礦池difficulty越大好還是越小好

㈠ 統計學，顯著性水平越大越好還是越小越好

顯著性水平a是犯第一類錯誤的概率上限，不宜取得過大，一般不超過0.1。(統計學家認為第一類錯誤危害比較大，要控制其發生的概率)
但也不是顯著性水平a越小越好，這是因為：在樣本容量n取定的情況下，顯著性水平a的減小，盡管保證了犯第一類錯誤的可能性變小，然而同時使得犯第二類錯誤的概率增大，導致第二類錯誤可能控制不住。所以，顯著性水平a不宜過大或過小，一般認為，最佳值取為0.05.

㈡ WaitToKillAppTimeout的數值越大越好 還是越小越好

1. WaitToKillServiceTimeout 數值設的越小，關機速度越快，然而，時間設置太短，沒有保留足夠的緩沖時間，資料就會遺失，應根據具體情況而定。

2. WaitToKillServiceTimeout 位置在：[HKEY_LOCAL_] 單位是 micro second
   Windows XP 的預設值是20000，WaitToKillServiceTimeout 是用來等待終止Service的時間。

3. 就是說：在關機的時候，如果有某個 Service 超過指定時間還不自動停止的話，作業系統就強迫停掉他，不等了。

4. WaitToKillServiceTimeout 其實也只是一種「最大寬限」而已，好比說我雖設20000 microsoconds，假如我所有 Service都自動在期限內終止，作業系統並不會還在那裡傻傻等下去，如果所有 Service 登自動停了，作業系統會繼續他的關機步驟，並不會等到時間到才進行下一步。

5. 那我可不可以把等待的時間縮短或延長？
   因為每個電腦的環境都不同，不能統一規定，這就像看病一樣，甲跟乙都是感冒，但是可能拿的葯會不一樣，因為醫生會針對他們的體質來開葯方，在電腦上也是類似的道理。

6. 把時間設短，在甲的電腦上可能沒事，一切正常，乙照樣套用，但是他的電腦卻死翹翹了，為什麽？
   可能乙電腦上所跑的 Service 本來就需要長一點的時間結束，甲電腦上根本沒有安裝這些 Service，所以再短的時間也沒有影響，不明究理縮短時間的結果，就是出現一堆莫名其妙的狀況。

7. WaitToKillServiceTimeout不建議任意更動或設得太短，為什麽呢？前面解釋過，WaitToKillServiceTimeout就是在給Service一段緩沖時間，讓這些執行中的 Service 有足夠時間將 Cache 中的資料在系統結束前寫回去，如果沒有保留足夠的緩沖時間，
   資料就會遺失，接著會發生什麽事情，誰也沒有辦法預料的。

8. WaitToKillServiceTimeout為等待程序關閉的最大時間，程序無響應時自動關閉程序的等待時間。關機時，關閉正在運行的程序的等待時間。具體請查看上一層的目錄樹名來區別。
   

㈢ 彈性模量的值越大越好還是越小越好

越大越好。

彈簧鋼的模量很高，要很大的應力才能使之發生變形，但其彈性很好，外力撤銷後回立即恢復初始形狀，硫化橡膠的模量比鋼低得多，但變形後也很容易恢復。紫銅的模量比彈簧鋼低，但比橡膠高得多，但其變形後基本無法恢復。

(3)礦池difficulty越大好還是越小好擴展閱讀：

注意事項：

彈性模量可視為衡量材料產生彈性變形難易程度的指標，其值越大，使材料發生一定彈性變形的應力也越大，即材料剛度越大，亦即在一定應力作用下，發生彈性變形越小。

對一般材料而言，該值比較穩定，但就高聚物而言則對溫度和載入速率等條件的依賴性較明顯，對於有些材料在彈性范圍內應力-應變曲線不符合直線關系的，則可根據需要可以取切線彈性模量、割線彈性模量等人為定義的辦法來代替彈性模量值。

㈣ 虛擬內存越大越好還是越小越好

越大越不卡，但是硬碟空間回變小

㈤ 碎銀子越大越好還是越小越好

碎銀子正常來說還是大一點的好，因為大一些的還是比較值錢的，小的話啊，只是便於拿。

㈥ 精度越大越好還是越小越好

感測器的精度,無論是絕對精度還是相對精度,都是數值越小越好.數值越小代表誤差越小,誤差越小則精度越高.
你舉的第一個例子中（45mV/kPa和0.8mV/kPa）不是精度,而是感測器的靈敏度.它表示氣壓感測器在受到同樣的壓力後,誰輸出的電壓高.在你的例子中,45mV/kPa 的靈敏度比 0.8mV/kPa的高.
0.3%FS和0.1%FS是相對精度,0.1%FS 比 0.3%FS的誤差小（精度高）.

㈦ 內存數據寬度越大好還是越小好呢

這還要看你的CPU(老CPU看前端匯流排帶寬，新CPU看集成內存控制器寬度)，二者要配合的，理論上當然是越寬越好，但我說二者同時，如果一個寬一個不寬，不寬的就成瓶頸，寬的再寬也「堵車」

㈧ 變異系數越大好 還是越小好

變異系數越小好

1、變異系數:

當需要比較兩組數據離散程度大小的時候，如果兩組數據的測量尺度相差太大，或者數據量綱的不同，直接使用標准差來進行比較不合適，此時就應當消除測量尺度和量綱的影響，而變異系數可以做到這一點，它是原始數據標准差與原始數據平均數的比。CV沒有量綱，這樣就可以進行客觀比較了。事實上，可以認為變異系數和極差、標准差和方差一樣，都是反映數據離散程度的絕對值。其數據大小不僅受變數值離散程度的影響，而且還受變數值平均水平大小的影響。

拓展內容：

2、變異系數的計算公式為:變異系數 C·V =( 標准偏差 SD / 平均值Mean )× 100%

在進行數據統計分析時，如果變異系數大於15%，則要考慮該數據可能不正常，應該剔除

㈨ 模態分析中第一階振型幅值的越大越好還是越小越好，為何

模態分析時，振型幅值的大小與所選擇的規范化方法有關，如果選擇歸一化，則所有振型的最大幅值都是一。採用質量矩陣規范化，則所有振型的最大幅值各不相同；做動力響應分析時，一般都要求採用質量矩陣規范化。
不過，振型幅值的大小並不說明什麼問題，因為對任何振型，將其乘以一個非零值，所得還是同一個振型，即振型的幅值可大可小，只是反映了振型的相似形狀，並沒有什麼實際意義，也就不存在越大越好還是越小越好的問題。

㈩ 虛擬內存越大越好還是越小越好

右鍵我的電腦——屬性——高級——性能——設置——高級——最下面虛擬內存——更改
正常設置你物理內存的1.5-2倍是最合理的