今天是聯合國 #國際糧食損失和浪費問題宣傳日!!
根據聯合國糧農組織(FAO)統計,全世界每年有3分之1、約13億噸的糧食被浪費掉,糧食損失與浪費造成自然資源的消耗與碳排放量的增加,加劇極端氣候。
在台灣,透過媒合網站、食物銀行以及惜福超市,從生產、製造到消費,我們在解決糧食損失與浪費走在前端,實踐了聯合國「永續發展目標(SDGs)」第12項目標「確保永續的消費與生產模式」以及第2項目標「消除飢餓,達成糧食安全,改善營養及促進永續農業」。
台灣是實踐聯合國永續發展目標的模範生,我們希望透過這部影片,呼應聯合國「國際糧食損失與浪費問題宣傳日」,減少糧食浪費,就從你我做起。
#永續發展目標 #SDG12 #確保永續的消費與生產模式 #SDG2 #消除飢餓達成糧食安全改善營養及促進永續農業
Do you know what today is? It’s the UN International Day of Awareness of Food Loss and Waste! According to statistics from the Food and Agriculture Organization of the United Nations, around a third of food around the world goes to waste every year; that’s around 1.3 billion tonnes! This also means extra carbon emissions and depletion of natural resources, contributing to #ClimateChange.
#Taiwan has come up with a whole host of innovative ideas to reduce food loss from upstream producers, all the way down to the consumer. Check out the video below to find out more about one such initiative, websites which facilitate the distribution of surplus agricultural produce from farmers and supermarkets to people in remote areas and vulnerable groups through food banks.
This initiative is in line with both #SDG2 #ZeroHunger and #SDG12 #ResponsibleConsumptionAndProduction and we hope that by 2030 food waste by consumers can be reduced by 50% as well as reducing food loss in supply chains.
Taiwan’s vision of global partnership on the issue of #FoodWaste can serve as a reference for the UN in attaining the SDGs!
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅賭Sir【杜氏數學】HermanToMath,也在其Youtube影片中提到,?杜氏數學 官方網站: http://www.HermanToMath.com ?賭Sir 幫你急救 DSE 數學: https://hermantomath.skx.io/courses/6328693527937024 ---------- 賭Sir語錄?學習知識 不宜揀飲擇食 賭Sir語錄?...
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一場疫情加速了 電商物流 發展
你也正在從事爆炸性成長的 電商 生意嗎~
在這份統計報導中,大家可以看到
零售、電商、餐飲、物流 四大業種6月成長率
電商應該算是最亮眼的,希望大家也趕上順風車
*原報導:
物流、電商強勁大漲,餐飲卻面臨存亡關頭!
盤點各產業三級警戒下的營收變化
https://www.bnext.com.tw/article/63906/taiwan-distribution-industry-revenue-percentage-change-under-the-pandemic-during-2021-june
面對後疫情下的新常態 #電商大爆發
你是不是也準備好要 加速前💰進🚀
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😳常態分配
真的完全看不懂這股價走勢,繼上次出現先跌停後漲停的「根號」走勢後,今天又來了個常態分配,股價沒看懂,統計學倒是複習了一下。
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常態分布(normal distribution)
又名高斯分布(Gaussian distribution)、正規分布,是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在統計學上十分重要,經常用在自然和社會科學來代表一個不明的隨機變數。
distribution統計 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的最佳解答
?杜氏數學 官方網站: http://www.HermanToMath.com
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11:42 ?戀愛統計學應用?
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?️賭Sir是杜氏數學Herman To Math的始創人
?全港唯一「完爆」【DSE Core+M1+M2】、【IAL 12科Maths】、【AL Pure+Applied】、【CE Maths+A.Maths】的數學導師
?全港第一最多訂閱粉絲的數學教育YouTuber
?YouTube觀看次數超越700萬、訂閱粉絲超過50000人
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? 中文大學 數學碩士畢業(Big Data stream)
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《賭波男人嫁得過》?(2018)
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賭Sir考試戰績:
新制中六DSE: (2016 M2 + 2017 M1)
?數學必修 (Mathematics) 一take過 奪5**
?數學延伸M1 (Calculus and Statistics) 一take過 奪5**
?數學延伸M2 (Algebra and Calculus) 一take過 奪5**
國際高考International Advanced Level: (2017 + 2018)
?Core Math 1 2 一take過 奪A
?Core Math 3 4 一take過 奪A
?Further Pure Math 1 一take過 奪A
?Further Pure Math 2 一take過 奪A
?Further Pure Math 3 一take過 奪A
?Mechanics 1 一take過 奪A
?Mechanics 2 一take過 奪A
?Mechanics 3 一take過 奪A
?Statistics 1 一take過 奪A
?Statistics 2 一take過 奪A
?Statistics 3 一take過 奪A
?Decision Math 1 一take過 奪A
舊制中七高考: (2011)
?純粹數學 (Pure Mathematics) 一take過 奪A
?應用數學 (Applied Mathematics) 一take過 奪A
舊制中五會考: (2009)
?數學 (Mathematics) 一take過 奪A
?附加數學 (Additional Mathematics) 一take過 奪A
#sorry廢up耐咗 #大學生必學 #室外補習都有錄影
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M1 - Statistics Session 統計部分 Special Course
(16小時的課程,完全免費)
由基礎直到教曬整個 M1 - Statistics Session 統計部分
當中包括︰
(1) Bayes' Theorem 貝葉斯定理
- 會教埋 Herman Yeung 獨創的 "反 Tree Diagram"
(2) Normal Distribution 正態分佈
- 由零教到識做曬所有 Maths & Statistics 長題目
(3) 4 Distribution 四大分佈
- Poisson, Geometry, Binomial Distribution 泊松、幾何、二項分佈,教您如何分辦幾時用邊個 distribution 及如何應付 Maths & Statistics 長題目
(4) Point & Interval Estimation 點與間距估計
- 大量 Herman Yeung 自製的題目介紹呢個課題目不同的題型,亦有解釋當中的原理
16小時的課程令未學、學緊、或者學完都想 drop 的您脫胎換骨
每日8小時,兩天就可以曉行曉飛,學識左一半 M1 的 DSE syllabus
學費︰以前千幾蚊,而家 "全免"
筆記下載︰
https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html
當中的 23 ~ 25 點
課堂內容︰
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rJlKc-33LkkVZGpHr3Q_3f
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HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰
http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
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YouTube 網上教學平台 : http://www.youtube.com/HermanYeung
Herman Yeung Blogger : https://goo.gl/SBmVOO
Herman Yeung Instagram : https://www.instagram.com/hermanyeung_hy
distribution統計 在 Herman Yeung Youtube 的最讚貼文
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
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DSE 數學 Core 天書 D 第1堂 (共2小時1分鐘) https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第2堂 (共2小時14分鐘) https://youtu.be/P5lqM4Bxb14?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第3堂 (共2小時8分鐘) https://youtu.be/vVnyHSIHXJM?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
仿 Past Paper 系列 (DSE Probability 概率) (共1小時43分鐘) https://youtu.be/QOrwlA830pk?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
仿 Past Paper 系列 (DSE nCr, nPr) (共2小時29分鐘) https://youtu.be/tN6LGFfkcTc?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第4堂 (共2小時11分鐘) https://youtu.be/iPQbFbDM988?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
Past Paper Demo (太多,無法估計) https://youtu.be/41cdF_BqxME?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
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DSE 數學 Core 天書 D 的內容︰
1 -- More about Probability 進階概率
2 -- Permutation (nPr) & Combination (nCr) 排列與組合
3 -- Statistics & Measures of Dispersion 統計及離差之量度
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HKDSE 數學 Core 各天書 的內容︰ https://www.facebook.com/hy.publishing/photos/a.312736375489291.68655.198063650289898/933817946714461/?type=3&theater
HKDSE 數學 Core 特別快車班
28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題,
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書,中英對照)
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distribution統計 在 第3單元計算的機率分佈:統計方法的數學基礎 的推薦與評價
從這個單元起介紹的五種機率分佈函數,被統計學家用來開發本書陳列的統計方法。 ... 所有結果的機率分佈,也就是伯努力分佈(Bernoulli probability distribution)。 ... <看更多>
distribution統計 在 【品質工程】利用poisson distribution制定產線機台保養計畫... 的推薦與評價
Poisson distribution正好可以協助我們觀察機台維修的狀況,這個分配是以一位法國統計學家命名的,專門描述在某段固定時間的事件發生次數的機率。 ... <看更多>
distribution統計 在 [問題] 什麼是Underlying distribution - 看板Statistics - 批踢踢 ... 的推薦與評價
小弟最近剛接觸統計和機器學習的時候常常會看到一句話
「Assume data are drawn from an underlying distribution」
請問這裡的underlying distribution指的是probability distribution嗎?
如果指的是probability distribution,那相對應的experiment及sample space是什麼呢
?
因為在小弟的認知下,使用機率之前必須先訂定experiment以及sample space
但我想不出這裡的experiment和sample space是什麼,書上也沒說明
希望大家能幫我解惑,謝謝
※
我有在Math Stack exchange上找到一篇和我有類似疑問的討論
但我不太懂底下回答的人的意思
https://ppt.cc/UAHF
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