准地转平衡🌀 51moreplants
北半球的气旋式风场是逆时针呢
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换季新思想 吧里追实况的许多朋友,应该除了一些极端天气以外,最关心的就是换季现象了吧。 然而,在现行的滑标换季法中,经常出现一些让人啼笑皆非的情景,比如在入春统计的时候两天均温18+强行刷出四五个春组,或者一波寒潮降雪强行接近零度的低温刷冬组。这种情况下,遵从简单取平均的方法极可能和体感不符。 因此罗莎酱提出了一个新理论,称为日-组结合判定理论。 我们依旧按照原先滑标换季的计算滑标组方式取五个连续自然日计算均温,并按照标准判断其为春/夏/秋/冬组,或者自创的其他季节组,但是在判定的过程中,要进行组的判定, 条件A:组内只有一种标准的日 条件B:组内有两种标准的日,且这两种标准有边界,即类似夏秋/(春)之间的22度边线,(春)/秋冬之间的10度边线,及其他边线。 条件C:不满足条件A,B 对于所有满足条件A的,按照其组均温满足的标准命名为真春/夏/秋/冬/...组 对于所有满足条件C的,按照其组均温满足的标准命名为伪春/夏/秋/冬/...组 对于满足条件B的,进行比较: 若其中占多数(5个必然有多数)的日标准与组标准判定一致,如由五日均温18-21-25-20-19组成的秋组,按照其组均温满足的标准命名为真x组 若其中占多数的日标准与组标准判定一致; 如由五日均温14-21-23-24-23组成的秋组,按照其组均温满足的标准命名为伪x组。
【闲聊吹水】看到一张图有所思 nasa用giss算/重建出来的全球均温。我按照滑动平均大概手绘了一下 几个感想: 首先·所谓工业革命时期之后/小冰期基本结束的一个环流异常期造成了很明显在1870-1900偏高,在1887-88的上古世纪厄年份可能就比51-80就低了0.15度,1900-1918又显著的出现冷化,尤其是很有名的1908-1912,全球范围内的小冰期后冷巅峰。而在1918-1936范围内出现了第一波超级变暖,全球均温在20年内从常年较51-80偏低0.3变成基本持平51-80,不过这些纪录很早,二战前我们不能完全相信。 然后是著名的1937-1976,这段时间***稳定,没有大的长期变化,而一直流言的建国后十几年冷期在全球范围内应该不明显吧。 但1937-1976的正常波动在1977的气候突变中被彻底打破,一下从51-80升到了所谓的新世纪本底,在25年不到的时间内全球均温上升了0.6度,个人认为不能全怪人类。 新世纪的暖被很大程度上夸大了,没错,11-20比01-10热了一些,但也就在0.08度的级别左右,还有第二次世纪厄的影响,现在看来可能世界在温度方面又进入了一个温和变化的时期。等到开始用01-30之后会发现偏暖可能消失了。 弄清楚77-第一次世纪厄97(98-01的那次大拉一定程度上消化掉了进一步升温的潜力,但也维持住了后面的温度)这个突然的变暖期,可能是很有意义的吧。
【21-02-08冷空气吧-其他】冷空气吧吐槽专用贴(旺季版) 经过吧务团队协商,我们决定将吧友的吐槽放入一个专贴进行管理。 我们理解在有些时候,因为天气的情况不尽如人意,大家心有怨气,但是把怨气发泄在整个吧里必然不是最好的解决办法,请大家有什么不高兴的在本帖说,有什么气都往本帖撒。 本帖有几条规矩,大家回复前也请事先看清 第一:回复需要配上吐槽的依据,否则将视为谩骂处理,将可能被删除,甚至封禁 第二:本帖仍然适用吧规,几个重灾区:人身攻击,地域歧视,粗鄙言论请不要出现 本帖的讨论内容可以包括 1:预报中的不囍(sm)形势: 1.1:冷空气调没/调弱 1.2:比较离谱大热过程 1.3:严重的让人不高兴的自然灾害 此类吐槽需配上预报图 2:本地近期实况的不囍表现 2.1:温度上的皮鸭表现(如踩点垃圾,不射,暴升等) 2.2:天气现象上的皮鸭表现(霘,逆温等) 2.3:不如预期(降水降雪空报,低温报低等) 2.4(慎重):相较周围站点的较差表现 此类吐槽需配上对当地天气,温度的实况图,2.4类需要提供对比的多处站点的相关信息。 注:2.4的吧务仲裁会比较严格,请大家对自己站点也心里有点数,你不能说大连低温不如沈阳,重庆(沙坪坝)不如成都(温江),南京(月华)不如合肥(丁山洼)这种和站点本身特性有关的现象需要吐槽 3:本地长期的气候变化趋势 3.1:降雪的长期减少 3.2:温度的长期上升 3.3:其他不囍趋势 本类吐槽需要提供一些长期依据,鉴于以前的情况确实是不好找资料,对上世纪的情况可以不要求严格按照图片或者链接的依据,口述本人回忆也可。
新人看到本吧觉得很有趣关注了 游戏四部都入了,一开始玩1941只能玩过冰封前线前两关和苏沃洛夫第一关,后面试着硬啃冰封前线第三关之后来了窍,四部按照高标准(以下有提到)通了42和43。41/44各有一些萌新杀手所以暂时没按照高标准通。 本作作为第一部感觉最有趣,尽管步兵只有两种,玩不出烟雾掩护进攻,狙击手进退风筝和固定坦克当炮台工兵奶满这样的套路,但丰富的坦克设定实在讨喜。(一想想能一炮一个红军战士的panzer III被我方KV I满血秒了就兴奋) 太平洋战场潜艇走位和坦克版本之子的过于离谱,第一关本来预期两个反坦克部队能干掉无掩护轻坦结果直接打脸。无空军关卡基本暴毙,但海陆一起进攻确实让人觉得舒服。 北非战役功能和指挥编队的添加让人觉得眼前一亮,可变化的步兵和火炮移动形态更是让人拍案叫绝(但实际上ios版这里有个bug)可惜装甲和空军兵种做的太细,反而让人索然无味有些鸡肋,还有就是沙暴作为特色出来的实在太少,当然最大的问题是短 燃烧桥梁劈波斩浪1卡关离谱,逼着我结束青春放低标准才过(第二次了,第一次是复仇利刃1),还有列车炮实在让人体验极差,固定海军也。不过作为集大成者它是四个游戏里面最平衡的一个,步兵,坦克,火炮和空军数值都比较合理,相比之下第一部的版本之子反坦克步兵(其实应该是地堡/机枪位,但那个原则上只能算场地),第二部的除了岸上为所欲为的潜艇/强无敌的坦克,以及第三部,第三部好像真没有,认真说是地雷? 为了和吧友交流思路打算把四部都手打一遍,当然因为看了那里有大佬已经干过这事了,所以我提高点标准,满足以下几点: 1- 在关卡内任意时刻满足不亏钱,只能靠开局给的那点钱和杀敌赚的混日子。 2- 没有单位去世(前期剧情杀,如山崩地裂这种除外) 3- 满足所有关卡目标 在满足以上要求的情况下尽量赚钱/速通 以下标准对四部游戏中任何一关应该都适用,除了几个基本硬性条件不满足的,情况一应该是复仇利刃1的无解鼠式必然死人,情况二应该是像大和号2和劈波斩浪1那种真的防不住的防御类关卡,防御类为什么不能学学Reuters警报1那种难度 因为这个标准比较高,所以可能会出来后面几部背完地雷/水雷位置+没有探雷任务的情况下直接绕开雷区的骚操作,尽量不在攻略贴使用sl方法。
看到吧里有人讨论这个成就,我来尽力做点科普 为了让吧友大概有点印象 我来稍微翻译一下,这种很抽象的数学东西具体研究什么,做到了什么,大概的思路。和可能的应用 对一个一个有理数分数a/b,一般来讲分子分母越大,就越难得到精确值,也就会显著提高处理这个数的难度。因此我们一般会找一个近似值x/y,使其满足 (1)x/y和a/b尽量接近 (2)x,y的绝对值尽量小。 就比如我给你个不讲道理的数 一千亿零一分之三百亿零一,30000000001/100000000001,你说这个数好不好算精确值?不好算,很多家用计算器只有8位给你输入,连打都没机会给你打进去。那你说你知不知道这个数大概是多少,知道的,和十分之三差不多。 我们的工作就是要找到这样一个好的逼近,输进去一个小计算器就能得到,那最好。 而最好的逼近是你定义一个误差,就叫a/b-x/y吧,加个绝对值表示不小于零。你不可能为零的,误差不可能是零的,这样就说明,你小子整我,没有把a/b化到最简。 那么不为零,退而求其次,如果我们的误差分子尽量小,分母尽量大那是不是好?但是分母没有空间去放大,你做一个通分,分母最多就只有b乘y这么大; 那么我们来看分子,分子最小可以多少?那就是最小的正整数,1。这样我们得到a/b-x/y=1/k。这是定义上能做到的最好了。 可以用数学的方法证明,上述这个1/k的最佳情况对于某一个y可以取到,那么我们就要找一个尽量小的y,使得取到最佳,那是很好的。 而现在问题来了,尽量小是多小?外国人之前做过研究,他们得出的结论基本上就是,满足要求的x和y最差最差不会比a/b化简后的分子分母的一半大。 但是一半可太坑人了,我们之前那个分数,有可能就得找一个分子分母几百亿的数才能达到,显然不舒服。 这个女高中生就利用了一个方法来找这个最小的x和y。而且证明了,放到一半?不一定,我们 能给你一个更强的结果。另外你们用我的方法还能以一个很快的速度找到要求的最小x和y。 这里涉及到一些不平凡的数学知识,虽然楼主可以大概讲一讲。 对于一个分数,你可以把它当成除法,比如7/3就是7除以2,用小学的方法你可以知道很多时候除不尽,要用带余数的除法,表达为7/3=2...1,那么我们换一种表达方法,7/3就是2+1/3 换一个例子—如果你在做38/7,读者可以心算一下结果是5余3,38/7=5+3/7,这不过是常规的带分数。 接下来有趣的事情是我们把带分数小于一的部分再一次看成一个带分数的倒数,3/7的倒数是7/3,那么7/3=2+1/3,和之前合并,就是38/7=5+3/7=5+1/(2+1/3),这后面的表达方法叫连分数。1/3的倒数是整数3,这个时候再当成带分数就没有意义了,所以我们在这个时候停止,将原来的结果称作38/7的连分数展开。 对于一个连分数的表达,实际上就是做多次带余除法达到辗转相除,并将结果利用带分数和倒数相连接。 不过这样的办法没有什么很新颖的,有趣的性质在下面。 如果你不算到最后,在某一极停了下来,就说5+1/(2+1/3)吧,你算到5+1/2停下来了,把2后面带的一串尾巴抹掉,这个过程叫连分数的截断。 截断可以在任何一个地方,你就算到5那部就截断了,也没有问题。 我们发现,5,11/2,38/7,每两个相邻的分数都让前者成为后者的一个最优逼近。 这不是巧合,而是连分数的性质,可以用不复杂的代数证明,有想证明的可以自行尝试或者问笔者。 有了这个结果固然好,但是截断的计算本身相当复杂,幸运的是我们可以利用另一个方法简化计算,叫做一个连分数的准递归公式,可以靠这个方法在只知道连分数本身的情况下,一层一层的把想要的截断位置对应的分数算出来。 这样的递归使得原本的函数和斐波那契数列扯上关系,因为本质上都是一个二次线性的递归公式 而这个女高中生自己证明了,这种靠连分数截断的方法给出的是一个分子分母最小的最优逼近,并且给出了需要计算多少次带余除法可以得到具体的最小最优逼近。 斐波那契数列作为逼近中一个极限存在,这是因为对于斐波那契数列中相邻的两项,比如144/89,你每次得到的余数都不到除数的一半,导致一个冗长的表达。同时这又导致截断分数本身分子分母增长很慢,这样作为解的最后一级截断就很难和原先的分数拉开差距。 不像前文提到的一千亿零一和三百亿零一,除一次余数降低到一百亿不到一点,第二次相除直接得到一个一位数七,这样下降的就非常快,数字看起来大到唬人,但连分数表达最多四五项。 那么说了这么多虚话,这个结果的实际意义是什么? 主要还是有效加快对于涉及有理数的运算。这类运算又与目前主流的密码破译思路:大数的有效分解相关。对于许多分解方法,是通过把对于位数而言指数时间的分解工作转化为对于位数低次多项式的尝试工作,而该估计在许多时候可以将涉及到的“大数”用更好计算的“小数”取代加快破译。
我与鹰角不相见已二年余了,我最不能忘记的是他的背影。那年冬天 我与鹰角不相见已二年余了,我最不能忘记的是他的背影。 那年冬天,姚蒙死了,鹰角的上市也泡汤了,正是祸不单行的日子。我从龙门到卡西米尔打算跟着鹰角奔丧回家。到卡西米尔见着鹰角,看见界面狼藉的ui,又想起姚蒙,不禁簌簌地流下眼泪。鹰角说:“事已如此,不必难过,好在天无绝猴之路!” 回家变卖IP,鹰角还了亏空;又借钱办了丧事。这些日子,游里光景很是惨淡,一半为了丧事,一半为了鹰角长草。丧事完毕,鹰角要到维多利亚谋事,我也要回龙门念书,我们便同行。 到谢拉格时,有朋友约去游逛,勾留了一日;第二日上午便须渡江到哥伦比亚,下午上车北去。鹰角因为事忙,本已说定不送我,叫旅馆里Zeg陪我同去。他再三嘱咐Zeg,甚是仔细。但他终于不放心,怕Zeg不妥帖;颇踌躇了一会。其实我那年已二十岁,龙门已来往过两三次,是没有什么要紧的了。他踌躇了一会,终于决定还是自己送我去。我两三劝他不必去;他只说,“不要紧,他们去不好!” 我们过了江,进了车站。我买票,他忙着照看行李。行李太多了,得向罪狗给点烂钱才可过去。他便又忙着和他们讲烂钱。我那时真是聪明过分,总觉他说话不大漂亮,非自己插嘴不可,但他终于讲定了烂钱;就送我上车。他给我拣定了靠车门的一张椅子;我将他给我做的紫毛大衣铺好坐位。他嘱我路上小心,夜里警醒些,不要受凉。又嘱托Zeg好好照应我。我心里暗笑他的迂;他们只认得钱,托他们只是白托!而且我这样大年纪的人,难道还不能料理自己么?唉,我现在想想,那时真是太聪明了! 我说道,“鹰角,你走吧。”他望车外看了看说:“我买几个橘子去。你就在此地,不要走动。”我看那边月台的栅栏外有几个卖东西的等着顾客。走到那边月台,须穿过铁道,须跳下去又爬上去。鹰角是一个胖子,走过去自然要费事些。我本来要去的,他不肯,只好让他去。我看见他戴着黑布小帽,穿着黑布大马褂,深青布棉袍,蹒跚地走到铁道边,慢慢探身下去,尚不大难。可是他穿过铁道,要爬上那边月台,就不容易了。他用两手攀着上面,两脚再向上缩;他肥胖的身子向左微倾,显出努力的样子。这时我看见他的背影,我的泪很快地流下来了。我赶紧拭干了泪。怕他看见,也怕别人看见。我再向外看时,他已抱了朱红的橘子往回走了。过铁道时,他先将橘子散放在地上,自己慢慢爬下,再抱起橘子走。到这边时,我赶紧去搀他。他和我走到车上,将橘子一股脑儿放在我的皮大衣上。于是扑扑衣上的泥土,心里很轻松似的。过一会说:“我走了,到那边来信!”我望着他走出去。他走了几步,回过头看见我,说:“进去吧,里边没人。”等他的背影混入来来往往的人里,再找不着了,我便进来坐下,我的眼泪又来了。 近几年来,鹰角和我都是东奔西走,舟游是一日不如一日。他少年出外谋生,独力支持,做了许多大事。哪知老境却如此颓唐!他触目伤怀,自然情不能自已。情郁于中,自然要发之于外;家庭琐屑便往往触他之怒。他待我渐渐不同往日。但最近两年的不见,他终于忘却我的不好,只是惦记着我,惦记着我的儿子。我北来后,他写了一信给我,信中说道:“我身体平安,惟膀子疼痛厉害,举箸提笔,诸多不便,大约大去之期不远矣。”我读到此处,在晶莹的泪光中,又看见那肥胖的、青布棉袍黑布马褂的背影。唉!我不知何时再能与他相见!
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