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  • 京东“分裂
    2019-04-09 15:05:51

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    图片来源@视觉中国

    文 | 李永华

    来源|螳螂财经

    豆瓣上有一个真假不详的故事:

    一个常年与快递打交道的电商工作人员,因紧急情况使用了京东的快递服务。小哥在东哥“兄弟”的鼓舞下,积极推销京东对外的快递服务,在快件被耽误时又积极替公司安抚客户。然而,最终小哥要离职了。

    整个故事最关键的是小哥的三句话:

    “我们东哥是我们的兄弟,他处处念着我们的发展”——积极揽件时;

    “东哥始终是记挂兄弟们的,也记挂着客户的!”——快件7天才到达时;

    “我下个月离职了,东哥,不是兄弟。”——沉默离职时;

    作为几百亿美元市值的上市公司老板,刘强东肯定不可能成为快递员的兄弟,但这不妨碍“兄弟”一词成为中关村小贩出身的刘强东拉拢草根阶层的江湖词汇。

    “我们永远不会开除任何一个兄弟”的公开承诺,加上较高的薪酬,京东快递员的归属感和稳定性一直不错,不少用户直言不讳选择京东的原因就在于它的物流速度以及小哥服务,而不是产品,更谈不上价格优势。

    现在,东哥一溜“CXO”兄弟纷纷离开后,最底层的快递员兄弟也难逃此劫,无底薪化坐实,标志着“兄弟”彻底没得做了。

    每个陷入麻烦的互联网企业都会有各种各样的理由,总之都是一刀切摊了牌,大家都明白是怎么回事,嘟嘟囔囔也就散了。

    但京东最特殊的地方在于,它是分裂的,前后不一、左右不一的,不论是京东还是刘强东在商业层面或是道德层面都立了太多flag,结果又往往不是原来说的那样。

    分裂不一定是坏事,但分裂开始的前提,一定是麻烦不断积累了很久。

    如今的京东,陷入了四重“分裂”当中。

    上下分裂:前台计件、后台计时

    马克思主义政治经济学里说,计件工资比计时工资更有欺骗性,计件工资表面上是奖励生产量大的员工,实际是加大剥削力度,最大化的赚取工人有限单位时间的剩余价值与生产价值。

    如果按马克思的观点,无底薪模式,让曾经在心里一厢情愿把东哥当兄弟的快递员们,沦为了彻底的计件工资工人,与京东彻底变为资本家与工人的剥削关系。

    一切当初的美好荡然无存,在经营境况不佳时才知道现实是多么地赤裸裸。

    对京东而言,计件工资最大的好处不是削减成本,而是把配送这个劳动密集型产业的刚性成本变成彻底的“无风险成本”——企业的配送成本只有在业务量上升时才会同步提升,是先有效益再有成本的“甜蜜负担”。

    即便京东在电商大环境下经营进一步恶化,至少庞大的配送退伍不会再拖后腿了,不只是解决现有困境,更是在未来一劳永逸。

    在经济局势变化时,个人必须减少负债应对风险,对京东而言,配送无底薪化本质就是在减少属于未来的企业负债。

    类似的玩法在地产企业销售团队里体现得更为明显。贵阳花果园、长沙恒大文化旅游城庞大的销售团队规模,要多大有多大,他们构不成刚性成本,支出只有在销量先增加的情况下才会增加。

    不但不会拖后腿,京东还有了进一步扩大规模的能力。

    年初京东声称要扩招10000人,以一线员工及基层管理者为主。事实上,在“甜蜜负担”下,10000这个数字变成100000也无妨,并不会对京东构成太多的成本压力。

    只是,数字越大,单个人的价值往往就越低,这是无法避免的。

    纯粹从资本家的角度,这一切也无可厚非。吊诡的是,在一线员工之外的后台,京东却要将“计时工资”贯彻到底。

    不论是996还是剔除三类人,抛开“奋斗”这类套话词汇不讲,京东对那些非一线人员的要求,都带有很强的时间特征。那些一周能待满72小时的,恐怕很难成为被裁的对象。

    有人说,996的结果是磨洋工(某些互联网企业的实践就是如此),人能够集中注意力的时间是有限的,拼时长不如拼高效地工作。

    这其实是不了解京东,不了解刘强东。

    韩平2014年在《年轻就是要活出你自己:刘强东的商业新逻辑》一书中对刘强东的发迹过程进行了详尽描述,最大的特征是强烈控制欲下的独断专行。

    后来,那些互联网八卦中的刘强东秉性的段子基本沿袭了这一论断,明尼苏达事件后,舆论对京东接班人的疑虑,也多基于刘强东太过强势、控制欲太强造成的皇太子缺位。

    而现在,京东要淘汰三类人,与其说是要996,倒不如说是这种控制欲在京东后台部门进一步强化。

    毕竟,越是王朝危亡之际,核心统治的控制力就越重要。

    于是,京东后台计时、前台计件的“分裂”,勾勒出一幅简单的图景:强化核心的控制力,“放飞”一线配送体系(无底薪下一步可能就是团队外包),模式变得更轻但表面上的控制力更强。

    左右分裂:自营立牌坊、加盟得利益

    2018年11月6日,星巴克中国宣布上调部分饮品价格,涉及浓缩咖啡、茶瓦纳以及星冰乐等产品,上调幅度为1元。

    在这之前,星巴克2018财年第三季度(2018年4月1日~6月30日)的财报显示,其中国区同店销售下降了2%,是当季全球表现最差的市场之一。

    与此对应的是,整个2018财年,星巴克全球营收增长了10.4%。

    反差的原因在于星巴克中外模式的差别。

    对星巴克这类连锁店来说,营收增长是外延式的,主要依赖门店数量的扩张。在美国及更多市场上,加盟连锁是星巴克低成本扩张的要诀。截至2018年9月30日,星巴克旗下自营、加盟店数量分别为1.5万间和1.4万间,二者基本持平。

    于是,星巴克靠自营做品质,从加盟商身上捞钱(利益分成),一幅奇特的景象出现。

    可惜的是,在中国市场上,由于某些不得而知的原因,星巴克一直是全自营模式,三四线“装逼”红利吃光后,星巴克开始增长乏力。

    于是,送外卖、涨价等一系列策略接踵而至。

    这与线上的京东有着惊人的巧合。

    这几年,京东第三方平台爆出的各类质量问题常常见诸媒体,越来越多的人认识到京东自营和第三方是两个不同的“地方”。

    整个2018年,京东在舆论的负面中逆向而动,大肆为第三方平台铺路。在杭州举办"迎新大会"上,京东黄埔商家成长计划负责人表示,京东明年将投入广告奖励金等超亿元,全方位助力新商家成长。

    根据相关财报,截至2018年12月31日,京东第三方平台签约商家数量已经超过21万个,数量庞大,这其中,仅第三季度单季就增加了3万家。

    此外,在年底前杭州举办的"迎新大会"上,京东黄埔商家成长计划负责人表示,京东2019年将投入广告奖励金等超亿元,帮助新商家成长。

    乌泱泱领取培训资料的人如同菜市场摊位招租,也彰显京东全面发力第三方加盟商的决心。

    “京东向天猫开放性电商靠拢”只是结果,不是原因。京东不是要去和天猫竞争或在模式上有什么创新,而是第三方加盟带来了实实在在的利益。

    早在2017年,一些媒体就对京东的财报分析得出结论,京东引入“第三方”卖家,收取“平台使用费”、“扣点”和放贷赚利息,毛利润率可达70%左右,以此推算,“第三方”业务当季贡献约占京东毛利润40%。

    如今,在第三方商家规模极速膨胀的情况下,这一数字料想只会上升。

    自营的营收和利润压力被第三方大大缓解,京东形成了典型的多业务互联网平台“交叉补贴”现象:较难挣钱的自营业务负责树立服务标杆、赢得口碑,为很能挣钱的第三方商家导入优质流量。

    一心一意的自营,分裂成了“交叉补贴”的两部分,一个自营平台,实际在靠加盟挣钱。

    这种分裂造成最终造成终端配送员地位的下降。

    抛开第三方商家中属于“京东物流”配套服务的部分,其他大部分物流都是各自解决,对用户而言,也谈不上享受最为重要的京东物流与配送体验,京东也就没必要再以兄弟名义继续用刚性成本经营这么一大帮“未来负债”。

    内外分裂:做电商不顺,但物流也别拖累电商

    京东的老对手苏宁最近日子似乎过得不错。

    2月底,苏宁易购发布2018年度业绩快报,年营业收入达到了2453.11亿元,同比增长30.53%,商品销售规模为3371.35亿元,同比增长38.54%,归母净利润133.28亿元。

    苏宁对京东,除了线下门店的优势,更重要的是突破了“家电3C产品”的品牌标签。从苏宁电器更名为苏宁云商,再到现在更名为苏宁易购,可以看成是苏宁正在逐步走出自己给自己所画下的圈。

    在快消品和百货领域,苏宁正在快速突破,2018年苏宁小店新开了3,972家,2019年2月份全盘收购了万达百货全国37家门店。

    同样给自己划了圈,还是范围更小的“3C产品”圈的京东,就没能实现这样的突破。

    与天猫的服装大战,京东几无胜利果实,超高毛利率的肥肉想吃吃不到。

    唯一有大突破的是图书,早在2017年11月,京东就宣布第三季度以36.2%的市场份额成为线上图书销售第一,超越当当的35.1%。

    然而,图书这个门类对电商平台的竞争能有多大用处,看看当当网的体量就知道了。

    既然没办法在电商之外寻求大的增长,把自己口碑最好的物流体系搬出来,也就顺理成章。

    2018年9月,刘强东说要开放个人物流业务,还买了飞机首航。

    的确,京东物流无论在时间还是服务质量上,是最有资格与顺丰较劲的。顺丰一个企业就搞出1600亿人民币的市值,要是现在有些露出不饱和迹象的京东物流能以独立的姿态分一杯羹,那还用管什么电商的突破呢。

    恰好,根据相关媒体的分析,顺丰现在“业务量比不过竞争对手,连增速也比不过”,物流大格局的松动迹象简直是京东千载难逢的切入时机。

    曲线救国,再好不过了。

    但麻烦也随之而来。京东物流不是原生独立的体系,又要配送员负责京东业务,又要面向个人揽收,大量的人员需求、高昂的市场开拓成本将直接落到本就压力颇大的电商营收上。

    思来想去,京东最好的办法,只能是把电商适度与物流切分开,无底薪模式由是出炉。

    不管和顺丰、通达们打成什么样子,无底薪就无大的经营风险,至少不会波及电商原本的经营,江山抢不下来,大本营也不会丢,一举多得。

    然而,这一切也不是没有代价的,物流服务品质急剧下降的可能性下,用户粘性能抵挡住多久,是要打个问号的。

    这不是多元化业务过程,这是分裂的过程。既要这个、又要那个,最终只能牺牲一线兄弟们的“安全感”,让干体力活的配送员承担像销售员一样的KPI。

    人设与现实分裂:一边是江湖义气,一边在商言商

    凭心而论,京东快递员的收入还算不错。

    根据2018年统计,全国快递员共有300万人,平均薪酬6200元每月,京东快递员大约18万人,平均薪酬与全行业持平。

    考虑到偏远地区一两千元的工资,京东稍好城市8000以上的收入是可信的。而2018年全国城镇人口的可支配收入是36000多元,平均到每月是税后3000多元,京东员工的薪酬本身有较大的压缩空间。

    事实上,口碑颇好的顺丰,目前也已经使用了25万“非正式工”,极大降低劳动密集带来的人工成本风险。

    但为什么到了京东这里,要动一下薪酬体系就面临铺天盖地的指责,内外皆不满?

    从感性角度看,人设太高、与现实反差太大,相对那些从不给自己加人设的企业,京东更容易被推到风口浪尖上。

    刘强东最大的优点是公开场合的大白话好听受用,不论是“不开除兄弟”,还是“老婆跑了那就悲剧了”,在近一段时间集中公关危机爆发前,语气中总是带江湖气息的“东哥”,大众形象总归是亲和的。

    可惜的是,京东及刘强东本人都在自己制造强烈的现实冲突,用现实打脸自己的人设。

    夫妻前脚刚秀完恩爱,后脚就闹出性侵门事件;

    BAT+J的理想还没谈完,股价就暴跌,甚至差点被拼多多超过;

    不开除兄弟的喊话下,400人壮观裁员、CTO张晨离职、CLO隆雨辞职、执行副总裁兼首席公共事务官蓝烨离职、取消快递员底薪、淘汰三类人……

    如果闭嘴不言,京东在电商行业收缩背景下,至少能有个相对好的舆论环境。但是,江湖义气也并非刘强东所想,京东生来就需要这样的人设进行宣传。

    是人设就会塌的。

    这种感性冲突,是京东一开始就面临的结局,精心布置的人设给京东带来了辉煌,也将还京东以落寞。

    人设与现实的分裂,带来的影响可能还不只是感性的。

    东哥抛弃了配送员兄弟,无底薪下,一些快递小哥已经开始自己给自己发空包然后拒收冲绩效了,这在“兄弟”时代是很难发生的。

    维系京东快递的江湖气息逐渐散去,更多市侩化的玩法将侵蚀整个京东配送体系。

    螳螂财经(微信ID:xiaoxiangFin):原潇湘财经,泛财经新媒体,重点关注新金融、新零售、上市公司等财经金融领域。 《财富生活》等多家杂志特约撰稿人。

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    突然想到树类型的算法都需要明白一个基本问题,树是如何选择特征和分裂点的?其根本要追溯到决策树的种类,每种是如何划分特征和分裂点,以及如何剪枝的。 决策树分为三类:ID3、C4.5、CART。提出时间却是 1984 年...

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    缘起

    在解决回归和分类问题的时候,一般会使用 Random Forest、GBDT、XGBoost、LightGBM 等算法,这类算法因为性能好,被业界广泛采用。突然想到树类型的算法都需要明白一个基本问题,树是如何选择特征和分裂点的?其根本要追溯到决策树的种类,每种是如何划分特征和分裂点,以及如何剪枝的。

    决策树分为三类:ID3、C4.5、CART。提出时间却是 1984 年提出 CART,1986年提出的 ID3,1993 年提出的 C4.5。在介绍决策树之前需要了解一些信息论的知识,信息、熵、条件熵、信息增益。决策树中的 ID3 和 C4.5 与信息论息息相关。

     

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    信息论基础

    信息是杂乱无章数据的一种度量方式。在分类问题中,如果待分类的事物可以划分在多个分类中,那么某个分类  的信息定义为:

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    其中, 是某个分类的信息; 是选择该分类的概率。

    熵是信息的期望,也就是计算所有分类包含信息的期望值:

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    其中,H(Y) 表示分类数据集的熵。

    条件熵是在特征 X 给定条件下,类别 Y 的条件概率分布的熵对特征 X 的数学期望。

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    其中, 表示在特征 X 下的条件熵; 表示特征下  具体特征值的条件熵; 表示 x 和 y 的联合概率分布。

    在划分数据集之前之后信息发生的变化叫做信息增益,信息增益是熵的减少或者说是数据无序程度的减少。熵减去条件熵就是信息增益。

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    其中, 表示信息增益。

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    数据说明

    在讲完一些信息论的基础知识的基础上,由于原始论文中公式的表示不是同一个体系,为了更加方便理解这三者,因此下文中三个算法的介绍都以下面数据集为基础。

    训练数据集 , 表示训练样本总数,数据共有  个类别,类别  的样本集合分别用  表示,那么 ,如果特征A有n个不同类型的取值分别为 ,特征 A 可以将 D 划分为 n 个子集,, 为  的样本个数,并且 ,子集  属于类别  的样本集合为 , 即为子集  中属于类别  的样本集合:。用  表示  集合样本的个数。

     

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    ID3

    4.1 算法思路

    利用训练数据集 D 与特征 A 来表示信息增益的计算方式,那么需要以下几个步骤:

    1)计算训练集合  的熵 :

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    当 H(D) 的值越小,说明样本集合 D 的纯度就越高。

    2)选择用样本的某一个特征 A 来划分样本集合 D 时,就可以得出特征 A 对样本 D 划分所带来的信息增益。特征 A 把 D 划分为 n 个子集,计算特征 A 对数据集 D 的条件熵 H(D|A):

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    3)计算信息增益 IG:

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    信息增益越大,说明用特征 A 来划分数据集 D,信息混乱程度越小。我们需要对样本的所有特征计算信息增益情况,选择信息增益大的特征来作为决策树的一个结点,或者可以说那些信息增益大的特征往往离根结点越近。

    当一个特征已经作为划分的依据,在下面递归过程就不在参与了。经过根结点下面特征各个取值后样本又可以按照相应特征值进行划分,并且在当前的样本下利用剩下的特征再次计算信息增益来进一步选择划分的结点,ID3 决策树就是这样建立起来的。

    4.2 决策树生成过程

    大概创建分支 createBranch() 伪代码的意思如下:

    检测数据集中的每个子项是否属于同一分类:
    
      if so return 类标签
      else
       寻找划分数据集的最好特征
       划分数据集
       创建分支节点
          for每个划分的子集
            调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中
       retrun 分支节点

     

    也就是说,遍历每一个特征,遍历每一个特征值,如果计算出来信息增益最大,那么该特征就是最佳特征;接下来每个特征和特征值递归调用,构建下面的子树,再次选取特征和特征值,直到划分的子项属于同一类别或者遍历完所有特征,返回出现次数最多的类别。

    4.3 示例

    选用原始论文中的一个示例:

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    假设有两个分类,一个是 N,一个是 P,Outlook 表示天气情况,Temperature 表示气温情况,Humidity 表示湿度,Windy 表示有风,这四个作为特征,每个特征下面的离散值作为特征值。那么数据的熵 :

    在 Outlook 的值 sunny 中 P 出现了 2 次,N 出现了 3 次,因此 ,那么数据集在 sunny 下的熵表示为  同理:在 overcast 下 ;在 rain 下 。那么数据集 D 在 Outlook 特征的条件熵表示为:

     

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    那么 outlook 的信息增益表示为:

     

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    同理其他特征的信息增益结果为:

     

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    可以发现 Outlook 的信息增益最大,优先在这个特征上划分,在递归到其他特征上最终形成的决策树图如下: 

     

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    C4.5

     

    ID3 算法中当一个特征的可取值数目较多时,而对应的特征值下面的的样本很少,这个时候它的信息增益是非常高的。ID3 会认为这个特征很适合划分,但是较多取值的特征来进行划分带来的问题是它的泛化能力比较弱,不能够对新样本进行有效的预测。为了解决这个问题,C4.5 决策树不直接使用信息增益来作为划分样本的主要依据,采用信息增益率来划分样本。

     

    特征 A 对训练数据集合D的信息增益比  定义为特征 A 的信息增益 IG(D,A) 与训练数据集 D 关于特征 A 的取值熵  之比,即:

     

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    如果特征 A 有 n 个取值,则其中数据集 D 关于特征 A 的熵为:

     

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    上面的过程相当于对特征值多的特征做了一个归一化,校正信息增益容易偏向于取值较多的特征的问题。但是同样增益率对可取值数目较少的特征有所偏好,因此 C4.5 决策树先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的特征,在从中选择增益率最高的。关于 C4.5 的剪枝问题,在 CART 树中一并介绍。

     

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    CART树

     

    ID3 和 C4.5 需要把连续特征离散化才能在回归数据中使用(ID3 需要人工处理,C4.5 算法自带处理);使用熵来度量信息的混乱程度还是复杂了些;最佳特征取值可以是多个,切分成复杂的多叉树。由于他们存在一些问题,下面还有一种决策树模型,CART 树。虽然 ID3 和 C4.5 存在很多问题,但是我不认为 CART 树是为了解决这些问题的,因为 CART 论文是发表的最早的,这边只是为了介绍他们对比不同。

     

    CART(Classification And Regression Trees,分类回归树),采用二元切分的方法,如果数据切分特征值等于切分要求进入左子树,否则进入右子树。CART 树即可以处理分类问题,又可以处理回归问题。分类问题采用基尼系数来选择最优特征和分裂点,回归问题采用平方误差的总值(总方差)来选择最优特征和分裂点。

     

    6.1 CART数据集混乱程度衡量

     

    6.1.1 CART分类树

     

    基尼指数是 1912 年意大利统计与社会学家 Corrado Gini 提出的。基尼系数(Gini index、Gini Coefficient)用来衡量一个国家或地区居民收入差距的指标,值越大表示收入越悬殊。在 CART 分类树中,采用基尼系数衡量数据集的不纯度(混乱程度),基尼系数越小说明数据不纯度低,特征越显著。

     

    那么分类数据集 D 的基尼系数可以表示为:

     

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    在特征A下,将数据划分成两类,一类是 ,一类是 ,那么在特征 A 下的基尼系数为:

     

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    6.1.2 CART回归树

     

    计算回归数据真实目标值中所有数据的均值,每条数据真实目标值减去均值。使用差值的绝对值或者差值的平方来衡量回归数据的混乱程度。若果采用差值的平方来衡量,那么就是平方误差的总值(总方差)。

     

    6.2 树的生成过程

     

    函数 createTree() 的伪代码大致如下:

     

    找到最佳的待切分特征:    
      如果该节点不能再分,将该节点存为叶节点    
      执行二元切分    
      在右子树调用createTree()方法    
      在左子树调用createTree()方法    
    
    那么如何找到最佳的待切分特征和特征值呢?   
    
    每个特征:    
      每个特征值:    
        将数据切分成两份    
        计算切分的误差    
        如果当前误差小于当前最小误差,那么将当前切分设定为最佳切分并更新最小误差    
    返回最佳切分的特征和特征值
    

     

    如果是分类树,那么误差指的的基尼系数,如果是回归树,误差值的是总方差。节点不能再分有两种情况:一是切分后的数据真实目标值为同一个,那么此时叶节点就是当前值;二是预剪枝切分后的样本很少或者迭代时总误差下降不满足阈值,此时用切分后的数据真实值的平均值作为叶节点。

     

    6.3 树的剪枝

     

    树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,一般为了寻求模型的最佳效果可以同时使用两种剪枝技术。


    预剪枝过程相对简单,在生成树的过程中,如果某个特征和特征值切分的样本小于最小样本数或迭代误差下降值小于设置的最小下降值,就停止切分。预剪枝可以降低过拟合的风险并减少决策树的训练时间,但是也会带来欠拟合的问题。

     

    下面重点讲后剪枝,训练集训练一个决策树。在验证集上,对于一颗子树 ,其损失函数为:

     

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    其中, 为正则化参数, 为验证集的预测误差, 是子树 T 叶节点的数量。

     

    如果将 T 的子树减掉,那么损失函数为:

     

    图片

     

    如果剪枝后损失函数变小,或者损失函数相等但是叶节点的数量变少,这两种情况都满足剪枝条件,具体后剪枝过程如下:

     

    基于已有的树切分验证集数据:
      如果存在任一子集是一棵树,则在该子集递归剪枝过程
      计算将当前两个叶节点合并后的误差
      计算不合并的误差
      如果合并会降低误差的话,就将叶节点合并
    

     

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    决策树算法小结

     

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    在样本量比较小的情况下建议使用 C4.5,大样本的情况下使用 CART。C4.5 需要对数据进行多次排序,处理成本耗时较高;CART 树是一种大样本的统计方法,小样本处理下泛化误差较大。


    目前这三种算法都是一棵树中的特征来决定最后的结果,后来发展成一组树来决定最后的结果。如果这些树是并行投票,就是每个树的投票权重相同,形成了 bagging 类的算法,最有代表性的是 Random Forest;如果这些树是串行投票,每个树的投票权重不同,通过拟合残差的方式,形成了 boosting 类的算法,最有代表性的是 GBDT、XGBoost、LightGBM。

     

    参考文献

     

    [1] Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, Charles J. Stone.(1984).
    [2] Classification And Regression Trees Quinlan1986_Article_InductionOfDecisionTrees
    [3] C4.5: by J. Ross Quinlan. Inc., 1993. Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers
    [4]《机器学习实战》
    [5] https://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html
    [6] 周志华西瓜书《机器学习》

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    Heterogeneous

    写在最后


     

    上一篇博文已经简单的介绍了元件库是如何创建的,并且了解了arCAD Capture CIS的一些最基本的操作。

    下面这篇博文继续沿着上面的说,我们开始画分裂元件的元件库。

    所谓的分裂元件,通俗地说就是同一个元件,分为几块画出来,最典型的就是FPGA,由于FPGA引脚众多,不可能在一块封装上画完,必须分为多个部分画出来。

    这篇博文呢?不讲FPGA,以一个运放为例,来记录下分裂元件的原理图库制作方法。

    假设画如下元件的Package,下面的这个图来自于数据手册,以后无论是什么元件或者芯片,当你画它的封装的时候,都需要参考数据手册:

    从上图可以看出,A和B为两个运算放大器,分别有三个独立的管脚和两个公用的管脚,且管脚编号都已给出。

    建立工程我就不说了,就沿着上篇博文建立的工程来操作。

    可见,上图中有一个选项叫做:Homogeneous以及heterogeneous,什么意思呢?


    Homogeneous

    翻译起来不是太好翻译,通俗的说吧,如果分裂元件的几个部分都是同样的类型,如这篇博文我们要画的分裂元件,两部分都是运算放大器,固可以使用Homogeneous类型;

    在操作上,homogeneous类型,只需画出元件的一部分,其他页自动生成。

    我们通过实际操作体会一下:

    如下图,已经画出了分裂元件的一部分,那该画另一部分了:

    通过快捷键Ctrl + B,进入下一部分画框:

    可见,默认另一部分已经存在,且上上一部分相同,知识管脚编号没有给出,需要自己给出,我们根据数据手册,调整下管脚:

    管脚可以重复(上下部分的电源管脚V-以及V+可以重复给出)。

    这种简单的元件,容易区分管脚,所以我们可以隐藏一下:

    看下效果:

    干净,整洁多了。

    这里整理一下快捷键,Ctrl + N,下一部分;

    Ctrl + B,上一部分。

    这些其实都在View里面,我们还可以将分裂元件的几部分一同显示来看:

    View , Package :


    Heterogeneous

    那Heterogeneous呢?

    heterogeneous:各个部分的元器件不同,每一个part都需画出。

    在操作中,我们先画出了一部分,另一部分不会自动画出,需要自己重新设计。

    如下图我们画出其中一部分:

    Ctrl + N,画出下一部分:

    由于是Heterogeneous类型,所以上下部分共同的部分,可以不用画出来了。


    预告:

    这篇博文到此也就结束了,Heterogeneous类型的分裂元件,在画法上不仅不同,而且在用法上,相对于Homogeneous,也略微复杂一点,下篇博文见。

    写在最后

    在今年的秋招一开始,我就建立了一个微信群,在CSDN发布了一条博文,召集全国各地的同行朋友们共同加入,共同讨论秋招求职笔试,面试经验,目前已经有300多人加入,各位才华横溢,让我大开眼界。

    到今天11月份,从西北地区最早结束到其他各地陆续结束,但是我们曾开玩笑说,本群继续召集下一届同行,作为先行者的我们也会对你们给予应有的帮助,欢迎加入,到你们晒工资的时候,会不会再次把我们倒挂呢?拭目以待。

    由于人数较多,所以加我的时候务必备注:CSDN+地区或学校+职位(意向职位)+昵称。

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  • ​《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 “我周围的每样东西看起来都很恐怖,周围的人们看...英国画家路易斯·韦恩(1860-1939)以画猫而著称,不幸的是他晚年罹患精神分裂症,但是疾病并没有阻止他

    ​《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》

    “我周围的每样东西看起来都很恐怖,周围的人们看起来不再正常,而是一个个带有黑色轮廓和发亮的眼睛的恶魔。我无法十分专注地和你交流,因为似乎所有其他即使我不想感兴趣的事情也会吸引我的注意力,当我们交谈时,我会不由自主地被隔壁房间和走廊里的声音所吸引,我控制不住我的注意力,这使得我无法注意我在对你说什么或你对我说了些什么。”一位精神分裂患者的自述。

    英国画家路易斯·韦恩(1860-1939)以画猫而著称,不幸的是他晚年罹患精神分裂症,但是疾病并没有阻止他继续作画。我们来看下韦恩从正常到精神分裂不同阶段所画的猫吧。

    这是患病前韦恩画的可爱的猫(图1):
    在这里插入图片描述
    图1

    (来源:https://www.schizlife.com/louis-wains-schizophrenic-cats/)

    图2是随着疾病程度的不断加深,易斯·韦恩在不同时期所画的猫(从左到右,从上到下),是不是所画的猫越来越恐怖,越来越抽象了呢:
    在这里插入图片描述
    图2

    (来源:https://www.schizlife.com/louis-wains-schizophrenic-cats/)

    听了上述精神分裂症患者的自述,以及看了患有精神分裂症的画家韦恩不同时期所画的猫,我们似乎能够直观地感受到精神分裂症患者内心的痛苦与煎熬。那么精神分裂症到底是一种什么病呢?接下来,我们一起来了解一下这个“可怕”而又像谜一样的疾病。

    什么是精神分裂症,它有哪些症状?

    简单地说,精神分裂症是一种非常严重的精神疾病,其临床症状大概可以分为3类,即阳性症状、阴性症状和认知功能障碍。所谓的阳性症状主要包括幻觉和妄想。幻觉就是患者感受到了本来不存在的东西,比如说,患者会听到周围的人都在说他的坏话,这就是幻听症状;除了幻听,还有些病人会有幻视、幻触觉等。那什么是妄想呢,比如说,患者会自认为是一个非常有名大人物,如电影明星,甚至有些患者会自认为自己是上帝。

    所谓的阴性症状主要表现为情感上的冷淡,对很多事没有热情和积极性。而认知功能障碍主要表现为记忆障碍、注意力障碍和执行功能障碍等。在本文开头,患者自述到“当我们交谈时,我会不由自主地被隔壁房间和走廊里的声音所吸引,我控制不住我的注意力,这使得我无法注意我在对你说什么或你对我说了些什么”,这就是注意力障碍的典型表现。

    是哪位大侠给精神分裂这种疾病起了个“精神分裂症(Schizophrenia)”的名字?

    就是下面这位帅哥——厄根 布洛伊勒(Eugen Bleuler, 1857–1939)。布洛伊勒是瑞士著名的精神病学家,于1911年发表专著第一次使用“精神分裂症”一词来描述精神分裂这种疾病[1]。那在此之前,专家们给精神分裂这种疾病起的什么名字呢?你还真有可能想不到,那时候专家们称这种疾病为dementia praecox,翻译成中文是早发性痴呆(现在看来,痴呆和精神分裂症是两种很不同的疾病哈)。
    在这里插入图片描述
    图3 (来源:Wiki百科)

    哪些人更容易患精神分裂症?

    精神分裂症是谜一样的疾病,主要是因为时至今日科学家还没有完全弄明白精神分裂的发病机制,但似乎遗传因素在精神分裂症的发生过程中占有重要作用。今天我们就来说说这个遗传因素。

    研究表明,如果小明的叔叔、舅舅或姨得了精神分裂,小明患病的概率约为3%;

    若小明的爷爷或奶奶患有精神分裂症,那么小明患精神分裂的概率约为4%;

    如果小明的兄弟或者姐妹患有精神分裂,那么他同样患精神分裂的概率达到10%;

    如果小明的异卵双胞胎兄弟/姐妹患有精神分裂,那么小明患病的概率也是接近10%;

    若小明的父母有一个患病,那么小明患病率达到13%;

    如果父母双方都患有精神分裂,那么小明患病率接近50%;

    如果小明的同卵双胞胎兄弟/姐妹患有精神分裂,那么小明患病的概率也高达50%。

    哪些地区的人更容易患精神分裂症?

    根据2018年的一项最新研究[2],2016年精神分裂症点患病率(point prevalence rate)约为0.28%,据估计全球约有2100万人患有精神分裂症(估计不止吧),而1990年精神分裂症患者的数目仅为1310万。不同地区和国家的点患病率如图4所示,从图中可以看出,中国大陆地区的精神分裂症点患病率似乎最高,达到0.42%。此外,荷兰在整个西欧地区表现出很高的患病率(达到0.36%)。图5表示不同国家和地区在1990年和2016年报道的精神分裂症流行病例(prevalence cases),东亚和南亚地区的数量最多,2016年分别达到约720万和400万,而大洋洲的最少,约2.8万人,撒哈拉以南地区患者总数约130万。
    在这里插入图片描述
    图4 (来源:文献2)
    在这里插入图片描述
    图5(来源:文献2)

    在哪个年龄精神分裂症发病的概率最大?

    精神分裂症的发病年龄似乎具有选择性,研究表明[3],大部分的精神分裂症患者的发病时间都在他们十几到二十几岁之间,如图6所示。所以说,青少年时期,不仅是学习的好时候,也是预防精神分裂症的关键时期呀。
    在这里插入图片描述
    图6 (来源:文献3)

    参考资料:

    [1] Bleuler, E., 1911. Dementia praecox oder Gruppe der Schizophrenien. In: Aschaffenburg, G. (Ed.), Handbuch der Psychiatrie. Spezieller Teil, 4. Abteilung, 1. Hälfte Deuticke, Leipzig

    [2] Charlson F J , Ferrari A J , Santomauro D F , et al. Global Epidemiology and Burden of Schizophrenia: Findings From the Global Burden of Disease Study 2016[J]. Schizophr Bull, 2018.

    [3] Castle DJ and Murray RM, The epidemiology of late onset schizophrenia, Schizophrenia Bulletin, 1993, 19 (4),691-700

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