一.定义与用途 基本ILS面是ICAO DOC8168飞行程序设计规范中提到的一种限制面. 它相当于附件14中代码为3或4的精密进近跑道所规定的障碍物限制面的子集. 包含:进近面(分为两部分).过渡面(分为四部分).复飞面.     基本ILS面主要用来对仪表进近跑道的障碍物进行初步分析,对机场净空规划提供参考.   二.基本ILS面的参数 基本ILS面的每一个部分都是一个空间中的平面,因此,可以用类似 ax+by+c=z的平面公式来描述. 式中a.b.c为特定的常数,x.y.z分别代表以跑道入…

为什么定义参考模型 之前我的工作,大部分时间都是聚焦在某个产品/团队,为他们提供微服务/DevOps的实施及指导.进入公司后,同时参与了多个产品团队的改造研讨.其中最大的不同在于: 在面对一个团队的时候,范围聚焦,可以集中梳理问题并全方位跟进: 但是,当同时面对多个团队时,尤其是业务背景.技术积累.团队规模.复杂度不尽相同的团队,如何快速有效的推进? 因此,如何能最大化地为多团队提供支撑,帮助他们有效实施微服务并持续获得收益,成为挑战. 微服务的概念看似浅显易懂,但实际上却涉及敏捷实践.架构演进…

前言 上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符.联合运算符的优化技巧. 本篇我们分析SQL Server的并行运算,作为多核计算机盛行的今天,SQL Server也会适时调整自己的查询计划,来适应硬件资源的扩展,充分利用硬件资源,最大限度的提高性能. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.并行运算符 在我们日常所写的T-SQL语句,并不是所有的最优…

前言: 算是"long long ago"的事了, 某著名互联网公司在我校举行了一次"lengend code"的比赛, 其中有一题就是"智能俄罗斯方块". 本着一向甘做分母, 闪耀分子的绿叶精神, 着着实实地打了一份酱油. 这次借学习H5的机会, 再来重温下俄罗斯方块的AI编写. 本系列的文章链接如下: 1). 需求分析和目标创新 2). 游戏的基本框架和实现 这些博文和代码基本是同步的, 并不确定需求是否会改变, 进度是否搁置, 但期翼自己能…

产品需求对产品研发而言非常重要,写不好需求,后面的一切工作流程与活动都会受到影响.转载一篇文章,关于产品需求文档写作方面的,如下: 本文摘自(一个挺棒的医学方面专家):http://www.cnblogs.com/okaimee/archive/2013/01/11/2855896.html 一.文章的摘要介绍 无论我们做什么事都讲究方式方法,写产品需求文档(以下称PRD文档)也是如此,之前我通过四篇文章分享了自己写PRD文档的一些方法,而这一篇文章主要是对之前四篇文章进行整体的摘要介绍,帮助大…

前言 上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符.联合运算符的优化技巧. 本篇我们分析SQL Server的并行运算,作为多核计算机盛行的今天,SQL Server也会适时调整自己的查询计划,来适应硬件资源的扩展,充分利用硬件资源,最大限度的提高性能. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.并行运算符 在我们日常所写的T-SQL语句,并不是所有的最优…

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法…

前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所以,我们最根本的目的就是让数据层的存储服务能力得到更好的扩展…

这是本专题的第三节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go without human knowledge为基础讲讲AlphaGo Zero的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.之后我们为AlphaGo家族做一下总结,展望未来AI革命会将我们带向何方,大火的美剧西部世界和强化学习有多少联系.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   相较AlphaGo的改进 只通过自我对局强化学习进行训练学…

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛.最近在工作中也经常遇到这个算法.kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘.   算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变…