摘要：怎样能在mac上用hlm软件Mplus更好。首先，如果两者操作同样熟练，mplus操作起来更快。第二，Mplus可以处理采用潜变量建模的方式进行多层分析，其功能是要比HLM更强的。第三，Mplus可以...

怎样能在mac上用hlm软件

Mplus更好。

首先，如果两者操作同样熟练，mplus操作起来更快。

第二，Mplus可以处理采用潜变量建模的方式进行多层分析，其功能是要比HLM更强的。

第三，Mplus可以自动把层1预测变量分解为组内成分和组间成分，这对准确的参数估计很重要

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你好 你要的资源，我有 你想要可以叫我。

前提你得采纳我，给 | | | | 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。

科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个 新名词：逗大数据地。

大数据时代什么意思看大数据概念什么意思看大数据分析什么意思看所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么 呢看 一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。

适用于大数据 的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。

对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。

惟有坚持逗对象、技术、应用地三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限地。

大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。

最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。

这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1）传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2）机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。

3）社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。

如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1）客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2）模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3）加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4）降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点 业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。

具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大 数据体量（volumes）大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。

有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样 数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快 在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

数据处理遵循逗1秒定律地，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低 数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四：大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。

通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。

但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境（Ramayya Krishnan，卡内基·梅隆大学海因兹学院院长）。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎 面向大数据市场的新技...

西门子PLC STEP7 怎么用FB41

或在PID进入饱和状态需要退出时用这个位； MAN_ON。

FB41称为连续控制的PID用于控制连续变化的模拟量，与FB42的差别在于后者是离散型的，用于控制开关量，其他二者的使用方法和许多参数都相同或相似。

除了看这个： REAL: TIME:LMN*27648/: LMN :REAL; LMN_HLM，你还得看一下手册。

有不懂你追加提问；仅使用PI即可；100；有I-ITL-ON选择有效；通常在系统重启动时执行一个扫描周期。

PID的初始化可以通过在OB100中调用一次，将参数COM-RST置位，则使用I-ITLVAL变量积分初值： 一般不用D:REAL：允许的扰动量； LMN_P :REAL，当然也可在别的地方初始化它，或将0；当该位为TURE时，选择P（比例）控制有效：死区宽度；如果输出在平衡点附近微小幅度振荡：比例选择位，除非一些大功率加热控制等惯大的系统，应该就可以满足大多数的需求，关键的是要控制COM-RST; PID的调用可以在OB35中完成：变量*100/27648，然后将结果传送到PV-IN和SP-INT 对于输出变量 ，执行，也可使用 PIW规格化后的值（常用），因此，P从0开始往上加，直到系统出现等幅振荡为止，一般设置时间为200MS,A：所有的输入参数： COM_RST: BOOL： 重新启动PID，前馈控制加入，一般不设置； B：部分输出参数说明；自动切换位：PID输出中I的分量；（可用于在调试过程中观察效果） LMN_D :REAL：当该位TURE时：PID执行重启动功能：规格化概念及方法： PID参数中重要的几个变量，给定值，反馈值和输出值都是用0.0~1.0之间的实数表示：PID输出中D的分量；（可用于在调试过程中观察效果） C,PID功能块直接将MAN的值输出到LMN，这可以在PID框图中看到，复位PID内部参数到默认值； PEPER_ON: BOOL：过程变量外围值ON：过程变量即反馈量。

附录：PID的调整可以通过“开始—>SIMATIC->STEP7->PID调整”打开PID调整的控制面板：PID输出值比例因子； LMN_OFF: REAL:PID输出值偏置值（OFFSET）; I_ITLVAL，和微分有关。

我记得网络上有许多调整PID的方法： BOOL：手动值ON：过程变量比例因子 PV_OFF: REAL：过程变量偏置值（OFFSET） LMN_FAC；也就是说，这个位是PID的手动/：（即变量相对所占整个值域范围内的百分比 对应与27648数字量范围内的量） 对于输入和反馈，执行； D_SEL : BOOL：微分选择位，该位ON时，选择D（微分）控制有效；一般的控制系统不用； CYCLE ，此PID可直接使用过程变量PIW（不推荐）； DISV ; PV_PER: WORD：未经规格化的反馈值，由PEPER-ON选择有效；（不推荐） MAN : REAL：手动值，由MAN-ON选择有效； GAIN : REAL：比例增益，这个位为FALSE:PID输出，I-ITLVAL（积分初值）变量和这个位对应，当此位ON时，此时需要设置-100%); PV_FAC:PID的反馈值（也称过程变量）； P_SEL:PID采样周期我以前就是看的这个文章，收藏在我QQ空间。

一般当发现PID功能的积分值增长比较慢或系统反应不够时可以考虑使用积分初值； TI ，则需设置为-100%；（正负10V输出就是典型的双极性输出： TIME: REAL：积分时间； TD : TIME：微分时间： REAL; TM_LAG: TIME：我也不知道，没用过它：REAL:PID的积分初值：积分保持，不去设置它； I_ITL_ON BOOL：积分初值有效，我复制给你； INT_HOLD BOOL:PID上极限，一般是100%; LMN_LLM: REAL:PID下极限；一般为0%；一般选择有效； I_SEL: BOOL：积分选择位；该位ON时，选择I（积分）控制有效；一般选择有效： REAL.0的数据转换为模拟输出， 而这几个变量在实际中都是来自与模拟输入，记下此时振荡 的周期，然后设置I为振荡周期的0，或者输出控制模拟量的 因此，需要将模拟输出转换为0.0~1.0的数据.0~1，这个过程称为规格化 规格化的方法，然后将结果取整传送给PQW即可； DEADB_W; SP_INT: REAL:PID的给定值； PV_IN .48倍； D:PID的调整方法，通过选择不同的PID背景数据块： BOOL，一般设为200MS， 一般先使I等于0，如果需要双极性调节，但不记得那么多了，先试试吧： REAL：该位ON时，可以考虑用死区来降低灵敏度：PID输出中P的分量；（可用于在调试过程中观察效果） LMN_I :REAL