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  • 计算公式是什么?瓦楞纸箱重量计算方法:计算纸箱面积(总长*总宽)总长=(纸箱长度+纸箱宽度)*2+接头(一驳箱)总长=(纸箱长度+纸箱宽度+接头)*2 (双驳箱)总宽=(纸箱宽度+上盖尺寸+下盖尺寸即纸板订料面积=纸度*纸长2...

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    什么是瓦楞纸的楞率?楞率计算公式是什么?

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    瓦楞纸箱重量计算方法: 

    1. 计算纸箱面积(总长*总宽)

      总长=(纸箱长度+纸箱宽度)*2+接头(一驳箱)

      总长=(纸箱长度+纸箱宽度+接头)*2 (双驳箱)

    总宽=(纸箱宽度+上盖尺寸+下盖尺寸即纸板订料面积=纸度*纸长

    2.计算单位面积的重量:AB楞=面纸基重+B楞基重*1.36(瓦楞率)+芯纸基重+A楞纸基重*1.51(瓦楞率)+底纸基重

    B楞=面纸基重+B楞纸基重*1.36(瓦楞率)+底纸

    瓦楞率是对瓦楞芯纸额外消耗的纸板长度的描述。不同楞型纸板的瓦楞率

    通常如下:A=1.51,B=1.36,C=1.44,E=1.31,F=1.23。由于生产厂家所用瓦楞辊的初始规格不同以及在机器上耗用纸板的不同,不同机器的瓦楞率也各有差异。

    瓦楞原纸因压瓦楞后引起纸张长度方向上的缩短其缩短比值称为压缩比系数。

    瓦楞纸板(corrugated board),又称波纹纸板。由至少一层瓦楞纸和一层箱板纸(也叫箱纸板)粘合而成,具有较好的弹性和延伸性。主要用于制造纸箱、纸箱的夹心以及易碎商品的其他包装材料。GB 5034 有明确规定的A、B、C三类楞数分别为34±2、40±2、50±2 

    怎么样,学会了吗,如今竞争激烈,利润点薄,在保证客户要求下更要对原料精打细算,欢迎关注纸包装 龙虎堂,共同学习,共同进步!

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  • 现象:同样的SQL,每天处理的数据...我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式:一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(¥/GB)。 变量主要是输入量和复杂度,如果SQL没有变更的情况下复杂度度也没有变...

    现象:同样的SQL,每天处理的数据行数差不多,但是费用突然暴涨甚至会翻数倍。

    分析:

    我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式:一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(¥/GB)。

    变量主要是输入量和复杂度,如果SQL没有变更的情况下复杂度度也没有变化,那么费用上涨主要原因就是输入量增加,因此我们侧重从输入量去排查是什么环节导致来了输入量的增加。

    排查:

    挑两个job的Logview查看输入量,推荐用MaxCompute Studio的作业对比功能查看,作业对比功能使用方式可以参考《MaxCompute Studio使用心得系列7——作业对比》。输入量如下:

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    如上图,数据行数差别没有翻倍,但是大小(bytes)翻倍,基本可以排除是因为数据量暴增导致。那么数据行数增量不大,但是数据大小翻倍,无疑翻倍的这些数据肯定是有了变化,比如某些列的值长度变大那么size就变大,这个可以从这些数据的上游链路去查是否有可能某些列的值长度变的很大,如果这个也能排除,那么就可以考虑存储压缩率了。

    存储在MaxCompute里的数据是经过压缩后存放的,而MaxCompute的存储计费和SQL计费涉及到的数据量都是按这些数据存在MaxCompute里压缩后的量统计。

    MaxCompute数据存储压缩没有固定比例,跟表数据有关,如平均字段长度、唯一值个数、数据相似度等,一般说来,每个表中都有存在1个或几个对存储空间影响比较的字段,这些字段就是影响压缩效果的关键(可以参考相关的存储介绍文章)。知道这个知识点,我们再去排查费用变化的这一天,输入的这些数据产出的方式变化情况。

    数据产出方式变化我们遇到的两个例子:

    • 数据中的时间字段计算方式变化。原来存储时会处理成" yyyy-mm-dd 00:00:00"格式,此时针对这个字段yyyy-mm-dd这段重复度高,对压缩算法比较友好,最终数据的压缩率高。之后对这个字段就不进行任何处理直接是按实际时间"yyyy-mm-dd hh:mi:ss",重复率底,存储压缩率就降低,从而数据的size就更大,最终SQL扫描这部分数据时输入量也就变大所以费用就上涨。
    • 数据中的敏感字段计算方式变化。原来存储时不经过任何处理,这个字段的数据相对比较有序,压缩率也比较高。之后这个字段经过自定义函数进行加密,加密后的数据变成随机无序,压缩率就底,数据的size也就更大,最终SQL扫描这部分数据时输入量也随之更大费用就上涨。

    可能还有其他的情况目前还没遇到,大家如果出现这类问题,不妨自己做一下分析。


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  • 分析:我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式:一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(¥/GB)。变量主要是输入量和复杂度,如果SQL没有变更的情况下复杂度度也没有变化,那么费用上涨主要原因就是...

    现象:同样的SQL,每天处理的数据行数差不多,但是费用突然暴涨甚至会翻数倍。

    分析:

    我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式:一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(¥/GB)。

    变量主要是输入量和复杂度,如果SQL没有变更的情况下复杂度度也没有变化,那么费用上涨主要原因就是输入量增加,因此我们侧重从输入量去排查是什么环节导致来了输入量的增加。

    排查:

    挑两个job的Logview查看输入量,推荐用MaxCompute Studio的作业对比功能查看,作业对比功能使用方式可以参考《MaxCompute Studio使用心得系列7——作业对比》。输入量如下:

    61d6ae58ca0ff07a5bb4d88532a6a8f6.png

    如上图,数据行数差别没有翻倍,但是大小(bytes)翻倍,基本可以排除是因为数据量暴增导致。那么数据行数增量不大,但是数据大小翻倍,无疑翻倍的这些数据肯定是有了变化,比如某些列的值长度变大那么size就变大,这个可以从这些数据的上游链路去查是否有可能某些列的值长度变的很大,如果这个也能排除,那么就可以考虑存储压缩率了。

    存储在MaxCompute里的数据是经过压缩后存放的,而MaxCompute的存储计费和SQL计费涉及到的数据量都是按这些数据存在MaxCompute里压缩后的量统计。

    MaxCompute数据存储压缩没有固定比例,跟表数据有关,如平均字段长度、唯一值个数、数据相似度等,一般说来,每个表中都有存在1个或几个对存储空间影响比较的字段,这些字段就是影响压缩效果的关键。知道这个知识点,我们再去排查费用变化的这一天,输入的这些数据产出的方式变化情况。

    数据产出方式变化我们遇到的两个例子:

    • 数据中的时间字段计算方式变化。原来存储时会处理成" yyyy-mm-dd 00:00:00"格式,此时针对这个字段yyyy-mm-dd这段重复度高,对压缩算法比较友好,最终数据的压缩率高。之后对这个字段就不进行任何处理直接是按实际时间"yyyy-mm-dd hh:mi:ss
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  • PCA是一种基本的数据降维技术。在知乎或者百度搜索PCA,会找到很多关于PCA的介绍。我喜欢在直观上理解数学知识。因此我打算从直观的角度把我对...数据压缩也不是随心所欲地压缩。我们的目标是:让新数据的方差尽可能...

    PCA是一种基本的数据降维技术。在知乎或者百度搜索PCA,会找到很多关于PCA的介绍。

    我喜欢在直观上理解数学知识。因此我打算从直观的角度把我对PCA的理解写出来。毕竟是个人见解,如有不妥之处欢迎指正。

    以下内容假定读者稍微了解过PCA。


    我以最简单的模型为例:如何把二维数据压缩至一维。

    正如最近很火的一句话:“戏说不是胡说,改编不是乱编”。数据压缩也不是随心所欲地压缩。我们的目标是:让新数据的方差尽可能地大。这样的标准能使得新数据尽可能地不丢失原有数据的信息,因为方差越大,数据间的差异越大。

    如下图所示:有六个点,每个点有两个特征,分别对应x轴和y轴。我们需要把他们压缩成一维的数据,即每个点只有一个特征。

    因此要寻一条直线,让所有点投影到该直线上。该直线上的刻度即为新数据的值。

    0b0153e9125941fb5664cf5358f7344f.png

    首先我们进行中心化处理。中心化的好处在于,我们寻求的直线必定经过原点。如下图所示。我们只需从所有经过原点的直线中,找一条直线,使得各个数据的方差最大。

    a6b89377280a7cae038946492ec4ed5b.png

    如下图所示,设P是样本的一个数据。注意到这样一个性质:由于OP的距离是定的,因此过原点作任何一条直线,记Q是P在该直线上的投影点,都有

    =定值。

    1c73d86c2ea5730a23eb02a339bdeb8c.png

    显然知道

    (带正负号的长度)是数据
    压缩后的值。

    那么如下图所示:对于

    六个点,分别作直线的垂线,交直线于
    六个点。直线可以看做数轴,坐标系的原点就是数轴的原点。记
    六个点的刻度分别为
    。那么
    就是降维后的数据。

    aa71b44eb7f05d31a5f5fd57af74d99b.png

    由于数据已经做了中心化处理,所以

    。一般性的具体证明如下(电脑上编辑公式太麻烦了,学习时间紧张,暂时就用手写代替吧):

    b4825821324adfa3250da6f00a111c19.png

    也就说明

    的均值为0。那么
    的方差为:
    .

    回想我们的目标是让压缩后的数据方差最大,即让

    最大。

    记点

    到直线的距离为
    ,那么有
    +
    =定值。

    于是

    =定值。

    使

    最大,那么等价于
    最小。

    到这里,问题就差不多解决了。后面的步骤和网上其他方法是一样的。

    这个结果是很美妙的,我忍不住和一元线性回归作比较。如下图所示,一共有九个点。我们要进行一元线性回归,所采取的策略是让平方损失最小,通俗地来说,就是让九条绿线的平方和最小。

    bfbe019f126f2be375a271f7a14123fc.png

    如果是采用PCA,如下图所示,我们采取的策略是让九条红线的平方和最小。

    dac9cdeb1668440e90aadff9d71d6e3c.png

    事实上,一元线性回归也能采取“使点到直线距离的平方和最小”的策略。两种策略各有各的优势与缺陷。只不过“平方误差最小原则”已经被广泛地接受。

    类似地,对于n维数据,投影到更小的k维空间也能同样地进行类比。有时间的话我再更新。

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压缩率公式