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同時也有9部Youtube影片,追蹤數超過73萬的網紅予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」,也在其Youtube影片中提到,計算過程を一切省くことなく、対角化の問題を3問解説します 【線形代数学入門連続講義一覧】 線形代数入門①(概観&ベクトル) →https://youtu.be/svm8hlhF8PA 線形代数入門②(行列) →https://youtu.be/ltFl0FpLTzQ 線形代数入門③(一次変換と演算...
2的1000次方 在 蕪菁雜誌 Facebook 的最讚貼文
#各縣市長風格決定疫情走向
#縣市首長齊心抗疫才是百姓之福
記得桃園、宜蘭、基隆算是這次本土疫情最開始爆發的地區,在泛藍縣市裡面,宜蘭卻是很快地就把疫情控制下來,原因無他,就是 #確實匡列的疫調,#風格明快的宣布管制措施,#並與中央配合!
5/11 宜蘭爆5例群聚確診 林姿妙親上火線宣布七大管制措施
https://udn.com/news/story/120940/5449732
5/12 宜蘭守住疫情第一關 林姿妙還原漏夜匡列過程
https://reurl.cc/4a4MaX
昨(11日)一口氣新增7例新冠本土病例,其中5例是來自羅東遊藝場感染源不明的群聚感染。中央疫情中心指揮官陳時中昨天特別公開讚揚並感謝宜蘭縣政府不眠不休,才得以迅速匡列接觸者,第一時間找出這5名確診者。
6/2 宜蘭無新確診 林姿妙感謝努力
https://reurl.cc/bXkg0X
同是藍營執政的苗栗縣,6/1出現兩起移工確診,6/2出現12例,6/3暴增34例,京元電還出現未分流的群聚快篩狀況,讓人著實擔心。縣長自知防疫能量不足找中央討救兵,CDC也很快地在6/4指派王必勝醫療應變組副組長至苗栗成立前進指揮中心,我們看到6/4~6/9確診人數為51、64、75、45、16,12,確診人數初步呈現獲得控制的狀況。顯示 #與中央配合,#對疫情控制絕對加分的阿!
6/5 前進指揮所進駐京元電子第一夜! 王必勝:比想像中複雜嚴峻
https://news.ebc.net.tw/news/living/264059
6/5 京元電3天快篩落幕 王必勝:已釐清初步感染狀況
https://udn.com/news/story/120940/5511860
話說回來,累積確診人數佔全台灣83%的雙北,我們看到的雙北市長,卻是處處與中央反其道而行。
#標新立異處處與中央做對的雙北
在雙北疫情剛開始有零星跡象時,柯文哲痛斥中央防疫官員「政治人物」,還說「 #我們要允許一個程度的感染」,「我不贊成動不動就超前部屬」 ,結果台北市5/15才宣布八大行業、公有場館、電子遊戲業、網咖等暫停營業,這兩周的時間,不知道多了成千上萬的人次出入這些場所,首當其衝的就是新北!
一開始的 #確診熱區萬華,柯文哲不封萬華區,提「A的N次方」並預言「疫情兩周內獲得控制」,結果,失控了。
當別的縣市都在認真做疫調時,柯文哲說傳統的疫調沒有意義,宣布5月中開始 #不疫調(新北衛生局5/22也宣布開始不疫調)結果疫情控制毫無進展,台北市只好6/2再回頭做疫調。
當別縣市都在做 #傳統市場單雙號分流 時,柯文哲說:「難不城要叫警察來檢查?」於是用了「監視器新政」來監看人潮,當然結果是失敗的,過三天又開始單雙號分流並出動警察管制。
而且柯文哲、侯友宜動不動就提到「 #封城」、「 #兵推」(最後又推說決定權在中央),結果是造成人群恐慌心理,拼命往超市、傳統市場去群聚,或是索性移到其他縣市。
柯文哲整天吵著 #中央不給疫苗,結果疫苗到了 #台北市卻是全台施打率最落後的縣市。第一線醫護頻頻有人發聲自己尚未打到,造冊混亂、插隊亂象、施打群聚未分流問題,都在首善之都台北市出現。昨天還傳出半夜診所大排長龍,診所說是安排檢查,後來又改口是打「肺炎鏈球菌」,結果今日柯文哲出來開記者會道歉,確實是非醫護人士打了那1000多劑的AZ!
醫師出身、智商157的柯文哲,心高氣傲,標新立異,凡事與CDC做對,卻沒看到他的防疫措施有優於其他縣市首長的地方。連台北市記者會,市府都要刻意打壓媒體、跳過媒體提問,篩選媒體提問,此事在媒體LINE群組都引發許多媒體不滿。
從人口/土地密度結果來看, #台北市毫無疑問就是全台灣防疫最差的破口,這點柯文哲絕對難辭其咎。而頻頻口出惡言,每日一詞的激烈言論,恐怕也只是怕人家把防疫不力的原因歸咎於自己而已吧。
在這好好奉勸柯市長和侯市長,放下對CDC的傲慢與成見,若是有不明白的地方,請早日虛心求教,最後的受益者總是自己的市民甚至全台灣人民啊!
#宜蘭苗栗都做得到
#台中彰化也做得比你好
#新北市至少還口頭感謝中央
#就是台北市最與眾不同啦
#跟你一組的還真衰
2的1000次方 在 Facebook 的最讚貼文
[101文]股價理論上冇上限,但有冇諗過交易所報價有上限?打爆咗點算?而家就真係有人做到啦。
TLDR:千年蟲翻版呀喂!畢菲特隻嘢股價打爆機,部份newsfeed要暫停報價,等system upgrade.搞幾耐?唔使急,幫緊你幫緊你,等多一兩個星期啦。好有「總掣喺元朗」嘅feel
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1. 拿,電腦嘅嘢我真係唔識的,所以技術細節交返畀識嘅人。但呢篇應該夠晒益智,又講金融又講數學又講電腦。
2. 但,大約你都諗到,系統總有上限。咁記住,一隻股票最多只能跌100%,但可以升100萬倍,upside無限(所以沽空嘅好易死)。理論上sky is the limit,真係會有公司可以打爆上限的。
3. 係邊個?之唔係又係佢,股神畢菲特,同佢旗下嘅巴郡(Berkshire Hathaway),亦都介紹返,巴郡B就三舊水美金一股有找,有排未打爆。所以今次主角係巴郡嘅A股,現價425,000美金一股。
4. 咁個導火線,當然係巴郡股價近期好強。其實強咗足足大半年。眾人覺得股神冇料到呀廢老呀契媽先係王道呀(而家已成為KFC),但你咪理,巴郡股價近期一樣屢創新高,畢菲特一樣突破1000億美金身家(*)
5. 而巴郡A股,亦一路唔肯拆股(**)。咁用股神嘅lingo,滾雪球,滾到42萬蚊,就撞牆啦
6. 因乜?因為,Nasdaq報價系統,有上限,而佢老哥隻嘢好快會打中。而家唔知點算。咪做system upgrade,但都要等多陣。可能之前真係冇預廢老咁有後勁。
7. 岔開少少,你心諗,Nasdaq關巴郡乜事?唔係得科技股?首先呢,唔關事,星巴克同百事都在Nasdaq.二來,嚴格嚟講Nasdaq唔係一個交易所(紐約交易所NYSE就有E,Nasdaq冇E),係一個交易兼報價系統。所以雖然巴郡在NYSE上,但都關Nasdaq事,因為好多data feed都係佢地做
8. 講咗咁多,Nasdaq上限係幾多?咪話巴郡42萬一股,好快頂爆,咁你估下,50萬?冇,其實係42萬9。To be exact,係$429,496.7295。
9. 嚟啦喎,咁怪雞嘅數字,梗係有啲特別原因。識電腦嘅實估到,唔識但數學好嘅(即係我)一樣知道。2嘅32次方再減1,就係4,294,967,295。咁點解唔係呢個43億嘅數係上限?因為股價有小數點,Nasdaq留返4個小數點,所以就係$429,496.7295。
10. (技術嘢:點解係32?冇錯因為32 bit.不過留意返,股價係唔會有負數的,所以唔使預負數嘅位。讀過電腦應知如果負數又要留多一堆位)(Technically 佢地叫 four-byte unsigned integer)
11. 結論?而家有啲data source真係停咗實時報價,有啲交易商直頭而家唔畀你買巴郡A股,驚自己系統支援唔到會大炒。等下啦,聽講話5月17號搞掂。
12. 另外,股價第二高嘅公司,NVR,股價亦不過係5100蚊(留意唔代表間公司第二大,呢度啲讀者應冇咁低能),打後大家都知咩Amazon Google 兩三千蚊美美金一股。講到尾就真係全人類服侍畢菲特一個
13. 仲有個問題,你心諗,明明話巴郡在紐交所NYSE上市喎,咁NYSE又有冇呢個問題?係冇的!可能一早upgrade咗
14. 最後一個問題:香港呢?哈哈哈,首先你諗下,香港股價最高(留意,唔係市值最大,亦唔一定係一手入場費最貴)嘅,係邊隻股票?幾乎反射動作你會諗騰訊(700),但答案唔係。而騰訊有冇見過1000蚊?我唔肯定,但我記得冇,因為次次去到咁上下就會拆。
15. 咁香港有冇金牛股?答案係,有的。邊隻?例如我寫過嘅,黃金ETF 2840,咪千幾蚊。另外仲有幾隻的,不一一細講
16. 於是乎,你最期待嘅問題:港交所系統,股價上限係幾多呢?畀你估下?
17. 我都唔完全肯定,有錯可以更正,但就我理解同埋睇港交所價位表,上限應該係9995。感覺,好似流咗啲喎。咁如果騰訊當初冇拆細,而家一早爆咗標啦,又點收科?
(*)呢一刻呢個Club有8個人,留意2019年我寫過文,當時得2個人。咁你話疫情大洗牌下,咩人係贏家?話過你知啦,每次災難都係洗牌,財富再分配,有錢人更有錢。Welcome to shareholder capitalism
(**)近年全球仇老,有個講法話畢菲特就係閂埋門唔畀啲新一代到等佢地冇得上流。呢個講法都夠低能。首先,新一代會買巴郡?第二,明明而家有fractional shares(留意,唔係碎股)買,你唔去投票唔去奧馬哈食牛扒聽廢老講道就得。第三,其實有B股可以買,唯一分別就係投票權少好多,但新一代會care?況且,依然可以去食牛扒的。
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【線形代数学入門連続講義一覧】
線形代数入門①(概観&ベクトル)
→https://youtu.be/svm8hlhF8PA
線形代数入門②(行列)
→https://youtu.be/ltFl0FpLTzQ
線形代数入門③(一次変換と演算の性質)
→https://youtu.be/X2Xy2wnQbXc
線形代数入門④(一次独立と一次従属)
→https://youtu.be/6lKtkf3SNyE
線形代数入門⑤(連立方程式:掃き出し法)
→https://youtu.be/Da73Ra7gWKU
線形代数入門⑥(連立方程式:不定と不能)
→https://youtu.be/SrGvI85h6Mk
線形代数入門⑦(連立方程式:階数)
→https://youtu.be/J_WpopdTjVU
線形代数入門⑧(行列式:定義と性質)
→https://youtu.be/_TGC3rnWxDc
線形代数入門⑨(行列式:余因子展開)
→https://youtu.be/VwZ0EtT_UiI
線形代数入門⑩(逆行列:定義)
→https://youtu.be/FbAKS6OY0k0
線形代数入門⑪(逆行列:掃き出し法)
→https://youtu.be/K9yZYDUHEVQ
線形代数入門⑫(固有値・固有ベクトル)
→https://youtu.be/_TgBFx0jwRQ
線形代数入門⑬(対角化:重解がない場合)
→https://youtu.be/FTC_aekgqCg
線形代数入門⑭(対角化:重解がある場合)
→https://youtu.be/HxkZgaY8uZg
【線形代数テスト対策動画一覧】
行列式の求め方
→https://youtu.be/b9LUUrXXYK0
連立一次方程式の解き方
→https://youtu.be/ESzPIqpwRxQ
逆行列の求め方
→https://youtu.be/1RPXXitSLDc
固有値・固有ベクトルの求め方
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→https://youtu.be/HxkZgaY8uZg
【線形代数テスト対策動画一覧】
行列式の求め方
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