http://www.pinzhi.org/thread-5395-1-1.html Sigma水平和缺陷率的对应关系:正态分布中心和有1.5个标准差偏移 在过程稳定时,若给出了规范限,过程的平均与标准差后,我们可以通过查正态分布表,获得不合格品率. 这里给出一张在不同的δσ质量水平下对照表--每一百万个产品中的不合格品数. 品质协会(www.PinZhi.org)备注:设规范限为(LSL,USL),规范限的宽度为T,规范的中心为M,过程的均值为µ,标准差为δ, 一般情况下用的是|M-µ|=1.…

本文将以"用户中心"为例,介绍"单KEY"类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践: 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一.用户中心 用户中心是一个非常常见的业务,主要提供用户注册.登录.信息查询与修改的服务,其核心元数据为: User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, -) 其中: uid为用户ID,主键 login_name, pass…

本文将以“用户中心”为例,介绍“单KEY”类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践: 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一.用户中心 用户中心是一个非常常见的业务,主要提供用户注册.登录.信息查询与修改的服务,其核心元数据为: User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, …) 其中: uid为用户ID,主键 login_name, passwd, sex, age, n…

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等…

https://www.luogu.org/problemnew/show/P3732 Anihc国提高社会生产力水平.落实好以人民为中心的发展思想.决定进行供给侧结构性改革. 为了提高供给品质.你调查了某个产业近来n个时期的供求关系平衡情况.每个时期的情况都用0或1中的一个数字来表示.于是这就是—个长度为n的01字符串S.为了更好的了解这一些数据.你需要解决一些询问.我们令data(l,r)表示:在字符串S中.起始位置在[l,r]之间的这些后缀之中,具有最长公共前缀的两个后缀的最长公共前缀的长…

1. 整体说明 1.1. 项目说明 1.1.1. OA概述 OA是Office Automation的缩写,本意为利用技术的手段提高办公的效率,进而实现办公的自动化处理.实现信息化.无纸化办公,可方便的生成统计报表等. OA是OFFICE AUTOMATION的缩写,本意为利用技术的手段提高办公的效率,进而实现办公的自动化处理.采用Internet/Intranet技术,基于工作流的概念,使企业内部人员方便快捷地共享信息,高效地协同工作:改变过去复杂.低效的手工办公方式,实现迅速.全方位的信息采…

字体类型 以Windows为例,有4种字体技术: Raster:光栅型,就是用位图来绘制字形(glyph),每个字都以位图形式保存 Vector:矢量型,就是用一系列直线的结束点来表示字形 TrueType:使用一系列直线.曲线和一些提示(hint)命令来绘制字形 Microsoft OpenType:与TrueType一致 因为TrueType等字体的hint能够调节只想的长度和曲线的形状,所以,它能够在不同大小的字体中表现良好.而Raster字体则是跟设备具体分辨率相关,而Vector字体则…

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i…

TensorFlow学习笔记5-概率与信息论 本笔记内容为"概率与信息论的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测…

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全…