生成类的NLP任务到目前为止都做不太好。 与 AR 语言模型不同，BERT 被归类为自动编码器（AE）语言模型。 AE 语言模型旨在从损坏的输入重建原始数据。 损坏的输入意味着我们在预训练阶段用 [MASK] 替换原始词 into 。目标是预测 into 得到原始句子。 AE 语言模型的优势是，它可以从向前和向后的方向看到上下文。 但 AE 语言模型也有其缺点。它在预训练中使用 [MASK] ，但这种人为的符号在调优时在真实数据中并不存在，会导致预训练-调优的差异。[MASK] 的另一个缺点是它假设预测（掩蔽的）词 在给定未屏蔽的 词 的情况下彼此独立。例如，我们有一句话“它表明住房危机已经变成银行危机”。我们掩蔽“银行业”和“危机”。在这里注意，我们知道掩蔽的“银行业”和“危机”包含彼此的隐含关系。但 AE 模型试图预测“银行业”给予未掩蔽的 词，并预测“危机”分别给出未掩蔽的 词。它忽略了“银行业”与“危机”之间的关系。换句话说，它假设预测（掩蔽）的标记彼此独立。但是我们知道模型应该学习预测（掩蔽）词之间的这种相关性来预测其中一个词。 作者想要强调的是，XLNet 提出了一种让 AR 语言模型从双向上下文中学习的新方法，以避免 MASK 方法在 AE 语言模型中带来的缺点。 XLNet的出发点就是：能否融合自回归LM和DAE LM两者的优点。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题，我相信这个不太重要，原因后面会说。当然，我认为这点不重要的事情，纯粹是个人观点，出错难免，看看就完了，不用较真。 AR 语言模型只能向前或向后使用上下文，那么如何让它从双向上下文中学习呢？ 语言模型包括两个阶段，即预训练阶段和调优阶段。XLNet 专注于预训练阶段。在预训练阶段，它提出了一个名为排列语言建模的新目标。我们可以从这个名称知道基本思想，它使用排列。 这里我们举一个例子来解释。序列的次序是 [x1, x2, x3, x4] 。这种序列的所有排列如下。 因此对于这 4 个词的（[图片上传失败...(image-c7a4e0-1570519576567)] ）句子，有 24（[图片上传失败...(image-d738b7-1570519576567)] ）个排列。 情景是我们想要预测 x3 。因此在 24 个排列中有 4 种模式，分别 x3 位于第 1 位，第 2 位，第 3 位，第 4 位。 当然，上面讲的仍然是基本思想。难点其实在于具体怎么做才能实现上述思想。首先，需要强调一点，尽管上面讲的是把句子X的单词排列组合后，再随机抽取例子作为输入，但是，实际上你是不能这么做的，因为Fine-tuning阶段你不可能也去排列组合原始输入。所以，就必须让预训练阶段的输入部分，看上去仍然是x1,x2,x3,x4这个输入顺序，但是可以在Transformer部分做些工作，来达成我们希望的目标。具体而言，XLNet采取了Attention掩码的机制，你可以理解为，当前的输入句子是X，要预测的单词Ti是第i个单词，前面1到i-1个单词，在输入部分观察，并没发生变化，该是谁还是谁。但是在Transformer内部，通过Attention掩码，从X的输入单词里面，也就是Ti的上文和下文单词中，随机选择i-1个，放到Ti的上文位置中，把其它单词的输入通过Attention掩码隐藏掉，于是就能够达成我们期望的目标（当然这个所谓放到Ti的上文位置，只是一种形象的说法，其实在内部，就是通过Attention Mask，把其它没有被选到的单词Mask掉，不让它们在预测单词Ti的时候发生作用，如此而已。看着就类似于把这些被选中的单词放到了上文Context_before的位置了）。具体实现的时候，XLNet是用“双流自注意力模型”实现的，细节可以参考论文，但是基本思想就如上所述，双流自注意力机制只是实现这个思想的具体方式，理论上，你可以想出其它具体实现方式来实现这个基本思想，也能达成让Ti看到下文单词的目标。 上面说的Attention掩码，我估计你还是没了解它的意思，我再用例子解释一下。Attention Mask的机制，核心就是说，尽管当前输入看上去仍然是x1->x2->x3->x4，但是我们已经改成随机排列组合的另外一个顺序x3->x2->x4->x1了，如果用这个例子用来从左到右训练LM，意味着当预测x2的时候，它只能看到上文x3；当预测x4的时候，只能看到上文x3和x2，以此类推……这样，比如对于x2来说，就看到了下文x3了。这种在输入侧维持表面的X句子单词顺序，但是其实在Transformer内部，看到的已经是被重新排列组合后的顺序，是通过Attention掩码来实现的。如上图所示，输入看上去仍然是x1,x2,x3,x4，可以通过不同的掩码矩阵，让当前单词Xi只能看到被排列组合后的顺序x3->x2->x4->x1中自己前面的单词。这样就在内部改成了被预测单词同时看到上下文单词，但是输入侧看上去仍然维持原先的单词顺序了。关键要看明白上图右侧那个掩码矩阵，我相信很多人刚开始没看明白，因为我刚开始也没看明白，因为没有标出掩码矩阵的单词坐标，它的坐标是1-2-3-4，就是表面那个X的单词顺序，通过掩码矩阵，就能改成你想要的排列组合，并让当前单词看到它该看到的所谓上文，其实是掺杂了上文和下文的内容。这是attention mask来实现排列组合的背后的意思。 ALBERT相比于BERT的改进 ALBERT也是采用和BERT一样的Transformer的encoder结果，激活函数使用的也是GELU，在讲解下面的内容前，我们规定几个参数，词的embedding我们设置为E，encoder的层数我们设置为L，hidden size即encoder的输出值的维度我们设置为H，前馈神经网络的节点数设置为4H，attention的head个数设置为H/64。 在ALBERT中主要有三个改进方向。 1、对Embedding因式分解（Factorized embedding parameterization） 在BERT中，词embedding与encoder输出的embedding维度是一样的都是768。但是ALBERT认为，词级别的embedding是没有上下文依赖的表述，而隐藏层的输出值不仅包括了词本生的意思还包括一些上下文信息，理论上来说隐藏层的表述包含的信息应该更多一些，因此应该让H>>E，所以ALBERT的词向量的维度是小于encoder输出值维度的。 在NLP任务中，通常词典都会很大，embedding matrix的大小是E×V，如果和BERT一样让H=E，那么embedding matrix的参数量会很大，并且反向传播的过程中，更新的内容也比较稀疏。 结合上述说的两个点，ALBERT采用了一种因式分解的方法来降低参数量。首先把one-hot向量映射到一个低维度的空间，大小为E，然后再映射到一个高维度的空间，说白了就是先经过一个维度很低的embedding matrix，然后再经过一个高维度matrix把维度变到隐藏层的空间内，从而把参数量从O(V×H) O(V×H)O(V×H)降低到了O(V×E+E×H) O(V×E+E×H)O(V×E+E×H)，当E<<H时参数量减少的很明显。 下图是E选择不同值的一个实验结果，尴尬的是，在不采用参数共享优化方案时E设置为768效果反而好一些，在采用了参数共享优化方案时E取128效果更好一些。 2、跨层的参数共享（Cross-layer parameter sharing） 在ALBERT还提出了一种参数共享的方法，Transformer中共享参数有多种方案，只共享全连接层，只共享attention层，ALBERT结合了上述两种方案，全连接层与attention层都进行参数共享，也就是说共享encoder内的所有参数，同样量级下的Transformer采用该方案后实际上效果是有下降的，但是参数量减少了很多，训练速度也提升了很多。 下图是BERT与ALBERT的一个对比，以base为例，BERT的参数是108M，而ALBERT仅有12M，但是效果的确相比BERT降低了两个点。由于其速度快的原因，我们再以BERT xlarge为参照标准其参数是1280M，假设其训练速度是1，ALBERT的xxlarge版本的训练速度是其1.2倍，并且参数也才223M，评判标准的平均值也达到了最高的88.7 除了上述说了训练速度快之外，ALBERT每一层的输出的embedding相比于BERT来说震荡幅度更小一些。下图是不同的层的输出值的L2距离与cosine相似度，可见参数共享其实是有稳定网络参数的作用的。 3、句间连贯（Inter-sentence coherence loss） BERT的NSP任务实际上是一个二分类，训练数据的正样本是通过采样同一个文档中的两个连续的句子，而负样本是通过采用两个不同的文档的句子。该任务主要是希望能提高下游任务的效果，例如NLI自然语言推理任务。但是后续的研究发现该任务效果并不好，主要原因是因为其任务过于简单。NSP其实包含了两个子任务，主题预测与关系一致性预测，但是主题预测相比于关系一致性预测简单太多了，并且在MLM任务中其实也有类型的效果。 这里提一下为啥包含了主题预测，因为正样本是在同一个文档中选取的，负样本是在不同的文档选取的，假如我们有2个文档，一个是娱乐相关的，一个是新中国成立70周年相关的，那么负样本选择的内容就是不同的主题，而正样都在娱乐文档中选择的话预测出来的主题就是娱乐，在新中国成立70周年的文档中选择的话就是后者这个主题了。 在ALBERT中，为了只保留一致性任务去除主题识别的影响，提出了一个新的任务 sentence-order prediction（SOP），SOP的正样本和NSP的获取方式是一样的，负样本把正样本的顺序反转即可。SOP因为实在同一个文档中选的，其只关注句子的顺序并没有主题方面的影响。并且SOP能解决NSP的任务，但是NSP并不能解决SOP的任务，该任务的添加给最终的结果提升了一个点。 4、移除dropout 除了上面提到的三个主要优化点，ALBERT的作者还发现一个很有意思的点，ALBERT在训练了100w步之后，模型依旧没有过拟合，于是乎作者果断移除了dropout，没想到对下游任务的效果竟然有一定的提升。这也是业界第一次发现dropout对大规模的预训练模型会造成负面影响。 参考链接： 彻底搞懂BERT 什么是 XLNet，为何它会超越 BERT？ XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 一文揭开ALBERT的神秘面纱 不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

使用的核太多，24个，将模型分为了24个区域，使得有部分区域的壁面完全是反弹的壁面，就这样颗粒一直没有完成。但是当我使用8核心计算的时候，颗粒均能完成,(12核心计算还是不能完成)。问了一个老师，他说50万的网格不要用那么多核心去算，因为没必要，用的核心越多并不是算得越快，大部分时间都是在交换数据，并且容易产生误差（这个我深有体会，我有一次用48核心算，发现还没有24核心算得快）。50万网格用8核心，顶多12核心就可以了。

7款航测软件当我们谈及「无人机软件」时，相信有不少的朋友会在第一时间将其等价于「无人机飞控」，即通过软件控制无人机的飞行，当然这么想也无可厚非，实际上现在主流的无人机软件都包括了基本的飞控功能，如对无人机航线、动作进行规划，让无人机完成自动飞行、自动拍摄。而今天钟德夫想介绍的，则是在基础的飞控功能上，还能对采集到的数据进行相关处理的软件（工作流）。无人机数据处理是一个很大的范畴，但考虑到篇幅的问题，这里将主题细分至无人机航测软件。无人机航测软件，狭义上就是基于航空测绘地图、建模的软件，功能上主要包括航测数据获取、处理和分析。Pix4D2011 年从 EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）计算机视觉实验室起家，凭借着坚实的技术将业务拓展到法国、美国和中国，并分别成立办事处。上图展示的是 Pix4D 的工作流，所以这里介绍的 Pix4D，其实是一整套 Pix4D 系列的软件，包括了 Pix4Dcapture 移动端、Pix4D Desktop 桌面和 Pix4D Cloud 云端。完整的流程下来，Pix4D 可以对无人机所拍摄的图像作体积计算、等高线、三维点云、数字表面模型、正射影响镶嵌图、三维纹理模型等处理。Pix4Dcapture：可免费下载使用，功能上跟绝大多数航线规划软件相似。连接上无人机，选定区域（可设定不规则的形状）和设置航测高度后，便可让无人机自动执行任务。Pix4D Desktop：Pix4D 重要的收入来源，可免费下载，但软件会设定试用期限。桌面端软件可以对从 Pix4Dcapture 获取到的数据进行（离线）处理。官方默认提供 Windows 的安装包，对于 macOS 的用户来说，也可以参考这个链接 https://pix4d.com.cn/cloud/index.php/s/Z9Dkv76nr99LKM3 下载 beta 版本。Pix4D Cloud：捆绑着 Pix4D Desktop 一起销售。作用在于，一是用于让获取到的数据放在云端处理（免去对本地电脑性能不足的担忧），二是方便存储和展示拍摄数据、输出结果。除了对软件工具的提供，Pix4D 还配备了技术支持、社区问答等售后服务，整体来说，这是一套典型的国外商业软件服务。价钱方面，官网提供的 Pix4Dmapper 专业版年租价为 3500 美元（约合人民币 23082.5 元），至于国内代理价和淘宝「特供价」，这里就不多叙述了。Altizure是香港科技大学孵化企业深圳珠科创新技术有限公司（Everest Technology Company Co. Ltd.）的主线产品，核心团队成员均由港科大教授、博士及硕士组成。Altizure 是一个可以将无人机航拍照片转换成三维实景模型的平台。从最终输出的三维效果来看，Altizure 就一直深得众多无人机爱好者和专业用户口碑上的好评。跟 Pix4D 一样，Altizure 也把数据获取和处理分流到不同产品上运行：Altizure app：也就是 Altizure 的移动客户端。功能上主要也是用于无人机数据采集的路线规划，同时 Altizure 也允许用户通过客户端上传不超过 1000 张的图片至服务器进行建模。Altizure web：Altizure 允许你通过网页端单次上传不超过 1000 张的图片（超过 1000 张浏览器可能会崩溃）至服务器，上传完成后，服务器便会自动对这些图片进行建模处理，。Altizure Desktop：用于离线展示，同步 remote 数据后，便可以在桌面端查看、测量和标注自己项目的建模结果（比如浏览测量结果）。在网页端新建一个项目时，Altizure 会提示免费项目用户有 3GP（3 gigapixels）的免费额度，这代表着，免费项目能上传的照片总像素要低于 30 亿像素，按每张张片分辨率 4000 x 3000（1200 万像素）来计算，就意味着最多可以上传 250 张 1200 万像素的照片。不过按照 Altizure 的运营策略，如果你上传的建模项目入选了编辑精选，你的免费额度便会相应的提高。而对于专业用户来说（比如有下载模型结果需求），则可根据自己的项目的大小购买的相应的 Alticoin。Skycatch一家无人机数据采集公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2200 万美元。早期的 Skycatch 的工作是在高空中采集高清的图像和视频信息，客户只要到 Skycatch 的软件平台上指定自己需要采集的数据，Skycatch 就可以自主规划如何完成任务并将数据传回给用户——他们的业务主要集中在建造业、矿业、太阳能行业以及农业，在矿业，采矿公司可以实时的追踪他们挖到的矿产数量，并对原矿石进行质量评估，及其对其他方面的数据进行实时分析。后来他们也推出了自己的航测软件套装，供无人机用户使用：Skycatch app：手机客户端的用途是连接无人机，所以 Skycatch app 也跟上面两款一样，负责航线规划和数据采集的部分。Skycatch dashboard：同样是把采集回来的数据，移至网页端进行操作。其实在软件上，Skycatch 跟上述两款软件并没有形成太大的差异化，不过其 B 轮显眼的融资金额还是能给无人机从业者一个新思路：无人机要赚钱，不一定只靠卖硬件。DroneDeploy一家致力于为无人机提供软件解决方案的创业公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2000 万美元。DroneDeploy 和 Skycatch 一直是无人机软件界的「融资标杆」，B 轮 2000 万美元级别的融资金额让行内外人士都重新审视无人机软件背后的商业价值。在产品数据方面，DroneDeploy 用户分散在超过 150 个国家并已经测绘超过 1000 万英亩的土地。DroneDeploy app：用户可以在 Google Play 或美区 App Store 下载 DroneDeploy 的客户端版本，进行航线规划、浏览已经建好的交互式地图或 3D 模型。DroneDeploy web：有 30 天免费试用期，可供用户上传航拍照片进行处理，除了可以各种测绘模型，还可以选择 NDVI、VARI 等算法查看图像中农作物的健康状况。App Market：这是 DroneDeploy 的「核竞」所在，也是让它区别于其他航测软件的重要功能。用户可以根据自己的场景和专业领域在 App Market 里下载使用相应的软件（云服务），并在 DroneDeploy 上运行，比如用 WhiteClouds 对无人机地图进行 3D 打印、用 EZRoof 检查房屋屋顶或用 AgriSens 对农作物进行分析。对比前三款航测软件，DroneDeploy 更接近于一个云服务平台，航测只是它其中一项云服务。为了搭建这个平台，DroneDeploy 也专门提供 API，供第三方开发者、服务商接入到平台上，分发免费或收费的软件。不过 DroneDeploy 在中国的本土化问题也挺让人头疼，一是网络接入的速度较为缓慢，二是在地图信息上还比较老旧。Datumate以色列 Datumate 公司推出的测绘软件，并于 2016 年与大疆合作推出无人机测绘套装Datumate 专业测绘套装是全面而专业的影像处理和制图工具，其测绘级的精度，让它适用于基础测绘、建筑、基础设施和工程巡检等领域，可以用于地形图，工程竣工，库存体积，道路，桥梁与铁塔、建筑外立面等方面的测绘。DatuFly：测绘套装里负责航线规划和自动飞行软件，获取测绘区域的航拍图像。DatuSurvey：桌面端软件，也是对航拍图像作建模、点云、量测、制线等处理的工具。DatuSite：通过空中和地面图像生成 3D 点云，建立三维模型，生成地图，计算容积并生成报告。可快速且准确的监控施工场地，分析竣工场地并检验基础设施和公用事业。Datumate 套装（这里指 DatuSurvey 的专业版）的亮点在于其高精度，用户可以直接在输出结果上绘制线划图，并且其输出的 DXF 格式文件可以导入到各种 CAD 软件中，可谓建筑、工程类专业人士的好助手啊。Site Scan大疆昔日对手 3D Robotics 的转型之作，主打企业服务市场。企业用户可以在工作场地使用这个系统进行自动化任务执行和处理，通过这套系统处理的数据将被存储在 3DR 的云端上，随后便会将数据发送给 Autodesk 云进行数据分析。值得一提的是，Site Scan 也支持大疆的精灵 4 Pro。Mesh一款主打协同工作流的无人机软件通过移动终端和无人机的多种通讯模块，Mesh 可联动空中及地面的设备，实现实时协同操作、共享图传、实时同步数据分析等多平台实时协作。Mesh 内置各个行业的智能任务包（Mission Package），可用于航测领域的 2D/3D 建模、电力行业的电网巡检、建筑行业的工程监管等等不同场景和需求。Mesh app：通过手机或平板电脑连接无人机，根据需求选取 Mesh 内置智能任务包后起飞，并根据预设的航线规划自动采集数据。Mesh Desktop：配套的桌面端软件可方便管理和处理数据。除了提供自动飞行采集的模式，Mesh 还可以通过共享航拍影像、多人分工操控无人机的方式来完成一些特定航拍数据的采集或实时分析。当然，这也对网络稳定性和传输速度的要求也不低。小结相信看到这里大家也会发现，目前主流的无人机航测软件通常包括基于手机、平板客户端开发的数据采集部分和基于 web 端和桌面端开发的图像处理部分。而在数据采集部分，核心功能依然是航线规划，已成为无人机航测软件的标配，除上述软件以外，我们还能找到类似 DJI GS Pro、Litchi、Autopilot 等飞控软件完成数据采集。真正令航测软件形成差异化的是在数据处理的部分，优秀的处理算法会输出优秀的测绘建模效果，而以上 7 款软件算是无人机航测方面的佼佼者，大家有条件的不妨都试试，对比一下输出效果。如果大家有更好的推荐，不妨到文章下方留言评论噢。另外，自家团队有开发相关的产品也可以在评论区里留言。3款建模软件再为大家推荐 3 款专门用于建模的软件。ContextCapture原名 Smart3D，是摄影测量软件开发商 Acute3D 的主打产品，后来 Acute3D 被 Bentley 公司收购，更名为 ContextCapture。ContextCapture（原 Smart3D）的建模效果在业内的口碑一直都很不错，号称是法国两家最顶级的研究机构 25 年的研究成果，技术水平为业界标杆。互联网巨头公司腾讯也曾与 Acute3D 合作过，利用航拍和街景拍摄技术，展开针对多个超大城市的大规模三维城市建模。其实现原理跟传统的像方匹配或物方匹配不同，ContextCapture 是直接基于物方 mesh 进行全局优化，示意图如下：在软件使用层面，ContextCapture 具有一定的复杂性和专业性，包括主从模式、Job Queue、控制点编辑、Tiling 操作、水面约束等都知识点需要一定时间的学习才能灵活使用。而为了确保建模的输出效果，ContextCapture 会建议你对静态建模主体进行不同的角度拍摄，并将拍摄得到的照片作为输入数据源。这些照片的最好附带着辅助数据（一般无人机默认拍摄设置都会保留），包括传感器属性（焦距、传感器尺寸、主点、镜头失真），照片的位置参数（GPS），照片姿态参数（INS），控制点等等。这样才能输出真正高分辨率的带有真实纹理的三角网格模型，这个三角格网模型能够准确精细地复原出建模主体的真实色泽、几何形态及细节构成。PhotoscanPhotoscan 是俄罗斯软件公司 AgiSoft 开发的一套基于影像自动生成三维模型的软件。Photoscan 专业版正版价格高达 3499 美元，但由于国情原因，网络上也出现过破解版。除了用于三维建模，也有不少用户将它用在全景照片的拼接中，该软件良好的融合算法确实可以适当弥补图像重叠部分匹配准确度的不足。在使用上，Photoscan 提供着一套近乎傻瓜式的操作流程：安装好软件并导入照片，软件会自行对齐照片，找出拍摄角度和距离，全部完成后将建立密集云，计算每一点之间的关系，将每一个识别出来的点列入密集计算中；其后生成网格，有了各个点间的矢量函数关系，再按照实际情况连接起来，构建成为点线面的 3D 模型，此时已建立出一组平面影像的 3D 外形；最后生成纹理，软件根据建立密集云时的数据，将平面影像分配给 3D 模型，此时的模型拥有内部结构和外部图像，已经形成了初步的 3D 模型。如果把建模软件类比美图类 app，ContentCapture 对应的是 Photoshop，而 Photoscan 则更像是美图秀秀，从软件功能和界面上，Photoscan 确实轻量不少，所以在建模效果方面，Photoscan 的口碑也就参差不齐了OpenDroneMapOpenDroneMap 是一个开源的航拍图像处理工具，可以把航拍图像进行点云、正射影像和高程模型等转换处理。OpenDroneMap 最大的特点是开源和免费。开源就意味着开发者可以将 OpenDroneMap 部署到自己的电脑或者服务器上，来提供建模处理的服务。如果只是部署 OpenDroneMap 开源库，那你会得到的是命令行的操作界面，每次操作都需要输入特定的命令行指令。不过 OpenDroneMap 也有提供 WebODM，全称为 Web OpenDroneMap，顾名思义，它就是 OpenDroneMap 的 Web 界面版本，相比于 OpenDroneMap 的命令行界面，同样的图像处理功能，WebODM 搭载在让人感到亲切的 UI 操作界面，用户体验更好了。另外，WebODM 处理后能生成多种结果，包括点云、GeoTIFF 等，可在 Web 界面做长度、面积等的测试或展示，更有利于 GIS 分析研究。当你部署安装好 WebODM 后，接下来的操作就简单多了：创建项目 — 上传图片 — 等待处理 — 下载输出结果。小结今天推荐的这三款软件，连同推荐的 7 款软件，它们的出现无疑造福了大量的三维爱好者，使得三维重建的门槛大大降低，让非专业人士都可以成为三维模型的作者。不过因为这涉及到复杂的图像建模算法，而每个软件公司或团队的开发实力不尽相同，这将直接导致不同的软件在最后的图像建模输出效果上也会有所差异，有条件的朋友不妨都试试这 10 款软件。来源：钟德夫（无人机监管）- END -近期培训通知北斗/GPS数据处理培训班时间：2019.3.15-17地点：杭 州亮点：自然资源部职鉴中心颁发结业证书，测绘师选修课20学时精准林业技术培训班时间：2019.3.21-25地点：成 都 主办：自然资源部空间信息技术研究中心2000坐标转换应用培训班时间：2019.3.27-30地点：郑 州亮点：软件演示与实操：免费提供软件，重点内容及案例讲解2019注册测绘师时间：2月-7月形式：视频课件，安卓苹果均可亮点：精讲视频+精简版图文教材，去年通关率54%中测网品牌矩阵点击栏目 ↓↓↓ 直达站点中国测绘网 | 求职招聘 | 中测商城注册测绘师 | 技能培训 | 媒体专访中国测绘网 新媒体中心文：测小婉投稿/商务 cehui8@qq.com欢迎 分享 / 点赞 / 留

唐诗300首

　　我们先来了解一下3DSMax软件：　　3ds Max(3D Studio Max)是目前世界上应用最广泛的三维建模、动画、渲染软件，广泛应用于影视动画、建筑设计、广告、游戏、科研等领域。3ds Max 在中国十分流行，是使用最普遍的软件。　　3ds Max 可以说是游戏开发的老大，其在CS、星际争霸、魔兽争霸、传奇、盟军敢死队、古墓美影、等游戏中都立下了汗马功劳，最新的几版软件对游戏方面的功能也是大大加强。　　其它三维相关软件还有：　　Maya、Softimage、Cinema_4D、Lightwave、Zbrush、Houdini、poser、Motionbuilder、SILO、MODO...，在此不做介绍。　　关于中英文版本的问题：　　3DSMAX直到版本7.0才开始出中文官方版本，所以总体来说无论是网络还是书籍方面的资料，多数都是英文界面的，使用英文版本的用户群也相对庞大得多，所以建议大家尽量学习英文版本的3DSMax软件，这样在以后学习当中，上手新版本及学习国外的资料，以及学习3DSMax的插件都会相对轻松一些。当然，也不反对大家学习中文版的软件，对国人来讲，毕竟汉字更容易接受，软件上手会快一些，并且中文版本的资料也已经不少，并且相信也会越来越丰富的。　　面对如此庞大的软件，初学者应如何下手呢？　　对于自学的初学者来说，学习3ds Max这样庞大复杂的软件，是一个相当大的挑战。要比学习其它的平面、网页等设计软件困难得多。初学者没有目标、没有步骤的学习往往既走弯路，又找不到方向，往往学了一阵以后信心很受打击，发觉除了会做例子以外，不知道怎么应用。所以，学习3ds Max软件之前，最好先确立目标，知道自己要做什么，有针对性的学习。　　概括起来说，3ds Max软件本身主要有三大部分知识：建模、动画和渲染，当然每一部分细化起来都非常复杂。除此之外，还有后期。下面我们对这几部分一一做下介绍：　　一、建模　　建模是三维的基础，没有模型，就没有东西可看，就象人只有灵魂，没有肉体一样，谁能看到美与丑？在3ds Max软件里有几种建模的方法：　　1、快捷几何体：可以直接创建球型、柱体、锥体等标准几何体，也可以创建胶囊体等扩展几何体，并可以通过修改参数来改变物体形状；　　2、放样：有loft、fit、bevel、lathe等几种放样方法，这几种方法都是跟截面有关的建模方法；　　3、nurbs：适合建一些流线型的物体，3ds Max这种建模方式能力较弱，也好久没有更新功能，很少人用；　　4、多边形建模方式（Editable Poly）：这是3ds Max最强的地方，在几种三维软件中居于绝对优势，适合建人物、生物模型、游戏模型等，也有很多设计师用来建车模等工业模型，是需要认真学习的知识点；　　5、面片建模(Patch Grids)：适合建车模、人物模型等，跟多边型建模有相似的地方，控制精准，调节复杂一些；　　6、其它方法：除上述方法，还有其它一些方法，包括使插件等，不详述。　　二、动画　　建模是静的，那么要让建的模型动起来，就要涉及到动画方面的知识了。动画涉及到摄像机动画和角色动等，3ds Max软件本身的动画控制就很丰富，物别强调一下角色动画（比如人物动作），3ds Max自带CS（Character Studio），插件有现在很强的CAT（Character Animation Toolkit）等，如果学习动画，这些都是需要了解的知识。　　三、渲染　　只有模型和动画，就好象一个人光着身子乱跑，很不好看。渲染就好象照相、摄像，呈现最终的画面，这就涉及到灯光、材质等。如果说灯光、材质是化妆部分的功夫，那渲染器就好比照相机、摄像机了。3DSMax默认的渲染器得到的最终效果不是非常理想，所以还有VR(VRay)、MR(MentalRay)、FR(FinalRender)、LS(Light Scape)、Maxwell等，学一种渲染器就可以，比如现在很火又容易上手的VR。　　学习的方法：　　建议先买本入门的教材，相关的书实在是太多了，良莠不齐，仔细选择很重要。建议初学者选实例教程的教材，步骤要详细，一步接一步，不能省略步骤。知识较全面的（但书不要太厚），上述三方面知识都涉及的，这样学下来，对整个软件都有所了解，再进行侧重学习也好有一个感性的认识，做到心里有数。最开始的学习不建议直接在网络上学习，因为还没有基础，很难做到正确筛选，多半会走较多弯路。　　在打了上面的底子后，学习途径有下面几种：　　一、继续买书深造：当然教程是有侧重的，有的教动画，有的教效果图，选好你要学的方向；　　二、网络自学：在网络上学习，文章、动画教程等，内容丰富，就是要花精力筛选。参加一些论坛、QQ群等，交些志同道合的朋友，一起进步；　　三、多媒体光盘：买些多媒体光盘教学，直观方便，教学质量请注意甄别；　　四、参加培训：这是花费最高，见效最快的方法了，选一个口碑好的培训机构很重要。

v.1. 塞,填塞,堵2. 〈俚〉开枪打死[打伤];〈俚〉用拳头打,殴打3. 〈美俚〉反反复复硬叫人听[看];利用无线电做广告4. 〈俚〉勤苦工作;用功5. 【电】插上插头n.1. 【电】插塞,插头;针形接点;抽水马桶的抽水装置2. 塞子;(龋齿等的)填塞物3. 救火龙头,消防栓;(内燃机的)火花塞;【军】火门闩;枪口盖;【航】锚链孔塞子,疏水塞子4. 板烟5. 【地】岩颈有这几种意思，自己选择吧

三维模型数据在某种程度介乎矢量数据与遥感影像数据之间: 也就是说,三维模型可以被入库,但不是那么方便,因而并没有类似矢量数据入库这种被广泛使用的存储方式.但根据实际的业务需求不同,可以设计如下几种入库方式. 这是最常见且简单的三维数据管理机制,虽然看起来简陋且没有技术含量,但其实满足了大多数使用场景,也没有引入新的问题. 这种机制的使用场景往往有如下的特点: 这种机制更多的抹除了三维模型自身的特征,而是当做一个普通的数据来处理. 这是第一种机制的优化,将模型的空间索引(如外包三维盒)入库,在复杂度不增加很多的情况下提供了很多新的功能,使模型与模型可以产生逻辑上的关联.不过这种方案依旧是小的修补,没有带来根本上的革命. 所谓完全入库,并非将三维模型以二进制的形式整体存储到一个字段中去,而是将场景模型打散为若干部件,每一个部件转换为内部存储结构,存储在一条或多条记录中. 使用完全入库的方法可以给我们带来更多关于使用场景的想象: 想法固然美好,但依然要回归现实: 我们不讨论具体的技术实现(比如底层使用CGAL),而是需要思考,我们的数据入库后是为了做什么的: 这两种需求本身并不冲突,但底层存储的数据结构设计却可能存在冲突. 为 看 而优化的设计: 为 算 而优化的设计: 可见,两种场景对底层数据结构的需求是对立的, 算 和 看 难两全,无法用简单的方式覆盖两种使用场景. 既然 算 , 看 无法同时保证,那就把它们分开处理,因为一般来说, 算 的东西和 看 的是不一样的. 例如在BIM场景中,进行碰撞检测分析时,没必要拿精确拟合的圆形管线来计算,它们只会徒增计算量,对最终的结果基本不产生影响,使用近似的多边形柱替代即可完成任务.但我们最终浏览的时候,还是希望尽可能展示光滑的拟合管线. 所以可以制定这样一种策略: 综上, 没有银弹 ,一切到要根据实际使用场景来做选择.

capm是apt的特例。上文说反了

1、capm是单因素模型，apt是capm的特例，如果影响证劵系统性风险可以市场组合衡量，并且市场组合可以用股票指数代替的话，两者是一致的。2、capm是建立在效用函数的基础上，假设投资者永不满足，风险厌恶。apt是建立在套利的基础上，对风险偏好无限制。3、capm之考虑系统性风险，apt考虑了很多风险，解释力更强。4、capm的市场组合难以观测，而apt只要一个充分分散的证劵组合，不需要市场组合。5、capm详细指明了风险因素，而apt没有详细指明，具有主观性。6、apt的得出是一个动态过程，capm的得出是一个静态的过程，在市场有效组合的基础上最小化风险或者最大化收益。

把工作的时候认为这种还放不放的。

1、打开相关工作区，放入数据以后选择下一步。2、下一步，需要输入consumption c income并回车。3、这个时候，按照View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests的顺序进行点击。4、会进入一个新的界面，确定Test type为Breusch–Pagan–Godfrey。5、这样一来如果没问题，即可运用EViews进行ARCH-LM检验了。

因为arma假定方差不变，无法正确描述风险，所以要用arch和garch来描述风险的集聚现象，即较高的风险会引起更大的风险，较低的风险往往会维持在较低的水平，而garch是arch的改进版和推广版，避免了过度拟合。

ARCH模型能准确地模拟变量在时间序列上的波动性变化。

波勒斯勒夫（Bollerslev）提出GARCH模型(Generalized ARCH)；利立安（Lilien）提出ARCH-M模型；罗宾斯（Robbins）提出NARCH模型 汉密尔顿（Hamilton）提出了状态转移的ARCH(Regime-switching ARCH,即SWARCH)模型,

为了寻求对股票市场价格波动行为更为准确的描述和分析方法，许多金融学家和计量学家尝试用不同的模型与方法处理这一问题。其中，恩格尔于1982年提出的ARCH模型，被认为是最集中反映了方差变化特点而被广泛应用于金融数据时间序列分析的模型。ARCH模型是过去20年内金融计量学发展中最重大的创新。目前所有的波动率模型中，ARCH类模型无论从理论研究的深度还是从实证运用的广泛性来说都是独一无二的。

ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。 由于需要使用到条件方差，我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式，而是采取下面的表达方式，以便于我们把握模型的精髓。见如下数学表达：Yt = βXt+εt (1)其中，★Yt为被解释变量，★Xt为解释变量，★εt为误差项。如果误差项的平方服从AR(q)过程，即εt2 =a0+a1εt－12 +a2εt－22 + …… + aqεt－q2 +ηt t =1,2,3…… (2)其中，ηt独立同分布，并满足E（ηt）= 0, D(ηt)= λ2 ,则称上述模型是自回归条件异方差模型。简记为ARCH模型。称序列εt 服从q阶的ARCH的过程，记作εt －ARCH(q)。为了保证εt2 为正值，要求a0 >0 ,ai ≥0 i=2,3,4… 。上面（1）和（2）式构成的模型被称为回归－ARCH模型。ARCH模型通常对主体模型的随机扰动项进行建模分析。以便充分的提取残差中的信息，使得最终的模型残差ηt成为白噪声序列。从上面的模型中可以看出，由于噪声的方差是过去有限项噪声值平方的回归，也就是说噪声的波动具有一定的记忆性，因此，如果在以前时刻噪声的方差变大，那么在此刻噪声的方差往往也跟着变大；如果在以前时刻噪声的方差变小，那么在此刻噪声的方差往往也跟着变小。体现到期货市场，那就是如果前一阶段期货合约价格波动变大，那么在此刻市场价格波动也往往较大，反之亦然。这就是ARCH模型所具有描述波动的集群性的特性，由此也决定它的无条件分布是一个尖峰胖尾的分布。

用残差平方的偏自相关函数。arch模型阶数首先确定模型的阶数，如果发现存在显著的ARCH效应，则可以用残差平方的偏自相关函数，来确定ARCH模型的阶数。可以判断出模型的可能阶数10或者16阶。

ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model) ARCH模型由美国加州大学圣迭戈分校罗伯特·恩格尔(Engle)教授1982年在《计量经济学》杂志（Econometrica）的一篇论文中首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。 所谓ARCH模型，按照英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说，该模型将当前一切可利用信息作为条件，并采用某种自回归形式来刻划方差的变异，对于一个时间序列而言，在不同时刻可利用的信息不同，而相应的条件方差也不同，利用ARCH 模型，可以刻划出随时间而变异的条件方差。

金融市场的核心是风险评价。投资者需要估计资产相对于风险的期望收益率。银行和其他金融机构要确保资产价值不跌破破产下限。这些评估都离不开衡量资产收益率的波动性。恩格尔的ARCH模型大大改进了风险评估方法。ARCH模型的统计特征表明，它能较好刻画完部冲击形成的收益率波动聚类。ARCH模型的主要功能在于解释收益率序列中比较明显的变化是否具有规律性，并且说明了这种变化前后依存的内在传导是来自某一特定类型的非线性结构，而不是方差的外生结构变化。

ARCH模型的应用分析。从1982年开始就一直没有间断，经济学家和计量经济学家们，力图通过不断挖掘这个模型的潜力，来不断增强我们解释和预测市场的能力。从国外的研究情况来看，大致有两个研究方向：研究ARCH模型的拓展一是研究ARCH模型的拓展，完善ARCH模型。自ARCH模型始创以来，经历了两次突破。一次是Bollerslev T. 提出广义ARCH (Generalized ARCH) , 即GARCH 模型，从此以后，几乎所有的ARCH 模型新成果都是在GARCH 模型基础上得到的。第二次则是由于长记忆在经济学上的研究取得突破，分整研究被证明更有效地刻画了某些长记忆性经济现象，与ARCH模型相结合所诞生的一系列长记忆ARCH模型的研究从1996年至今方兴未艾。将ARCH作为一种度量数据波动性的有效工具第二个应用是将ARCH模型作为一种度量金融时间序列数据波动性的有效工具，并应用于与波动性有关广泛研究领域。包括政策研究、理论命题检验、季节性分析等方面。ARCH模型能准确地模拟时间序列变量的波动性的变化，它在金融工程学的实证研究中应用广泛，使人们能更加准确地把握风险（波动性），尤其是应用在风险价值（Value at Risk）理论中，在华尔街是尽人皆知的工具。可以预见，未来的研究将会在方法论和工具论两个方向进一步展开，特别是其应用研究还在不断拓展，特别是伴随着市场微观结构理论的成熟，采用ARCH模型来模拟波动性，将会对期货交易制度设计，风险控制制度设计和投资组合风险管理策略研究，提供一个更为广阔的研究空间。

1、ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。2、GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986年）。GARCH（p，q）模型为：（2）GARCH-M模型把异方差项引入平均数方程式。一个简单的GARCH-M（1，1）模型可以表示为：扩展资料：GARCH的发展：传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设：假定时间序列变量的波动幅度（方差）是固定的，不符合实际，比如，人们早就发现股票收益的波动幅度是随时间而变化的，并非常数。这使得传统的时间序列分析对实际问题并不有效。罗伯特·恩格尔在1982年发表在《计量经济学》杂志（Econometrica）的一篇论文中提出了ARCH模型解决了时间序列的波动性（volatility）问题，当时他研究的是英国通货膨胀率的波动性。参考资料来源：百度百科-GARCH模型参考资料来源：百度百科-ARCH模型

ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。x0dx0ax0dx0a由于需要使用到条件方差，我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式，而是采取下面的表达方式，以便于我们把握模型的精髓。见如下数学表达：x0dx0ax0dx0aYt=βXt＋εt(1)其中，x0dx0ax0dx0a*Yt为被解释变量，x0dx0a*Xt为解释变量，x0dx0a*εt为误差项。x0dx0ax0dx0a如果误差项的平方服从AR(q)过程，即εt2=a0＋a1εt－12＋a2εt－22＋??＋aqεt－q2＋ηtt=1,2,3??(2)其中，x0dx0ax0dx0aηt独立同分布，并满足E（ηt）=0,D(ηt)=λ2,则称上述模型是自回归条件异方差模型。简记为ARCH模型。称序列εt服从q阶的ARCH的过程，记作εt－ARCH(q)。为了保证εt2为正值，要求a0>0,ai≥0i=2,3,4?。x0dx0ax0dx0a上面（1）和（2）式构成的模型被称为回归－ARCH模型。ARCH模型通常对主体模型的随机扰动项进行建模分析。以便充分的提取残差中的信息，使得最终的模型残差ηt成为白噪声序列。x0dx0ax0dx0a从上面的模型中可以看出，由于现在时刻噪声的方差是过去有限项噪声值平方的回归，也就是说噪声的波动具有一定的记忆性，因此，如果在以前时刻噪声的方差变大，那么在此刻噪声的方差往往也跟着变大；如果在以前时刻噪声的方差变小，那么在此刻噪声的方差往往也跟着变小。体现到期货市场，那就是如果前一阶段期货合约价格波动变大，那么在此刻市场价格波动也往往较大，反之亦然。这就是ARCH模型所具有描述波动的集群性的特性，由此也决定它的无条件分布是一个尖峰胖尾的分布。

随着农网改造的进行，各电力部门的调度自动化系统得到了飞快的发展，除完成SCADA功能外，基本实现了高级的分析功能，如网络拓扑分析、状态估计、潮流计算、安全分析、经济调度等，使电网调度自动化的水平有了很大的提高。调度自动化的应用提高了电网运行的效率，改善了调度运行人员的工作条件，加快了变电站实现无人值守的步伐。目前，电网调度自动化系统已经成为电力企业的"心脏"[1]。正因如此，调度自动化系统对防范病毒和黑客攻击提出了更高的要求，《电网和电厂计算机监控系统及调度数据网络安全防护规定》（中华人民共和国国家经济贸易委员会第30号令）[9]中规定电力监控系统的安全等级高于电力管理信息系统及办公自动化系统。各电力监控系统必须具备可靠性高的自身安全防护设施，不得与安全等级低的系统直接相联。而从目前的调度自动化安全防护技术应用调查结果来看，不少电力部门虽然在调度自动化系统网络中部署了一些网络安全产品，但这些产品没有形成体系，有的只是购买了防病毒软件和防火墙，保障安全的技术单一，尚有许多薄弱环节没有覆盖到，对调度自动化网络安全没有统一长远的规划，网络中有许多安全隐患，个别地方甚至没有考虑到安全防护问题，如调度自动化和配网自动化之间，调度自动化系统和MIS系统之间数据传输的安全性问题等，如何保证调度自动化系统安全稳定运行，防止病毒侵入，已经显得越来越重要。 　　从电力系统采用的现有安全防护技术方法方面，大部分电力企业的调度自动化系统采用的是被动防御技术，有防火墙技术和入侵检测技术等，而随着网络技术的发展，逐渐暴露出其缺陷。防火墙在保障网络安全方面，对病毒、访问限制、后门威胁和对于内部的黑客攻击等都无法起到作用。入侵检测则有很高的漏报率和误报率[4]。这些都必须要求有更高的技术手段来防范黑客攻击与病毒入侵，本文基于传统安全技术和主动防御技术相结合，依据动态信息安全P2DR模型，考虑到调度自动化系统的实际情况设计了一套安全防护模型，对于提高调度自动化系统防病毒和黑客攻击水平有很好的参考价值。 　　1 威胁调度自动化系统网络安全的技术因素 　　目前的调度自动化系统网络如iES-500系统[10]、OPEN2000系统等大都是以Windows为操作系统平台，同时又与Internet相连，Internet网络的共享性和开放性使网上信息安全存在先天不足，因为其赖以生存的TCP/IP协议缺乏相应的安全机制，而且Internet最初设计没有考虑安全问题，因此它在安全可靠、服务质量和方便性等方面存在不适应性[3]。此外，随着调度自动化和办公自动化等系统数据交流的不断增大，系统中的安全漏洞或"后门"也不可避免的存在，电力企业内部各系统间的互联互通等需求的发展，使病毒、外界和内部的攻击越来越多，从技术角度进一步加强调度自动化系统的安全防护日显突出。 　　2 基于主动防御新技术的安全防护设计 　　2.1 调度自动化系统与其他系统的接口 　　由于调度自动化系统自身工作的性质和特点，它主要需要和办公自动化（MIS）系统[6]、配网自动化系统实现信息共享。为了保证电网运行的透明度，企业内部的生产、检修、运行等各部门都必须能够从办公自动化系统中了解电网运行情况，因此调度自动化系统自身设有Web服务器，以实现数据共享。调度自动化系统和配网自动化系统之间由于涉及到需要同时控制变电站的10 kV出线开关，两者之间需要进行信息交换，而配网自动化系统运行情况需要通过其Web服务器公布于众[5]，同时由于配网自动化系统本身的安全性要求，考虑到投资问题，可以把它的安全防护和调度自动化一起考虑进行设计。 　　2.2 主动防御技术类型 　　目前主动防御新技术有两种。一种是陷阱技术，它包括蜜罐技术（Honeypot）和蜜网技术(Honeynet)。蜜罐技术是设置一个包含漏洞的诱骗系统，通过模拟一个或多个易受攻击的主机，给攻击者提供一个容易攻击的目标[2]。蜜罐的作用是为外界提供虚假的服务，拖延攻击者对真正目标的攻击，让攻击者在蜜罐上浪费时间。蜜罐根据设计目的分为产品型和研究型。目前已有许多商用的蜜罐产品，如BOF是由Marcus Ranum和NFR公司开发的一种用来监控Back Office的工具。Specter是一种商业化的低交互蜜罐，类似于BOF，不过它可以模拟的服务和功能范围更加广泛。蜜网技术是最为著名的公开蜜罐项目[7],它是一个专门设计来让人"攻陷"的网络，主要用来分析入侵者的一切信息、使用的工具、策略及目的等。 　　另一种技术是取证技术，它包括静态取证技术和动态取证技术。静态取证技术是在已经遭受入侵的情况下，运用各种技术手段进行分析取证工作。现在普遍采用的正是这种静态取证方法，在入侵后对数据进行确认、提取、分析，抽取出有效证据，基于此思想的工具有数据克隆工具、数据分析工具和数据恢复工具。目前已经有专门用于静态取证的工具，如Guidance Software的Encase,它运行时能建立一个独立的硬盘镜像，而它的FastBloc工具则能从物理层组织操作系统向硬盘写数据。动态取证技术是计算机取证的发展趋势，它是在受保护的计算机上事先安装上代理，当攻击者入侵时，对系统的操作及文件的修改、删除、复制、传送等行为，系统和代理会产生相应的日志文件加以记录。利用文件系统的特征，结合相关工具，尽可能真实的恢复这些文件信息，这些日志文件传到取证机上加以备份保存用以作为入侵证据。目前的动态取证产品国外开发研制的较多，价格昂贵，国内部分企业也开发了一些类似产品。 　　2.3 调度自动化系统安全模型 　　调度自动化安全系统防护的主导思想是围绕着P2DR模型思想建立一个完整的信息安全体系框架，P2DR模型最早是由ISS公司提出的动态安全模型的代表性模型，它主要包含4个部分：安全策略（Policy）、防护（Protection）、检测（Detection）和响应（Response）[8]。模型体系框架如图1所示。 　　在P2DR模型中，策略是模型的核心，它意味着网络安全需要达到的目标，是针对网络的实际情况，在网络管理的整个过程中具体对各种网络安全措施进行取舍，是在一定条件下对成本和效率的平衡[3]。防护通常采用传统的静态安全技术及方法来实现，主要有防火墙、加密和认证等方法。检测是动态响应的依据，通过不断的检测和监控，发现新的威胁和弱点。响应是在安全系统中解决安全潜在性的最有效的方法，它在安全系统中占有最重要的地位。 　　2.4 调度自动化系统的安全防御系统设计 　　调度自动化以P2DR模型为基础，合理利用主动防御技术和被动防御技术来构建动态安全防御体系，结合调度自动化系统的实际运行情况，其安全防御体系模型的物理架构如图2所示。 　　防护是调度自动化系统安全防护的前沿，主要由传统的静态安全技术防火墙和陷阱机实现。在调度自动化系统、配网自动化系统和公司信息网络之间安置防火墙监视限制进出网络的数据包，防范对内及内对外的非法访问。陷阱机隐藏在防火墙后面，制造一个被入侵的网络环境诱导入侵，引开黑客对调度自动化Web服务器的攻击，从而提高网络的防护能力。 　　检测是调度自动化安全防护系统主动防御的核心，主要由IDS、漏洞扫描系统、陷阱机和取证系统共同实现，包括异常检测、模式发现和漏洞发现。IDS对来自外界的流量进行检测，主要用于模式发现及告警。漏洞扫描系统对调度自动化系统、配网自动化主机端口的已知漏洞进行扫描，找出漏洞或没有打补丁的主机，以便做出相应的补救措施。陷阱机是设置的蜜罐系统，其日志记录了网络入侵行为，因此不但充当了防护系统，实际上又起到了第二重检测作用。取证分析系统通过事后分析可以检测并发现病毒和新的黑客攻击方法和工具以及新的系统漏洞。响应包括两个方面，其一是取证机完整记录了网络数据和日志数据，为攻击发生系统遭破坏后提出诉讼提供了证据支持。另一方面是根据检测结果利用各种安全措施及时修补调度自动化系统的漏洞和系统升级。综上所述，基于P2DR模型设计的调度自动化安全防护系统有以下特点和优越性： 　　·在整个调度自动化系统的运行过程中进行主动防御，具有双重防护与多重检测响应功能； 　　·企业内部和外部兼防，可以以法律武器来威慑入侵行为，并追究经济责任。 　　·形成了以调度自动化网络安全策略为核心的防护、检测和响应相互促进以及循环递进的、动态的安全防御体系。 3 结论 　　调度自动化系统的安全防护是一个动态发展的过程，本次设计的安全防护模型是采用主动防御技术和被动防御技术相结合，在P2DR模型基础上进行的设计，使调度自动化系统安全防御在遭受攻击的时候进行主动防御，增强了系统安全性。但调度自动化系统安全防护并不是纯粹的技术，仅依赖安全产品的堆积来应对迅速发展变化的攻击手段是不能持续有效的。调度自动化系统安全防护的主动防御技术不能完全取代其他安全机制，尤其是管理规章制度的严格执行等必须长抓不懈。

1.PORT模型是指：Purpose：目的 gOal：目标 Result：成果 Task：任务2.也就是说，执行任务之前回答四个问题： 任务A的目的是什么？ 任务A要达成什么目标？ 任务A要出什么成果？ 任务A具体有哪些A1、A2、A3、......、An任务？3.为什么要回答这些问题呢？因为大多数人在任务面前，要么不动，要么乱动。而少数精英要找到思路，就使用这个模型。4.慢慢解释，首先是“目的”。所谓“目的”，就是“为什么要做这件事？”自问自答后，找到你的重大意义感，识别什么是高价值的，追求它。(如果想到你的“意义”没有“很心动很想做”，那不是真正的目的)5.然后是“目标”：这件事是什么样的？有没有关键指标？这件事要做到什么程度？比如读200本书，完成14个番茄钟。6.然后是“成果”：这件事最终成果到底是什么？成果导向，到底要输出什么成果？(成果只能是名词，一篇笔记，一个证书。动词不是成果)7.最后是“任务”：罗列重点任务。8.归纳一下，每当你执行任务之前，问问自己——为什么要做这件事？这件事要做到什么程度？最终成果是什么？把任务罗列出来。

概率分布的图形表示被称为图模型(probabilistic graphic models)，一个图由结点(nodes)和他们之间的链接(links)组成。 在概率图模型中。每个结点表示一个随机变量（或一组随机变量），链接表示这些变量之间的概率关系。这样，图模型描述了联合概率分布在所有随机变量上能够分解为一组因子乘积的方式，每个因子只依赖于随机变量的一个子集。 我们首先讨论贝叶斯网络(Bayesian network)，这个模型中，图之间的链接有一个特定的方向，用箭头表示。另一大类图模型时马尔科夫随机场(Markov random fields)，也被称为无向图模型(undirected graphical modles)，这个模型中，链接没有箭头，没有方向性质。 有向图对于表示随机变量之间的因果关系很有用，而无向图对于表示随机变量之间的软限制比较有用。为了求解推断问题，通常比较方便的做法是把有向图和无向图都转化成一个不同的表示形式，被称为因子式。 我们考虑的有向图要满足一个重要的限制，即不能存在有向环。在图中bungle存在这样的路径：从某个结点开始，沿着链接箭头的方向运动。结束点为起点。这种没有有向环的图被称为有向无环图，或者DAG。 贝叶斯网亦称“信念网”，它借助有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG）来刻画属性之间的依赖关系，并使条件概率表( Conditional Probability Table，简称CPT）来描述属性的联合概率。 通过使用概率的乘积归则，我们可以将联合概率分布写成下面的形式 这个分解方式对任何联合概率分布的选择都成立。每个结点的输入链接包括所有以编号低于当前结点编号的节点为起点的链接，我们说这个图是全链接的，因为每个结点之间都存在一个链接。 到目前为止，我们操作的对象都是一个完全一般的联合概率分布，真正传递出图表示的概率分布性质的有趣信息是图中链接的损失。 我们可以根据这张图，写出对应的联合概率表达式。联合概率表达式是由一系列条件概率的乘积组成，每一项对应图中的一个结点。每个这样的条件概率分布只以图中对应结点的父结点为条件。例如， 为条件。于是，7个变量的联合概率分布为 现在我们说明给定有向图和变量上对应的概率分布之间的一般关系。在图的所有结点上定义的联合概率分布由每个结点上的条件概率分布的乘积表示，每个条件概率都是图中结点的父结点所对应的变量。因此，对于一个有K个结点的图，联合概率为 其中， 表示 的父结点， 多变量概率分布的一个重要概率是条件独立，考虑三个变量a,b,c，并且假设给定b,c条件下a的条件分布不依赖于b的值，即 我们说，给定c的条件下，a条件独立于b。如果我们考虑a,b的联合分布，我们可以以稍微不同的形式表示，即 因此我们看到了，以c为条件，a和b的联合概率分布为a的边缘概率分布和b的边缘概率分布的乘积(全部以c为条件）。这个必须对c的所有可能取值成立，而不是某些特定的c值。有时会用条件独立的见解记号。 以c为条件，很容易地写出给定c的条件下。a,b的联合概率分布，形式为 结点c被称为关于这个路径“尾到尾”(tail-to-tail)，因为结点与两个箭头的尾部相连。这样的一个链接结点a和结点b的路径存在使得结点相互依赖。然而，我们以结点c为条件时，被用作条件的结点“阻隔”了从a到b的路径，使得a和b变得条件独立了。 对应这张图的联合概率分布可以得到 我们可以考察a和b是否相互独立，方法是对c积分或求和，结果为 这通常不能分解成p(a)p(b)，因此 a,b不相互独立 从而我们又得到条件独立性质 结点c被称为关于从结点a到结点b的路径"从头到尾"(head to tail)。这样的一个路径连接了节点a和结点b，并且使他们存在依赖关系。如果我们现在观察结点c，那么这个观测“阻隔”了从a到b的路径，因此 联合概率分布为 当没有变量是观测变量时。对公式两侧关于c积分或求和 因此，当没有变量被观测时，a和b是独立的 假设我们以c为条件，a和b的条件概率为 这通常无法被分解为乘积p(a)p(b)，因此，以c为条件，a,b不独立 图形上，我们说结点c关于从a到b的最短路径是“头到头”(head-to-head)，因为它连接两个箭头，当结点c没有被观测到时，它“阻隔”了路径，从而变量a,b是独立的。然而，以c为条件，路径被“解除阻隔”，使得a,b相互依赖了。 我们希望弄清楚，一个有向无环图是否暗示了一个特定条件依赖表述 。为了解决这个问题， 我们考虑从A中任意结点的所有可能路径，我们说这个路径被“阻隔”，如果它包含一个节点满足下面两个性质中的一个 如果所有的路径都被“阻隔”没那么我们说C把A从B中d-划分开，且图中所有变量的联合概率分布将会满足 考虑以元高斯分布的后验概率分的问题，这可以表示为有向图的形式，其中联合概率分布由先验概率分布 个一组条件分布 表示，其中 。在实际应用中，我们观测到 ,我们的目标是推断 ，我们现在以 为条件，考虑观测的联合概率分布。使用d划分，我们注意到从任意结点 到其他结点 有一条唯一的路径，这个路径关于观测结点 是尾到尾的。每条这样的路径都是阻隔的，因此给定 ，观测 是独立的，因此 然而，如果我们对 进行积分，通常观测不再成立，即 这里 是一个潜在变量，未被观测到。 一个马尔科夫随机场(Markov random field)，也被称为马尔科夫网络或者无向图模型，包含一组结点，每个结点都对应着一个变量或一组变量。链接是无向的，即不含箭头。 通过移除图中链接的方向性，父节点和子结点的非对称性也被移除了，因此头到头结点的微妙性也就不存在了。 为了判断由图定义的概率分布是否满足这个性质，我们考虑连接集合A结点和B结点的所有可能的路径。 我们现在在寻找无向图的一个分解规则，对应于上述条件独立性质检测。与之前一样，这涉及到将联合概率分布p(x)表示为在图的局部范围内的变量集合上定义的函数的乘积。 如果我们考虑两个节点 的集合，他们不存在链接，那么给定图中的所有其他结点，这两个节点一定是条件独立的。这是因为两个节点之间没有直接的路径，并且所有其他结点都通过了观测结点，这个条件独立性可表述为 其中 表示所有变量 的集合。于是，联合概率分布的分解一定让 不出现在同一个因子中，从而让属于这个图的所有可能的概率分布都满足条件独立性质。 团块 图中结点的一个子集，使得在这个子集中的每对结点之间都存在连接。换句话说，团块的节点集合是全连接的。 最大团块 ：不可能将图中的任何一个其他的节点包含到这个团块中而不破坏团块的性质。 于是，我们将联合概率分布分解的因子定义为团块中变量的函数。让我们将团块记作C，将团块中的变量记作 ，这样联合概率分布可以写成图的最大团块的势函数(potential function) 的乘积形式。 这里，Z有时被称为划分函数(partition function)，是一个归一化常数，等于 确保了公式(1)可以被正确地归一化。通过只考虑 的势函数，我们确保了 ,在公式(2)中，我们假设x是由离散变量组成，但是这个框架也同样适用于连续变量，或者两者结合的情形，将求和替换成 恰当的求和与积分的组合. 注意，我们不把势函数的选择限制为具有具体的概率含义（例如边缘概率分布或条件概率分布）的函数，这与有向图情形相反。在有向图的情形中，每个因子表示对应变量以它父节点为条件的条件概率分布。然而，在特殊清凉，例如无向图是通过有向图构建的情况，势函数可能确实有这样的意义。 归一化常数的存在是无向图的一个主要的缺点。如果我们的模型中有M个离散点，每个结点K个状态，那么归一化的计算涉及到对 个状态求和，因此（在最坏的情况下）,计算量是模型大小的指数形式。对于参数学习来说，划分函数是必要的，因为划分函数是控制势函数 的任何参数的函数。对于局部边缘概率，我们可以计算未归一化的联合概率分布，然后在计算的最后结点显式地归一化边缘概率。 取一个使用有向图的模型，尝试将其转化成为无向图。 有向图的联合概率分布由一组条件概率分布的乘积给出,形式为 现在假设我们将其转化成五香图，在无向图中，最大团块为相邻结点对，联合概率为 我们只需令 通常，为将有向图转化成无向图，我们7首在图中每个结点的所有父结点之间添加额外的无向链接，然后去掉原始链接的箭头，得到道德图。与父结点结婚的过程称为伦理，去掉箭头后生成无向图被称为道德图。 同时包含有向链接和无向链接的被称为链图。 ‘"

题主是否想询问“hypermesh导入catia模型时assembly没有是怎么回事”？是因为导入catia模型不完整的原因。1、hypermesh在导入catia模型文件不完整的情况下assembly就不会有catia模型，要确认catia模型文件没有损坏是完整的，然后重新导入就可以了。2、hypermesh支持CATIA、UG-NX、IGES、PROE等CAD数据模型文件。

工程设计。根据查询中项网显示，工程师常通过建立模型来测试他们的设计，建立模型需要经过设计、制作、测试、评估和改进等过程，对于工程设计来说是必不可少的环节，因此建立模型是工程设计的重要环节。建立模型是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述，建立系统模型的过程，又称模型化，建模是工程研究系统的重要手段和前提。

图2.1给出了一种异构网络模型。不同类型的网络，通过网关连接到核心网，最后连接到Internet网络上，最终融合成为一个整体。异构网路融合的一个重要问题是这些网络以何种方式来进行互连，为异构无线网络资源提供统一的管理平台。为了说明异构网络的融合结构，这里给出一种特定的异构网络场景，它是由无线广域网（Wireless Wide Area Network，WWAN）（例如CDMA2000）和WLAN（例如IEEE802.11）组成的异构网络系统，如图2.2所示。 一个CDMA2000网络可以分成无线接入网（Radio Access Network，RAN）和核心网络（Core Network，CN）两部分。RAN包括一些无线技术实体，如基站控制器（Base Station Controller，BSC）和基站收发设备（Base Transceiver Station，BTS），来负责无线资源的管理。CN通常包括移动交换中心（Mobile Switching Center，MSC）来实现电路交换方式、分组数据服务节点（Packet Data Serving Node，PDSN）来实现包交换方式和网络交互功能（Inter-working Function，IWF）来为包交换和电路交换提供连接。CN负责呼叫管理和建立连接。在WLAN中，移动终端（Mobile Terminals，MTs）和接入点（Access Point，AP）之间进行通信。AP在WLAN中实现物理和数据链路层的功能，也充当无线路由器来执行网络层的功能，为WLAN与其他网络提供连接。在如图2.2中异构网络的融合结构中，通常有三种类型的融合方案，分别是松耦合结构、紧耦合结构、超紧耦合结构。接下来分别介绍这三种耦合结构。超紧耦合是通过连接到相同的BSC上与不同的无线接入技术（Radio Access Technology，RAT）进行融合。网络的状态信息是局部的，不需要通过额外的请求来获得信息，可以应用在当网络之间是重叠覆盖的情况下。与其他的耦合方案相比，超紧耦合方案的切换时延很短，因为中间涉及到的网络实体少。但是由于这两种RAT完全不同，因此实现超紧耦合方式就需要对应用在BSC上的处理过程进行很多修改。在紧耦合结构中，不同的RATs通过CN进行融合，耦合结点可以是MSC或者PDSN。在图2.2中，MSC或者PDSN都是负责WWAN和WLAN的连接管理、认证和定价，因此WLAN路由器需要实现相关的WWAN协议。与超紧耦合相比，这个系统仅需要对现有接入网络进行很小的修改，因此它非常容易实现。与超紧耦合相比，在切换过程中，由于涉及到很多网络的实体，因此这种方案的VHO时延增加了。在松耦合的异构网络中，MSC与WLAN都经过通用接口与公共的Internet进行交互信息，来保持服务的连续性。但是由于每个网络需要执行网络的连接和会话的激活过程，因此这种方案执行切换时会导致时延很大。对于超紧耦合和紧耦合方式的异构网络融合结构中，网络选择算法通常可以安排在耦合节点上，即分别是BSC和CN。但是对于松耦合方式，网络选择算法可以应用在移动终端。

1、用其他的Primerpremier5.0安装。2、修复操作：“开始菜单”–“运行”–“cmd”–在黑框里输入“for%1in(%windir%system32*.dll)doregsvr32.exe/s%1”回车。重启。3、借助第3方软件的修复功能：内存不能为read修复工具。

不会吧! 什么穿衣服啊 ,我都差点晕了! 那是给模型贴的贴图啊,就是给的材质!就这么简单!

高斯不能优化轨道，只能计算波函数(轨道)和优化构型。高斯计算某个分子构型的波函数和能量的基本方法是自洽场方法(SCF)，就是用迭代的办法解由薛定谔方程变化得到的Hartree-Fock-Roothaan方程得到分子的波函数和能量，如果使用密度泛函理论，则解Kohn-Sham方程。针对不同的需要，还有用于计算组态相关的MCSCF，适用于溶剂模型的SCRF等等，它们都是基于SCF方法，基本原理相同，都是用迭代方法。优化构型以一定的算法搜索一系列构型，并且每一步都计算能量和梯度，最终达到能量极小点(稳定构型)或者极大点(过渡态或者高阶鞍点)。高斯主要使用本征值跟踪算法(EF)和内坐标的Berny算法等做优化。

结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)是一种基于潜在变量模型的多变量统计分析方法，其可以用于模型检验、模型比较、模型拟合等众多方面。提高其ave值，可以通过以下几点进行改善：1.增加样本容量；2.减小指标数，提高指标的区分度；3.改善模型拟合结果，优化因子指标库数据；4.调整模型拟合方法，选择更为合适的拟合方法等。在应用SEM时，可以结合实际问题进行不断的试验，逐渐提高结构方程模型ave值以发挥其在实际问题中的应用价值。

文心大模型歌词生成介绍如下：随着数据井喷、算法进步和算力突破，效果好、泛化能力强、通用性强的预训练大模型（以下简称“大模型”），成为人工智能发展的关键方向与人工智能产业应用的基础底座。百度文心大模型源于产业、服务于产业，是产业级知识增强大模型。百度通过大模型与国产深度学习框架融合发展，打造了自主创新的AI底座，大幅降低了AI开发和应用的门槛，满足真实场景中的应用需求，真正发挥大模型驱动AI规模化应用的产业价值。文心大模型的一大特色是“知识增强”，即引入知识图谱，将数据与知识融合，提升了学习效率及可解释性。 文心ERNIE自2019年诞生至今，在语言理解、文本生成、跨模态语义理解等领域取得多项技术突破，在公开权威语义评测中斩获了十余项世界冠军。2020年，文心ERNIE荣获世界人工智能大会WAIC最高奖项SAIL奖。2022年11月30日，由深度学习技术与应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的WAVE SUMMIT+2022深度学习开发者峰会举行。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布文心大模型的最新升级。包括新增11个大模型，大模型总量增至36个 ，构建起业界规模最大的产业大模型体系，并通过大模型工具与平台的升级和文心一格、文心百中等基于大模型技术的产品应用，进一步降低大模型产业化门槛，让更多企业和开发者步入AI应用的新阶段。文心大模型的优势：1、模型效果优：所需标注数据少，在各场景上的效果处于业界领先水平。2、生成能力强：拥有丰富的AI内容生成（AIGC）能力。3、应用门槛低：文心大模型提供了丰富的平台与工具，包括大模型开发套件、API以及内置文心大模型能力的EasyDL和BML开发平台。

主要是prt 还有dwg等

bs公式中的d1和d2查表：实际上b-s模型中的n(d1)和n(d2 )实际上指的是正态分布下的置信值。d1={ln(s/x)+[r+(σ^2)/2]*(t-t)}/[σ*(t-t)^0.5]，d2=d1-σ*(t-t)^0.5。利用相关数据先计算出d1和d2的值，然后利用正态分布表，找出对应的d1和d2所对应的置信值。1、bs公式的原推导过程应用了偏微分方程和随机过程中的几何布朗运动性质（描述标的资产）和Ito公式，你要没学过随机和偏微估计只有火星人才能给你讲懂。2、你要是只是要得到那个形式，看一下二叉树模型，二叉树模型简单易懂，自己就可以推导，且二叉树模型取极限（时间划分无限细）即为bs公式。bs公式性质：在同一磁场中，磁感应强度越大的地方，磁感线越密。因此，B越大，S越大，磁通量就越大，意味着穿过这个面的磁感线条数越多。过一个平面若有方向相反的两个磁通量，这时的合磁通为相反方向磁通量的代数和（即相反合磁通抵消以后剩余的磁通量）。磁场的高斯定理指出，通过任意闭合曲面的磁通量为零，即它表明磁场是无源的，不存在发出或会聚磁力线的源头或尾闾，亦即不存在孤立的磁单极。以上公式中的B既可以是电流产生的磁场，也可以是变化电场产生的磁场，或两者之和。磁通密度是通过垂直于磁场方向的单位面积的磁通量，它等于该处磁场磁感应强度的大小B。磁通密度精确地描述了磁力线的疏密。

搭建深度学习后台服务器我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。为此，我们将使用:KerasRedis(内存数据结构存储)Flask (Python的微web框架)消息队列和消息代理编程范例本篇文章的整体思路如下：我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列图片1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。这包括:在我们的机器上运行Redis将数据(图像)按照队列的方式用Redis存储，并依次由我们的REST API处理为新批输入图像循环访问Redis对图像进行分类并将结果返回给客户端文章中对Redis官网有一个超链接（https://redis.io/topics/introduction），但是要翻出去，所以我就截图一个图片放上去仅供参考。第二部分：安装和配置Redis官网做法，linux系统的安装：自己的安装方法：conda install redis开启方式相同：resdis-server结果：测试和原文的命令一致。第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。第四部分：实现可扩展的Keras REST API首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_server.py中使用的常量.我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为0.25秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。预处理图片我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。从那里我们将定义我们的分类方法classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个操作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。让我们完成循环和函数在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。让我们轮询服务器以返回预测我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。第五部分：启动可伸缩的Keras REST API要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:redis-server然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:python run_keras_server.py另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。第七部分：使用cURL访问Keras REST API使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有94.6%自信的小猎犬。curl -X POST -F image=@jemma.png "http://localhost:5000/predict"你会在你的终端收到JSON格式的预测:{"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。让我们回顾一下simple_request.py# import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。让我们加载图像并发送到服务器:# load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。第七部分：运行简单的请求脚本编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。python simple_request.py使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。

之前学习了正态分布与幂律分布，这两个分布可以说能够涵盖绝大部分的概率分布，虽然正态分布能够在一些特定的场合下用于计算和知晓概率分布，比如公司内优秀员工人数的占比近似符合正态分布。但是大家更想知道的是我们如何成为那优秀的员工的方法，数量级这个思维模型干的就是这么一个事情。 老规矩，先来了解数量级的概念， 数量级是指数量的尺度和大小的级别，每个级别之间保持固定的比例。通常采用的比例有10、2、1000、1024、e （欧拉数，大约等于2.71828182846 的超越数，即自然对数的底）。好像有点头晕，没关系。其实数量级这个概念在现实中经常会用到，比如我们常说，某企业与某企业不是一个级别的，我们 level 不同等等，这其数量级的概念大约在脑子里有个轮廓，但很少有人能把它搞明白，大部分只是雾里看花的使用。没关系现在来说只要记住这个感觉，我们继续往下看。 数量级看似很小但实际上差别非常大 ，这点一定要铭记于心。这里举个例子，比如6级地震与8级地震看似只有2个级别的差距，但其两者的威力却天壤之别，这里我从网上找到了几组数据可以帮助大家理解，6级地震释放的能量约6.3×10 13焦耳，约为1.5万吨TNT当量，而八级地震释放的能量约为6.3×10 16焦耳，约为1500万吨TNT当量。虽然8级地震比6级地震只高了2个级别，但释放的能量却是1000倍。如果把6级地震比做一个老鼠的话，那么8级地震就相当于一头大象。（参考数据：广岛原子弹的爆炸能量约为2万吨TNT当量） 我们如何利用数量级这个思维模型来帮助我们思考呢？可能会有人听过10倍理论，这个理论是由皮特·蒂尔德在《从0到1》书中提到的，这其实就是典型的以数量级来思考的方法。 书中提到， 一个创新企业，想要获得快速成长，其提供的解决方案要比现有的方案好10倍以上 。如成本低10倍，效能强10倍，易用性优10倍等。为什么要这么做呢？消费者可能会高估已有方案3倍以上，加上创业者会高估自己的方案3倍以上，两者一乘那就是9倍，如果你不做10倍以上，不就是相当于退步了么？ 下面我会说一下数量级思维模型给我的启发，看完下面，再重新回过头来看10倍理论可能就明白10倍理论的原因了，其实也是数量级思维模型的好处。 对不同量级的客户，比如个人客户，小企业，大企业和政府，需要使用不同的销售方式，获客成本也是量级增加的。个人客户通过市场营销，可能只需要1元就能获得，最多不超过100元，而企业客户需要个性化的复杂的销售，谈成一单可能需要很多人员几个月甚至几年的努力，销售费用量级可达1000万。 在产品管理上也有个说法，在面对一千个用户是一种运营方式，但随着用户数后面每多一个零，其侧重点也会随之发生变化，这也是为什么那么多人都想进大厂的原因，除了待遇薪资水这个原因之外，另外一点就是在大厂里面能有机会接触到大数量级的产品。但是对于小厂来说，遇到的几率就比较小，而且如果直接使用大厂的经验可能也会碰壁的。如果在小厂，它的产品要更加专注于快速增长，想办法如何让自己的用户快速的突破量级。但总的来说， 数量极高对于数量级低还是有一定的优势，就像三体里面的降维打击一样 。 产品经理的工作中经常会出现产品有Bug的情况，比如，突然发布了新版本，通过反馈有10个Bug需要解决，人力时间金钱都是有限的情况，如何更好的解决这些问题？这里有个公式， 价值 = 问题严重程度 * 影响人数 * 触发频率 ，计算后得出的价值越高，应该优先解决。另外，对于换工作来说，选择行业和城市，远比月薪5千还是8千更为重要，对于终身伴侣来说，考虑性格比考虑长相更为重要。 人们在思考的过程中有时候会莫名的钻牛角尖，而数量级思考可以帮助我们避免产生这种问题发生的概率。 大数量级可以过滤掉很多小量级所产生的问题。因为一些小量级的问题在大量级会变得微不足道 。站在大数量级的角度来思考问题，能够帮助我们把握事情的本质，侧面帮助我们进入第一性原理来思考问题，人们常说的用全局思考问题其实说的是一件事。 可以从两个方向着手，一个是由内，一个是由外。 由内的意思是寻找自身的10倍理论，像如何让产品变得比原来10倍好这类问题 。比如19世纪，人们都在思考如何能够提高个人交通工具的速度，如果使用10%的思维方式来解决，答案就是培育出更好的马匹来，而如果从10倍理论来考虑，就会从运动原理出发，最终形成了崭新的产品——汽车。 量级思维能够迫使我们打破原有的束缚，从底层思考问题，如果你要按照10%，20%的速度前进，可能要做的就是在原有的基础上不断的改进优化。但是想要达到10倍的结果，则需要抛弃原有基础，从本质出发 ，像埃隆马斯克就是这方面的高手。 由外的意思是进入一个变化足够大的环境 ，类似的概念比如先发优势和蓝海市场。这个环境可能用户在10倍的变化，供应商在10倍的变化，互补企业也在10倍的变化。虽然我们保持没变，但也会因为受到外部环境变化而带来的好处。当然到底能否走下去还要看我们自己的内功，因为 除了好处也会带来坏处，需要要注意的地方是增长导致人们忽略了自身的问题，一旦环境趋于稳定，这些问题将会导致失败 。 数量级是指数量的尺度和大小的级别，每个级别之间保持固定的比例，常见的比例单位10，2，1000等。一定要意识到数量级数很小，但是差距却很大，如果突破这个量级，可能会在短时间内会进入快速上升期。 不同量级的问题需要使用不同的方法，总的来说，大数量级对于低数量级有一定的优势，但是不能生搬硬套。遇到问题优先解决数量极大的问题，计算价值的公式为价值 = 严重程度 * 影响人数 * 发生频率。通过数量极思考，可以过滤掉一些无用的想法，帮助我们将精力投入到更重要的地方。 找到自己的10倍理论，可以由内由外两个方法，由内是自身10倍增长，由外是找到变化足够大的环境，由外这种方法容易掩盖掉自身存在的问题，如何将由外的优势变化成由内的优势，才能帮助企业生存下去。

统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等

“D"HOndt+Q值法”席位分配模型 孙玉秋 摘 要：席位分配模型中，按比例分配法存在较大缺陷，D"Hondt法不能解决不公平的大小问题，Q值法不能解决“分配资格”问题。基于此，提出了“分配资格”这一概念，并将D"Hondt法和Q值法结合起来，建立了D"Hondt+Q值法”席位分配模型。实例表明，该分配模型使席位分配更趋合理。关键词：席位分配；相对不公平；分配资格；数学模型分类号：P141.4 文献标识码：A 文章编号：1000-9752(2001)01-0084-03 “D"Hondt--Q-Value Method” Seat Distribution Model Sun Yu-qiu（Jianghan petroleum Institute,Jingzhou 434102） Abstract：With the studying of seat distribution model,some defects are found in proportional distribution method, the size problem of unequality can"t be solved with D"Hondt and the problem of “distributive qualification” can"t be solved with Q-value. On the basis of the study, a concept of “distributive qualification” is proposed. A seat model of D"Hondt -Q-Value is established in combination with these two methods. Case study shows it is reasonable for seat distribution with the model. Keywords：seat distribution; relative inequality; distributive qualification; mathematical model 作者简介：孙玉秋(1968-)，女，1991年大学毕业，讲师，现主要从事大学数学教学与研究。 作者单位：孙玉秋（江汉石油学院理学院，湖北 荆州 434102） 参考文献： 〔1〕Huntley I 1D,James 1D J G.Mathematical Modelling [M] .C)xford: Oxford University Press,1990. 〔2〕Frederic Y M W.Mathematical Models and Their Analysis [M] .New York: Harper & Row Publishers,1989. 对不起，我也不懂，但是我看没有人回答，就上网搜了一下。要不你试试网上能搜到吗，或者可以搜到相关参考材料。

is支出=收入：c+i+g=c+s+t，即i+g=s+t，把s=y-c=0.5y-a代入得：y=(i+g-t+a)/0.5=2(i+g-t+a)lmm/p=mm=ky-hr=0.5y-hr=m，y=2(m+hr)is-lm均衡：2(i+g-t+a)=2(m+hr)m=(i+g-t+a)-hrg增加20亿，m增加20亿，所以就是要增加20亿的货币供给量

IS支出=收入：c+i+g=c+s+t，即i+g=s+t，把s=y-c=0.5y-a代入得：y=(i+g-t+a)/0.5=2(i+g-t+a)LMM/P=mm=ky-hr=0.5y-hr=M，y=2(M+hr)IS-LM均衡：2(i+g-t+a)=2(M+hr)M=(i+g-t+a)-hrg增加20亿，M增加20亿，所以就是要增加20亿的货币供给量

去年国内手机市场是大起大落的一年，新手机的频繁出现使得竞争异常激烈。随着供应链物料的涨价和汇率，17年手机价格会上涨，性价比时代很可能成为历史。现在蛋糕更小，创新更难。但是，其中还是有很多改变者。酷派旗舰机的变革者S1，从名字就能看出其决心。它改变的不仅仅是自身，更是对行业的呐喊。面对国产手机的严重同质化，今天我们 让我们来看看酷S1带来了什么变化。外观价值首先在改变传统。在千篇一律的国产手机中，大部分已经变得越来越没有个性，酷派S1在颜值上也可以算作国产阵营的第一梯队。这次酷派S1有三种配色，分别是暗夜黑、恒河金、流光金。编辑有幸得到了恒河黄金版。另外两种配色由于技术难度，在产能上没有恒河金大。今年手机行业的配色将以黑色和酷炫的S1为主，其中两款以黑色为主，可见其顺应了市场的变化。相信很多用户会优先选择黑色版。和前面酷派系列一样，采用对称设计。不同的是，酷派S1采用了2.5D 5.5英寸的屏幕，手感和观感都比上一代有所提升。背部采用金属一体式机身，摄像头略微凸起。值得注意的是，相机四周的装饰金属高于镜头玻璃，可以防止镜头在日常使用过程中刮擦磕碰。恒河金采用磨砂工艺，手感细腻。相比玻璃和陶瓷，不容易沾上指纹，属于主流设计。值得注意的是，流光金的配色，以黑色为主，在CNC切割上点缀金色，价值高得离谱。左边只有卡槽，右边是音量调节键和电源键，按键周围还有一圈CNC高亮切割。详见真章。顶部有降噪麦克风和红外发射器，排列紧密。外置功放和麦克风分开在底部左右两侧，中间是Type-C充电口，都在一条直线上。事实上，S1在前端接收器处还内置了扬声器，可以让用户在看电影和听音乐时最大程度地还原立体声音效。同时，酷派S1还邀请了哈曼卡顿 金耳朵团队做培训，音质不会让大家失望。旗舰配置变化卡顿作为酷派目前最强的旗舰机，使用最强处理器也是必然的选择。骁龙821的背书保证了酷派S1在日常甚至重度使用中都能提供流畅的体验。这次酷派S1专门针对游戏做了定向优化，特别针对《王者荣耀》、《阴阳师》等主流游戏。S1将会有更精细的体验和操作。S1也是《王者荣耀》第一款支持高帧率的手机，游戏画面和操作精度都优于其他手机。为了保证日常使用或重度游戏的基本体验，酷派S1配备了4070mAh高密度电池，拥有QC 3.0 24W快充。官方数据从没电的时候开始充电5分钟，可以欣赏两部王者荣耀或者一部电影。有车一族或者日常出行，导航必不可少。目前很多手机在导航方面的优化很少，打开导航后连接卫星需要很长时间。S1看到了用户在这方面的痛点，使用了GPS、北斗、GLONASS等多重复合定位系统，保证定位偏差不超过3m，定位速度比其他手机快30%。SAP算法可以帮助手机即使在没有信号或者隧道的区域也能保证定位的准确性，这是国产手机的一个差异化点。拍出精彩照片，改变常规酷派S1改变的不仅仅是外观和性能，更是对高频率拍照的诚意。戒指前置摄像头采用800万像素摄像头，尺寸为1.4 m像素，可以让自拍样张更有层次感，细节更清晰。同时具备主流美颜功能，对于喜欢自拍的用户来说是个不错的选择。事不宜迟，让 让我们来看看具体的证明。照片校样从样张可以看出，酷派S1在白天的照片下与三星苹果略有不同，但也属于主流阵营。发挥1600万像素的优势，细节感强。还能控制噪点，保证暗光环境下画面的纯净度。由于采用了PDAF速度对焦技术，它可以尽快锁定画面的关键点，并在黑暗的光线下捕捉瞬间。总体来说，酷S1的日常拍摄不成问题。生态系统的相互作用也发生了变化。S1使用基于乐视EUI版本的系统，但它 它没有被完全采用。也有酷 自己的思想在里面。比如涉及到应用分发、游戏中心等业务，酷派之前的资源依然保留在S1上。如上所述，S1还针对游戏和音质进行了深度优化。毕竟和乐视不是一个产品，所以酷派也在最大程度上求同存异。据悉，酷派 美国自己的系统已经在路上了。相比乐视EUI在影视资源上的优势，酷派也会有所涉及，但可能还是会在新的方面有所突破。相对于硬件的提升，酷派 自己的体系才是未来的重点。改变跨界合作，深化音质如果说以上很多功能会在其他手机上找到，那么S1与哈曼卡顿的跨界合作一定会让很多追求音质的用户感兴趣。目前大部分国产手机在包装上都没有配备耳机。一方面节省了成本，不用浪费精力在耳机上；另一方面也为用户提供了选择空间。其实前者的理由更多。通过与AKG的合作，酷派S1为酷派S1定制了专用的HIFI耳机。它 值得注意的是，虽然酷派S1取消了耳机孔，但耳机并没有 没有采用CDLA的耳机风格，而是使用了传统的3.5毫米耳机接口。想必酷派也可以认为，用户在使用耳机的时候，并没有 不一定只在手机上使用，这很酷 对这副耳机的信心。哈曼卡顿 的代言也增强了酷派 在一定程度上增强了美国的品牌影响力。刘江峰接手后，酷派脱离了 quot中华酷联 quot而变得更像一个互联网手机厂商，懂得如何展现自己的特色。这款酷炫的S1定制耳机和市面上流行的耳机在形式上是不一样的，不用拿起耳机找 quotL quot或者 quotR quot来区分它们。可以直接区分耳机的特殊形式。一般来说，耳机的音质加上手机的指向性优化，比其他手机更细腻。三频表现不错，尤其是分辨率方面，能清晰听到乐器的清晰区分，而不是混乱。在声音的高音部分声音较大，是一款适合听女声的耳机。耳机不单独销售，但综合音质和材质做工已经接近千元入耳式耳机的水平。在互联网盛行的前几年，很多人没有 看不出酷派的优势。换帅之后，酷派也学会了营销自己。S1显然是酷派的一个重要信号 为这个行业呐喊。去年之后 大起大落，酷派开始稳定下来，专注做产品，后续还会有大动作。性价比的时代已经过去，酷派通过为用户提供更好的服务来提升手机的溢价空间。酷派S1售价2499元，存储组合为4GB 64GB、6GB 64GB、6GB 128GB。17年过去了，酷派还会继续发力，所以酷派接下来的动作更加精彩。王者之心2点击试玩

z68147我的威 聊聊

假设用标准差表示的条件波动率在某一期间围绕0.5%和3%之间波动。如果投资者有一个对应与标准普尔500指数的资产组合，那么明天该投资者有多少资本面临损失？假设预测标准差是0.5%，他的损失(99%的概率)将不会超过资产组合价值的1.2%。如果预测标准差是3%，相应的资本损失将高达6.7%。同样，在银行和其他金融机构计算资产组合的市场风险时，在险价值(VaR：ValueatRisk)也至关重要。从1996以来，巴塞尔(Basle)国际协议规定了银行在控制资本充足率时要使用在险价值。ARCH成为金融部门风险评估中不可缺少的工具。

Sketchup热门课程推荐草图大师Sketchup2021系统入门教程（基础-插件-建模-渲染-全景-PS后期）SketchUp草图大师插件使用教程Sketchup-草图大师房子建模教程sketchup家具柜子建模实例教程SketchUp草图大师入口处柜子制作你知道Sketchup吗？Sketchup也叫草图大师，是一款好用又简单的3D设计软件，很多做设计的都会用到。由于Sketchup使用比较简单，所以学习起来也不难，有专业的Sketchup入门到精通的视频教程课程，零基础开始学习，只要一周就可以助你完全掌握Sketchup，还有配套的练习题给学员练习，想自学Sketchup的小伙伴可以看看哦。是一个在线学习网站，除了Sketchup，还有3dmax，CAD，Maya，C4D等各种设计课程，快来一起学设计吧。Sketchup复制模型的方法1、启动SketchUp软件。在开始菜单的搜索窗口，输入“sketchup”（其它不用输这么多了，输sket就能看到了。输全是为了演示方便嘛）2、选“模板”,此处我们选的是“建筑设计-毫米”，然后点“开始使用SketchUp”3、现在就到SketchUp的工作界面了。点菜单栏上“帮助”-->“关于SketchUp”,可以查看SketchUp的版本信息4、使用鼠标，单击选中示例中的人物5、先按下“m”键（按过后，就可以松开了），然后按“ctrl”键，看到没，鼠标旁边多个了小加号(+)，鼠标旁边多个小加号，在windows中大多都表示复制吧。譬如写代码的IDEIntelliJIDEA中也这种表示方法6、按着"Ctrl"键不放的前提下，向左移动鼠标一段距离后（鼠标移动后，ctrl键就可以松手了），松开7、看看操作结果，成功了，已经copy了一份以上就是Sketchup复制模型的方法了，Sketchup使用比较简单，更多Sketchup的使用和设计教程就在羽兔，想自学就点击这个链接哦

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=new Vector3();

FG（first grade)初学者型，这是专为初学者制作的模型，全部为1:144的比例，但运用了PG技术，所以在模型准确度上比一般档次高很多，组装方便，价格较低 HG（high grade）有1:100和1:144两种，制作比FG更加精细，可动部位也更多，可以比较完美的再现动画中的机体，组装比前两种要更加复杂，价格适中 MG（MASTER grade）大多为1:100的比例，也有很少的1:60的，加入了金属部件，细致度超高，头部，胸部和其他地方有内部构造，手指可动，如果能完美的组装，一定非常的漂亮，但价格比较昂贵 PG（perfect grade）全部是1:60的产品，是最完美的高达模型，手指全部可动，还在内部加入发光设备，是模型眼部发光，可以打开机体上的各种舱盖，漏出制作精美的内部机器，同样运用金属部件，使模型看起来更加真实，当然，价格非常昂贵

你现在是在用B-W训练模型还是在用向前算法计算概率？ 出现你说的越界情况有可能是矩阵的维数超过了你设置的范围 可以检查检查 要是楼主自己写代码的话写完可以和matlab里面的hmm库函数进行比对 验证编写是否正确 望采纳！

我也遇到了同样的问题，不过已经解决了！具体方法请看这里：http://wenku.baidu.com/link?url=WFl2av5jwQ3elmlSoyUWtL0A7F9up_O4du8NWzDwPwA-NubsvyoAlzZHwlPQCNyYHeK_2PVQUi34Mw4_LWkuxWKV8ztX1eOqQCvjLBJ2n8W

<util:property-path id="property-path" path="helloWorld.hello"/> /bin/arch = unknown/usr/bin/arch -k = unknown/usr/convex/getsysinfo = unknown/usr/bin/hostinfo = Mach kernel version:Darwin Kernel Version 11.4.0d1: Fri May 18 16:05:31 EDT 2012; root:xnu-1699.26.8/BUILD/obj//RELEASE_I386Kernel configured for up to 4 processors.4 processors are physically available.4 processors are logically available.Processor type: i486 (Intel 80486)Processors active: 0 1 2 3

考虑范各庄矿区14煤层突水样本数量不多、样本属性少的特点，本次验证主要采用样本二分法，即将区内所有样本数据按照1∶2的比例进行分割，少的样本主要用来对训练得到的BN模型进行验证。将验证样本输入BN模型中进行突水危险性推理，统计突水点所在评价单元推理得到突水发生的概率。表16.6 BN训练样本验证概率表从表16.6中数据和图16.20上可以看出，验证样本中，突水点所在评价单元经推理得到的突水概率基本上都在0.70以上，最大的达到0.99，大于0.70的采样点所占比例为80%。只有两个突水评价单元的概率偏小，为0.43和0.40，保持在0.40水平。总的来说，验证结果与实际情况基本相符，表明BN引入煤层陷落柱突水区域危险性评价领域是完全可行的，并且具有的准确性和预见性。显然，本次模拟的GIS－BN区域突水危险性评价分区图是完全符合实际情况的。图16.2 0BN验证数据结果验证概率图