0 05 vk это

Литр (л) и миллилитр (мл) — это внесистемные единицы измерения объема в метрической системе, которые являются количественной характеристикой пространства, занимаемого веществом. Обычно они используются в определении количества жидкости.

Вспоминаем математику

Зная, как измеряется объем (высоту умножаем на ширину и длину предмета), легко вычислить, что один литр равен одному кубическому дециметру (дм 3 ), тысяче кубических сантиметров (см 3 ) или одной тысячной доле кубического метра.

Как можно получить 1 кубический дециметр? Нужно выполнить такое математическое действие:

10 см × 10 см × 10 см.

То есть, 1 л = 1 дм 3 = 1000 см 3 .

Один литр содержит в себе тысячу миллилитров.

Миллилитр равен 1/1000 (одной тысячной части) литра, что занимает в пространстве один кубический сантиметр. Можно кратко записать это так: 1 мл =1/1000 л =1 см 3 .

Big Baby Tape — VARSKVA (ALBUM TEASER)

Все единицы измерения, содержащие в своем названии слово «милли», говорят о том, что эта единица представляет собой тысячную часть целого (например, миллиграмм) или состоит из тысячи более мелких чисел (например, миллион).

Исходя из вышесказанного, легко объяснить, 0,5 л, сколько это мл. Если в литре 1000 мл, то в половине литра – половина тысячи миллилитров, то есть 500.

Определяем объем

Чтобы определить объем различной посуды, достаточно измерить ее в сантиметрах, но совершенно не нужно это делать при каждом приготовлении пищи. Существуют специальные кулинарные таблицы, где указан объем наиболее часто используемой посуды.

Например, 500 мл вмещают в себя:

• 27.778 столовых ложек;
• 100 чайных ложек;
• 2 стакана (по 250 мл каждый);
• 50 десертных ложек;
• 3, 335 бокалов для сока;
• 1 бокал для пива;
• 100 пипеток (по 5 мл каждая);
• 500 грамм воды;
• 0,5 л.

500 мл воды — это 500 граммов воды

Масса одного литра жидкой воды составляет практически один килограмм. Но не для каждой жидкости такое равенство является верным.

Известно, что объем, масса и вес – это три качественно разные единицы измерения.

Объем описывает занимаемое предметом пространство.

Масса – это скалярная величина в физике, определяющая гравитационные свойства тела и его инерцию движения.

Вес – это сила воздействия предмета на опору или сила, препятствующая падению, если предмет подвешен.

Следовательно, один литр может содержать в себе не ровно килограмм вещества, а больше или меньше, что зависит от плотности конкретного вещества при определенной температуре. Вот несколько примеров:

• один литр меда весит 1,3 – 1,4 килограмма;
• литр молока – 1,03 кг;
• литр растительного масла – это 0,920 кг;
• 1 л спирта или керосина – 0,8 кг.

Есть множество сайтов, где можно найти аппетитные и экзотические рецепты блюд. Количество ингредиентов, необходимых для их приготовления, даются в различных единицах измерения. Часто пишут, что того или иного продукта нужно взять 0,5 л. Сколько это мл? В статье был дан ответ на этот вопрос.

2×0.5 ПРОТИВ ВСЕХ | V.V x АЙ ЭМ vs SHALA x СТVРЫЙ СТИЛЬ x VERCH.FATE x ДЕЙТИ | КУБОК МЦ: XIII (BPM)

Источник: samchef.ru

Ошибка вк вернул ошибку 5 user authorization failed invalid session

Пользователи соц. сети ВК регулярно сталкиваются с различными проблемами, включая ошибку под номером 5. Устранить ее довольно легко, зная о причинах появления.

В социальной сети ВКонтакте пользователи могут столкнуться со многими ошибками, включая проблемы с доступом. Одной из такого рода проблем является «Ошибка доступа 5», о причинах появления и методах исправления которой мы далее детально расскажем.

Все возможные причины появления данной ошибки раскрываются непосредственно из ее имени, то есть, вне зависимости от места появления, проблемы с доступом могут быть спровоцированы только из-за поставленных перед вами ограничений. При этом чаще всего проблемы связаны с файлами, доступ к которым был ограничен прямо во время их просмотра.

Способ 1: Настройки приватности

Данная причина и, вместе с тем, решение заключается в том, что вам нужно получить доступ к просматриваемому материалу. Предоставить права доступа может только владелец, исходя из чего от вас потребуется обратиться к автору файла.

Обойти «Ошибку доступа 5» ВКонтакте, кроме как названным подходом, невозможно. В противном случае, если вы будете злоупотреблять ограничениями социальной сети, ваш персональный профиль может быть навсегда заблокирован.

В некоторых случаях проблема с доступом может быть связана с добавлением вас в черный список владельцем видеоролика или администрацией сообщества. При таких обстоятельствах нужно попросту дождаться истечения срока блокировки или создать себе новую страницу, после чего открыть файл через нее.

Способ 2: Системные проблемы

Вторая, но уже скорее дополнительная причина возникновения «Ошибки доступа 5» ВКонтакте может заключаться в заражении вашей операционной системы вирусами. К тому же следует знать, что многие похожие трудности на этом ресурсе также требуются проверки системы на вирусы.

Примечание: Данный раздел статьи актуален только для тех случаев, когда вы полностью уверены в наличии доступа к нужному материалу.

Подробнее:
Онлайн проверка системы на вирусы
Проверка компьютера на вирусы без антивируса

Если у вас еще нет антивируса, обязательно установите себе одну из рекомендованных программ на соответствующей странице нашего сайта.

Вполне может быть и такое, что вами используется какое-либо вредоносное расширение или программа, напрямую касающиеся сайта ВК или возможностей просмотра видео. Попробуйте отключить или удалить подобное ПО.

Помимо заражения системы вирусами, проблема может исходить от самого веб-обозревателя, который вы используете для посещения сайта ВКонтакте. В частности, вам следует очистить историю посещений и кэш, а также обновить браузер.

Примечание: Это касается лишь тех случаев, когда трудность возникает только в одном интернет-обозревателе, а не во всех.

Подробнее:
Очистка браузера от мусора
Как очистить кэш обозревателя
Как почистить историю веб-браузера
Как обновить Chrome, Opera, Mozilla Firefox, Яндекс.Браузер

В качестве дополнительной меры, напрямую относящейся к удалению вирусов и очистке браузера, нелишним будет выполнить очистку операционной системы от мусора. Для этих целей воспользуйтесь программой CCleaner и соответствующей инструкцией по работе с ней на нашем сайте.

Подробнее: Как очистить компьютер от мусора с помощью CCleaner

Если после выполнения предложенных нами действий ошибка все равно возникает, несмотря на наличие доступа к файлу и его целостность, вы можете обратиться к администрации ВК. О том, как это сделать, мы рассказали в одной из инструкций.

Подробнее: Как написать в техподдержку ВК

Завершая данную статью, обращаем внимание на то, что «Ошибка доступа 5» может быть связана не только с какими-то проблемами на вашей стороне, но и неисправностями серверов ВКонтакте. В этом случае она будет обнаружена многими пользователями, о чем можно узнать на специальном сайте.

Подробнее: Почему не работает сайт ВК

Если вы не смогли устранить проблему или у вас есть свои замечания по поводу возможных решений, обязательно пишите об этом в комментариях под статьей. На этом мы заканчиваем данную тему.

saitikdev

• Administrator
• Неплохо разбираюсь в сайтах
• Сообщений: 1588
• Karma: +1000/-0

Ошибка ‘error_msg’: ‘User authorization failed: invalid session — [Решено]

« : Апреля 30, 2021, 11:20:10 am »

Ошибка ‘error_msg’: ‘User authorization failed: invalid session — [Решено]

Говорит о том, что авторизация не прошла, чувак подтверди свой номер телефона, мы тебя заподозрили в плохих делах…

Решение: нужно просто создать еще одно приложение…старый токен Api уже заблокирован…о нем забудь

« Последнее редактирование: Мая 01, 2021, 07:59:18 am от saitikdev »

Качественное Seo | Сео консультации — от специалиста с опытом более 10 лет | Рекомендуем — Лучший хостинг

Источник: oshibkam.ru

0 05 vk это

Зарабатывать продажей лекарств, которые заведомо не работают, не только аморально, но и не особо легко. Люди всё-таки обычно не хотят покупать препараты, неэффективность которых была доказана. А вот если вы сумели выдавить заветное p < 0.05 в пользу того, что акупунктура таки работает из данных, которые явно утверждают обратное, — то серия публикаций, успех в карьере и вечная благодарность всех акупунктурщиков вам гарантированы.

Со ставками на спорт история такая же: чтобы выигрывать деньги у букмекера, нужно уметь считать коэффициенты лучше него. А вот чтобы заработать на продаже советов, на кого ставить, — достаточно считать лучше своих читателей. Например, Винс Экинс давал своим читателям следующий совет:

Philadelphia Eagles выиграли 10 предыдущих игр, если они не были фаворитом, играли на собственном поле и в предыдущем матче прошли более 150 ярдов в наступлении.

10 игр! Это подразумевает, что вероятность поражения в аналогичных условиях 1/(2^10) = 1/1024 = 0.0009. Такая степень уверенности не каждый день встречается даже в серьёзных исследованиях. И это, разумеется, не потому что Eagles действительно так уж хороши, а потому что анализ был проведён неправильно.

Иногда так получается просто потому, что авторы не умеют нормально анализировать данные, и в результате целые области науки оказываются под вопросом. А иногда так поступают откровенные мошенники (что в академической науке, что за её пределами).

Как получить p

По определению, p-значение в 0.05 — это вероятность в 5%, что результат будет получен, если верна нулевая гипотеза, то есть если лекарство не работает, исследуемые феномены не взаимосвязаны и вообще ничего интересного тут нет. Так что основная идея проста: если взять два десятка гипотез, то, скорее всего, одна из них будет иметь p≈0.05.

Получить много гипотез для проверки можно двумя основными способами. Если изначально разбить рассматриваемую выборку на множество подгрупп, то, скорее всего, хоть в одной из них да получится статистически значимый результат. Этот метод прекрасно иллюстрирует xkcd: мармеладки вообще прыщи не вызывают (p>0.05), и красные мармеладки, в частности, тоже не вызывают (p>0.05).

И жёлтые не вызывают, и сиреневые, и оранжевые, и коричневые, и ещё два десятка цветов не вызывают — а вот для зелёных p

Допустим, по чистой случайности удачно вылечившиеся распределены по полам слегка неравномерно: выздоровело 49% мужчин и 51% женщин. А среди женщин старше 60 лет препарат помог аж 55%.

И, допустим, 13 пожилых женщин, участвовавших в исследовании, родом из Мексики. Вполне может оказаться, что препарат помог 10 из них. Это уже не 50%, а 77%, и к тому же вполне приличное p-значение в 0.046.

Можно наслаждаться репутацией спасителя латиноамериканских бабушек (а если бы с ними не прокатило — можно было бы проверить еврейских мальчиков, девочек-негритянок, белых среднего возраста и все остальные комбинации).

Надеюсь, всем и так очевидно, что 10 человек из 13 — это несерьёзно.

Но тем не менее я повторю: если выборка слишком маленькая, то любой полученный на ней результат почти наверняка ничего не стоит.

Но что, если бабушек было не 13, а 90, и препарат помог аж 61? Даже если всем остальным он не помог, две трети выздоровевших и p-значение в 0.0005 выглядят впечатляюще, а 90 человек — это уже вполне приличная выборка.

Давайте посчитаем, но для начала немного теории.

P-значения в общем-то довольно плохой инструмент. Сама идея “обнаруживать то, чего нет, не чаще, чем в 1 эксперименте из 20” звучит не очень впечатляюще, а к тому же даже в теории 5%-ный порог p-значения обманывает экспериментатора в 30% случаев.

Но вот что они делают хорошо — так это конвертируют любое распределение в равномерное. Например, если взять несколько значений из нормального распределения, то они в основном лягут примерно по центру. А вот их p-значения равномерно распределятся между 0 и 1.

В статье вы чаще всего увидите p-значения только для лучшей гипотезы (что прыщи возникают от зелёных мармеладок, а лекарство прекрасно помогает пожилым женщинам латиноамериканского происхождения). Первый шаг к нормальному анализу — это поправка Бонферрони:

Правило Бонферрони: Порог P-значения в α для одной гипотезы эквивалентен порогу в α/N для лучшей из N гипотез.

Обычно её интерпретируют как верхнюю границу: порог в α/N для N гипотез заставляет принять нулевую гипотезу не чаще, чем порог в α для единственной протестированной гипотезы.

Но, на самом деле, это неплохая аппроксимация: пусть h1,…,hN — это N p-значений для N независимых нулевых гипотез, и все они находятся в диапазоне от 0 до 1. Тогда вероятность того, что хотя бы одно из них ниже α/N = P(min(h1,…,hN) < α/N) = 1 – (1 – α/N)^N ≈ 1 – e^-α ≈ 1 – (1-α) = α. Последние шаги основываются на линейной аппроксимации e^x ≈1+x, которая работает при близких к нулю x.

Но это доказательство работает для независимых гипотез.

В случае мармеладок так оно и есть, а вот для мексиканских бабушек гипотезы взаимосвязаны. Шанс выздоровления, например, белых мужчин положительно коррелирует и с шансом выздоровления белых людей вообще (т.е. более широкой категории), и с шансом выздоровления белых пожилых мужчин (подмножества белых мужчин).

Чтобы проверить применимость правила Бонферрони в такой ситуации, я прогнал симуляцию (код доступен на Github).

Пусть в нашей стране живут люди трёх возрастов (молодые, среднего возраста и старые), двух полов и четырёх рас. В каждой из 2*3*4=24 подгрупп по пятьсот человек, общее население — 12 000.

По условиям задачи болезнь убивает 50% больных, так что в среднем ожидается 12 000/2=6 000 выживших. Для всей выборки мы получим p=0.05, если выздоровеет 50.75% (90 дополнительных выздоровевших) и p=0.0005, если вылечится 51.5%.

Правило больших выборок: при достаточно большой выборке статистическая значимость не обязательно обозначает практическую значимость.

Можно получить копеечный эффект с очень низким p-значением.

P-значения не особенно помогают добраться до истины. Но они повсюду, с ними легко работать, и они неплохо отсекают откровенную чепуху. Поскольку статья именно про это, я не буду влезать в байесовскую статистику и ограничусь обсуждением возможных манипуляций с p-значениями.

Вернёмся к нашей симуляции. Я прогнал её 1 000 раз для трёх лекарств: плацебо, вылечивающее 50%; статистически значимое лекарство, вылечивающее 50.75%; и хорошее лекарство, вылечивающее 51.5% (да, вот такие вот у нас критерии “хорошего”). Для каждого из лекарств я искал подгруппу, в которой оно выдаст лучшее p-значение:

13 hispanic 1 0.122530416511473 14 female hispanic 2 0.180797304026783 15 young hispanic 2 0.25172233581543 16 young female hispanic 3 0.171875 17 white 1 0.0462304905364621 18 female white 2 0.572232224047184 19 young white 2 0.25172233581543 20 young female white 3 0.9453125 21 adult 1 0.368777154492162 22 female adult 2 0.785204746078306 23 asian 1 0.953769509463538 24 female asian 2 0.819202695973217

Второе число — это глубина выбранной подгруппы (вся выборка — 0, “азиаты” — 1, “азиатские женщины среднего возраста” — 3).

В нашем случае возможно 60 групп: 1 полная выборка, 9 групп глубины 1, 26 — глубины 2, 24 —- глубины 3. Так что поправка Бонферрони требует порога p-значения в 0.05/60=0.00083

В каждой из 1000 симуляций я выбрал самую удачную группу и построил график. Цветами показана глубина подгруппы, вертикальные линии соответствуют нескорректированному значению в 0.05 и скорректированному 0.00083. По горизонтальной оси — логарифм p-значения, по вертикальной — сколько симуляций (из 1000) имеют значение не ниже данного.

Как заметить подвох

Что всё это даёт на практике? Давайте соберём воедино все имеющиеся у нас советы.

1. Мощностьпревыше всего: если результат получен на крошечной выборке (и особенно если в исходных данных много шума) — дальше можно не читать.
2. Считайте категории: если вы видите результат только для одной подгруппы, посчитайте, сколько аналогичных категорий можно выделить из тех же данных.
3. Применяйте поправку: разделите исходный порог p-значения на то, что получилось в предыдущем пункте (или, что эквивалентно, умножьте на него само p-значение). Если полученный результат вас устраивает, хорошо.
4. Сохраняйте скептицизм: даже со всеми поправками сомнительный результат есть сомнительный результат, а статистическая значимость необязательно подразумевает реальную значимость. Сколь угодно низкое p-значение ещё ничего не гарантирует.

Существует мета-анализ, подтверждающий с p=0.00000000012 способность некоторых людей предсказывать будущее. Цифра потрясающая, но она имеет смысл, только если нет ни малейших сомнений в том, что это исследование (и все предыдущие работы, на которые оно опирается) было проведено безупречно. Если есть причины считать, что это не так, то на самом деле p-значение намного выше полученного.

Можно предположить, что как минимум одна психологическая статья из тысячи выполнена некорректно, а то и вовсе написана по сфабрикованным результатам. Соответственно, любое полученное в психологии p-значение ниже 1/1000 ничем не лучше p-значения ровно в 1e-3. Вероятность получить результат в отсутствие изучаемого феномена равна собственно p-значению плюс вероятность того, что исследование в целом некорректно.

Посмотрим, что этот метод говорит нам насчёт ставки на Eagles. Во-первых, раз речь идёт о 10 выигранных играх, то 11-ю игру (в смысле 11-ю с конца, предшествующую этим 10) в аналогичных условиях они проиграли, иначе обсуждалась бы серия из 11 побед. Во-вторых, 10 игр — это не так чтоб очень большая выборка, но зато нет никакой погрешности измерения. Мы знаем со стопроцентной вероятностью, выиграли ли они ту или иную игру или проиграли. К мощности эксперимента формальных претензий нет.

А вот со вторым пунктом некоторые проблемы . Даже если Eagles действительно неплохо играют как не-фаворит на своём поле после удачного наступления в предыдущем матче, тот же самый матч может быть описан как “Игра сиэтлской команды после победы на выезде против команды, которая плохо пасует” (прим. пер.: речь об описании матча с точки зрения их противников, Seattle Seahawks), или как “Матч команды восточного дивизиона на западе против команды, выигравшей предыдущий матч”, или ещё несколькими тысячами способов. Число возможных параметров сложно даже посчитать, но попробуем прикинуть:

1. Описание одной команды: дивизион, родной город, история в этом сезоне, результат предыдущей игры, качество атаки и защиты, статистика отдельных игроков — итого не меньше 20 параметров.
2. Столько же для другой команды.
3. Обстоятельства игры: домашний / выездной матч, погода, время года, состояние поля, история игр между конкретными двумя командами — итого не меньше 10 параметров.

Даже если выбрать в каждой категории всего по 1 параметру, получится 4000 моделей. Что это означает для Eagles? Вероятность поражения, согласно данной модели, 1/1024, но поправка Бонферрони для 4000 гипотез говорит нам, что примерно 4 гипотезы аналогичной сложности должны оказаться верными по чистому совпадению.

Разумеется, Экинс не перебрал их все; он просто порылся в данных, нашёл интересное совпадение и опубликовал его. Но при таком количестве возможных гипотез единственное совпадение ничего не стоит. В обсуждаемом матче Eagles проиграли со счётом 15:26.

Тот же критерий нужно применять каждый раз, когда кто-то хвастается превосходством в неожиданно узкой категории. На этой рекламе коллектив Тринити-Университета признан лучшим в Техасе (и 6-м в стране) среди “преподавателей, занимающихся исследованиями и читающих лекции”. При виде этой фразы сразу нужно задуматься, сколько ещё категорий было в цитируемом исследовании, сколько вообще существует рейтингов, и в скольких из них Тринити никаких мест не занял. Университет №1 в общем рейтинге, скорее всего, действительно хорош в преподавании; про университет №1 в данной узкой категории мы знаем только то, что они умеют перебирать все возможные рейтинги и подкатегории.

• Блог компании Timeweb Cloud
• Математика
• Статистика в IT
• Научно-популярное

Источник: habr.com