正常情况下的货币,财富及汇率

前提是世界是流通的,你可以用行政手段隔断一时,但不会隔断一世:
1)货币是财富交换的中介,是财富的计量单位,货币数量M与财富数量F之间的关系:M=αF,其中α为系数,α等于1代表同通缩也不通涨,大于1就是通胀,小于1就是通缩。
2)人民币¥和$关系:β$=¥,β是汇率,体现的是不同货币购买力的差异;按等价交换原则,假设1元人民币可买1个单位的财富,那么买同样1个单位财富需要的美元数是β,β这个系数就是两种币别之间的汇率。当然这是正常情况,实际上还会受到需求的影响。如果美国对中国的财富需求比较多,那么人民币就会升值,反之就会贬值。
3)那是不是你可以利用印钞来剥夺别人的财富呢(其实很多国家,包括大国小国都这么干),但从一个比较长的时期来看,还是不会的,原因非常简单,因为大家都不是傻子,因为大家交换的目的不是为了货币,而是为了货币所代表的财富,比如:美国用美元购买1个亿的人民币,用这1个亿买1亿双鞋,1亿双鞋作为实实在在的财富到了美国,中国手上就多了1个亿美元(假设1:1),中国的目的当然不是要1个亿美元的数字或者印着林肯头的纸张,正常情况下中国会拿1个亿美元去美国买同样等价的物质拿回国来。而且考虑到货币的可印刷性,也为了防止美国干印钞票来获取中国的财富的勾当,正常情况下,中国很快就会把这1个亿美元换成美国实实在在的财富拿回来。虽然为了以防万一应急之需,可以适当做点储备(就是这次卖了1个亿的财富,获得的美元,不全部换成美国财富回来,而是留一部分等待需要的时候再换),但这个量肯定是很小的,因为纸币最大的优势就是其可低成本无限印刷性
4)正常的情况,两国之间的交换在无胁迫的情况下交换,谁都不会大量持有对方的纸币,所以交换是相对公平的。

上面说的是交换,我们再看相互投资的情况:有1个美国人拿1个亿美元换1个亿人民币在中国投资,假设他赚了1个亿人民币,理论上,他没法拿回去,因为没有这么多美元,但实际上是没问题,因为他赚的这1个亿代表的是财富,他可以把这个财富运回美国。另外1个亿美元人民币换回美元1个亿,这样一来,中国什么都没得到,还被美国拿去了1个亿财富,中国当然也不是傻子,允许你在我这里投资,你也得允许我在你的场子里投资,所以正常情况下,虽然有亏有赚,但整体上大家都不会吃太大的亏。

但现实是:

1)美国大势从中国购买他们需要的东西,而不让中国从美国购买中国所需要的东西;
2)美国可以在中国几乎投资任何领域,而在美国,很多投资领域都会对中国关闭;

问题就是这种情况下:我们还在和他做生意,继续扩大外汇储备(注意这个外汇储备是以可低成本无限印刷性而著称的纸币)
是我傻么?是中国人傻么?
天,救救我吧,我......真的想不通.

 

 

安全帽口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验热仿真等核心技巧,展示了高实时性稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样场景削减算法,提升仿真效率模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究技术创新: 支持计算机视觉环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
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