y1s1是什么意思，y2s1什么意思

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某一期《最后赢家》快问快答当中，一直游刃有余的祝绪丹竟被EMO一词KO，本以为能笑到最后的祝祝，实在是太可惜了，而后祝绪丹也是调侃自己真的EMO了。网友表示这样的“周芷若”未免也太可爱了。

面对各种 *** 词时，祝绪丹在节目里的比表现还是很让人惊喜的，比如“s *** y”、“y1s1”、“油麦”、“999”都无一例外地挑战成功，可惜在“emo”时，祝绪丹以为是emoji，结果失掉一分，看来5G冲浪选手也有知识盲区，不过能够在如此高压的工作环境当中了解这些更新换代的热词，祝绪丹的冲浪能力也不是盖得。

但仅仅因为这一次的挑战失败，祝绪丹就发微博说自己emo了，还说没能更新5G网回到了2G时代的自己，也是收获了很多的路人缘。

祝绪丹

其实很多人对于祝绪丹的印象并不是太深，但是她饰演的以一些角色还是比较深入人心的，比如在新版倚天屠龙记当中，祝绪丹曾出演周芷若这个角色，就给观众留下了非常深刻的印象。

其实对于很多女明星来说，她们对于饰演一些反派角色其实还是有非常强的抵触心理，毕竟反派演的深入人心就会成为很多人的心理阴影，比如《三十而已》当中饰演林有有的演员，这些反派角色就是因为太过深入人心，所以才导致了很多观众把对角色的情感带入到了演员身上，因此扮演反派角色时，还是需要演员有比较大的心理承受能力以及比较不错的角色驾驭能力才可以。

祝绪丹所扮演的周芷若虽然在原著当中就是妥妥的反派，但是祝绪丹在角色处理上还是非常不错的，因此能让她成功出圈，相比同系列的几版周芷若，其实也是各有千秋，只有真正将一个角色注入灵魂，才能让这个角色成为经典。

祝绪丹更适合扮演那些御姐类型的角色

对于那些傻白甜的角色就不是那么受用，很多网友也对于祝绪丹所饰演的程序员角色便是一言难尽，希望祝绪丹能够早日回归霸气御姐型的角色当中去。

的确，祝绪丹更适合扮演带点御姐风范的角色，到那时入场那个当中的祝绪丹确实也是一个非常和善的人，从她节目的那个中的变现就可以看出来，当然，也希望我们的祝绪丹可以始终保持5G冲浪网速，为观众呈现更多等好的角色。

不能把数字 1 当作辅音字母 l 使用，应该是形容词 sly，意思是狡猾的、偷偷摸摸的或顽皮的。

s1的配置比Y1要高很多的，s1是最近才上市的，价格要2500元左右，y1是去年上市的现在价格1500元左右，这两个没有性价可比的，因为差距比较大了，肯定是s1好用了，样式也好看

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指数平滑法是生产预测中常用的一种 *** .所有预测 *** 中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数.下面将详细介绍指数平滑法这种 *** .

指数平滑法的基本公式是：

St=ayt+(1-a)St-1

式中,St--时间t的平滑值；

yt--时间t的实际值；

St-1--时间t-1的实际值；

a--平滑常数,其取值范围为[0,1]；

由该公式可知：

1.St是yt和 St-1的加权算数平均数,随着a取值的大小变化,决定yt和 St-1对St的影响程度,当a取1时,St= yt；当a取0时,St= St-1.

2.St具有逐期追溯性质,可探源至St-t+1为止,包括全部数据.平滑常数以指数形式递减,故称之为指数平滑法.指数平滑常数取值至关重要.平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度.平滑常数a越接近于1,远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢.由此,当时间数列相对平稳时,可取较大的a；当时间数列波动较大时,应取较小的a,以不忽略远期实际值的影响.生产预测中,平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解.

3.尽管St包含有全期数据的影响,但实际计算时,仅需要两个数值,即yt和 St-1,再加上一个常数a,这就使指数滑动平均具逐期递推性质,从而给预测带来了极大的方便.

4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0,当欲用指数平滑法时才开始收集数据,则不存在y0.无从产生S0,自然无法据指数平滑公式求出S1,指数平滑法定义S1为初始值.初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件.

如果能够找到y1以前的历史资料,那么,初始值S1的确定是不成问题的.数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时,可用最小二乘法.但不能使用指数平滑法本身确定初始值,因为数据必会枯竭.

如果仅有从y1开始的数据,那么确定初始值的 *** 有：1）取S1等于y1；2）待积累若干数据后,取S1等于前面若干数据的简单算术平均数,如：S1=（y1+ y2+y3）/3等等.

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