ph和kh

PH值就是酸碱度,是衡量水偏酸偏碱还是中性的定量指标,PH值为7是中性,小于7是酸性,大于7是碱性。例如,我们平时食用的醋就是醋酸的稀溶液,PH值小于7,是酸性的;我们食用的小苏打,溶解在水里,PH值大于7,就是碱性的。

KH值是衡量水中碳酸氢根离子浓度的指标,碳酸氢根离子浓度越高,则KH值也就越大。那碳酸氢根离子是什么东西呢?这还要从水中的离子谈起,无论是自来水还是自然水域的水甚至是从天而降的雨水,都不是纯净的水,也就是说除了水(H20)以外,在水里还有东西,是一些我们用眼睛甚至是光学显微镜都看不见的东西,它们就是离子,那为什么水里会有这些离子呢?它们大多不是从水里自生自产的,而是些随着水流坐“蹭车”的“旅客”,因为水是一种太好的溶剂,它可以溶解很多物质,这些物质在水流过时、在水从天上落下时就会溶解到水里了,可以被水溶解的物质存在于土壤中、岩石中甚至是空气中,这些物质被水溶解后其中一部分会解离成离子状态——阳离子和阴离子。我们养殖水草主要养殖水源一般是自来水,自来水中的阳离子主要是钙离子和镁离子;阴离子主要是碳酸氢根离子、硫酸根离子和氯离子。KH值表示的就是碳酸氢根离子——这种阴离子的浓度。 内容来自鱼友之家 www.awaner.com

那么我们为什么不去检测硫酸根和别的阴离子,偏偏要去测碳酸氢根离子呢?那是因为碳酸氢根离子有着不同于其它阴离子的独特性质。

碳酸氢根离子在水中和碳酸一起构成了水体最主要的缓冲系统——碳酸氢盐缓冲系统,这个系统的职能就是尽量维持PH值的稳定,也就是说,如果没有缓冲系统,一丁点的酸或者碱都可以造成水体PH值的大的变化,这对于每时每刻都在进行着新陈代谢的草缸是难以接受的,因为草缸中的水草和其它生物如果想生存下去,相对稳定的PH值是至关重要的。
就因为KH值和PH值有如此紧密的联系,所以我们把这两个参数放在一起讨论。

PH值对于水草养殖的意义有如下几个:
①PH值是水草育成指标之一
当我们准备养草的时候,都要去了解你要养的水草的特性,很多网络和书籍等都能提供非常详尽的各种水草的养殖特性,如照明、温度、PH值和GH值这些育成指标,所谓育成指标,就是指如果满足了这些指标,这种水草才可能长期存活或者养出状态,PH值就在其中。举个例子,比如太阳草在高于7的PH值水体中基本就没有养活的可能。可见,如果你不了解你草缸的PH值,养草确实是很盲目的。 www.awaner.com

②从PH值可以了解二氧化碳溶解情况
这是我要特别说明的一点,说到二氧化碳系统,值得庆幸的是,越来越多的朋友已经意识到它的重要性并开始把它列入草缸硬件购买计划中,二氧化碳系统是继草缸灯具以后草缸养殖技术的又一大飞跃,二氧化碳系统让原本无法在草缸中成活的水草变成了扔也扔不完的杂草。二氧化碳系统目前呈现多元化发展倾向:钢瓶为主体,DIY以及其它产气方式为补充,但到目前为止,钢瓶的优越性还是其它方法和方式所不能替代的,至于所谓的危险性是完全被夸大了的,如果认真了解了高压容器以及选购和使用的方法,你就会发现,使用钢瓶的危险性并不比你上街发生车祸的危险性更大。
说了半天二氧化碳设备,这和我要说的PH值有什么关系呢?大家都知道二氧化碳有一个特性,就是它溶解在水里会使水变酸,溶解得越多,水就越酸,当然是有一个限度的,不可能像醋那么酸的,呵呵。这样,检测草缸PH值就和你的二氧化碳设备有了关系了,不是吗?你向水里输入二氧化碳,那水的PH值也就间接反映了你输入了多少,最直白的道理就是:你打得越多,水就越酸,但在实际情况中还有另一个系统在和你的二氧化碳系统较劲呢,那就是你草缸的缓冲系统,这个系统会想办法阻止水变酸,我们衡量草缸缓冲系统的参数就是我们后面要介绍的KH值。 copyright 鱼友之家 awaner.com

同时检测PH值和KH值就可以大致了解我们向草缸中添加的二氧化碳有多少被溶解了,当然,这只限于不使用水草泥的草缸,比如使用河砂、陶粒、巢湖砂、黑金沙、矽砂、陶基兰石等为底砂的草缸。看了上面这些,估计你就会明白了,在介绍自己草缸配置时,只说用的什么二氧化碳设备,每秒几个泡根本就和什么都没说一样,计泡器是用来调控二氧化碳流量用的,它根本无法衡量二氧化碳在你草缸中是否起到作用了,换句话说,你的一秒三个泡的效果很可能和我一秒一个泡相同,更不要说计泡器并没有国家标准,也不是标准计量器具了。

要想真正了解两个问题:第一,二氧化碳添加是否足够?第二,我的二氧化碳扩散桶或者细化器效果如何?那就一定要从PH值和KH值这两个参数去衡量了,别怕麻烦,如果你想真正搞明白就需要这样去做。

下面再说说KH值
上面已经说了KH值的定义,知道了它能衡量水体的缓冲能力,而且通过一个图表,也就是那个著名的二氧化碳——KH值——PH值对照表,可以查出你草缸KH值和PH值对应的二氧化碳浓度,我们也就可以知道,二氧化碳浓度对于水草生长是否是足够的了;同样,我们也可以通过适宜的二氧化碳浓度和KH值查出你的草缸的PH值应该在一个什么范围是最合理的。
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位检索。文中讨论了整数键值字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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