multiplier(主板pm功能)

multiplier，主板pm功能？

eSATA Port Multiplier（PM功能）（端口复制）eSATA Port Multiplier是SATA规格之一。以往SATA设备Host与Device只能1对1对应，使用Port Multiplier功能，1条eSATA 数据线最大可以对应5台eSATA设备。

另、Host端没有Port Multiplier功能时，Device端即使有Port Multiplier功能并使用多颗硬盘，Host端也只会识别为一颗硬盘。一般主板都不支持PM功能。可以理解为，只要官方说明书上没提及，那就肯定不支持而且现在主板集成的SATA芯片一般都不带PM功能。所以在使用eSATA连接世特力硬盘盒时只能识别到1颗硬盘。可以配eSATA扩展卡来实现PM功能。一般扩展卡都可以支持。比如：

・SiliconImage Sil3132 eSATA Host ；

・Asmedia ASM1061 eSATA Host

ROA是什么意思啊？

ROA

定义

Return On Assets，资产回报率，也叫资产收益率，它是用来衡量每单位资产创造多少净利润的指标。评估公司相对其总资产值的盈利能力的有用指标。

公式

资产回报率= 税后净利润/总资产，

计算的方法为公司的年度盈利除以总资产值，资产回报率一般以百分比表示。有时也称为投资回报率。

意义

资产收益率是业界应用最为广泛的衡量银行盈利能力的指标之一，该指标越高，表明企业资产利用效果越好，说明企业在增加收入和节约资金使用等方面取得了良好的效果，否则相反。

如果利用公式ROE = ROA x 权益乘数，正常范围在7.5-13

ROE

定义

（Return on Equity，简称ROE），净资产收益率

公式

净资产收益率=净利润/净资产

其中，净利润=税后利润+利润分配；净资产=所有者权益+少数股东权益

意义

净资产收益率是衡量股东资金使用效率的重要财务指标。该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。指标值越高，说明投资带来的收益越高。该指标体现了自有资本获得净收益的能力。一般来说，负债增加会导致净资产收益率的上升。企业资产包括了两部分，一部分是股东的投资，即所有者权益(它是股东投入的股本，企业公积金和留存收益等的总和)，另一部分是企业借入和暂时占用的资金。企业适当的运用财务杠杆可以提高资金的使用效率，借入的资金过多会增大企业的财务风险，但一般可以提高盈利，借入的资金过少会降低资金的使用效率。

标准

ROE>=15%，这是一个很好的条件。 当你看到ROE >40%的时候，你可以忽略当造假或者不稳定因素造成对待。 至于ROE<15%或者更低。。。可以说，管理层不干实事，对股东的钱不太负责等等。 所以你可以当是15%~39%之间都是好事。

重要性

巴菲特说过，如果只能用一个指标来评判公司好坏的话，那这个指标就是ROE。

因素分析

杜邦关系式：

ROE=产品净利润率*总资产周转率*杠杆系数

产品净利润率=净利润 / 销售收入

总资产周转率=销售收入 / 平均总资产

杠杆系数=权益乘数

ROE = 净利润率(赚钱的真本事) ×总资产周转率(翻桌率)×杠杆系数(权益乘数)

也就是说，ROE是由三部分组成的。

净利润率，总资产周转率，杠杆系数

ROE升高，可能是净利润率提升，也可能是总资产周转率提升，还有可能是加了杠杆，或者是其中两个提升了。

但是，却不可能是三个方面共同提高了。为什么？

因为公司有了赚钱的真本事（净利润高），有了良好的营运能力（翻桌率高），公司就很少再去加杠杆了，这很容易理解吧，加杠杆本质就是借钱，借钱都是要还的，

简单分析，ROE是由三部分构成的，净利润率，总资产周转率，杠杆系数。

并且，这三部分也是有优劣高下之分的，对企业来说，高利润率的产品最好，一本万利，遇上好的管理层，锦上添花，没有也没关系，能经得起折腾，就像老巴说的，“只投资傻瓜也能管理的企业，因为迟早会有傻瓜来管理它的”。

如果没有高净利润率的产品，就需要寄希望于管理层的营运能力了。就像风险投资行业的标准口号，投资的标准有三个，第一是人，第二是人，第三还是人。当然，寄希望于营运能力的公司就比高利润率的企业差一些了，不过也算不错。

最差的盈利模式就是高杠杆，高杠杆是一种脆弱的商业模式，对确定性的要求特别高。2008年次贷危机中破产的雷曼兄弟就是其中的典型，通过高杠杆来获得利润，曾经日进斗金，遇到一次异常情况，便全盘亏空，无数个100%的增长，也抵不过一个100%的亏损。

管理他人钱财的行业，赢了有大把分帐，亏了由客户承担。这种模式造就了他们喜好高杠杆。但是对于个人投资者，建议慎重对待高杠杆行业和企业，因为一次意外，可能就会万劫不复。

毕竟，自己的钱，只有自己能负责，是吧~

ROE与ROA的关系

公式

ROE(净资产收益率) = 净利润 / 所有者权益

ROA(总资产收益率) = 净利润 / 总资产

杜邦关系式：

ROE = 净利率 x 总资产周转率 x 权益乘数

其中，权益乘数 = 总资产 / 净资产，可以理解为总资产是净资产的多少倍。

2、ROE与ROA的关系：

杜邦关系式中，前两个因子相乘，即为ROA

因此，可以推导出：

ROE = ROA x 权益乘数

或者ROE = ROA x 杠杆比率(L)

ROE与ROA可以相互推导出来的，而且ROE总比ROA要大。

权益乘数

Equity Multiplier EM

公式

权益乘数=1+产权比率，

意义

股东权益比率的倒数称为权益乘数，即资产总额是股东权益的多少倍。该乘数越大，说明股东投入的资本在资产中所占比重越小，负债越大，财务杠杆越大，企业的财务风险越大，

权益乘数的正常范围

不同行业都有不同行业的平均权益乘数，而且基本都不同，一般是在2～3合适。

sata10接口？

SATA（Serial ATA）口的硬盘又叫串口硬盘， SATA硬盘接口很小，连接线小巧，串行接口还具有结构简单、支持热插拔的优点。是主流的接口类型。

SATA1.0理论传输速度为1.5Gbit/s。

其主要特征是外部传输率从SATA的1.5Gbps(150MB/sec)进一步提高到了3Gbps(300MB/sec)，此外还包括NCQ(Native Command Queuing，原生命令队列)、端口多路器(Port Multiplier)、交错启动(Staggered Spin-up)等一系列的技术特征。

车马百余乘解释？

乘

chéng

骑，坐：乘马。乘车。乘客。乘警。

趁着，就着：乘便。乘机（趁着机会）。乘势。乘兴（xìng ）。因利乘便。

算术中指一个数使另一个数变成若干倍：乘法。乘幂（mì）。乘数。

佛教的教派或教法：大乘。小乘。上乘。下乘。

姓。

乘

shèng

ㄕㄥˋ

古代称兵车，四马一车为一乘：乘舆。千乘之国。

古代称四为乘：乘矢。乘壶。“以乘韦先牛十二犒师”。

中国春秋时晋国的史书称“乘”，后通称一般的史书：史乘。野乘。

笔画数：10；

部首：丿；

笔顺编号：3122113534

详细解释

乘

乗

chéng

【动】

(会意。甲骨文字形,从大(人)从木,表示人爬在树上。“大”象“人”正面。本义:登,升)

同本义〖ascend〗

乘,升也。——《玉篇》

亟其乘屋。——《诗·豳风·七月》

却叔虎将乘城。——《国语·晋语一》

淮阴侯复乘之。——《史记·高帝纪》

俱乘高台。——《列子·黄帝》

又如:乘槎(神话中指乘木排上天);乘城(登城;守城);乘屋(登上屋顶)

骑;坐〖ride〗

昔人已乘黄鹤去,此地空余黄鹤楼。——唐·崔颢《黄鹤楼》

公与之乘。战于长勺。——《左传·庄公十年》

又如:乘车;乘舟(乘船);乘奔(乘坐奔驰的快马);乘轩(乘坐大夫的车子);乘桴(乘坐竹木小筏以代舟船。后用以比喻避世)

驱马驾车;驾驭〖drive〗

服牛乘马。——《易·系辞下》

乘肥马,衣轻裘。——《论语·雍也》

又如:乘驭(驱使车马行进;驱使;役使);乘云(驾云;驭云);乘马(驾马,用马驾车)

趁着;利用〖takeadvantageof〗

乘今之时,因无之助。——汉·贾谊《治安策》

其锋不可犯,而其未可乘。——宋·苏轼《留侯论》

于是乘其厉声以呵,则噪而相逐。——明·张溥《五人墓碑记》

又如:乘衅(乘机;趁空子);乘闲(趁着空闲);乘空(趁着空闲);乘胜(趁着胜利的形势)

凭持;依仗〖relyon〗

因利乘便。——汉·贾谊《过秦论》

又如:乘利席胜(凭借着胜利的形势);乘正(依据正道);乘利(凭借有利的形势)

冒着〖brave〗

自京师乘风雪,历齐河、长清…至于泰安。——清·姚鼐《登泰山记》

交错(出现)〖alternate〗

兵旱相乘,天下大屈。——汉·贾谊《论积贮疏》

顾自民国肇造,变乱纷乘。——孙文《黄花冈七十二烈士事略·序》

算术中用一个数使另一个数变成若干倍〖multiply〗。如:8乘以7得56

乘

chéng

【名】

算术中的乘法运算,亦指乘法的运算方法〖multiplication〗。如:加减乘除

佛教的教义〖yana〗。如:大乘,小乘

另见shèng

乘便

chéngbiàn

〖whenitisconvenient;atone'sconvenience〗趁着方便;顺便

因利乘便,宰割天下,分裂山河。——汉·贾谊《过秦论》

前十余日回家,即欲乘便以此行之事语汝。——清·林觉民《与妻书》

请你进城时乘便帮我买一本词典

乘除

chéng-chú

〖multiplicationanddivision〗∶求积与等分的运算

〖plan;intend〗∶打算;算计

另有乘除,别有耳目

〖waxandwane〗〖古〗∶比喻自然界中的盛衰变化,此消彼长

万事乘除总在天,何必愁肠千万结

乘法

chéngfǎ

〖multiplication〗一般指ab,a·b或a×b这些数学运算,其含义随有关的类型不同而异。当a和b为正整数时,这些运算的含义最简单,它们代表以a作单位重复取b次或反过来以b作单位重复取a次

乘法表

chéngfǎbiǎo

〖multiplicationtable〗由一组数按规则的顺序相乘所得之积列成的表,通常指由前10个或12个自然数按1、2、3、等等直到10或12的顺序依次相乘所得之积列成的表

乘方

chéngfāng

〖involution〗∶将某个量或符号提升到任意指定次幂或对它施加一个指定指数的行为或过程

〖power〗∶n个a相乘的积称为a的n次幂

乘风

chéngfēng

〖withfairwind〗顺风;凭借风力

乘风向法国驶去

乘风破浪

chéngfēng-pòlàng

〖bravethewindandthewaves;haveahighambitionasridingthewaves〗顺势乘长风,踏破万里浪。形容办事一帆风顺,发展迅猛,也比喻志趣远大,勇往直前

乘风破浪会有时,直挂云帆济苍海。——李白《行路难》

乘号

chénghào

〖timessign;multiplicationsign〗用以表示乘法运算的符号“×”

乘火打劫

chénghuǒ-dǎjié

〖takeadvantageofsb.'smisfortunetodohimharm〗同“趁火打劫”

乘机

chéngjī

〖exploittheopportunity;leapatthechance〗利用机会

而奸民多乘机告讦,故家大姓时有被诬负屈者。——《明史·海瑞传》

乘积

chéngjī

〖product〗由两个或两个以上的数或量相乘所得出的数或量

乘坚策肥

chéngjiān-cèféi

〖liveinluxury〗乘坚车而策肥马。比喻富贵奢华

乘警

chéngjǐng

〖policemenontrains〗列车上的治安警察

乘警队

乘客

chéngkè

〖passenger〗乘坐公共交通工具的人

乘凉

chéngliáng

〖enjoythecool;relaxinacoolplace〗为避热而在阴凉处歇息

乘龙快婿

chénglóngkuàixù

〖idealson-in-law〗前程远大而令人快慰可心的女婿

乘幂

chéngmì

〖power〗〖数〗∶见“幂”

乘人之危

chéngrénzhīwēi

〖takeadvantageofsb.'sprecariousposition〗人家有急难,反而乘机去侵害

乘胜

chéngshèng

〖followupavictory〗胜利之后不停歇地继续干

乘胜追击

chéngshèng-zhuījī

〖pursueenemytroopsinretreat〗趁着胜利追击溃败的敌兵

乘势

chéngshì

〖availoneselfof;tostrikewhiletheironishot〗趁着势头

乘数

chéngshù

〖multiplier〗相乘两数中的后一数

2×4=8,4是乘数

乘务员

chéngwùyuán

〖steward;attendant〗飞机、公共汽车、轮船、火车上的服务员

乘隙

chéngxì

〖takeadvantageofaloophole〗钻空子,利用漏洞

乘隙猛攻

乘兴

chéngxìng

〖whileoneisinhighspirits;comeonanimpulse〗乘着一时高兴

乘虚

chéngxū

〖takeaadvantageofaweakpoint〗趁着没有提防;借虚弱之机

守城者皆羸老之卒,可以乘虚直抵其城。——《资治通鉴·唐纪》

拉格朗日乘子法几何意义？

谢邀：今晚太累了，先整理这么多，后期我会对其修改，

在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。

我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化，即最大值问题可以转化成最小值问题)。提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子。对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象。二者均是求解最优化问题的方法，不同之处在于应用的情形不同。

一般情况下，最优化问题会碰到一下三种情况：

（1）无约束条件

这是最简单的情况，解决方法通常是函数对变量求导，令求导函数等于0的点可能是极值点。将结果带回原函数进行验证即可。

（2）等式约束条件

设目标函数为f(x)，约束条件为h_k(x)，形如:

s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表示有l个约束条件。

则解决方法是消元法或者拉格朗日法。消元法比较简单不在赘述，这里主要讲拉格朗日法，因为后面提到的KKT条件是对拉格朗日乘子法的一种泛化。

例如给定椭球:

求这个椭球的内接长方体的最大体积。这个问题实际上就是条件极值问题，即在条件 下，求的最大值。

当然这个问题实际可以先根据条件消去 z (消元法)，然后带入转化为无条件极值问题来处理。但是有时候这样做很困难，甚至是做不到的，这时候就需要用拉格朗日乘数法了。

首先定义拉格朗日函数F(x)：

（ 其中λk是各个约束条件的待定系数。）

然后解变量的偏导方程：

......

如果有l个约束条件，就应该有l+1个方程。求出的方程组的解就可能是最优化值（高等数学中提到的极值），将结果带回原方程验证就可得到解。

回到上面的题目，通过拉格朗日乘数法将问题转化为

对

求偏导得到

联立前面三个方程得到和，带入第四个方程解之

带入解得最大体积为：

至于为什么这么做可以求解最优化？维基百科上给出了一个比较好的直观解释。

举个二维最优化的例子：

min f(x,y)

s.t. g(x,y) = c

这里画出z=f(x,y)的等高线（函数登高线定义见百度百科）：

绿线标出的是约束g(x,y)=c的点的轨迹。蓝线是f(x,y)的等高线。箭头表示斜率，和等高线的法线平行。从梯度的方向上来看，显然有d1>d2。绿色的线是约束，也就是说，只要正好落在这条绿线上的点才可能是满足要求的点。如果没有这条约束，f(x,y)的最小值应该会落在最小那圈等高线内部的某一点上。而现在加上了约束，最小值点应该在哪里呢？显然应该是在f(x,y)的等高线正好和约束线相切的位置，因为如果只是相交意味着肯定还存在其它的等高线在该条等高线的内部或者外部，使得新的等高线与目标函数的交点的值更大或者更小，只有到等高线与目标函数的曲线相切的时候，可能取得最优值。

如果我们对约束也求梯度∇g(x,y)，则其梯度如图中绿色箭头所示。很容易看出来，要想让目标函数f(x,y)的等高线和约束相切，则他们切点的梯度一定在一条直线上(f和g的斜率平行)。

也即在最优化解的时候：∇f(x,y)=λ（∇g(x,y)-C) （其中∇为梯度算子; 即：f(x)的梯度 = λ* g(x)的梯度，λ是常数,可以是任何非0实数，表示左右两边同向。）

即：▽[f(x,y)+λ(g(x,y)−c)]=0λ≠0

那么拉格朗日函数： F(x,y)=f(x,y)+λ(g(x,y)−c) 在达到极值时与f(x,y)相等，因为F(x,y)达到极值时g(x,y)−c总等于零。

min( F(x,λ) )取得极小值时其导数为0，即▽f(x)+▽∑ni=λihi(x)=0，也就是说f(x)和h(x)的梯度共线。

简单的说，在F(x,λ)取得最优化解的时候，即F(x,λ)取极值（导数为0，▽[f(x,y)+λ(g(x,y)−c)]=0）的时候，f(x)与g(x) 梯度共线，此时就是在条件约束g(x)下，f(x)的最优化解。

（3）不等式约束条件

设目标函数f(x)，不等式约束为g(x)，有的教程还会添加上等式约束条件h(x)。此时的约束优化问题描述如下：

则我们定义不等式约束下的拉格朗日函数L，则L表达式为：

其中f(x)是原目标函数，hj(x)是第j个等式约束条件，λj是对应的约束系数，gk是不等式约束，uk是对应的约束系数。

常用的方法是KKT条件，同样地，把所有的不等式约束、等式约束和目标函数全部写为一个式子L(a, b, x)= f(x) + a*g(x)+b*h(x)，

KKT条件是说最优值必须满足以下条件：

1）L(a, b, x)对x求导为零；

2）h(x) =0;

3）a*g(x) = 0;

求取这些等式之后就能得到候选最优值。其中第三个式子非常有趣，因为g(x)<=0，如果要满足这个等式，必须a=0或者g(x)=0. 这是SVM的很多重要性质的来源，如支持向量的概念。

接下来主要介绍KKT条件，推导及应用。详细推导过程如下：

参考：

【1】拉格朗日乘数法

【2】KKT条件介绍

【3】深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

【4】拉格朗日乘子法和KKT条件