电影推荐为什么k越大覆盖率越小

① 为什么对于放热反应，升高温度K值会变小

因为温度升高会使得放热反应逆向进行，K值的分子变大，分母变小，所以K值变小。

根据勒夏特列原理，在一个已经达到平衡的反应中，如果改变影响平衡的条件之一（如温度、压强，以及参加反应的化学物质的浓度），平衡将向着能够减弱这种改变的方向移动。升高反应温度时，反应向着减少热量的方向进行，即放热反应逆向进行。

而化学平衡常数K的计算是各生成物浓度的化学计量数次幂的乘积与各反应物浓度的化学计量数次幂的乘积的比值，因此当反应逆向进行时，平衡常数的分母变小，分子变大，所以K值减小。

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除了温度，压强、浓度等因素也会使得可逆反应的平衡进行移动，从而使得平衡常数变化：

1、在有气体参加或生成的可逆反应中，当增加压强时，平衡总是向压强减小的方向移动。

2、一个可逆反应中，当增加反应物的浓度时，平衡要向正反应方向移动，平衡的移动使得增加的反应物浓度又会逐步减少；但这种减弱不可能消除增加反应物浓度对这种反应物本身的影响，与旧的平衡体系中这种反应物的浓度相比而言，还是增加了。

② 电视出现横条纹是什么情况

电视的逻辑板有问题，又或者是屏幕有问题。如果屏幕没有经过碰撞或者是外力撞击的话，出现问题的可能性很小。
电视机的逻辑板出问题的可能性比较大。可以直接拨打官方客服报修，让专业的师傅上门处理。
由于忙于工作，还有手机的兴起，电视机我们已经很少使用了。但是家庭装修还有新装房，电视机是必不可少的家用电器。而购买电视的时候，有些朋友总是懵懂的不知道从哪方面下手。下面我们就以多方面入手来介绍一下电视机该如何选择。
画质始终是电视机的第一诉求，画质理解其实并不难:就是画面还原度。那么我们应该从哪一方面来判断电视机的好坏呢？基本上是从分辨率，对比度，色彩和动态是有关电视机画质最基本的评判标准。
分辨率:在尺寸相同和片源相同的前提下，电视机的屏幕分辨率越高，它的画面就越清晰。就目前来说，电视机的市场主流为4k电视，或者是称为uhd电视，uhdtv标准的4k电视指的是3840×2160像素。2020年是8k电视商业化的元年，8k 7680×4320的分辨率，是4k电视机的四倍，就分辨率而言，是值得关注的。
这时候有人可能就会说，我需要购买一台4k电视机吗，因为现在的数字电视信号基本都以720p和1080p为主，我几乎也不怎么看4k片源。
如果你是这个观点的话，坚持购买1080p电视，你只能选择最大不超过45寸，画质非常一般的低端电视，或者是你的预算不足，但是目前市场上主流品牌最便宜的4k电视价格不到两千元。对于新装修或者是新房装修的朋友来说，还是建议选择主流的4k电视。
那么我们买一台多大尺寸的电视机最为合适呢？以目前国内一线品牌的主流4k电视为例，下图表是屏幕尺寸与最佳观看距离参考标准。
根据可视范围上下夹角在30°到40°之间计算出来的参考距离。参考这组图表可以保证画面填充整个视野，得到最佳的沉浸式观看体验。然而对大多数的朋友来说，预算是制约尺寸选择的最大因素之一，就此，有以下几点参考建议。
1、55寸到65寸是目前出货量大，产品最丰富，最具性价比的尺寸。如果平时基本只看看电视节目而不追求观影体验，可以按照上面图标来选择55寸到65寸的电视机。
2、如果用电视机来看高清电影，球赛，注重观看体验，那么在合理的范围内屏幕越大越好，推荐尺寸为75寸左右，因为75寸是目前市场上能够保持比较高的性价比尺寸的上限。
3、在画质差距可以接受的情况下，即使超预算也要优先选择更大的电视，因为大屏幕的观看体验的提升更加明显。
对比度 : 电视画面的对比度一般都是指静态对比度。就是在同一帧测试画面下，屏幕最亮区域白色与最暗区域黑色之间亮度的比值。更加准确的来说，亮度范围是显示画面与真实场景差距最大的地方之一。对比度高是准确还原明亮和昏暗场景的基础。
需要注意的是，对于OLED电视机来说，对比度没有参考的意义。因为OLED像素可单独关闭，亮度为零，对比度理论上趋近于无穷大。这也就说明OLED的最大亮度没有高端的led电视机更加的具有参考价值。
色域和色深 :目前市场上电视机的色域是CIE色彩空间的子集，家电市场也定义了若干色域的标准，比较常见的有NTSC、Rec.709、DCI p3、sRGB、Adobe RGB、Rec.2020等等，其中Rec.2020是UHD电视机的色域标准。
广色域(Wide Color Gamut):广色域是良好的色彩表现的基础，对于支持HDR的电视机来说，色域效果是影响HDR效果的主要因素之一，同一种类型不同档次的电视机色域覆盖率差距相当明显，根据各个厂家宣传时采用的色域标准不同，在同一标准状态下，色域的覆盖率一般都是QLed-OLed-Led。
色彩深度也叫色彩位数，是综合了光明度和色彩度的色彩数量，色彩与色域的最大的区别就是，色深考虑了灰阶的影响。目前对于电视来说，色域取决于背光的光谱特性以及滤色片语背光的匹配程度，与面板无关，色深是关于面板的参数。如果说一个屏幕的色深是nbit，那么相对应的灰阶就是2^n，可以表现的色彩数为(2^n)^3。设为每增加1bit，色深就会变为原来的八倍。中低端的电视机普遍采用8brt面板(256灰阶)，而中高端电视机普遍采用10bit面板(1024灰阶)，会接级数越高，色彩过渡的越自然。
大家好，我是生活电器维保。关于电视机的选择这一章我们就更新到这里，下一章我们会继续更新电视机应该怎样选。

③ g平衡转化率大则k越小

K=[z]^2/([x][y]),加入的x和y等量所以不论转化率多少,仍有[x]=[y],故K=[z]^2/[x]^2,即[z]=t[x]（t=根号K）.而转化率根据定义,为α=([z]/2)/([z]/2+[x])=t[x]/(t[x]+2[x])=t/(t+2)=1-2/(t+2).
很显然K越大则t越大,此时α也越大.K越大达到平衡时反应物转化率越大这句话不是什么时候都对,但在这个反应中起始物比例恰当,导致它正确.

④ 我电脑为什么用快播看电影，速度很快200kb/s，用迅雷才60kb

[编辑本段]QVOD服务器部署
QVOD点播系统的特点和优势
1. P4P加速技术
QVOD是基于UDP协议传输的，针对流媒体点播进行P4P加速的点播系统。
完全穿透防火墙及NAT，实现真正内网与内网之间全连接，完全扩大种子的覆盖率。使得在90%以上的内网用户均可以成为最有效的积极的上传贡献种子，使得90%以上的所有加入P4P网络传输的节点，均可以有效的利用其上行、下行带宽。
QVOD文件块的请求及校验传输更加准确，减少了大量的无效的请求及文件发送，大大节省了网络带宽的无效占用。
QVOD以互联网用户群为基础的P4P加速技术，保证了点播对服务器的低带宽占用和低资源占用，保证了流媒体文件传输的高清晰和高流畅，真正可以达到用户数越多，播放速度越快。传统点播服务不但地域受局限，服务规模一旦成长就面临瘫痪，有QVOD点播系统再也不用为此担心。
2. 降低运营成本
一部电影只要有一个人在观看,即一台电脑做为种子时, 就基本不从服务器取数据，不占用服务器带宽。QVOD掌握全球最先进的P4P传输技术，同样运营视频点播网站，您的带宽只需要是正常的1/100。QVOD单服务器1000部400Kbps码率的电影负载峰值用户量可以达到2~3万，是传统点播网站的上百倍。
3.BT种子在线点播
QVOD是国内推出首款兼容BT协议的点播系统。支持BT种子文件的直接播放和WEB在线点播。让站长充分利用BT丰富的内容资源为用户提供优质的点播服务。
网站用户观看BT种子电影后，在本地就形成QVOD源了，看的人越多形成的QVOD源也就越多，那么随着时间推移即使BT种子源没有了，也不会影响Q播用户观看的，如此形成一个良性循环，站长可不必为BT种子源的多少而担心。

⑤ 推荐系统（一）：基于物品的协同过滤算法

协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。
基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。主要可分为两步：
(1) 计算物品之间的相似度，建立相似度矩阵。
(2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

相似度的定义有多种方式，下面简要介绍其中几种：

其中，分母 是喜欢物品 的用户数，而分子 是同时喜欢物品 和物品 的用户数。因此，上述公式可以理解为喜欢物品 的用户中有多少比例的用户也喜欢物品 。
上述公式存在一个问题。如果物品 很热门， 就会很大，接近1。因此，该公式会造成任何物品都会和热门的物品有很大的相似度，为了避免推荐出热门的物品，可以用下面的公式：

这个公式惩罚了物品 的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。
另外为减小活跃用户对结果的影响，考虑IUF(nverse User Frequence) ，即用户活跃度对数的倒数的参数，认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户。

为便于计算，还需要进一步将相似度矩阵归一化 。

其中 表示用户 对物品 的评分。 在区间 内，越接近1表示相似度越高。

表示空间中的两个点，则其欧几里得距离为：

当 时，即为平面上两个点的距离，当表示相似度时，可采用下式转换：

距离越小，相似度越大。

一般表示两个定距变量间联系的紧密程度，取值范围为[-1,1]

其中 是 和 的样品标准差

将用户行为数据按照均匀分布随机划分为M份，挑选一份作为测试集，将剩下的M-1份作为训练集。为防止评测指标不是过拟合的结果，共进行M次实验，每次都使用不同的测试集。然后将M次实验测出的评测指标的平均值作为最终的评测指标。

对用户u推荐N个物品(记为 )，令用户u在测试集上喜欢的物品集合为 ，召回率描述有多少比例的用户-物品评分记录包含在最终的推荐列表中。

准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户-物品评分记录。

覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目(集合去重)，分母表示数据集中所有物品的数目。

采用GroupLens提供的MovieLens数据集， http://www.grouplens.org/node/73 。本章使用中等大小的数据集，包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。该数据集是一个评分数据集，用户可以给电影评1-5分5个不同的等级。本文着重研究隐反馈数据集中TopN推荐问题，因此忽略了数据集中的评分记录。

该部分定义了所需要的主要变量，集合采用字典形式的数据结构。

读取原始CSV文件，并划分训练集和测试集，训练集占比87.5%，同时建立训练集和测试集的用户字典，记录每个用户对电影评分的字典。

第一步循环读取每个用户及其看过的电影，并统计每部电影被看过的次数，以及电影总数；第二步计算矩阵C，C[i][j]表示同时喜欢电影i和j的用户数，并考虑对活跃用户的惩罚；第三步根据式\ref{similarity}计算电影间的相似性；第四步进行归一化处理。

针对目标用户U，找到K部相似的电影，并推荐其N部电影，如果用户已经看过该电影则不推荐。

产生推荐并通过准确率、召回率和覆盖率进行评估。

结果如下所示，由于数据量较大，相似度矩阵为 维，计算速度较慢，耐心等待即可。

[1]. https://blog.csdn.net/m0_37917271/article/details/82656158
[2]. 推荐系统与深度学习. 黄昕等. 清华大学出版社. 2019.
[3]. 推荐系统算法实践. 黄美灵. 电子工业出版社. 2019.
[4]. 推荐系统算法. 项亮. 人民邮电出版社. 2012.
[5]. 美团机器学习实践. 美团算法团队. 人民邮电出版社. 2018.

⑥ 照片是多少K大小与照片的清晰度有关吗

有关系的，KB越大，就是像素越高，照片可以洗的很大，一般来说6寸的照片1M足够了，清晰度和KB的关系很大，但是也取决去你的照相技术哈，一般来说，照相的时，手不抖，照相时的光圈与曝光量选择好照片一般是清晰的。KB只是说明你的照片的信息量，KB越大 照片放的越大，与清晰度有关系，担不是唯一的。

⑦ 不确定度因子k越大,误差越小还是越小,误差越小

你看到的应该是扩展不确定度的表示方法：
如：U95=±0.01V,k=2,v=9
95表示置信水平为95%,±0.01V表示该测试结果的误差有95%的可能在±0.01V范围内.
合成标准不确定度确定的情况下,k越大,不确定度数值越大,置信水平越高.
如,上述表示,如果将k改为3,
扩展不确定度变为U99=±0.015V,k=3,v=9.扩展不确定度变大了,但是,置信水平提高了.

⑧ 看电影是Kbps是什么意思，越大越好吗

是的 越大清晰度越高

码率就是数据传输时单位时间传送的数据位数,一般我们用的单位是kbps即千位每秒。

通俗一点的理解就是取样率，单位时间内取样率越大，精度就越高，处理出来的文件就越接近原始文件，但是文件体积与取样率是成正比的，所以几乎所有的编码格式重视的都是如何用最低的码率达到最少的失真，围绕这个核心衍生出来的cbr（固定码率）与vbr（可变码率），都是在这方面做的文章，不过事情总不是绝对的，从音频方面来说，码率越高，被压缩的比例越小，音质损失越小，与音源的音质越接近。

⑨ k越大反应物越小

D K越大，化学反应进行的程度越大，反应物的转化率也越大；一个确定的化学反应，其化学平衡常数只与反应体系的温度有关。

⑩ y=kx+b k的绝对值越大 越靠近y轴:越小,反之 对吗

答：
一次函数y=kx+b
当k绝对值越大，即k趋于无穷，则直线越倾斜，倾斜角越大，接近垂直，因此约靠近y轴
当k绝对值越小，即k趋于0时，则直线越接近水平，从而趋于垂直y轴

因此是对的。