天楠：品牌增长运营小红书推荐机制。你刚开始做小红书辛苦的做内容，但是小眼睛始终只有100多，感觉自己被平台针对了。小红书是不相信幸酸的，因为所有人都是按照平台推送机制运行的。有人好自然有人不好，总归是有原因的。从你发布笔记到推荐结束，会经过平台的4个推荐流程。首先当你发布后平，把你创作的内容匹配给需要的人。所以特点在于你写的内容是不是能够被系统识别出来，并且被算法推荐给精准的。平台是如何判断笔记的好？它会看用户的投票。每一个行为也都是用户的一种投票，因此用户做出的动作一定会权重占比比较高。根据这些动作数据，我们是可以优化笔记的。比如笔记发出去之后，无法对外展示或者流量不超过100。对照上面的流程图，或者修改笔记中可能涉及的敏感内容，通过审核后，如果你的笔记阅读只有50个0以内还没什么点赞，按照流程来看，你需要做的是优化笔记。假如你笔记3天内的阅读量和互动率都不错，但是流量和互动会越来越少了。那大的可能是在下一个流量池的竞争中。这个时候能做的事情只有两个，要么去投流，要么总结经验下一篇卷土，重来。通过这个流程，你应该知道你的笔记问题出现在哪里。那又该如何优化或者创造出目标用户喜欢的笔记内容呢？关注我，下个视频告诉你。#辛算法简介#

磁场中壳体模型的质量-零约束动力学与统计摘要在物理学的几个领域，包括第一原理模拟和可极化系统的经典模型，必须对一组辅助变量执行能量函数的小化来定义物理自由度的动力学。在本文中，我们讨论了一种近提出的有效和严格模拟这类系统的算法:质量零约束动力学(MaZe)。在MaZe中，对辅助变量施加小条件作为约束，辅助变量被视为由物理系统驱动的零惯性自由度。该方法是在拉格朗日框架中制定的，使方法的性质自然地从完全一致的动力学和统计观点中出现。我们首先介绍了典型的小化问题的MaZe，其中施加的约束是完整的，并总结了它的关键形式性质，特别是精确的Born-Oppenheimer动力学，随后是物理变量和相应物理概率密度的精确采样。然后，我们将该方法推广到辅助变量上的条件的情况，这些条件与它们的速度线性相关。例如，当描述外部磁场中的系统时，就会出现这种情况，并且需要调整MaZe来集成半完整约束。本文的第二部分介绍了新的进展，并通过一个简单的经典可极化模型的电荷输运性质的原理证明计算加以说明。1介绍在本文中，我们讨论了质量-零约束动力学(MaZe)的新进展，并进一步将其扩展为恒定外磁场下经典可极化系统的一个简单而有趣的模型。MaZe是研究一组物理自由度(dofs)运动的通用仿真方法，其演化取决于给定条件下的参数。该方法考虑了一个扩展系统，其中参数与原始自由度一起作为(辅助)动态变量出现，条件被解释为约束。然后用拉格朗日形式方便地得到了整个约束系统的耦合演化方程。通过对辅助变量取零质量的极限，严格地恢复了物理自由度的原始参数动力学。在实际实现中，使用SHAKE算法可以对扩展动力系统进行辛有效的数值积分。质量零约束方法初是在20世纪80年代初引入的，用于研究双原子分子中的旋转-平动耦合。近年来，当绝热系统被认为是一个重要的领域，MaZe动力学可以提供原始的形式化方法和有效的积分算法时，它经历了一系列新的发展。在绝热系统中，两组相互作用的自由度的运动的实质时间尺度分离证明采用波恩-奥本海默近似的演化。时间尺度的差距通常是由于两个集合的质量不同，完全绝热分离是在零质量的极限下实现的。在原子核和电子运动的背景下，波恩-奥本海默近似初被引入，绝热性也要求存在HOMO和LUMO电子态之间的有限间隙。在完全绝热状态下，演化方程，典型的经典形式，给出了慢自由度。然而，作用在慢变量上的力参数化地依赖于快变量的值。这些值是得到的，对于沿着轨迹的每个慢自由度的配置，强制的条件，相互作用势(一个函数的两个集)是在一个小的关于快自由度。在分子动力学(MD)中，绝热动力学的一个典型例子是基于Kohn-Sham或无轨道密度泛函理论的第一原理计算中离子(慢)和电子(快)自由度的演化。另一个重要的例子是经典极化模型，其中电子不直接出现，但动力系统被扩展到包括模拟不同极化效应的经典零质量辅助变量集。目前用于这种系统的MD模拟的方法结合了慢变量的标准传播方案(为了简单起见，我们将其表示为离子)和算法，以找到或近似每个离子配置下相对于快速dfs的小电位。根据特定的系统，附加条件，如标准正交或和规则，可能会施加在快速自由度上，影响小搜索。寻找小值的传统方案包括迭代方法，特别是Born-Oppenheimer MD采用的共轭梯度方法。Car-Parrinello MD定义了一个扩展系统，其中辅助自由度被视为具有小质量的动态变量。在该方案中，通过动力学本身近似跟踪小条件，辅助自由度的质量越小，精度就越高，从而避免了迭代。近，辅助变量的替代动态，如所谓的始终稳定预测-校正方法也被采用。然而，所有这些方法都有实际或概念上的局限性。共轭梯度小化只有在二次函数被小化的情况下才收敛，并且，对于一般的小化问题，通常与现实的冷凝相模型相关，可以是不稳定的[15]或昂贵的完全收敛。Born-Oppenheimer MD中迭代小化的不完全收敛，也被称为自洽场优化，已被证明会导致慢速和快速之间的能量转移，导致离子传播中的能量漂移，并阻碍获得较长的模拟时间尺度。能量转移，以及随之而来的系统绝热分离的违反，也影响Car-Parrinello传播，由于与快、慢自由度相关的质量的有限比例。

干支纪年法是我国古代历法的一种，它以十天干（甲、乙、丙、丁、戊、已、庚、辛、壬、癸）和十二地支（子、丑、寅、卯、長巳、午、未、申、酉、戌、亥）相配，一个天干配一个地支，依次两两相配，用以记年。＂已亥＂即公元纪年的1839年。本诗是一首呼唤改革的政论诗。诗人希望朝迮能突破旧格局，起用各类人才，推动社会的变革。

天楠：品牌增长运营小红书推荐机制。你刚开始做小红书辛苦的做内容，但是小眼睛始终只有100多，感觉自己被平台针对了。小红书是不相信幸酸的，因为所有人都是按照平台推送机制运行的。有人好自然有人不好，总归是有原因的。从你发布笔记到推荐结束，会经过平台的4个推荐流程。首先当你发布后平，把你创作的内容匹配给需要的人。所以特点在于你写的内容是不是能够被系统识别出来，并且被算法推荐给精准的。平台是如何判断笔记的好？它会看用户的投票。每一个行为也都是用户的一种投票，因此用户做出的动作一定会权重占比比较高。根据这些动作数据，我们是可以优化笔记的。比如笔记发出去之后，无法对外展示或者流量不超过100。对照上面的流程图，或者修改笔记中可能涉及的敏感内容，通过审核后，如果你的笔记阅读只有50个0以内还没什么点赞，按照流程来看，你需要做的是优化笔记。假如你笔记3天内的阅读量和互动率都不错，但是流量和互动会越来越少了。那大的可能是在下一个流量池的竞争中。这个时候能做的事情只有两个，要么去投流，要么总结经验下一篇卷土，重来。通过这个流程，你应该知道你的笔记问题出现在哪里。那又该如何优化或者创造出目标用户喜欢的笔记内容呢？关注我，下个视频告诉你。

60岁称为花甲，花甲是从中国古代干支纪年的历法而来的。十天干十二地支、一个循环为60年，称为一甲子。我国古代用天干地支纪年纪月纪日，早的干支纪日法可能追溯到商朝。公务员考试、历史类考试可能会涉及到干支纪年法。天干：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸。地支：子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥。公元后年份的有简便的算法，天干：用已知年份减去3除以10的余数对应天干的编号（余0则视为第10个）；算法：用已知年份减去3除以12的余数对地支的编号（余0则视为第12个）。比如我们熟知的辛亥革命是1911年，验证一下：（1911-3）÷10=190余8，第八位天干为辛；（1911-3）÷12=159整数，视为余0，则取12亥。我以前的算法就是找个参照年，再往后算[狗头]纪月纪日法就相对复杂一些，有空写篇文章慢慢侃~

花了2小时，总算把算法搞清楚了#辛算法简介#