化学平衡是高中化学的一大难点，每每遇到没有学懂的同学都是焦头烂额，懵懂难知，但是这个知识点，也是每一个学习化学的同学都必须掌握的，也是现在学生考试不可避免的。既然避无可避，那就迎难而上。今天就来归纳化学平衡的所有相关知识及考察方式！
化学平衡状态
化学平衡常数及转化率的相关计算 化学平衡的移动和化学反应进行的方向 等效平衡 化学平衡图像 化学平
一：可逆反应： 举例：合成氨 可逆反应：在同一条件下可向正逆两个方向进行的化学反应。这里的重点是条件同一，如果条件不一致就不是可逆反应。如下：不是可逆反应！！在可逆反应中： 从左到右叫做正反应，从右到左叫做逆反应。 大多数反应都是可逆反应，不同反应只不过可逆程度不同而已。二：化学平衡AB为起始物时，最初浓度很高，所以从左往右的反应进行的速率快， 随着反应物的减少，浓度下降，正反应的速率下降。 同时
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2024-06-09 10:16:00
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数形结合、图像法解题是中学数、理、化重要的解题思想，图像中含有丰富的信息需要我们挖掘，如何看懂一个图像，一般有以下几个考虑思路：1、看意义：结合图像的绘制方法、看懂X轴、Y轴代表的意义。2、看趋势：看懂图像中每条线的趋势，得出趋势性结论。3、看特殊点：看懂起点、拐点、平点、终点的坐标值及其意义。总之，看图像需结合题意，从题目要求的意义在图像中的表示入手来解答。为了方便大家对于图像题能
题目大意：公式： pH = -log10 [H+] PH值根据氢离子浓度求出 ，【这里的 [H+] 浓度是摩尔每升为单位的】Ka = [H+] [acid ions] / [acid] 平衡常数K等于分解的氢离子和酸根离子乘积与未分解的酸分子的比值 输入格式： Ka ：常数 ori ：初始酸浓度 m ：1摩酸分子完全溶解 分解出氢离子数 n ：1摩酸分子完全溶解 分解出氢离子数【注意是完全溶解】
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2023-11-09 00:33:52
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在化学反应中，平衡常数是一个重要的参数，它提供了反应物和生成物在平衡状态下的浓度比。在计算化学和热力学中，使用Python来计算化学平衡常数是一个常见的需求。本文将深入探讨如何使用Python进行这种计算，包括其技术原理、架构解析及实际的代码实现。
在讨论具体的计算方法之前，有几个背景知识点需要明确：
1. **平衡常数定义**：
对于如下反应：
$$ aA + bB \right
第三节 化学平衡第三课时 化学平衡常数【三维目标】 知识与技能：理解化学平衡常数的概念，掌握有关化学平衡常数的简单计算。过程与方法：能用化学平衡常数、转化率判断化学反应进行的程度。情感态度与价值观：培养学生的逻辑思维能力和科学态度；培养学生理论联系实际能力。【教学重难点】 教学重点：理解化学平衡常数的概念，平衡常数表达式的书写教学难点：运用“三段式”进行化学平衡常数计算，转化率的计算【教学过程】[
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2024-10-12 19:45:56
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1.数据不平衡1.1 数据不平衡介绍数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户判断、风控领域的异常行为检测、医疗领域的肿瘤诊断1.2 数据不平衡的常见形式及特点根据数据量的多少和数据不平衡程度
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2023-12-02 16:18:49
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一、熵
物理学中，热力学第二定律定义了“熵增”：对于一个孤立系统，其内部自发进行的与热相关的过程必然向熵增的方向进行。通俗地讲：熵增是在自然过程中，有用的能量逐渐消散这一固定趋势。就如杯子里正在融化的冰，如果没有外部能量的干预，则冰逐渐融化为水。如果想要水变成冰，靠自身系统不可能完成，一定需要外部能量的干预，如冰箱来进行降温。 “熵增”现象已不仅仅局限于热力学，信息、经济、生态、天
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2024-08-27 22:47:25
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先放输入数据：11
H2+O2=H2O
2H2+O2=2H2O
H2+Cl2=2NaCl
H2+Cl2=2HCl
CH4+2O2=CO2+2H2O
CaCl2+2AgNO3=Ca(NO3)2+2AgCl
3Ba(OH)2+2H3PO4=6H2O+Ba3(PO4)2
3Ba(OH)2+2H3PO4=Ba3(PO4)2+6H2O
4Zn+10HNO3=4Zn(NO3)2+NH4NO3+3H2O
4Au
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2023-11-20 00:38:45
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随着人工智能的快速发展和大数据时代的来临,数据挖掘、数据分析变得越来越重要,它们为各行各业带来了巨大的实际价值.与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。1、数据不均衡的影响数据不均衡会导致模型收敛速度减慢,并且个别类别学习的特征过少造成泛化能力偏差对于图像数据 数据不均衡的处理方法主要通过数据增强的方法
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2023-11-28 21:54:39
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原作者：nightwish夜愿 参考链接：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均
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2024-02-21 21:02:19
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计算化学研究领域有哪些：① 数值计算数值计算即利用计算数学方法 ，对化学各专业的数学模型进行数值计算或方程求解，例如 ，量子化学和结构化学中的演绎计算、分析化学中的条件预测、化工过程中的各种应用计算等。②化学模拟化学模拟包括：数值模拟，如用曲线拟合法模拟实测工作曲线；过程模拟，根据某一复杂过程的测试数据，建立数学模型，预测反应效果；实验模拟，通过数学模型研究各种参数(如反应物浓度、温度、压力)对产
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2024-01-04 15:36:02
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排序二叉树中存在一个问题就是可能会退化成一个链表，当只有左子树或者右子树有节点的时候，此时排序二叉树就像链表一样，但因为排序二叉树在插入查询的时候还要判断左右子树的问题，这样查询的效率反而变低，从而引出了平衡二叉树平衡二叉树又称平衡搜索树(Self-balance Binary Search Tree)又称AVL树，同时保证了查询和添加的效率。首先平衡二叉树是一颗排序二叉树，且它是空树或者他的每一
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2023-11-27 22:23:40
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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年，那是还没有我。 科技迅速发展，计算机更是成为人们脱离不了的生活必需品，我们能接触到的与科技相关的，都离不开计算机。我们用的每一个搜索引擎，玩的每一款游戏，使的每一个办公软件......这些的背后都离不开计算机编程，都离不开每一位
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2023-08-02 13:12:29
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第一章 化学反应的热效应一、反应热(1) 反应热，焓变1. 反应热及其测定2. 反应热与焓变(2) 热化学方程式(3) 燃烧热二、反应热的计算(1) 盖斯定律(2) 反应热的计算第二章 化学反应速率与化学平衡一、化学反应速率(1) 化学反应速率(2) 影响化学反应速率的因素(3) 活化能二、化学平衡(1) 化学平衡状态(2) 化学平衡常数(3) 影响化学平衡的因素1. 浓度对化学平衡的影响2. 压
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2024-08-22 10:47:50
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平衡二叉树：在上一节二叉树的基础上我们实现，如何将生成平衡的二叉树 所谓平衡二叉树： 我自己定义就是：任何一个节点的左高度和右高度的差的绝对值都小于2 如图所示，此时a的左高度等于3，有高度等于1，差值为2，属于不平衡中的左偏 此时的处理办法就是：将不平衡的元素的左枝的最右节点变为当前节点， 此时分两种情况： 一、左枝有最右节点 将最右节点的左枝赋予其父
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2024-01-02 09:47:58
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/7/28 20:57
# @Author : @linlianqin
# @Site :
# @File : 二叉平衡树专题（创建、插入、查找）.py
# @Software: PyCharm
# @description:
'''
二叉平衡树的特点：
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2024-04-02 07:15:57
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如何处理不平衡数据实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。从数据的角度1. 采样1.1 上采样上采样是把小众类复制多份，一个点会在高维空间中反复出现，这会导致一个问题，那就是运气好就
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2024-03-26 06:49:01
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1 概率论基础1.1 随机变量随机变量是一个不确定量，它的值取决于一个随机事件的结果。比如抛一枚硬币，正面朝上记为0，反面朝上记为1.抛硬币是个随机事件，其结果记为随机变量X。X有两种取值结果：0/1.抛硬币之前X是未知的且带有随机性。抛硬币之后，X便有了观测值，记作x(小写)。1.2 概率密度函数概率密度函数（PDF）描述一个连续概率分布——即变量的取值范围X 是个连续集合。正态分布是最常见的一
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2024-09-21 23:00:43
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本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。SMOTE算法的介绍在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的
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2023-10-07 09:56:03
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