電影推薦為什麼k越大覆蓋率越小

① 為什麼對於放熱反應，升高溫度K值會變小

因為溫度升高會使得放熱反應逆向進行，K值的分子變大，分母變小，所以K值變小。

根據勒夏特列原理，在一個已經達到平衡的反應中，如果改變影響平衡的條件之一（如溫度、壓強，以及參加反應的化學物質的濃度），平衡將向著能夠減弱這種改變的方向移動。升高反應溫度時，反應向著減少熱量的方向進行，即放熱反應逆向進行。

而化學平衡常數K的計算是各生成物濃度的化學計量數次冪的乘積與各反應物濃度的化學計量數次冪的乘積的比值，因此當反應逆向進行時，平衡常數的分母變小，分子變大，所以K值減小。

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除了溫度，壓強、濃度等因素也會使得可逆反應的平衡進行移動，從而使得平衡常數變化：

1、在有氣體參加或生成的可逆反應中，當增加壓強時，平衡總是向壓強減小的方向移動。

2、一個可逆反應中，當增加反應物的濃度時，平衡要向正反應方向移動，平衡的移動使得增加的反應物濃度又會逐步減少；但這種減弱不可能消除增加反應物濃度對這種反應物本身的影響，與舊的平衡體系中這種反應物的濃度相比而言，還是增加了。

② 電視出現橫條紋是什麼情況

電視的邏輯板有問題，又或者是屏幕有問題。如果屏幕沒有經過碰撞或者是外力撞擊的話，出現問題的可能性很小。
電視機的邏輯板出問題的可能性比較大。可以直接撥打官方客服報修，讓專業的師傅上門處理。
由於忙於工作，還有手機的興起，電視機我們已經很少使用了。但是家庭裝修還有新裝房，電視機是必不可少的家用電器。而購買電視的時候，有些朋友總是懵懂的不知道從哪方面下手。下面我們就以多方面入手來介紹一下電視機該如何選擇。
畫質始終是電視機的第一訴求，畫質理解其實並不難:就是畫面還原度。那麼我們應該從哪一方面來判斷電視機的好壞呢？基本上是從解析度，對比度，色彩和動態是有關電視機畫質最基本的評判標准。
解析度:在尺寸相同和片源相同的前提下，電視機的屏幕解析度越高，它的畫面就越清晰。就目前來說，電視機的市場主流為4k電視，或者是稱為uhd電視，uhdtv標準的4k電視指的是3840×2160像素。2020年是8k電視商業化的元年，8k 7680×4320的解析度，是4k電視機的四倍，就解析度而言，是值得關注的。
這時候有人可能就會說，我需要購買一台4k電視機嗎，因為現在的數字電視信號基本都以720p和1080p為主，我幾乎也不怎麼看4k片源。
如果你是這個觀點的話，堅持購買1080p電視，你只能選擇最大不超過45寸，畫質非常一般的低端電視，或者是你的預算不足，但是目前市場上主流品牌最便宜的4k電視價格不到兩千元。對於新裝修或者是新房裝修的朋友來說，還是建議選擇主流的4k電視。
那麼我們買一台多大尺寸的電視機最為合適呢？以目前國內一線品牌的主流4k電視為例，下圖表是屏幕尺寸與最佳觀看距離參考標准。
根據可視范圍上下夾角在30°到40°之間計算出來的參考距離。參考這組圖表可以保證畫面填充整個視野，得到最佳的沉浸式觀看體驗。然而對大多數的朋友來說，預算是制約尺寸選擇的最大因素之一，就此，有以下幾點參考建議。
1、55寸到65寸是目前出貨量大，產品最豐富，最具性價比的尺寸。如果平時基本只看看電視節目而不追求觀影體驗，可以按照上面圖標來選擇55寸到65寸的電視機。
2、如果用電視機來看高清電影，球賽，注重觀看體驗，那麼在合理的范圍內屏幕越大越好，推薦尺寸為75寸左右，因為75寸是目前市場上能夠保持比較高的性價比尺寸的上限。
3、在畫質差距可以接受的情況下，即使超預算也要優先選擇更大的電視，因為大屏幕的觀看體驗的提升更加明顯。
對比度 : 電視畫面的對比度一般都是指靜態對比度。就是在同一幀測試畫面下，屏幕最亮區域白色與最暗區域黑色之間亮度的比值。更加准確的來說，亮度范圍是顯示畫面與真實場景差距最大的地方之一。對比度高是准確還原明亮和昏暗場景的基礎。
需要注意的是，對於OLED電視機來說，對比度沒有參考的意義。因為OLED像素可單獨關閉，亮度為零，對比度理論上趨近於無窮大。這也就說明OLED的最大亮度沒有高端的led電視機更加的具有參考價值。
色域和色深 :目前市場上電視機的色域是CIE色彩空間的子集，家電市場也定義了若干色域的標准，比較常見的有NTSC、Rec.709、DCI p3、sRGB、Adobe RGB、Rec.2020等等，其中Rec.2020是UHD電視機的色域標准。
廣色域(Wide Color Gamut):廣色域是良好的色彩表現的基礎，對於支持HDR的電視機來說，色域效果是影響HDR效果的主要因素之一，同一種類型不同檔次的電視機色域覆蓋率差距相當明顯，根據各個廠家宣傳時採用的色域標准不同，在同一標准狀態下，色域的覆蓋率一般都是QLed-OLed-Led。
色彩深度也叫色彩位數，是綜合了光明度和色彩度的色彩數量，色彩與色域的最大的區別就是，色深考慮了灰階的影響。目前對於電視來說，色域取決於背光的光譜特性以及濾色片語背光的匹配程度，與面板無關，色深是關於面板的參數。如果說一個屏幕的色深是nbit，那麼相對應的灰階就是2^n，可以表現的色彩數為(2^n)^3。設為每增加1bit，色深就會變為原來的八倍。中低端的電視機普遍採用8brt面板(256灰階)，而中高端電視機普遍採用10bit面板(1024灰階)，會接級數越高，色彩過渡的越自然。
大家好，我是生活電器維保。關於電視機的選擇這一章我們就更新到這里，下一章我們會繼續更新電視機應該怎樣選。

③ g平衡轉化率大則k越小

K=[z]^2/([x][y]),加入的x和y等量所以不論轉化率多少,仍有[x]=[y],故K=[z]^2/[x]^2,即[z]=t[x]（t=根號K）.而轉化率根據定義,為α=([z]/2)/([z]/2+[x])=t[x]/(t[x]+2[x])=t/(t+2)=1-2/(t+2).
很顯然K越大則t越大,此時α也越大.K越大達到平衡時反應物轉化率越大這句話不是什麼時候都對,但在這個反應中起始物比例恰當,導致它正確.

④ 我電腦為什麼用快播看電影，速度很快200kb/s，用迅雷才60kb

[編輯本段]QVOD伺服器部署
QVOD點播系統的特點和優勢
1. P4P加速技術
QVOD是基於UDP協議傳輸的，針對流媒體點播進行P4P加速的點播系統。
完全穿透防火牆及NAT，實現真正內網與內網之間全連接，完全擴大種子的覆蓋率。使得在90%以上的內網用戶均可以成為最有效的積極的上傳貢獻種子，使得90%以上的所有加入P4P網路傳輸的節點，均可以有效的利用其上行、下行帶寬。
QVOD文件塊的請求及校驗傳輸更加准確，減少了大量的無效的請求及文件發送，大大節省了網路帶寬的無效佔用。
QVOD以互聯網用戶群為基礎的P4P加速技術，保證了點播對伺服器的低帶寬佔用和低資源佔用，保證了流媒體文件傳輸的高清晰和高流暢，真正可以達到用戶數越多，播放速度越快。傳統點播服務不但地域受局限，服務規模一旦成長就面臨癱瘓，有QVOD點播系統再也不用為此擔心。
2. 降低運營成本
一部電影只要有一個人在觀看,即一台電腦做為種子時, 就基本不從伺服器取數據，不佔用伺服器帶寬。QVOD掌握全球最先進的P4P傳輸技術，同樣運營視頻點播網站，您的帶寬只需要是正常的1/100。QVOD單伺服器1000部400Kbps碼率的電影負載峰值用戶量可以達到2~3萬，是傳統點播網站的上百倍。
3.BT種子在線點播
QVOD是國內推出首款兼容BT協議的點播系統。支持BT種子文件的直接播放和WEB在線點播。讓站長充分利用BT豐富的內容資源為用戶提供優質的點播服務。
網站用戶觀看BT種子電影後，在本地就形成QVOD源了，看的人越多形成的QVOD源也就越多，那麼隨著時間推移即使BT種子源沒有了，也不會影響Q播用戶觀看的，如此形成一個良性循環，站長可不必為BT種子源的多少而擔心。

⑤ 推薦系統（一）：基於物品的協同過濾演算法

協同過濾(collaborative filtering)演算法是最經典、最常用的推薦演算法。其基本思想是收集用戶偏好，找到相似的用戶或物品，然後計算並推薦。
基於物品的協同過濾演算法的核心思想就是：給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。主要可分為兩步：
(1) 計算物品之間的相似度，建立相似度矩陣。
(2) 根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。

相似度的定義有多種方式，下面簡要介紹其中幾種：

其中，分母 是喜歡物品 的用戶數，而分子 是同時喜歡物品 和物品 的用戶數。因此，上述公式可以理解為喜歡物品 的用戶中有多少比例的用戶也喜歡物品 。
上述公式存在一個問題。如果物品 很熱門， 就會很大，接近1。因此，該公式會造成任何物品都會和熱門的物品有很大的相似度，為了避免推薦出熱門的物品，可以用下面的公式：

這個公式懲罰了物品 的權重，因此減輕了熱門物品會和很多物品相似的可能性。
另外為減小活躍用戶對結果的影響，考慮IUF(nverse User Frequence) ，即用戶活躍度對數的倒數的參數，認為活躍用戶對物品相似度的貢獻應該小於不活躍的用戶。

為便於計算，還需要進一步將相似度矩陣歸一化 。

其中 表示用戶 對物品 的評分。 在區間 內，越接近1表示相似度越高。

表示空間中的兩個點，則其歐幾里得距離為：

當 時，即為平面上兩個點的距離，當表示相似度時，可採用下式轉換：

距離越小，相似度越大。

一般表示兩個定距變數間聯系的緊密程度，取值范圍為[-1,1]

其中 是 和 的樣品標准差

將用戶行為數據按照均勻分布隨機劃分為M份，挑選一份作為測試集，將剩下的M-1份作為訓練集。為防止評測指標不是過擬合的結果，共進行M次實驗，每次都使用不同的測試集。然後將M次實驗測出的評測指標的平均值作為最終的評測指標。

對用戶u推薦N個物品(記為 )，令用戶u在測試集上喜歡的物品集合為 ，召回率描述有多少比例的用戶-物品評分記錄包含在最終的推薦列表中。

准確率描述最終的推薦列表中有多少比例是發生過的用戶-物品評分記錄。

覆蓋率反映了推薦演算法發掘長尾的能力，覆蓋率越高，說明推薦演算法越能夠將長尾中的物品推薦給用戶。分子部分表示實驗中所有被推薦給用戶的物品數目(集合去重)，分母表示數據集中所有物品的數目。

採用GroupLens提供的MovieLens數據集， http://www.grouplens.org/node/73 。本章使用中等大小的數據集，包含6000多用戶對4000多部電影的100萬條評分。該數據集是一個評分數據集，用戶可以給電影評1-5分5個不同的等級。本文著重研究隱反饋數據集中TopN推薦問題，因此忽略了數據集中的評分記錄。

該部分定義了所需要的主要變數，集合採用字典形式的數據結構。

讀取原始CSV文件，並劃分訓練集和測試集，訓練集佔比87.5%，同時建立訓練集和測試集的用戶字典，記錄每個用戶對電影評分的字典。

第一步循環讀取每個用戶及其看過的電影，並統計每部電影被看過的次數，以及電影總數；第二步計算矩陣C，C[i][j]表示同時喜歡電影i和j的用戶數，並考慮對活躍用戶的懲罰；第三步根據式\ref{similarity}計算電影間的相似性；第四步進行歸一化處理。

針對目標用戶U，找到K部相似的電影，並推薦其N部電影，如果用戶已經看過該電影則不推薦。

產生推薦並通過准確率、召回率和覆蓋率進行評估。

結果如下所示，由於數據量較大，相似度矩陣為 維，計算速度較慢，耐心等待即可。

[1]. https://blog.csdn.net/m0_37917271/article/details/82656158
[2]. 推薦系統與深度學習. 黃昕等. 清華大學出版社. 2019.
[3]. 推薦系統演算法實踐. 黃美靈. 電子工業出版社. 2019.
[4]. 推薦系統演算法. 項亮. 人民郵電出版社. 2012.
[5]. 美團機器學習實踐. 美團演算法團隊. 人民郵電出版社. 2018.

⑥ 照片是多少K大小與照片的清晰度有關嗎

有關系的，KB越大，就是像素越高，照片可以洗的很大，一般來說6寸的照片1M足夠了，清晰度和KB的關系很大，但是也取決去你的照相技術哈，一般來說，照相的時，手不抖，照相時的光圈與曝光量選擇好照片一般是清晰的。KB只是說明你的照片的信息量，KB越大 照片放的越大，與清晰度有關系，擔不是唯一的。

⑦ 不確定度因子k越大,誤差越小還是越小,誤差越小

你看到的應該是擴展不確定度的表示方法：
如：U95=±0.01V,k=2,v=9
95表示置信水平為95%,±0.01V表示該測試結果的誤差有95%的可能在±0.01V范圍內.
合成標准不確定度確定的情況下,k越大,不確定度數值越大,置信水平越高.
如,上述表示,如果將k改為3,
擴展不確定度變為U99=±0.015V,k=3,v=9.擴展不確定度變大了,但是,置信水平提高了.

⑧ 看電影是Kbps是什麼意思，越大越好嗎

是的 越大清晰度越高

碼率就是數據傳輸時單位時間傳送的數據位數,一般我們用的單位是kbps即千位每秒。

通俗一點的理解就是取樣率，單位時間內取樣率越大，精度就越高，處理出來的文件就越接近原始文件，但是文件體積與取樣率是成正比的，所以幾乎所有的編碼格式重視的都是如何用最低的碼率達到最少的失真，圍繞這個核心衍生出來的cbr（固定碼率）與vbr（可變碼率），都是在這方面做的文章，不過事情總不是絕對的，從音頻方面來說，碼率越高，被壓縮的比例越小，音質損失越小，與音源的音質越接近。

⑨ k越大反應物越小

D K越大，化學反應進行的程度越大，反應物的轉化率也越大；一個確定的化學反應，其化學平衡常數只與反應體系的溫度有關。

⑩ y=kx+b k的絕對值越大 越靠近y軸:越小,反之 對嗎

答：
一次函數y=kx+b
當k絕對值越大，即k趨於無窮，則直線越傾斜，傾斜角越大，接近垂直，因此約靠近y軸
當k絕對值越小，即k趨於0時，則直線越接近水平，從而趨於垂直y軸

因此是對的。