bp

BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。 各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。 BP神经网络（back propagation neural network）全称是反向传播神经网络。 神经网络发展部分背景如下 [2] ： 为解决非线性问题，BP神经网络应运而生。 那么什么是BP神经网络？稍微专业点的解释要怎么说呢？ 很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。 文中提到所谓的 AI 技术，本质上是一种数据处理处理技术，它的强大来自于两方面：1.互联网的发展带来的海量数据信息；2.计算机深度学习算法的快速发展。AI 其实并没有什么神秘，只是在算法上更为复杂 [3] 。 我们从上面的定义出发来解释BP神经网络的原理。 BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入层，一到多层隐藏层，一层输出层。 一般说L层神经网络，指的是有L个隐层，输入层和输出层都不计算在内的 [6] 。 BP神经网络模型训练的学习过程由信号的 正向传播 和误差的 反向传播 两个过程组成。 什么是信号的正向传播？顾名思义，就是结构图从左到右的运算过程。 我们来看看结构图中每个小圆圈是怎么运作的。我们把小圈圈叫做神经元，是组成神经网络的基本单元。 正向传播就是输入数据经过一层一层的神经元运算、输出的过程，最后一层输出值作为算法预测值y"。 前面正向传播的时候我们提到权重w、偏置b，但我们并不知道权重w、偏置b的值应该是什么。关于最优参数的求解，我们在 线性回归 、 逻辑回归 两章中有了详细说明。大致来讲就是： BP神经网络全称 back propagation neural network，back propagation反向传播是什么？ 反向传播的建设本质上就是寻找最优的参数组合，和上面的流程差不多，根据算法预测值和实际值之间的损失函数L(y",y)，来反方向地计算每一层的z、a、w、b的偏导数，从而更新参数。 对反向传播而言，输入的内容是预测值和实际值的误差，输出的内容是对参数的更新，方向是从右往左，一层一层的更新每一层的参数。 BP神经网络通过先正向传播，构建参数和输入值的关系，通过预测值和实际值的误差，反向传播修复权重；读入新数据再正向传播预测，再反向传播修正，...，通过多次循环达到最小损失值，此时构造的模型拥有最优的参数组合。 以一个简单的BP神经网络为例，由3个输入层，2层隐藏层，每层2个神经元，1个输出层组成。 【输入层】传入 【第一层隐藏层】 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置函数处理后，输出 ； 输出： 【第二层隐藏层】 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 输出： 【输出层】 对于输出层神经元而言，输入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ，输出的是一个值 第一次运行正向传播这个流程时随用随机参数就好，通过反向传播不断优化。因此需要在一开始对 设置一个随机的初始值。 首先计算正向传播输出值 与实际值的损失 ，是一个数值。所谓反向是从右到左一步步来的，先回到 ，修正参数 。以此类推，通过对损失函数求偏导跟新参数 ，再跟新参数 。这时又回到了起点，新的数据传入又可以开始正向传播了。 keras可以快速搭建神经网络，例如以下为输入层包含7129个结点，一层隐藏层，包含128个结点，一个输出层，是二分类模型。 神经网络反向传播的优化目标为loss，可以观察到loss的值在不断的优化。 可以通过model.get_layer().get_weights()获得每一层训练后的参数结果。通过model.predict()预测新数据。 至此，BP神经网络的整个运算流程已经过了一遍。之前提到BP神经网络是为解决非线性问题应运而生的，那么为什么BP神经网络可以解决非线性问题呢？ 还记得神经元里有一个激活函数的操作吗？神经网络通过激活函数的使用加入非线性因素。 通过使用非线性的激活函数可以使神经网络随意逼近复杂函数，从而使BP神经网络既可以处理线性问题，也可以处理非线性问题。 为什么激活函数的使用可以加入非线性因素 [7] ？ 其实逻辑回归算法可以看作只有一个神经元的单层神经网络，只对线性可分的数据进行分类。 输入参数，加权求和，sigmoid作为激活函数计算后输出结果，模型预测值和实际值计算损失Loss,反向传播梯度下降求编导，获得最优参数。 BP神经网络是比 Logistic Regression 复杂得多的模型，它的拟合能力很强，可以处理很多 Logistic Regression处理不了的数据，但是也更容易过拟合。 具体用什么算法还是要看训练数据的情况，没有一种算法是使用所有情况的。 常见的前馈神经网络有BP网络，RBF网络等。 BP神经网络的一个主要问题是：结构不好设计。 网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。 但是BP神经网络简单、易行、计算量小、并行性强，目前仍是多层前向网络的首选算法。 [1] 深度学习开端---BP神经网络： https://blog.csdn.net/Chile_Wang/article/details/100557010 [2] BP神经网络发展历史： https://zhuanlan.zhihu.com/p/47998728 [3] 最简单的神经网络--Bp神经网络： https://blog.csdn.net/weixin_40432828/article/details/82192709 [4] 神经网络的基本概念： https://blog.csdn.net/jinyuan7708/article/details/82466653 [5] 神经网络中的 “隐藏层” 理解： https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100183000 [6] AI学习笔记：神经元与神经网络： https://www.jianshu.com/p/65eb2fce0e9e [7] 线性模型和非线性模型的区别： https://www.cnblogs.com/toone/p/8574294.html [8] BP神经网络是否优于logistic回归： https://www.zhihu.com/question/27823925/answer/38460833

（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定的某一阈值作比较，再经过某种神经元激活函数f的作用，便得到该神经元的输出Oi。常见的激活函数为Sigmoid型。人工神经元的输入与输出的关系为地球物理勘探概论式中：xi为第i个输入元素，即n维输入矢量X的第i个分量；ωi为第i个输入与处理单元间的互联权重；θ为处理单元的内部阈值；y为处理单元的输出。常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。正向传播开始时，对所有的连接权值置随机数作为初值，选取模式集的任一模式作为输入，转向隐含层处理，并在输出层得到该模式对应的输出值。每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。此时，输出值一般与期望值存在较大的误差，需要通过误差反向传递过程，计算模式的各层神经元权值的变化量 。这个过程不断重复，直至完成对该模式集所有模式的计算，产生这一轮训练值的变化量Δωij。在修正网络中各种神经元的权值后，网络重新按照正向传播方式得到输出。实际输出值与期望值之间的误差可以导致新一轮的权值修正。正向传播与反向传播过程循环往复，直到网络收敛，得到网络收敛后的互联权值和阈值。（二）BP神经网络计算步骤（1）初始化连接权值和阈值为一小的随机值，即W（0）＝任意值，θ（0）＝任意值。（2）输入一个样本X。（3）正向传播，计算实际输出，即根据输入样本值、互联权值和阈值，计算样本的实际输出。其中输入层的输出等于输入样本值，隐含层和输出层的输入为地球物理勘探概论输出为地球物理勘探概论式中：f为阈值逻辑函数，一般取Sigmoid函数，即地球物理勘探概论式中：θj表示阈值或偏置；θ0的作用是调节Sigmoid函数的形状。较小的θ0将使Sigmoid函数逼近于阈值逻辑单元的特征，较大的θ0将导致Sigmoid函数变平缓，一般取θ0＝1。（4）计算实际输出与理想输出的误差地球物理勘探概论式中：tpk为理想输出；Opk为实际输出；p为样本号；k为输出节点号。（5）误差反向传播，修改权值地球物理勘探概论式中：地球物理勘探概论地球物理勘探概论（6）判断收敛。若误差小于给定值，则结束，否则转向步骤（2）。（三）塔北雅克拉地区BP神经网络预测实例以塔北雅克拉地区S4井为已知样本，取氧化还原电位，放射性元素Rn、Th、Tc、U、K和地震反射 构造面等7个特征为识别的依据。 构造面反映了局部构造的起伏变化，其局部隆起部位应是油气运移和富集的有利部位，它可以作为判断含油气性的诸种因素之一。在该地区投入了高精度重磁、土壤微磁、频谱激电等多种方法，一些参数未入选为判别的特征参数，是因为某些参数是相关的。在使用神经网络方法判别之前，还采用K-L变换（Karhaem-Loeve）来分析和提取特征。S4井位于测区西南部5线25点，是区内唯一已知井。该井在5390.6m的侏罗系地层获得40.6m厚的油气层，在5482m深的震旦系地层中获58m厚的油气层。取S4井周围9个点，即4～6线的23～25 点作为已知油气的训练样本；由于区内没有未见油的钻井，只好根据地质资料分析，选取14～16线的55～57点作为非油气的训练样本。BP网络学习迭代17174次，总误差为0.0001，学习效果相当满意。以学习后的网络进行识别，得出结果如图6-2-4所示。图6-2-4 塔北雅克拉地区BP神经网络聚类结果（据刘天佑等，1997）由图6-2-4可见，由预测值大于0.9可得5个大封闭圈远景区，其中测区南部①号远景区对应着已知油井S4井；②、③号油气远景区位于地震勘探所查明的托库1、2号构造，该两个构造位于沙雅隆起的东段，其西段即为1984年钻遇高产油气流的Sch2井，应是含油气性好的远景区；④、⑤号远景区位于大涝坝构造，是yh油田的组成部分。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。

Back PropagationBP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层（隐含层）可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。神经网络很多种，BP神经网络最常用。

公式中的e叫自然常数，也叫欧拉数，e=2.71828…。e是个很神秘的数字，它是“自然律”的精髓，其中暗藏着自然增长的奥秘，它的图形表达是旋涡形的螺线。 e = 1 + 1/1! + 1/2! + 1/3! + 1/4! + 1/5! + 1/6! + 1/7! + … = 1 + 1 + 1/2 + 1/6 + 1/24 + 1/120+ … ≈ 2.71828 bp基本原理是： 利用前向传播最后输出的结果来计算误差的偏导数，再用这个偏导数和前面的隐藏层进行加权求和，如此一层一层的向后传下去，直到输入层(不计算输入层)，最后利用每个节点求出的偏导数来更新权重。 注意：隐藏层和输出层的值，都需要前一层加权求和之后 再代入激活函数 获得。 残差(error term) : 表示误差的偏导数 （注意：激活函数的导数中代入的值是前一层的加权值） 如果输出层用Purelin作激活函数，Purelin的导数是1，输出层→隐藏层：残差 = -(输出值-样本值) 如果用Sigmoid(logsig)作激活函数，那么： Sigmoid导数 = Sigmoid*(1-Sigmoid) （Sigmoid指的是Sigmoid函数代入前一层的加权值得到的值，即输出值） 输出层→隐藏层： 残差 = -(输出值-样本值) * Sigmoid*(1-Sigmoid) = -(输出值-样本值)输出值(1-输出值) 隐藏层→隐藏层： 残差 = (右层每个节点的残差加权求和)* 当前节点的Sigmoid*(1-当前节点的Sigmoid) 如果用tansig作激活函数，那么：tansig导数 = 1 - tansig^2 残差全部计算好后，就可以更新权重了： 学习率是一个预先设置好的参数，用于控制每次更新的幅度。 此后，对全部数据都反复进行这样的计算，直到输出的误差达到一个很小的值为止。 这里介绍的是计算完一条记录，就马上更新权重，以后每计算完一条都即时更新权重。实际上批量更新的效果会更好，方法是在不更新权重的情况下，把记录集的每条记录都算过一遍，把要更新的增值全部累加起来求平均值，然后利用这个平均值来更新一次权重，然后利用更新后的权重进行下一轮的计算，这种方法叫批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。

人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。 若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。利用突触效能的变化来调整存贮内容人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 （平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

深入浅出BP神经网络算法的原理相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。BP的思想就是：利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。这里的误差估计可以理解为某种偏导数，我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值，再用调整后的连接权值重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。说来说去，“误差”这个词说的很多嘛，说明这个算法是不是跟误差有很大的关系？没错，BP的传播对象就是“误差”，传播目的就是得到所有层的估计误差。它的学习规则是：使用最速下降法，通过反向传播（就是一层一层往前传）不断调整网络的权值和阈值，最后使全局误差系数最小。它的学习本质就是：对各连接权值的动态调整。拓扑结构如上图：输入层（input），隐藏层（hide layer），输出层（output）BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系，而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的？BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系，常用S型函数δ来当作激活函数。我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法：1、正向传播得到输出层误差e=>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层2、判断是否反向传播=>若输出层误差与期望不符=>反向传播3、误差反向传播=>误差在各层显示=>修正各层单元的权值，直到误差减少到可接受程度。算法阐述起来比较简单，接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。假设我们的网络结构是一个含有N个神经元的输入层，含有P个神经元的隐层，含有Q个神经元的输出层。这些变量分别如下：认识好以上变量后，开始计算：一、用（-1，1）内的随机数初始化误差函数，并设定精度ε，最多迭代次数M二、随机选取第k个输入样本及对应的期望输出重复以下步骤至误差达到要求：三、计算隐含层各神经元的输入和输出四、计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数，根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。五、计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数，根据后一层（这里即输出层）的灵敏度（稍后介绍灵敏度）δo(k)，后一层连接权值w，以及该层的输入值等参数计算六、利用第四步中的偏导数来修正输出层连接权值七、利用第五步中的偏导数来修正隐藏层连接权值八、计算全局误差（m个样本，q个类别）比较具体的计算方法介绍好了，接下来用比较简洁的数学公式来大致地概括这个过程，相信看完上述的详细步骤都会有些了解和领悟。假设我们的神经网络是这样的，此时有两个隐藏层。 我们先来理解灵敏度是什么？看下面一个公式：这个公式是误差对b的一个偏导数，这个b是怎么？它是一个基，灵敏度δ就是误差对基的变化率，也就是导数。因为?u/?b=1，所以?E/?b=?E/?u=δ，也就是说bias基的灵敏度?E/?b=δ等于误差E对一个节点全部输入u的导数?E/?u。也可以认为这里的灵敏度等于误差E对该层输入的导数，注意了，这里的输入是上图U级别的输入，即已经完成层与层权值计算后的输入。每一个隐藏层第l层的灵敏度为：这里的“?”表示每个元素相乘，不懂的可与上面详细公式对比理解而输出层的灵敏度计算方法不同，为：而最后的修正权值为灵敏度乘以该层的输入值，注意了，这里的输入可是未曾乘以权值的输入，即上图的Xi级别。对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj，由算法学习完成。

BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。 各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。 BP神经网络（back propagation neural network）全称是反向传播神经网络。 神经网络发展部分背景如下 [2] ： 为解决非线性问题，BP神经网络应运而生。 那么什么是BP神经网络？稍微专业点的解释要怎么说呢？ 很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。 文中提到所谓的 AI 技术，本质上是一种数据处理处理技术，它的强大来自于两方面：1.互联网的发展带来的海量数据信息；2.计算机深度学习算法的快速发展。AI 其实并没有什么神秘，只是在算法上更为复杂 [3] 。 我们从上面的定义出发来解释BP神经网络的原理。 BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入层，一到多层隐藏层，一层输出层。 一般说L层神经网络，指的是有L个隐层，输入层和输出层都不计算在内的 [6] 。 BP神经网络模型训练的学习过程由信号的 正向传播 和误差的 反向传播 两个过程组成。 什么是信号的正向传播？顾名思义，就是结构图从左到右的运算过程。 我们来看看结构图中每个小圆圈是怎么运作的。我们把小圈圈叫做神经元，是组成神经网络的基本单元。 正向传播就是输入数据经过一层一层的神经元运算、输出的过程，最后一层输出值作为算法预测值y"。 前面正向传播的时候我们提到权重w、偏置b，但我们并不知道权重w、偏置b的值应该是什么。关于最优参数的求解，我们在 线性回归 、 逻辑回归 两章中有了详细说明。大致来讲就是： BP神经网络全称 back propagation neural network，back propagation反向传播是什么？ 反向传播的建设本质上就是寻找最优的参数组合，和上面的流程差不多，根据算法预测值和实际值之间的损失函数L(y",y)，来反方向地计算每一层的z、a、w、b的偏导数，从而更新参数。 对反向传播而言，输入的内容是预测值和实际值的误差，输出的内容是对参数的更新，方向是从右往左，一层一层的更新每一层的参数。 BP神经网络通过先正向传播，构建参数和输入值的关系，通过预测值和实际值的误差，反向传播修复权重；读入新数据再正向传播预测，再反向传播修正，...，通过多次循环达到最小损失值，此时构造的模型拥有最优的参数组合。 以一个简单的BP神经网络为例，由3个输入层，2层隐藏层，每层2个神经元，1个输出层组成。 【输入层】传入 【第一层隐藏层】 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置函数处理后，输出 ； 输出： 【第二层隐藏层】 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ； 输出： 【输出层】 对于输出层神经元而言，输入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ，输出的是一个值 第一次运行正向传播这个流程时随用随机参数就好，通过反向传播不断优化。因此需要在一开始对 设置一个随机的初始值。 首先计算正向传播输出值 与实际值的损失 ，是一个数值。所谓反向是从右到左一步步来的，先回到 ，修正参数 。以此类推，通过对损失函数求偏导跟新参数 ，再跟新参数 。这时又回到了起点，新的数据传入又可以开始正向传播了。 keras可以快速搭建神经网络，例如以下为输入层包含7129个结点，一层隐藏层，包含128个结点，一个输出层，是二分类模型。 神经网络反向传播的优化目标为loss，可以观察到loss的值在不断的优化。 可以通过model.get_layer().get_weights()获得每一层训练后的参数结果。通过model.predict()预测新数据。 至此，BP神经网络的整个运算流程已经过了一遍。之前提到BP神经网络是为解决非线性问题应运而生的，那么为什么BP神经网络可以解决非线性问题呢？ 还记得神经元里有一个激活函数的操作吗？神经网络通过激活函数的使用加入非线性因素。 通过使用非线性的激活函数可以使神经网络随意逼近复杂函数，从而使BP神经网络既可以处理线性问题，也可以处理非线性问题。 为什么激活函数的使用可以加入非线性因素 [7] ？ 其实逻辑回归算法可以看作只有一个神经元的单层神经网络，只对线性可分的数据进行分类。 输入参数，加权求和，sigmoid作为激活函数计算后输出结果，模型预测值和实际值计算损失Loss,反向传播梯度下降求编导，获得最优参数。 BP神经网络是比 Logistic Regression 复杂得多的模型，它的拟合能力很强，可以处理很多 Logistic Regression处理不了的数据，但是也更容易过拟合。 具体用什么算法还是要看训练数据的情况，没有一种算法是使用所有情况的。 常见的前馈神经网络有BP网络，RBF网络等。 BP神经网络的一个主要问题是：结构不好设计。 网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。 但是BP神经网络简单、易行、计算量小、并行性强，目前仍是多层前向网络的首选算法。 [1] 深度学习开端---BP神经网络： https://blog.csdn.net/Chile_Wang/article/details/100557010 [2] BP神经网络发展历史： https://zhuanlan.zhihu.com/p/47998728 [3] 最简单的神经网络--Bp神经网络： https://blog.csdn.net/weixin_40432828/article/details/82192709 [4] 神经网络的基本概念： https://blog.csdn.net/jinyuan7708/article/details/82466653 [5] 神经网络中的 “隐藏层” 理解： https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100183000 [6] AI学习笔记：神经元与神经网络： https://www.jianshu.com/p/65eb2fce0e9e [7] 线性模型和非线性模型的区别： https://www.cnblogs.com/toone/p/8574294.html [8] BP神经网络是否优于logistic回归： https://www.zhihu.com/question/27823925/answer/38460833

人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：图4.1 三层BP网络结构（1）输入层输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。（2）隐含层1989年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。（3）输出层输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。所以误差逆传播神经网络也简称BP（Back Propagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；参数k=1，2，...，m。（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。（3）随机选取一组输入和目标样本 提供给网络。（4）用输入样本 、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）（6）利用网络目标向量 ，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差 。基坑降水工程的环境效应与评价方法（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差 。基坑降水工程的环境效应与评价方法（8）利用输出层各单元的一般化误差 与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）利用中间层各单元的一般化误差 ，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。基坑降水工程的环境效应与评价方法（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。（12）学习结束。可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。

BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。开始发展——在人工神经网络的发展历史上，感知机网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。只能解决线性可分——但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题，即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数，仍然只能解决解决线性可分问题．不能实现某些基本功能，从而限制了它的应用。多层前馈网络——增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络，即在输入层和输出层之间加上隐含层。BP神经网络登场——20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

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SDH采用的信息结构等级称为同步传送模块STM-N(Synchronous Transport Module的缩写,N=1,4,16,64),最基本的模块为STM-1,四个STM-1同步复用构成STM-4,16个STM-1或四个STM-4同步复用构成STM-16；SDH采用块状的帧结构来承载信息,每帧由纵向9行和横向270*N列字节组成,每个字节含8比特,整个帧结构分成段开销 (Section Over Head,缩写为SOH)区、STM-N净负荷区和管理单元指针(AU PTR)区三个区域,其中段开销区主要用于网络的运行、管理、维护及指配以保证信息能够正常灵活的传送,它又分为再生段开销(Regenerator Section Over Head,缩写为RSOH)和复用段开销(Multiplex Section Over Head,缩写为MSOH)；管理单元指针用来指示净负荷区域内的信息首字节在STM-N帧内的准确位置以便接收时能正确分离净负荷；净负荷区域用于存放真正用于信息业务的比特和少量的用于通道维护管理的通道开销字节。SDH的帧传输时按由左到右、由上到下的顺序排成串型码流依次传输,每帧传输时间为 125微秒, 每秒传输1/125*10(-6)=8000帧,对STM-1而言每帧字节为8比特/字节*(9*270*1)字节=19440比特,则STM-1的传输速率为19440*8000=155.520Mb/s；而STM-4的传输速率为4*155.520Mb/s=622.080Mb/s；STM-16的传输速率为16*155.520(或4*622.080) =2488.320Mb/s。

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绩效指标体系有五种分类方法：一、按照内容分类：1.组织绩效指标2.部门职能指标3.岗位职责指标二、按照考核时间分类1.年度考核指标2.日常考核指标（季度考核指标、月度考核指标、每周/日考核指标）三、按照指标类型分类1.消息管理2.成本管理3.工作量管理4.安全管理5.时间管理6.满意度管理四、按照BSC的思想1.结果导向的向后指标a)财务类b)客户类2.过程导向的先行指标a)运营类b)学习成长类五、按照人力资源管理的需要分类1.前端岗位族群指标库2.后端岗位族群指标库3.管控岗位族群指标库4.研发岗位族群指标库企业/组织的关键绩效考核指标（KPI)的设计方法有：头脑风暴法、平衡计分卡、三分法、德鲁克五分法、战略目标分解法下面对每个方法进行解析说明。BSC法平衡计分卡是构建企业指标体系的出发点。定义：平衡计分卡成为了一个战略实施的工具，将公司的战略目标落实到可操作的行动方案，进而设定绩效考核指标和目标完成值上维度：观察组织和分析战略的视点或镜头，主要包括财务、客户、内部运营、学习成长四个方面特点：平衡记分卡体系强调不同绩效领域之间的协调和平衡；在一个特定领域的优良业绩表现往往不能补偿其他领域的糟糕表现。三分法用三分法的思想（成长战略、运营效率、组织结构 ）去分析组织的关键成功要素指标。成长战略：u2022实现以利润为目标的核心业务的增长（对关键绩效考核体系的影响：将利润目标设制为中高层级管理层共享的绩效指标）u2022抓住业务的成长机会（对关键绩效考核体系的影响：测量新产品销售,新产品推广流程和相应分销渠道等绩效指标）u2022加强渠道的发展 （对关键绩效考核体系的影响：将参与渠道设制为销售公司经理绩效指标）运营效率 u2022优化媒体组合 （对关键绩效考核体系的影响：将媒体有效性和品牌强度设置为市场部的关键绩效指标）u2022系统化分销管理（对关键绩效考核体系的影响：测量销售公司的店面陈设和分销商管理）u2022提高促销有效性（对关键绩效考核体系的影响：测量市场部门和销售部门促销有效性以及市场部门制定促销预算的质量）u2022提高供应链各环节的计划能力和技术能力（对关键绩效考核体系的影响：将绩效指标的具体目标与供应链计划相联系）u2022提高供应链中的效率和成本管理（对关键绩效考核体系的影响：绩效考核指标涵盖了供应链的所有活动）组织结构 u2022加强全系统的职能部门结构优化 （对关键绩效考核体系的影响：中高级管理层分担成本控制责任） 德鲁克五分法——组织绩效的5个化验指标1.市场地位及其变动趋势——市场上的位置、在升还是降、市场改进的方向如何、相关替代品的市场状况等2.组织创新——创新产品的市场效果（创新产品是否在确保并推动公司的市场地位上升）、产品或服务创新周期（从开始研究到作为一项成功的产品或服务推向市场的周期）、创新产品成功与失败的比例是在改善还是在恶化等 3.生产率——投入生产的全部要素（资本/原材料/人工）：产出的价值减去外购部件或服务后的余额，同时要细细分析每个要素的生产率是否在稳步提高4.清偿能力和现金流量——通过扩大销售额来增加利润收入时，如果消弱了清偿能力或现金流量，则意味着企业不是“获得”而是“买得”了市场，是很危险的5.盈利能力——企业产生利润的资源的生产能力，即公司赚取利润的能力。资本构成、新投资的利润升降、利润的质量和构成。战略目标分解法绩效指标分解流程：绩效指标按照自上而下的原则，由组织目标出发分解到各个岗位的员工身上。步骤如下步骤一：将组织战略目标转化为组织绩效考核指标步骤二：将组织绩效考核指标分解到各个部门步骤三：将部门绩效考核指标分解到岗位 步骤四：将年度绩效考核指标分解到日常 指标分解的核心思想u2022PAST（Process Analysis System Technique）是企业构建绩效考核指标体系的第一种方法，在明确组织KPI指标关注领域的基础上，依据企业的业务流程及部门支撑关联将指标元素进行层层分解和传递，从而将企业的战略目标和业绩指标传达并落实到每个岗位的每名员工身上，将公司上下有机地结合到一起； u2022FAST（Function Analysis System Technique）是企业构建绩效考核指标体系的第二种方法，从梳理企业的组织架构和岗位体系入手，对岗位职责进行模块化的专业描述，进而结合实际业绩目标设计年度及日常绩效考核指标，建立完整的绩效考核指标体系

|s|后的辅音，如|d|，|p|，这些要读成爆破音，也就是|d| 读成|t|， |b|读成|p|。这是规律，要记着。

因为需要在win10的笔记本上使用某些安卓程序，尝试了无数种方法，包括双系统、安卓模拟器等等，都有着各种各样的问题和麻烦。最终找到了较为折中的办法：在Vmware下安装 Phoenix OS之前为了在虚拟机中安装，试过网上的各种教程。有的成功有的失败，即使成功的也要每次重启按e 输入nomodeset才能正常启动。如果已经使用Vmware 成功安装，仅需要跳过修改启动模式的，可以直接跳到第三节解决该问题。下面是0基础教程：第一节：准备工作需要的安装文件就俩，一个Vmware一个Phoenix os 镜像两个软件均属于非商业可免非使用，大家放心下，下面是官方链接：

市场部bp是市场经理职位。BP是business develop的缩写，可以理解为市场经理或市场总监这个职位。职责要求如下：1、根据集团战略目标，协助区域外拓部门制定合理的年度、季度、月度拓展计划及方案。2、配合区域外拓部门完成拟合作项目的尽职调查工作。3、根据财务外拓标准化操作指引，开展外拓工作。4、负责对拟外拓项目进行数据收集和分析工作，了解拟收购项目的经济情况，对可能出现的风险进行提示，包括但不限于税务风险、现金流风险等。5、配合区域外拓部门进行拟合作项目的对价测算工作，为并购投资决策提供财务支持。任职要求1、财务、管理、经济类相关专业优先。2、两年以上本专业领域工作经验，能力优秀者经验可适当放宽。3、熟练掌握物业系统制度平台中相关规章制度。4、了解物业行业外拓市场基本情况及相关制度。5、熟悉了解集团和管理中心各项业务归属和划分、经营合同、合作协议等财务条款。

成 分 邻苯二甲酸丁卞酯 性能及用途 本品为无色透明液体。微具芳香味。酸值0.35。皂化值355±5。灰分0.029/。密度1.111～1.123g/cm3(25℃)。粘度41.5mPa.s(25℃),61～63mPa.s(25℃)。凝固点-35℃。沸点370℃（0.1MPa）、221℃（0.67kPa）。闪点（开杯法）199～210℃。着火点240℃。折射率1.535～1.540(25℃)。挥发速度0.005g/cm3.h(105℃)。溶于一般的有机溶剂，极难于水，30在水中的溶解度为0.0003%。本品与大多数树脂有良好的相容性，溶剂化作用极强。 本品可作为聚氯乙烯、氯乙烯共聚物、纤维素树脂、天然橡胶和合成橡胶的增塑剂。高温发挥性小，耐热性、耐光性和耐寒性好。特别是在聚氯乙烯中可显著改善其加工性。本品还具有优良的电绝缘性、耐水性和耐油抽出性、动植物油对它的油出量只有DOP的1/51/10。同本品增塑剂制香的制品抗污染、耐磨耗。本品多与其他增塑剂配合于地板砖、瓦楞板等高填充塑料制品。作为辅助剂本品与DOP等增塑剂并用于薄膜、人造革（本品能够溶解有机颜料），可赋予制品优良的透明性和表面光滑性。本品还可作于后发泡的太延配方，降低加工温度，避免发泡剂过早分解。本品用于乙基纤维素，可制得透明坚韧的板材、薄膜、模制品和热溶粘合剂。以40%（重量）左右的量用于醋酸丁酸纤维素，要制得透明的革状薄片，用量较小时，可以配成造于挤塑和模塑的硬质料。本品用于硝酸纤维素漆中可以获得透明柔韧的漆膜，但耐光性不及使用DBP的漆膜。 安全注意事项 本品毒性低，美国工业生物实验以大白鼠（饲料中含本品2%）和狗（饲料中含本品5%）为对象，对本品进行过90天的经口亚急性毒性实验，未见实验动物有任何毒理学症状，本品为动物脏器内几乎全都水解为正丁醇和苯甲醇，这两种醇缓慢氧化排出体外。法国规定本品在纯度达99%时，可用于接触食品的制品。英国规定本品在无毒塑料中的用量不得超过33%。日本、德国、荷兰均允许本品用于食品包装材料中。

XBA-N3BP耳机自身的素质没得说，一圈一铁的设计，本身单端上的声音密度和低频表现就可圈可点了，索尼的那种浓郁低频，精致的高频也很受大众所喜欢。但接在4.4mm平衡口上给我的第一感就是耳机得到了彻底的释放，声底更干净，没有了沙沙的声音、声场更宽阔，各个乐器间所表现出来的声音层次也更丰富了，更能感觉仿佛置身在音乐现场。听到歌曲中的鼓声和低音贝斯等乐器时，被小小的惊喜了一下，因为原本LCP液晶振膜的N3的低频不大好被推出一个完美的效果，不过搭配在索尼WalkmanNW-ZX300A平衡口上以后，能感觉到即使把播放器的音量调到很大，声音细节也会随之增多，依旧饱满，这说明播放器的推力还是比较好的。低频从听感上来讲，是一股典型的“索尼味道”，浓郁而不易让人生生厌，符合大众听感，久听不累耳，因为其量感很足，但残响不多，也就是说放地快，收得也快，结实有力，下潜深沉，弹性十足，不会轰隆隆地形成噪音，让人感觉吵闹。由于分离度的提高甚至让我有一种错觉，感觉人声和器乐前后分离开了，他们不在同一个水平面之内，能感觉到是一种动铁的味道，有密度，不发虚，很圆润，尤其女声有一点点给耳道做按摩的舒服质感，毒到了我。在听小提琴协奏曲的时候，信息量的提升让声音不会干瘪，大提琴的声音甚至让我感觉到周围的空气有所凝结，耳朵里满满的泛音十分畅快，越听后背越麻，或许这种感觉就是老烧们所经常说到的“松香味”?

暂时还没试成 XBA-N3BP~但之前试过 XBA-N3AP 换用 MUC-M12SB1 插 NW-ZX300A 明显比原线更动听！

证明：在△ABD和△CBD中，AB=BC（已知），∠ABD=∠CBD（角平分线的性质），BD=BD（公共边），∴△ABD≌△CBD（SAS），∴∠ADB=∠CDB（全等三角形的对应角相等）；∵PM⊥AD，PN⊥CD，∴∠PMD=∠PND=90°；又∵PD=PD（公共边），∴△PMD≌△PND（AAS），∴PM=PN（全等三角形的对应边相等）．

改变地址。

这个，按说明书的体系应该是没问题，如果没扩增出来，要首先考虑降低退火温度和模板浓度。

MBP意思有很多，因为是英文缩写，所以有很多种组合，如果你说的是什么大赛的话，应该是这样的Macau Billionaire Poker简称 MBP，是亿濠扑克策划联同澳门政府，WSOP，Pokerstars联合发起的扑克锦标赛。MBP大赛是亿濠扑克策划有限公司自2012年起举办的扑克比赛。2012年、2013年，已于澳门举办了两届国际性扑克赛事（澳门豪客扑克慈善挑战赛I及II）。2014年起，赛事正式更名为“MBP大赛”，每年下半年举行，比赛过程通常3到4天。MBP是继WSOP（世界扑克系列赛）、WPT（世界扑克巡回赛）之后的世界第三大扑克赛事。如果还有其他问题可以问我哦。

平均血压;望采纳，O(∩_∩)O谢谢

Macau Billionaire Poker简称 MBP，是亿濠扑克策划联同澳门政府，WSOP，Pokerstars联合发起的扑克锦标赛。MBP是继WSOP（世界扑克系列赛）、WPT（世界扑克巡回赛）之后的世界第三大扑克赛事。MBP是英文 Managing By Project 的缩写，中文意思是用“项目的方式管理”。MBP体系的核心理念是“打造高绩效和谐组织，创造独特的客户价值”。髓磷脂碱性蛋白(myelin basic protein)，是一种单链灵活的多肽，大约18.5kD，位于致密的髓鞘与髓核中。MBP——平均血压（mean blood pressure）

【天津尚学教育】：有四个意思1.MBP是英文 Managing By Project 的缩写，中文意思是用“项目的方式管理”。MBP体系的核心理念是“打造高绩效和谐组织，创造独特的客户价值”。2.Macbook Pro 的英文简称缩写。 MacBook Pro以一整块铝合金切削而成，MacBook Pro 堪称精密工艺的完美体现。3.髓磷脂碱性蛋白(myelin basic protein)，是一种单链灵活的多肽，大约18.5kD，位于致密的髓鞘与髓核中。4.MBP——平均血压（mean blood pressure）

Macau Billionaire Poker简称 MBP，是亿濠扑克策划联同澳门政府，WSOP，Pokerstars联合发起的扑克锦标赛。亿濠扑克策划在2012年、2013年，已于澳门举办了两届国际性扑克赛事（澳门豪客扑克慈善挑战赛I及II）。2014年起，赛事正式更名为“MBP大赛”，每年下半年举行，比赛过程通常3到4天。MBP是继WSOP（世界扑克系列赛）、WPT（世界扑克巡回赛）之后的世界第三大扑克赛事。MBP是澳门亿濠扑克策划有限公司旗下所举办的亚洲最大的扑克锦标赛，在2012及2013年于澳门举办了两届国际性的扑克赛事（澳门豪客扑克慈善挑战赛I及II），在短短两年之间打向了国际知名度。2014年，澳门豪客扑克慈善挑战赛将正式更名为“MBP大赛”。MBP大赛一经推出，迅即吸引了百多名中外玩家参赛，当中包括职业选手、世界冠军参加。两届大赛的高额奖金令中外记者争先报导，不单在港澳两地，更成为国际瞩目新闻，风头一时无两。MBP大赛对于国内扑克玩家而言是一个顶级盛事，在这里他们有机会与世界顶级扑克选手同堂竞技。在以往国际扑克大赛中，中国玩家夺冠的人数屈指可数，仅只有JohnnyChan(幼年从广州移居香港、六年后又移民美国)、DavidChiu(广西人，移民美国)、ChaoGiang(从越南移民来的华裔)三人获得过世界冠军。在国际牌桌上，国外职业选手比赛的技术与经验相对较好，但这几年国内玩家进步也很快，MBP大赛举办的宗旨就是通过卫星赛、线上赛选拔最优秀的中国玩家进入年末比赛盛典，为国争光。

由巨人网络、阿里体育联合主办，统一冰红茶独家冠名的2018《 球球大作战 》BPL职业联赛夏季赛(以下简称BPL夏季赛)首周赛事结束。 纵观三天的比赛，16只战队表现可谓是跌宕起伏。除了两天赛事持续走高的JOK，在赛季初被粉丝和玩家们寄予厚望的卫冕冠军RBT战队表现可谓是差强人意。 【首周过后 A、B组形式泾渭分明】 第一周的循环赛过后，A、B两个组的形式可谓是泾渭分明，A组“大哥”JOK以积分101的高分遥遥领先，而B组“众兄弟”之间的积分则相差无几. 虽然SY战队暂时排名B组积分榜首位，但SY能否继续保住第一的位置，仍然需要观察其在第二周的比赛当中的状态和表现，能否抵挡其他战队的冲击。 619战队在经历了开赛第一天的低谷之后，似乎在第一周A组第二天的比赛当中找回了属于自己的节奏。 虽然在A组第二天的比赛中619仅仅只拿下了一场比赛的第一，但因为其在全部的比赛中整个的排名靠前，拿到了不少积分，619也是顺利从榜底冲上了第二的位置。 可见619战队的状态正在有所好转，逐渐抓住了比赛的节奏。相信经过了一周对比赛新版本改动的适应之后，619战队能在第二周的比赛中打出更好的发挥。 【迎来两天比赛 B组或将产生新变】 再来看看B组的形式，相比于A组的鹤立鸡群，B组排名中，相邻队伍之间的积分差距并不大，SY战队仅以微弱的优势占据榜首位置。值得一提的是，VLK战队在第一周比赛中的表现可圈可点，目前位于B组积分榜第二的位置。广受球宝们关注的SR战队则排名第三。而去年赛事中的最强黑兔RBT，在第一周的比赛中却让人大跌眼镜，目前仅排在B组末尾。 我分析，导致RBT战队表现不好的原因主要是他们战队的打法和风格不适应这次夏季赛的新规则。 在去年为赛季带来双核发育的RBT，这次必须抛弃他们赖以成名的打法。不然在早期就被疯狂吞噬压制的悲惨命运还会继续。至于他们能不能调整状态，通过胜利向自己的粉丝正名回归，还要看这周的赛场表现。 在第二周的比赛中，B组将会进行为期两天的比赛，比赛场次的增加也给B组最终的排名带来了更多的不确定性，也使各支队伍更适应当前的比赛版本和其他队伍各自的打法。 目前B组各战队之间的积分情况相差无几，相信在经过两天的比赛过后，B组最终的积分排名情况或将产生一个翻天覆地的变化。 SY究竟能否保住自己榜首的位置?RBT又能否和619一样逐渐适应比赛的节奏?第一周赛场的火药味还未散去，第二周比赛的炮火又将打响! 6月22日本周五18:30，B组战斗一触即发。最终谁能在第二周的比赛当中脱颖而出?让我们一起共同期待!2018BPL，不服就去战! 【关于巨人网络】 巨人网络成立于2004年11月18日，是一家集研发、运营发行于一体的综合性娱乐互动企业，把“做最好玩的游戏，过更快乐的生活”作为企业愿景，以“聚焦精品游戏”为理念，致力于不断为玩家提供民族精品网游。 旗下端游游戏产品《征途》系列、《仙侠世界》等产品深受广大玩家喜爱。目前，巨人网络以移动游戏为战略重心，先后推出《球球大作战》、《街篮》等多款广受年轻玩家喜爱的移动电竞产品，覆盖亿级玩家打造移动电竞生态共同体。 【关于《球球大作战》】 《球球大作战》是一款由巨人网络自主研发的休闲电竞手机游戏。游戏以大球吃小球为目标，简单规则蕴含无限战斗策略，玩家实时互动PK，休闲同时体验竞技乐趣。全球4亿年轻人都在玩，快来加入球球的世界，一起开团吧! 【关于统一冰红茶】 统一冰茶系列是以冰红茶为主要品牌的系列调味茶产品。其中，统一冰红茶是统一企业在中国饮料市场开始取得竞争优势的代表品牌， 1995 年 6 月首先在华东地区上市 ，至2003年即已成红茶品类领先品牌。 统一冰红茶坚持青春无极限的品牌主张，以成为青春世代的冰红茶饮料为愿景，打造个性最张扬的冰红茶品牌：独有特殊萃取工艺的柠檬风味与严选甘甜浑厚的红茶激情碰撞，满口的酸甜滋味顺畅，惊醒身体的每一个细胞，让消费者在炎炎夏日得到最酣畅的快感，释放无限的青春活动，让青春更张扬。

10月22日，由巨人网络、阿里体育联合主办的2017《 球球大作战 》BPL秋季赛总决赛在上海星球影棚如约打响。决赛6强集结完毕，向代表联赛最高荣誉的冠军奖杯发起冲击。经过7轮鏖战，RBT战队继塔坦杯夺冠之后再度折桂，为秋季赛画上完美的句号。【黑兔子统治联赛 冠军实至名归】 黑兔子RBT再次给大家带来惊喜。从常规赛开始统治比赛，不仅是联赛场均吞噬最高的队伍，在发育、得分率、死亡率等方面的数据表现都十分优秀，这是一支可怕的没有弱点的队伍，令场上的对手无处遁形，最后的冠军也是实至名归。今日决战，在619先下一城的情况下RBT上演帽子戏法，果断收掉后面三场比赛，冠军已如囊中取物。第7局决胜局，积分垫底的SY抓住最后的救命稻草，夹在619和RBT两强之间一度占据主动，无奈今晚RBT才是最闪耀的明星，最终RBT锁定胜局，问鼎冠军。【619憾别冠军 FLY折戟决赛场】 做为春季赛的冠军，619志在卫冕，开场势头锐不可当。第一场比赛619旗开得胜，士气大涨。随后又在第5场比赛抢到宝贵的12分，看得出经过百场比赛的磨练，五个小伙子的心态愈发成熟，发挥更加稳定。然而纵使拼尽全力，运气和实力的天平似乎更偏向RBT，最终619憾别冠军。此前的夺冠热门FLY在决赛场上表现平平。第6场比赛开始，蛰伏已久的FLY终于找到了机会，从前期开始一直保持体积优势，斩获属于他们的第一个12分。秋季赛以来FLY一直靠稳健取胜，是死亡率最低的队伍，美中不足的是不够嗜血，缺乏进攻。然而电子竞技的冠军永远属于对胜利有着强烈渴望的队伍，最好的防守就是进攻!【RBT成就双冠王 剑指全球总决赛】 塔坦杯一役使RBT这支草根战队一战成名，在赢得荣誉的同时也收到了如潮的质疑声，玩家和其他战队的粉丝嘲笑他们只会打运营。秋季赛《球球大作战》版本迭代，职业联赛的赛场更注重以进攻取胜，RBT及时调整打法风格，用实际行动证明兔子不是吃素的，也可以打出如狼似虎的进攻。如今RBT成就双冠王，成为2017年最亮眼的新星，以满满的信心向2018年2月10日在上海梅赛德斯奔驰文化中心举办的全球总决赛进军。【关于2017年《球球大作战》职业联赛秋季赛】 《球球大作战》职业联赛(简称BPL)是官方最高规格专业竞技联赛，分为常规赛、季后赛、保级赛三部分。2017年BPL秋季赛于9月7日在上海星球影棚拉开战幕，16支顶尖豪门战队为冠军展开争夺。经过7周鏖战，于10月22日的决赛日揭开冠军悬念!2017年BPL采用全新的品牌形象和口号：We Are Young We Can Do It!召唤年轻人为心中的梦想全力以赴。 【关于巨人网络】 巨人网络成立于2004年11月18日，是一家集研发、运营发行于一体的综合性娱乐互动企业，把“做最好玩的游戏，过更快乐的生活”作为企业愿景，以“聚焦精品游戏”为理念，致力于不断为玩家提供民族精品网游。旗下端游游戏产品《征途》系列、《仙侠世界》等产品深受广大玩家喜爱。目前，巨人网络以移动游戏为战略重心，先后推出《球球大作战》、《街篮》等多款广受年轻玩家喜爱的移动电竞产品，覆盖亿级玩家打造移动电竞生态共同体。2016 年 4 月，巨人网络重返 A 股市场。2016 年 8 月，巨人网络宣布布局互联网金融、互联网医疗等全新业务领域，公司将定位为一家综合性互联网企业。

可能是你取得用户列表的方法不对getPooledActors

也可表示为：＋5%,是表示在拆借率的基础上加上50个基点,英文叫50BP（BP:BASE POINT）. 外币贷款和人民币贷款不同,人民币贷款利率都是人民银行统一规定的,不会因市场的改变而改变,直到人民银行公布新的贷款利率为止.而外币贷款都是以银行拆借率＋基点来确定的,如libor for 3 months + 3%. for 3months 就表示是近3个月的平均拆借率. 银行针对不同国家（风险不同）来确定基点数

就是伦敦银行同业拆借利率加290个基点(basis points), 也就是加2.90%比如Libor目前在0.50%, 则加过后就是3.40%

没看懂什么意思？

上面那个回答是错的。。。。100bp=1%libor+470bp=libor+4.7%

BP是英语 basis point 的缩写，指基点。在利率表达中，以0.01%为一个基点。100BP指1.00%国际贷款中，一般按浮动利率计息，根据信用等级等，确定借款利率，即“今伦敦同业拆借利率（LIBOR）加（或减）浮动点数（BP）”

对利率如有兴趣，去shibor上看一看

采纳我，留下联系方式，我把资料发给你，

如图，过点M作MH∥BC交CP于H，则∠MHP=∠BCP，∠NCF=∠MHF，∵BP=BC，∴∠BCP=∠BPC，∴∠BPC=∠MHP，∴PM=MH，∵PM=CN，∴CN=MH，∵ME⊥CP，∴PE=EH，在△NCF和△MHF中，∠NCF＝∠MHF∠CFN＝∠HFMCN＝MH，∴△NCF≌△MHF（AAS），∴CF=FH，∴EF=EH+FH=12CP，∵矩形ABCD中，AD=10，∴BC=AD=10，∴BP=BC=10，在Rt△ABP中，AP=BP2?AB2=102?82=6，∴PD=AD-AP=10-6=4，在Rt△CPD中，CP=CD2+PD2=82+42=45

不是在安装盘里 而是你的软件的本身中的文件把 我建议你从新安装一下

冰箱内底部结冰，建议你把温控器调整一下，下面告诉你温控器调整方法：在冰箱冷藏室里有温控器，你在夏天最热时可调整到二档，这样夏天冷藏室不结冰。冬天最冷时调整到五档或六档，这样冬天冰箱可以正常启动，平常不热不冷时可以调整三档至四档就行了，七档是强制冷，调到七档冷藏室也会结冰的，请采纳。

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subplot接收参数的形式有几种subplot([a b c... ]), subplot([a,b,c... ]), subplot(abc...) subplot(a,b,c....) 都是一样的 具体 help subplot更详细的帮助

首先分两种，一种是C（m，n）这表示组合数公式意思。组合数公式是指从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数。用符号c(m,n)表示。也就是C上面m下面n。c(m,n)=n!/((n-m)!*m!)还有一种是A（m，n）【有些教材是P（m，n）】同样是排序，只不过是带顺序的排序。计算方式：A（m，n）=n(n-1)(n-2)(n-m+1)比如A（4,10）=10*9*8*7从10开始,递减连乘4个数字

　　是炭黑都导电，只是导电强弱而已，若对导电性有特别要求，可考虑卡博特导电炭黑，哥伦比亚，三菱等都有类似的导电炭黑！

由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab 中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP 网络用的最广泛。神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，其操作简便，节省时间，网络初学者即使不了解其算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。因此，易于被基层单位预防工作者掌握和应用。以下几个问题是建立理想的因素与疾病之间的神经网络模型的关键：（1）资料选取应尽可能地选取所研究地区系统连续的因素与疾病资料，最好包括有疾病高发年和疾病低发年的数据。在收集影响因素时，要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素。（2）疾病发病率分级神经网络预测法是按发病率高低来进行预测，在定义发病率等级时，要结合专业知识及当地情况而定，并根据网络学习训练效果而适时调整，以使网络学习训练达到最佳效果。（3）资料处理问题在实践中发现，资料的特征往往很大程度地影响网络学习和训练的稳定性，因此，数据的应用、纳入、排出问题有待于进一步研究。6.3.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络（ANN）是近年来发展起来的十分热门的交叉学科，它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科，有着广泛的应用领域。人工神经网络是一种自适应的高度非线性动力系统，在网络计算的基础上，经过多次重复组合，能够完成多维空间的映射任务。神经网络通过内部连接的自组织结构，具有对数据的高度自适应能力，由计算机直接从实例中学习获取知识，探求解决问题的方法，自动建立起复杂系统的控制规律及其认知模型。人工神经网络就其结构而言，一般包括输入层、隐含层和输出层，不同的神经网络可以有不同的隐含层数，但他们都只有一层输入和一层输出。神经网络的各层又由不同数目的神经元组成，各层神经元数目随解决问题的不同而有不同的神经元个数。6.3.2 BP神经网络模型BP网络是在1985年由PDP小组提出的反向传播算法的基础上发展起来的，是一种多层次反馈型网络（图6.17），它在输入和输出之间采用多层映射方式，网络按层排列，只有相邻层的节点直接相互连接，传递之间信息。在正向传播中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层不能得到期望的输出结果，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连同通路返回，通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。BP网络的学习算法步骤如下（图6.18）：图6.17 BP神经网络示意图图6.18 BP算法流程图第一步：设置初始参数ω和θ，（ω为初始权重，θ为临界值，均随机设为较小的数）。第二步：将已知的样本加到网络上，利用下式可算出他们的输出值yi，其值为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：xi为该节点的输入；ωij为从I到j的联接权；θj为临界值；yj为实际算出的输出数据。第三步：将已知输出数据与上面算出的输出数据之差（dj-yj）调整权系数ω，调整量为ΔWij=ηδjxj式中：η为比例系数；xj为在隐节点为网络输入，在输出点则为下层（隐）节点的输出（j=1，2…，n）；dj为已知的输出数据（学习样本训练数据）；δj为一个与输出偏差相关的值，对于输出节点来说有δj=ηj（1-yj）（dj-yj）对于隐节点来说，由于它的输出无法进行比较，所以经过反向逐层计算有岩溶地区地下水与环境的特殊性研究其中k指要把上层（输出层）节点取遍。误差δj是从输出层反向逐层计算的。各神经元的权值调整后为ωij（t）=ωij（t-1）+Vωij式中：t为学习次数。这个算法是一个迭代过程，每一轮将各W值调整一遍，这样一直迭代下去，知道输出误差小于某一允许值为止，这样一个好的网络就训练成功了，BP算法从本质上讲是把一组样本的输入输出问题变为一个非线性优化问题，它使用了优化技术中最普遍的一种梯度下降算法，用迭代运算求解权值相当于学习记忆问题。6.3.3 BP 神经网络模型在伤寒、副伤寒流行与传播预测中的应用伤寒、副伤寒的传播与流行同环境之间有着一定的联系。根据桂林市1990年以来乡镇为单位的伤寒、副伤寒疫情资料，伤寒、副伤寒疫源地资料，结合现有资源与环境背景资料（桂林市行政区划、土壤、气候等）和社会经济资料（经济、人口、生活习惯等统计资料）建立人工神经网络数学模型，来逼近这种规律。6.3.3.1 模型建立（1）神经网络的BP算法BP网络是一种前馈型网络，由1个输入层、若干隐含层和1个输出层构成。如果输入层、隐含层和输出层的单元个数分别为n，q1，q2，m，则该三层网络网络可表示为BP（n，q1，q2，m），利用该网络可实现n维输入向量Xn=（X1，X2，…，Xn）T到m维输出向量Ym=（Y1，Y2，…，Ym）T的非线性映射。输入层和输出层的单元数n，m根据具体问题确定。（2）样本的选取将模型的输入变量设计为平均温度、平均降雨量、岩石性质、岩溶发育、地下水类型、饮用水类型、正规自来水供应比例、集中供水比例8个输入因子（表6.29），输出单元为伤寒副伤寒的发病率等级，共一个输出单元。其中q1，q2的值根据训练结果进行选择。表6.29 桂林市伤寒副伤寒影响因素量化表通过分析，选取在伤寒副伤寒有代表性的县镇在1994～2001年的环境参评因子作为样本进行训练。利用聚类分析法对疫情进行聚类分级（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ），伤寒副伤寒发病最高级为Ⅳ（BP网络中输出定为4），次之的为Ⅲ（BP网络中输出定为3），以此类推，最低为Ⅰ（BP网络中输出定为1）（3）数据的归一化处理为使网络在训练过程中易于收敛，我们对输入数据进行了归一化处理，并将输入的原始数据都化为0～1之间的数。如将平均降雨量的数据乘以0.0001；将平均气温的数据乘以0.01；其他输入数据也按类似的方法进行归一化处理。（4）模型的算法过程假设共有P个训练样本，输入的第p个（p=1，2，…，P）训练样本信息首先向前传播到隐含单元上。经过激活函数f（u）的作用得到隐含层1的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究经过激活函数f（u）的作用得到隐含层2的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究激活函数f（u）我们这里采用Sigmoid型，即f（u）=1/[1+exp（-u）]（6.5）隐含层的输出信息传到输出层，可得到最终输出结果为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究以上过程为网络学习的信息正向传播过程。另一个过程为误差反向传播过程。如果网络输出与期望输出间存在误差，则将误差反向传播，利用下式来调节网络权重和阈值：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：Δω（t）为t次训练时权重和阈值的修正；η称为学习速率，0＜η＜1；E为误差平方和。岩溶地区地下水与环境的特殊性研究反复运用以上两个过程，直至网络输出与期望输出间的误差满足一定的要求。该模型算法的缺点：1）需要较长的训练时间。由于一些复杂的问题，BP算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。2）完全不能训练。主要表现在网络出现的麻痹现象上，在网络的训练过程中，当其权值调的过大，可能使得所有的或大部分神经元的加权总和n偏大，这使得激活函数的输入工作在S型转移函数的饱和区，从而导致其导数f′（n）非常小，从而使得对网络权值的调节过程几乎停顿下来。3）局部极小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最小解，很可能是一个局部极小解。这是因为BP算法采用的是梯度下降法，训练从某一起点沿误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值。考虑到以上算法的缺点，对模型进行了两方面的改进：（1）附加动量法为了避免陷入局部极小值，对模型进行了改进，应用了附加动量法。附加动量法在使网络修正及其权值时，不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响，其作用如同一个低通滤波器，它允许网络忽略网络上的微小变化特性。在没有附加动量的作用下，网络可能陷入浅的局部极小值，利用附加动量的作用则有可能滑过这些极小值。该方法是在反向传播法的基础上在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，并根据反向传播法来产生心的权值变化。促使权值的调节向着误差曲面底部的平均方向变化，从而防止了如Δω（t）=0的出现，有助于使网络从误差曲面的局部极小值中跳出。这种方法主要是把式（6.7）改进为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：A为训练次数；a为动量因子，一般取0.95左右。训练中对采用动量法的判断条件为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究（2）自适应学习速率对于一个特定的问题，要选择适当的学习速率不是一件容易的事情。通常是凭经验或实验获取，但即使这样，对训练开始初期功效较好的学习速率，不见得对后来的训练合适。所以，为了尽量缩短网络所需的训练时间，采用了学习速率随着训练变化的方法来找到相对于每一时刻来说较差的学习速率。下式给出了一种自适应学习速率的调整公式：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究通过以上两个方面的改进，训练了一个比较理想的网络，将动量法和自适应学习速率结合起来，效果要比单独使用要好得多。6.3.3.2 模型的求解与预测采用包含了2个隐含层的神经网络BP（4，q1，q2，1），隐含层单元数q1，q2与所研究的具体问题有关，目前尚无统一的确定方法，通常根据网络训练情况采用试错法确定。在满足一定的精度要求下一般认小的数值，以改善网络的概括推论能力。在训练中网络的收敛采用输出值Ykp与实测值tp的误差平方和进行控制：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究1）将附加动量法和自适应学习速率结合应用，分析桂林市36个乡镇地质条件各因素对伤寒副伤寒发病等级的影响。因此训练样本为36个，第一个隐含层有19个神经元，第二个隐含层有11个神经元，学习速率为0.001。A.程序（略）。B.网络训练。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其学习和训练过程如下（图6.19）。图6.19 神经网络训练过程图C.模型预测。a.输入未参与训练的乡镇（洞井乡、两水乡、延东乡、四塘乡、严关镇、灵田乡）地质条件数据。b.预测。程序运行后网络输出预测值a3，与已知的实际值进行比较，其预测结果整理后见（表6.30）。经计算，对6个乡镇伤寒副伤寒发病等级的预测符合率为83.3%。表6.30 神经网络模型预测结果与实际结果比较c.地质条件改进方案。在影响疾病发生的地质条件中，大部分地质条件是不会变化的，而改变发病地区的饮用水类型是可以人为地通过改良措施加以实施的一个因素。因此，以灵田乡为例对发病率较高的乡镇进行分析，改变其饮用水类型，来看发病等级的变化情况。表6.31显示，在其他地质条件因素不变的情况下，改变当地的地下水类型（从原来的岩溶水类型改变成基岩裂隙水）则将发病等级从原来的最高级4级，下降为较低的2级，效果是十分明显的。因此，今后在进行伤寒副伤寒疾病防治的时候，可以通过改变高发区饮用水类型来客观上减少疫情的发生。表6.31 灵田乡改变饮用水类型前后的预测结果2）选取桂林地区1994～2000年月平均降雨量、月平均温度作为输入数据矩阵，进行样本训练，设定不同的隐含层单元数，对各月份的数据进行BP网络训练。在隐含层单元数q1=13，q2=9，经过46383次数的训练，误差达到精度要求，学习速率0.02。A.附加动量法程序（略）。B.网络训练。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其学习和训练过程如下（图6.20）。C.模型预测。a.输入桂林市2001年1～12月桂林市各月份的平均气温和平均降雨量。预测程度（略）。b.预测。程序运行后网络输出预测值a2，与已知的实际值进行比较，其预测结果整理后见（表6.32）。经计算，对2001年1～12月伤寒副伤寒发病等级进行预测，12个预测结果中，有9个符合，符合率为75%。图6.20 神经网络训练过程图表6.32 神经网络模型预测结果与实际值比较6.3.3.3 模型的评价本研究采用BP神经网络对伤寒、副伤寒发病率等级进行定量预测，一方面引用数量化理论对不确定因素进行量化处理；另一方面利用神经网络优点，充分考虑各影响因素与发病率之间的非线性映射。实际应用表明，神经网络定量预测伤寒、副伤寒发病率是理想的。其主要优点有：1）避免了模糊或不确定因素的分析工作和具体数学模型的建立工作。2）完成了输入和输出之间复杂的非线性映射关系。3）采用自适应的信息处理方式，有效减少人为的主观臆断性。虽然如此，但仍存在以下缺点：1）学习算法的收敛速度慢，通常需要上千次或更多，训练时间长。2）从数学上看，BP算法有可能存在局部极小问题。本模型具有广泛的应用范围，可以应用在很多领域。从上面的结果可以看出，实际和网络学习数据总体较为接近，演化趋势也基本一致。说明选定的气象因子、地质条件因素为神经单元获得的伤寒、副伤寒发病等级与实际等级比较接近，从而证明伤寒、副伤寒流行与地理因素的确存在较密切的相关性。

我是 @行者说职场 ，很荣幸有机会回答HRBP和HRM的区别这个问题： HRBP，是一种缩写，英文全称是：Human Resource Business Partner，中文翻译为：人力资源业务合作伙伴。HRM，也是缩写，英文全称是：Human Resource Manager，中文翻译为人事经理。HRD，全称为：Human Resource Director，中文翻译为：人力资源总监。 HRBP和HRM两者的区别有一下5个方面： 1 、岗位性质不同 HRBP属于业务支持型岗位，一般对公司的业务部门负责，不仅懂人力资源全盘管理，还要懂业务流程管理。而HRM是属于管理型岗位，负责的是单个或多个模块，对公司所有部门负责。 2 、职业生涯发展不同 HRBP的晋升范围更广泛一些，除了可以晋升为HRD，还可以发展成为某个业务部门的负责人。而HRM一般多是只晋升为HRD，相比较HRBP而言，范围窄一点。 3、 设定两者岗位的要求不同 一般公司无论人数规模大小、企业性质、产品品类单一还是多条线，都会有HRM的岗位设定。而设定HRBP岗位一般人数在1000人以上才会设定，并且最好产品线是矩阵式的，各条产品线之间独立性很高，多元化集团中，HRBP相对更多见一些。 4、 岗位职责不同 HRBP不仅负责“人”的问题，还是人力资源的开发和增值者，除了负责处理员工关系以外，还负责传递公司的企业文化宣导、贯彻、说明等，涉及的面不仅是人力资源，还有运营等方面，对能力模型要求相应也不一样。而HRM主要负责招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系等，有的人事经理也只负责其中的一两个模块，主要负责的人力资源管理这条线。 5、 汇报对象不同 一般，HRM向HRD或公司老板汇报的比较多。而HRBP是多重汇报关系，既需要向所在的业务部门直接领导汇报，还需要向总部人力资源领导汇报。 行者说职场的个人观点： 无论是HRBP还是HRM都是与人力资源管理相关的，如何把实际工作做的更有成就感，或是从0到1的创新进步，能切实让公司的人力资源综合水平有所上升，以实际成果为导向，符合公司要求，才是首要的重点。 HRM是人力资源经理人，比较偏综合。 HRBP是事业部级的人力资源经理 HRBP，是Human Resource Business Partner的英文缩写，可翻译为人力资源业务合作伙伴。 HRM，是Human Resource Manager的英文缩写，可翻译为人事经理。 那么二者，究竟有哪些区别呢？ 一、存在环境不同 HRM几乎每个公司都有，不管规模大小，业务复杂或单一。但是设置HRBP的公司却要求达到一定的规模，而且业务涵盖要非常的广泛且各个业务之间各有特点互不干扰，独立性很高。这就是为什么我们平时只会见到一些大企业才会设置HRBP岗位的原因。 二、岗位性质不同 HRBP对公司的业务负责，而HRM一般只对人力资源管理中的一个或几个模块负责。HRBP属于业务支持型岗位，HRM属于后台支持型岗位。 三、岗位职责不同 HRM，不同的公司可能会设置不同方向的人力资源经理，包括招聘经理，培训经理，绩效经理，员工关系经理等，当然不同的HRM只需对其所负责的本模块或几个模块负责即可。如招聘经理，其只需要对公司的招聘负责，岗位职责主要是：梳理拓展招聘渠道，确定人员招聘需求，制定跟进年度人员招聘计划，人力资源储备库的建立，下属团队成员的管理等。 HRBP，其岗位性质决定了其岗位职责涉及的内容会很多。查看了很多资料，个人认为阿里巴巴的总结最为到位： 1、关于“人”的问题的合作伙伴：招聘、培训、绩效管理、部门间协调沟通、业务问题协助解决等； 2、人力资源开发者：人力资源的增值； 3、公司与员工之间的桥梁：员工发展咨询顾问，员工关系处理的缓冲地带； 4、公司文化的倡导者、贯彻者和诠释者：以身作则，流程固化，考核培训强化； 四、能力要求不同 HRM，只需掌握人力资源管理六大模块中一个或几个模块即可。 HRBP，需要掌握人力资源管理六大模块中的全部模块，同时还要熟悉公司业务，以通过人力资源的专业工具和技术来支撑企业战略的落地。 五、汇报关系不同 HRM向公司的HRD或公司老板汇报。 HRBP的汇报关系和其运作模式有关，一般情况下其运作模式有以下两种： 1、业务隶属型：由归属业务部门管辖，业务部门为直线领导，总部人力资源部为虚线领导只进行专业方面的指导； 2、派驻代表型：由人力资源部门派驻到各业务单元，人力资源部为直线领导，业务部门为虚线领导只进行日常行政方面的管理； 六、发展方向不同 HRM一般情况下只能进一步晋升至HRD。 HRBP可以晋升为HRD也可以转岗到业务部门做业务单元负责人。 HRBP，更多的是站在公司重点项目或者销售部门、研发部门等关键部门的角度，开展的人力资源支持和服务工作。 汇报对象是项目经理或者关键部门的领导，以及人资总。 工作内容，偏向于招聘和激励员工完成项目和部门目标。 HRM，更多的是站在企业整体发展的角度，综合考虑各部门的配合，达成企业战略目标的过程。 汇报对象是公司总经理或者董事长。 工作内容，更多的是人力资源规划工作，如公司组织架构变动和编制，人工成本的预算和执行，人事内部事务性工作等。 HRBP · 业务及产品 · 经营状况 · 主要工作流程 · 在公司产品谱系中的地位 · 员工基本情况 2. 对关键干系人的了解 · 事业部老大 · 关键部门经理 3. 公司/事业部对于HRBP的定位与期待 · 事业部老大 · 关键部门经理 4. 个人性格特质是否匹配 · 善于沟通 · 用户思维 HRM 1.RD对该模块的定位 有的重点在薪酬绩效、有的看重招聘，有的看重培训，有的看重体系制度搭建 2. 专业程度COE 如做薪酬的，懂薪酬结构、和市场上的薪酬情况对标、Excel是不是熟练（在CEO面前立马拉出某个岗位体系的成本、增长率） 3. 理解公司战略、HR战略 HRM多在总部，上乘公司总体战略转化为HR战略在具体模块的体现。 如创业企业需要成熟的熟手、积极能干、能吃苦的人，因此招聘有特点；薪酬绩效发力点一定是差异化薪酬，重点奖励能创造业绩的人。 4. 有利于模块转换 在六大模块圈里，耳濡目染其他模块的事情，懂得其他模块的流程、难点、重点、发力点，利于日后的模块转换。如 薪酬 绩效 招聘 培训 企业文化 组织架构 HRBP or 集团HRM怎么选？ 建议： 1. HR专员出身，先HRBP再HRM 先了解业务，选择感兴趣的业务线或者产品，累积人脉，累积对企业、行业、业务的了解，再华丽转身。 了解了业务的基层，再做HRM时，定政策就不会不接地气、成为空中楼阁。 2. 业务出身，先HRM再HRBP的head 如果业务和HRM有业务接口的话 (此时二者是对立面) 要懂得业务的流程、工作特点。作为HRM对上层制度比较了解了，知道了制度背后设立的初衷，再回到业务部门，做HRBP的head。此时，有了集团总部大部门的人脉资源，业务出身也了解业务的基本情况，做起来得心应手。 总结：既要懂HR业务模块，也要懂业务，两条腿走路。 你好，很高兴过来分享。 1.hrbp是人力资源三支柱理论的一个，是指，紧贴销售团队，懂销售，为销售人员提供人力资源服务的职位。比如，招聘，培训，考勤工资，员工关系，辅助团建等。 2.hrm是人资经济的简称，人资经理的职责是全面的统筹人资6大模块，管理部门日常工作。 3.人资经理管辖的范围更加宽，任职要求也更加高，专业程度也更加专业。一般hr bp归属hr m管理。 HRBP=hr bushi people 有没有菊厂的萌新！ 我倒觉得没有多大的区别，HR真的要干实事，都得了解公司业务，从实际出发制定和贯彻公司的各项制度流程等，都得懂HR的专业，且六位一体。就像切蛋糕，HRM是纵切，把蛋糕切成了人力资源六大模块，HRBP是横切，六大模块切成了COE，HRBP，SSC三个不同的层级。

E1是室内环温传感器故障

就是一秒下载128数据的意思。这个速度是非常慢的。24B=1KB1024KB=1MB1024MB = 1GB1024GB=1TB1兆宽带下载速度≈125KB/秒，现在基本上宽带都是50M、100M的，所以这个128KB是有多慢就能看出来了。

1Gbps在计算机中常用的指的是宽度。所以通常来说1Gbps = 1024Mbps。如果1“Gbps”指的是宽度，那么1Gbps=1024Mbps。如果1“Gbps”指的是速度，那么1Gbps = 1000Mbps。Mbps=Mbit/s即兆比特每秒。Million bits per second的缩写。传输速率是指集线器的数据交换能力，也叫带宽，单位是Mbps（兆位/秒），换算成我们常用的MB单位就是：100Mbps=100/8=12.5MB/s3000Mbps=12.5*30=375MB/s拓展内容：宽带(英语：Broadband)在基本电子和电子通信上，是描述续号或者是电子线路包含或者是能够同时处理较宽的频率范围。宽带是一种相对的描述方式，频率的范围愈大，也就是带宽愈高时，能够发送的数据也相对增加。譬如说在无线电通信上，频率范围比较窄的讯只能发送摩尔斯电码，发送高质量的音乐就需要较大的带宽。在数据发送方面，同样是以电话线作为信号传递的介质，光纤电缆则愈来愈普及，调制解调器只能够每秒钟发送64Kbps的数据，宽带的ADSL和光纤Modem能够提供更高的发送速率。

码率10k是10kbpsk是kbbps的缩写.kbps（千比特每秒），又称千比特率，指的是数字信号的传输速率，也就是每秒钟传送多少个千位的信息（k表示千，kb表示的是多少千个位），也可以表示网络的传输速度。为了在直观上显得网络的传输速度较快，一般公司都使用kb（千位）来表示

k:kilo千b:bit比特．数据量单位p:percent，每s:second，秒ps指的是/s，即每秒。kbps=一秒传递多少kbb代表1字节。kb=1024字节。kpbs不知道什么意思！！

在split partition时，如果所有索引都是local index并且新split出来的partition为空时，oracle不需要rebuild index，这就是fast split。但是当新的partition非空时，则index处于unusable状态，需要rebuild index。而在rebuild index这段时间内，如果有SQL进来，就会出问题了。oracle并没有给出一个安全的split partition的方法，比方说如果不能做fast split则不要做split。而unusable index对于7*24系统是非常危险的。当然你可以在split的时候去跟踪，一旦发现写入新的segment，则取消操作，但是这样还是有风险。而且一般都是定期做split，通过脚本实现，不太可能每次都手工做。要实现fast split关键是找到正确的split point。一般我们首先跑一个查询，找出当前这个partition的最大partition key，然后再加一就是split point，然后根据这个split point来做split。但是这中间有一个时间间隔，如果这中间有新的数据插入的话，split point就不对了。对于partition key为一个列的分区表来说，查询可以走index range(max) scan，这个时间间隔很短，可能遇到该问题的概率很小，但是如果partition key为多列的话，只能走fast full index scan，这个时间间隔可能很长，风险大大增加了。为了避免这一风险，我采用了下面的方法：查询将要做split的partition的最大partition_keyselect $sql_hint max(Partition_key+1) SPLITPOINT from $tablename partition(${maxpartname})2. 以exclusive模式lock partitionlock table $tablename partition(${maxpartname}) in EXCLUSIVE mode3. 再次查询要做split的partition的最大partition_keyselect $sql_hint max(Partition_key+1) SPLITPOINT from $tablename partition(${maxpartname})4. 如果step1和step3得到的结果相同，则跳到step6，不同则跳到step55. 提交transaction，释放lock，等待30分钟后跳到step16. 查看v$lock表看自己有没有block别人，如果有，跳到step5，如果没有跳到step77. split the partition, 如果成功，退出程序，如果失败，跳转到step5通过上面的方法就可以保证中间没有其他的transaction去做DML。除了保证安全外，当失败时，改程序可以sleep一段时间后重试。

写在前面 u2002u2002u2002u2002本次分享一篇2021年发表在 Nature 上的有关相分离的文章， “A phase-separated nuclear GBPL circuit controls immunity in plants” ，主要讲述了植物的一对GTPase-like蛋白，在植物面对病原菌入侵时，通过液液相分离的方式调控防卫基因的表达，从而增强植物的免疫反应。 u2002u2002u2002u2002液液相分离对于我们理解无膜器官的区室化提供了一个很好的范例。作者报道了一类GTPase家族-GBPLs(guanylate-binding protein (GBP)-like GTPases)，在细胞核内通过液液相分离驱动的积聚来应对侵染和自发免疫。GBPL1，一个假的GTPase，在正常情况下隔绝有催化活性的GTPase-GBPL3；当免疫信号进核时，被GBPL3通过液液相分离给取代。我们通过冷冻原位电子断层扫面观察到，唯一的无膜器官形成，我们称为GDACs(GBPL defense-activated condensates)。中等规模的GDAC形成后，GBPL3直接结合到防卫基因的启动子区，招募特定的转录共激活蛋白和RNA聚合酶II来重编码防卫基因的表达。 u2002u2002u2002u2002植物在面对病原菌时，有关PTI和ETI的研究已经很多了，而液液相分离如何参与植物免疫还研究的不多，因此作者进行了探索并提出如下证据。 u2002u2002u2002u2002蛋白质组分析拿到GBPLs蛋白。遗传学上发现，gbpl3比WT更感病；gbpl1-1比WT更抗病，双突变的表型和gbpl3的无差异，并且GBPL3-OX和GBPL1的表型时相似的(F1abcd)，这就暗示着GBPL1可能负调GBPL3介导的免疫来阻止自发免疫。RNA-seq分析GBPL3-OE和GBPL1-KO的差异基因(均以Col-0做对照)，上调的基因有95%是重合的；下调的基因有92%是重合的(F1e)，这与表型是吻合的。综上，GBPL3调控了防卫基因的表达。 u2002u2002u2002u2002细胞组分定量发现，GBPL3在胞质和细胞核都有存在，核定位的GBPL3直接结合到GBPL1和染色质上；核酸酶保护试验和NaCl洗脱试验(常染色质富集基因在150mM和300mM被洗脱，异染色质富集基因在600mM被洗脱)表示，GBPL1和GBPL3在150mM和300mM都能被洗脱，而只有GBPL1在600mM被洗脱(F2A)，且在gbp1突变体背景下，300mM洗脱下来的GBPL3更多，也就是结合常染色质的GBPL3更多。这就说明，正常情况下，GBPL1可能阻断了GBPL3的功能，或者GBPL1以一种更高亲和力的方式来限制防卫基因的表达。 u2002u2002u2002u2002外源施加SA处理增加了GBPL3在核的累积，但是总蛋白量没变(F2b)。GBPL1的定位和蛋白量不受SA的处理而变化；受到病原菌侵染时，GBPL3细胞核的浓度增加，总蛋白量没有变化。因此，免疫激活可能触发了GBPL3向核运输来推翻GBPL1的抑制作用。 u2002u2002u2002u2002实时荧光观察发现，SA处理激发了GBPL3在核的积聚(F2c),这种现象也可由哌啶酸(pipecolic acid)和病原菌诱导产生，而flg22或chitin却不能诱导这种现象发生。他们把这种结构称为GDACs(GBPL defence-activated condensates)。 u2002u2002u2002u2002叶片核细胞光漂白试验发现，植物内部交换材料，GBPL3在200-250s光漂白荧光恢复，这与动物中报道的发生恢复的时间基本一致(F3abc)。 u2002u2002u2002u2002为了查明GDACs是否直接通过液液相分离组装，作者在体外构建了GFP-GBPL3。外源施加Ficoll(相分离的诱导剂)能够诱导GBPL3积聚。为了查看GBPL3是否在原位聚集，使用293细胞系表达GFP-GBPL3，冷冻原位电子断层扫面观察发现，GDACs聚集成蛋白簇(F3ef)。 u2002u2002u2002u2002GBPL3具有IDR结构域，删除后，GBPL3不能形成GDAC。单独的IDR结构域能在体外发生相分离，体内不可以。GBPL3的N端包含经典的GTP结合口袋，P-loop区突变后，破坏了其GTPase活性和相分离的能力。因此，IDR和GTPase的催化结构域对于GBPL3发生相分离是不可或缺的。 u2002u2002u2002u2002非变性条件的ChIP发现，GBPL3直接结合到11个防卫基因的启动子区(F4A)。细胞核IP发现GBPL3能够和CDK8(转录的负调因子，通过阻止RNApolII结合中介体亚基发挥作用)，多个中介体亚基互作，共同组成复合物发挥转录激活功能(F4B)。活细胞成像发现，GBPL3与多个中介体亚基共同发生相分离，而把CDK8排除在外(F4c)，因此GBPL3的相分离行为创造了一个无CDK8的环境来帮助保护RNA聚合酶2和中介体亚基的互作免受抑制， 从而促进了防卫基因的表达。 后记 1.看完这篇文章说实话我有点后悔，因为他的有些结果和他的结论并不match，而且有些结论下的比图出现的要早。如F2a； 2.长难句是真的多，要不推荐给考研命题组当试题吧。

BPM吧。指炫舞歌曲的速度。数字越大难度越高

进行琼脂糖凝胶电泳时用的Marker，也就是标准比对条带，用以对比获知目的DNA条带大小的标准物。你说的这个，应该是最小的一条条带是50bp大小，也就是能够提供大于50bp的目的DNA条带比对。一般公司的产品是由12条标准的线状双链DNA条带组成，分别为：50、100、150、200、250、300、350、400、450、500、550、600 bp。因此，适用于检测预计为50 - 600 bp的双链DNA分子，对其大小的估算和粗略的定量。

BALTIC CAPESIZE INDEX-------------------BCI；BALTIC PANAMAX INDEX --------BPI。

手环中的bpm就是你的心率，也就是你一分钟内心跳的次数

BPM，即业务流程管理，是一种以规范化地构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法，实现业务流程的效率统计，流程分析，高危流程预警，流程快速调整等核心功能。目前我们公司用的是teemlink 的平台，能从多方位实现企业的流程管理。

BPM=beat per minute=每分钟跳动次数=心率。窦性心律是指，从起源部位来说心律正常的。但心律失常的诊断粗略上包括两方面，即起源部位和传导异常，从原理上讲的话就更复杂了。就你而言，如果在同一张心电图上出现心率差别比较大的话，就可能存在有心律不齐。心律不齐原因很多，要看具体心电图来分析了。间隔时间太长的不同心电图对比心律不齐意义不大。祝您健康！

你写错了吧，应该是ppm ppm是英文part per million的缩写，表示百万分之几 对于溶液：即1升水溶液中有1/1000毫升的溶质，则其浓度（溶质质量分数）为1ppm。 　　 对于气体：对环境大气（空气）中污染物浓度的表示方法之一。 ~~ 若要知道更多，百度ppm

bpm是每分钟节拍数的单位。一、含义1、BPM为每分钟节拍数，是全曲速度标记，为独立在曲谱外的速度标准，一般以一个四分音符为一拍，60BPM为一分钟演奏均匀60个四分音符。一般记一个四分音符为一拍，而后描述一拍即为在当前BPM下的一个四分音符。2、BPM即业务流程管理，是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心。以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法，为了实现经营目的而执行的一系列逻辑相关的活动的集合，业务流程的输出是满足市场需要的产品或服务。3、BPM是英文Beat Per Minute的简写，即心跳或心率。对于正常人而言，50-100次/分属于正常心率，如果是高血压、心力衰竭、冠心病的病人，心率应减慢，在60次/分左右为佳。因此有些高血压、冠心病、心力衰竭病人，会使用减慢心率的药物，使心率下降到能够耐受的情况。心率BPM有以下两种情况：1、心动过缓：如果心率低于60次/分钟，称为心动过缓。如果低于50次/分钟，称为严重的心动过缓，这时候需要做个阿托品试验。如果阿托品试验是阳性，需要考虑病态窦房结综合征。如果合并有黑蒙、晕厥等症状，需要进行心脏起搏器的置入治疗。2、心动过速：如果心率超过100次/分钟，称为心动过速，包括窦性心动过速、房性心动过速、阵发性室上性心动过速、室性心动过速、房室结折返性心动过速、房室折返性心动过速、快速性房颤、房扑等。另外，心动过速又分为生理性和病理性。理性的心动过速常见于发热或者是剧烈运动之后，常常呈窦性的心率。如果是病理性的心动过速，常常是因为心脏的病变导致，这时候需要进行射频消融、药物控制心室率治疗。

演示机型：小米11&&小米手环6 系统版本：MIUI12.5.4 运动手环bpm是指心率，是每分钟的心跳次数。智能手环是一种穿戴式智能设备。通过智能手环，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠部分还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平等同步，起到通过数据指导健康生活的作用。智能手环主体一般采用医用橡胶材质、记忆橡胶材质。智能手环：智能手环作为可穿戴设备，外观往往很酷。智能手环这种设计风格对于习惯佩戴首饰的用户而言，颇具有诱惑力。小小智能手环个头不大，其功能还是比较强大的，其开发涉及智能手环MCU数据指令到蓝牙IC的传输、蓝牙到APP的数据通信协议、APP到手机内部的通信调试逻辑实现、APP数据到云端服务器的数据库算法设计等一系列的开发。

bpm：B.P.M=BesatPerMinute，即每分钟的节拍数量。（关于“节拍”的概念，请参见小学音乐课本。其实我们听歌的时候用心感受一下，是很容易体会到节拍的存在的。）)f=XUkO7w7;},_A?举个例来说，比如潘玮柏的《TellMe》，歌曲速度是120bpm，即1分钟（60秒）内，这首歌有120个节拍，所以得出：它的速度是（2个节拍/每秒）；节拍率是（0.5秒/每节拍）

bpm:每分钟多少拍Moderate：中速

BPM为每分钟节拍数，是全曲速度标记，为独立在曲谱外的速度标准。一般以一个四分音符为一拍，60BPM为一分钟演奏均匀60个四分音符（或等效的音符组合）。一般记一个四分音符为一拍，而后描述一拍即为在当前BPM下的一个四分音符。60BPM对应的曲目速度为一分钟均匀演奏60个四分音符（或等效音符组合），即一个四分音符（或等效音符组合）的时值应为1秒，而对应提供演奏者现实的演奏速度。拓展资料：一，拍号（n/m）为曲谱小节书写标准，即一个小节原应有m个四分音符（拍），现本小节仅可谱写n个四分音符。在对有一定乐理基础下，亦可理解原始曲谱一小节对应的应是一个全音符（或等效组合），在曲谱书写需要上，对小节作出n/m的等效分割，从而限制小节可书写的音符数（拍数）。在4/4拍号下，一个标准小节时间为严格4拍，即仅能谱写4个四分音符（或等效的其他音符组合）。拍数与拍号，仅影响曲谱的小节音符书写规范，即一个小节存在多少拍（四分音符），与BPM无关。二，拍与BPM及拍号关系：BPM描述的时钟速度，对应的是具体的时间下应有多少拍。拍是固化的曲谱记号，通常认为一个四分音符即是一拍，其余所有音符严格参照一拍进行分割。因此，拍实则是关联曲谱音符与时间的纽带，本身不具有时间与速度的属性。拍号是曲谱书写规范的标记，其描述的是一个小节可以谱写多少拍的音符，而不是时间或速度，具有一定乐理知识下，这也可以理解为一种特殊的放缩关系，从而提供自由度更高的谱写及更丰富的演奏需要。

BPM是Beat Per Minute的简称，中文名为拍子数，释义为每分钟节拍数的单位。

1、bpm（businessprocess management)即业务流程管理，是一套达成企业各种业务环节整合的全面管理模式。指根据业务环境的变化，推进人与人之间、人与系统之间以及系统与系统之间的整合及调整的经营方法与解决方案的it工具。 通常以internet方式实现信息传递、数据同步、业务监控和企业业务流程的持续升级优化，从而实现跨应用、跨部门、跨合作伙伴与客户的企业运作。2、天翎bpm不但涵盖了传统“工作流”的流程传递、流程监控的范畴，而且突破了传统“工作流”技术的瓶颈。通过对企业内部及外部的业务流程的整个生命周期进行建模、自动化、管理监控和优化，使企业成本降低，利润得以大幅提升。为让企业员工、管理人员、执行人员能够以可度量方式为公司的成功做出贡献，bpm提供给分析人员以流程为核心的，将业务需求与it以灵活、创新的方式结合在一起的能力。 这也是bpm软件与一般意义上的工作流软件的主要区别之一。

BPM的全称叫做Business Processs Management, 业务流程管理。如果一个公司开始招BPM相关的，至少说明该公司在业务流程架构和体系建设方面开始有了些意识。举个例子，早上从你家到公司上班，途中经过步行公交等节点，这就是一个简单的业务流程。而坐公交要先刷卡或投币、到了合适的站点下车等等这些也是流程的要素。而流程管理就是对流程架构以及执行的管和理

BPM，Business Process Management，即业务流程管理，是一套运用在企业各种业务系统之间，基于流程整合的管理模式。BPM系统主要功能包含：系统管理：用户管理及同步、人员管理、权限管理、登录认证、个人设置、基础数据管理等。岗位管理：集团公司部门、岗位管理、人员分配、汇报关系管理等表单/流程设计：表单开发、流程开发、流程规则应用等流程管理/执行：流程分类管理、流程审批、流程的查询、统计和分析等系统集成：ERP、SAP等外部系统集成BPM可以帮助企业有效解决：1.业务流程繁多复杂，缺乏监控，执行效率差，实现业务流程的可监控，可跟踪，可审计，可持续优化，使企业更加敏捷的适应不断变化的业务需求和变更。2.打破信息孤岛，解决系统众多，集成难，系统间无法整合，移动化等问题。3.流程人工化向流程自动化转变，使工作更加高效有质量。基于BPM平台已为各类大中型企业实现了财务报销、主数据管理、投资管理、门店管理、资产管理、加盟商管理、供应商管理、合同及用印管理等涵盖各类业务的企业内部管理流程。帮助企业有效的提高了各项业务的执行效率，大幅降低了运营和管理成本。

“bpm是每分钟跳动次数的意思，属于英文缩写，往往指的是心率，一般而言bpm数值在60-100次/分钟，平均75次/分钟，婴儿心率会较成人偏快，往往超过100次/分钟。”

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BPM (Beats Per Minute): The “tempo” or, if your musical knowledge is severely lacking, “speed” of a piece of music. How many beats (you know, the part of the music that helps you dance) there are in a minute.kbps (kilobits per second): This is the amount of data in the compressed (MP3, AAC, WMA or whatever) file per second of music. In other words, itu2019s the compression quality of the audio file, quantified.

运动手环bpm是指心率，是每分钟的心跳次数。智能手环是一种穿戴式智能设备。通过智能手环，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平等同步，起到通过数据指导健康生活的作用。智能手环主体一般采用医用橡胶材质、记忆橡胶材质。 演示机型：小米 11&&小米手环 6 系统版本：MIUI 12.5.4 运动手环bpm是指心率，是每分钟的心跳次数。智能手环是一种穿戴式智能设备。通过智能手环，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠部分还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平等同步，起到通过数据指导健康生活的作用。智能手环主体一般采用医用橡胶材质、记忆橡胶材质。

BPM即业务流程管理，是指对端到端业务流程进行建模、分析和优化，以实现战略业务目标，其特点是注重流程驱动为核心，实现端到端全流程信息化管理。随着新技术的迅速发展，业务流程管理（BPM）软件正朝着一个新的方向发展：iBPM。iBPM是“智能业务流程管理”的缩写，iBPM的目标是利用尖端技术生成自动化的、有意义的数据分析，从而更好地自动化流程并提高效率。Gartner曾发布了IBPMs市场指南，包括IBM、SAP、蓝凌等厂商的BPM产品共同入选了该全球名录。

BPM系统是指“业务流程管理”（Business Process Management）系统。BPM系统是一种基于软件的工具，用于管理和自动化组织内的业务流程。通过BPM系统，企业可以监控、优化和管理业务流程，以提高效率、降低成本并增强竞争力。BPM系统通常包括一系列工具和功能，如流程建模、流程执行、数据分析、任务调度和工作流管理等。BPM系统可以帮助企业更好地管理业务流程，加强内部协作，降低人力成本，提高生产力和质量，并为企业带来更好的业务结果。

BPM是beat per minute的缩写，是速度记号，代表每分钟几拍

120bpm就是偶像大师全偶像组合欢呼时所发出的节拍！！！！！

BPM是Beat Per Minute的缩写，顾名思义就是一份钟里歌曲拍子的总数。最浅显的概念就是在一分钟的时间段落之间，鼓总共发出了几次声音，这个数量的单位便是BPM。

BPM是 Beat Per Minute 的缩写,也就是每分钟节拍数的单位。