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4 月 5 日上海新增本土确诊病例 311 例、无症状感染者 16766 例,目前情况如何? 第6页

                       

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惊喜价!上海发布官方指定的!惊喜不惊喜?


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目前状况如下:

已知存量有小白菜一颗(如下图所示),现离解封天数为x,求生存下去的最优解y


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坐标宝山大场镇,预测3天后宝山区阳性病历开始下降,7天后大幅降低,10天后清零

现在政府不发粮食,生鲜电商我这边只剩一家了,根本抢不到菜

按目前的情况,三天后孤寡老人先饿死一波,七天后储备不足的年轻人也开始死亡,10天后死光光,顺利完成新冠清零的目标,并且没人是因为得新冠而死


吐槽完说点正事,这个数据大概率是4.2或4.3左右的数据,我们小区一个阳性就是那天被拉走的,后面没出现过阳性。朋友小区的数字也对的上。4.4全员核酸,我周围有混测阳性的,昨天将近晚上12点才安排复检,今天不可能在上海发布上公布的

初步估计,后天会达峰值,后续慢慢降低

至于今天的数据怎么来的,肯定是因为上海封了个寂寞


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最关键的保障物资的供应,别让人饿着。对于这点,我比较担心。

千万不要在和平时期饿死人,否则一切尽毁。


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目前情况就是麻痹的我要饿活了


user avatar   da-yu-43-3 网友的相关建议: 
      

不只是地域黑、还有学历歧视。

我真搞不懂为什么上网买个球拍,还能牵扯出来这种糟心的事?有规定必须双一流学校才能买吗?还是说我们河南人不能买?

听完老板的回应,我这个河南人火更大了:

客服他们20多岁做这个工作不容易,因为别人投诉,情绪不好才说出这话的。

明显是这个客服素质不行,就别在这装委屈

好多人还会说断章取义,那我先把事情说清楚:

一个学生买了球拍,对赠送的礼物不满意,过来询问,之沟通中客服就开始魔幻操作。


言论1:“河南省就是贫民窟”

地域歧视,这句话没得解释,但是常年经受地域黑的我已经习惯了,我还真是感恩,谢谢你让大家知道我们河南人很穷;

河南是一个农业大省,河南人就只知道种地,每年调出 400 亿斤原粮和加工制成品,为保证国家粮食安全做贡献,可偏偏发展最不好、最不受重视、最不怎么见起色的就是农业。


河南是一个人口大省:1,搞不动教育,全省仅有一个211的高校,好几个从河南大学独立出去的院系都已经是211高校了,河南省委屈啊,没有好的教育资源,所以河南每年高考都是数一数二的内卷大省;

2,不懂得搞经济,没有好的教育环境,就留不住人才,人口外流严重,自己没有人才就缺少经济头脑,就更难以发展经济。

所以河南确实穷,大家都知道,没必要专门讽刺我们,只会让大家觉着你这个人没素质。

除了这些,恐怕作为名校毕业的你,早就忘记了初中历史书上说的“得中原者得天下”。


言论2、“是985还是211”“属于水货大学,是吧”“浪费时间的大学”

没错,四川大学作为双一流学校,确实比河南理工大学好,但是买东西没有必要歧视一本的学生?并且人家现在已经考上郑州大学的研究生。


大学是一个对学生综合素质的教育,没有任何大学教育可以说是浪费时间的大学,你没学好,只能说是你自己的问题。

四川大学马克思毕业的,真是验证:不管受过什么样的高等教育,学过多少理论思想,永远启蒙不了屁股歪的人。


话说:阿迈威运动专营店的客服,为什么我都给你主动发信息一个多小时了,你还不回复我??


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将近八百页的作业纸也不止这个价吧。


user avatar   mao-xiao-mai-38 网友的相关建议: 
      

大家对华为熟悉的更多的是终端,或者说手机,我们就聊聊手机。

今天为了回答另一个问题,刚好做了一张图,统计了御三家2015年-2020年Q4手机出货量的变化图:

2018年,华为制裁前最后一个完整年,在苹果新机发布的Q4,出货量做到了6000万台以上,相应的,苹果在iPhone6发布之后,Q4季度出货量首次跌破7000万台,之后,华为被制裁,销量快速下滑,苹果急速攀升。

2020年,华为季度出货量下滑到3000万台的时候,苹果季度出货量直接做到了9000万台,2021年Q4苹果单季度出货量如果突破一个亿,我是毫不意外的。

苹果的神话,乔布斯的神话,大家耳熟能详,我就不赘述了。

在华为没有被制裁之前,是直接冲着破这个神话而去的。

在中国市场,华为其实已经突破了这个神话的,在2020年中的时候,5000-8000价位的高端机核心区段,华为已经超越了苹果。

华为之前,苹果就是高端机市场的天顶星,在华为之后,苹果又是这个市场的天顶星,一个能打的都没有。

这个过程中,苹果有什么大的变化么?

其实没有,苹果还是那个苹果,一切都是按部就班,但有华为和没华为,苹果的市场地位完全是两个概念。

所以,你说华为强吗?

华为每年千亿研发,在苹果之上,很多人对这个不服气,用各种理由来否定华为,说什么研发投入是数据做出来的,华为没有上市,公布的官方数据不可信。

我们都不需要去从专业角度驳斥这种言论。

就看市场表现,尤其是高端市场的表现,这个是实打实的。

市场之外,十年的时间,华为做出了海思麒麟,做出了鸿蒙,这两个过去被认为是中国科技企业无法突破的两座大山,华为突破了。

当然,海思麒麟已经被认可了,鸿蒙还处在争议中。

但我们仔细想想,如今对鸿蒙的各种批判,是不是和十年前对海思麒麟的各种批判如出一辙?

如果华为这一波没有被美国干死,给鸿蒙十年的成长时间,十年后鸿蒙会是什么态势?会不会比今天的海思麒麟差?

你说华为是不是真的牛逼?


user avatar   yang-ze-wen-83 网友的相关建议: 
      

雷霆雨露,莫非天恩。


user avatar   she-qu-guan-li-gui-ding 网友的相关建议: 
      

谢邀。这个问题很简单:如果知道各个号码的中奖概率一样,他们还会成为彩民吗?

***** ***** *****

上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题,得从两个方向回答:

  • (1)“1,2,3,4……” 这样的号码买的人真的少吗?

以双色球(红球 33 选 6,蓝球 16 选 1)为例,在 2015-11-17 的开奖中,全国投注量为 323,653,256 元,即 161,826,628 注,而不同的投注数 共有 17,721,088 种,所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么, 1,2,3,4,5,6,7 这样的组合是否有 9 个人投注呢? 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球,有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。

所以,题主的命题看起来好像不太成立。

当然了,一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖,那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况:

根据计算,四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303, 但在最近 300 期里,它中了 1 次四等奖,中奖率还高于平均值呢。

  • (2)为什么有些彩民会觉得 “1,2,3,4……” 这样的号码不容易中奖?

用我自己创造的词语来说:他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢?

就是看似有意义的归类,在我们所关心的维度下没有意义,反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言,似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类,而看上去不同类别的发生概率差别很大,然而实际上,这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子,其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说,我们不难理解彩民们的想法:

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例:“有规律组”的情形可能包括: 7个数呈等差数列,7个数都小于10,7个数都是偶数,7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码,发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形,所以他们认为:

  • 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】

这个推论有道理吗?看起来好像很像回事呢。

但实际上,上面的那句话是不对的,正确的说法是:

  • 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】

这两句话有什么不同呢?简单地说,后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样,而前者是 有规律组 和 无规律组的 1:1 抽样,样本大小就不一样,概率分布又怎么会一样呢。

举个例子,假设有 100000 个号码组合,其中有规律的有 1000 组,无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次,每次中奖 1 个号码组合

  • 那平均来讲,只有 1 次是有规律组的, 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。

然而,对彩民来说,

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票,每次 1 注,

  • 如果 100 次都是买有规律组,那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  • 如果 100 次都是买无规律组,那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001

毫无差异

以上的推导非常简单,连小学生都很容易理解吧?

但是在生活中,这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子,这是一个古老的故事:

曾经有一个女子学院,有一天校长提议道,为了活跃学院的气氛,建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对:千万不能这样,否则的话,一年后会有一半的女生退学的!
在最终的妥协下,校长决定,当年招收 1% 的男生做试验。
一年后,校长宣布:“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然,学院的女生数量确实有所减少,但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗?

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