本章目的:了解均方根法,运用均方根法. 1.定义 均方根法(Root-Sum-Squares,RSS):均方根法是统计分析法的一种,是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到关键尺寸的公差. 其计算公式如下: 其假设每个尺寸的 Ppk 指标是统一的( 如均为1,1.33,1.67等),并且制程是在中心. 基础的均方根法公式/计算模型推演如下: 作者摘录均方根法的推导公式,是为了更加方便读者理解其本质. 从公式推导可以看出,目标尺寸和零件的尺寸要求PPK都是1.33,且制程在中心. 也就是说

发表时间:2019年4月 IF:3.950 单位: 威斯康星医学院生物化学系 威斯康星医学院生物医学质谱研究中心 物种:人(人体肾脏细胞和蛋白) 技术:肽段清理 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 肽段清理对于去除在自下而上(也称为鸟枪法)蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要.近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时,相较于传统的反相洗涤方法,使用羧酸盐修饰的顺磁颗粒有多种益处.但是,也面临实验结果可重复与否的挑战,实验的可重复性限制了这种方法在实验室的广泛实

场景进行中,或者之后进行结果分析中,连接图表没有数据,取消选择标记选项.

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相似的网站有哪些等等.抽象来看,

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,效果针对上一版提升了5%左右,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相

原文来自:https://bbs.ichunqiu.com/thread-41359-1-1.html 病毒分析中关闭ASLR 分析病毒的时候,尽可能用自己比较熟悉的平台,这样可以大大地节省时间,像我就喜欢用xp了,然而有时候病毒非要在更高版本的系统上运行,如win7,server2008等.然而这些平台都使用了ASLR技术,每次od载入时,其映像基址都是会变化的,而你有时候需要计算一些地址,基址老是变,烦不烦? 那么我们要怎么关闭ASLR呢?这就要从ASLR技术背景开始说了. 微软从windo

js中json法创建对象(json里面的:相当于js里面的=) 一.总结 json里面的:相当于js里面的= 4.json创建js对象解决命名冲突:多个人为同一个页面写js的话,命名冲突就有可能发生,比如多个js文件里都有一个get()方法,调用的时候就不知道是哪个   二.js中json法创建对象 JSON 法创建对象 JSON非常易于人阅读与编写,同时利于机器解析与生成.我们可以使用JSON语法创建JavaScript对象 优点:语法简单 缺点:不适用多个对象的创建 命名空间: 如果多个人为

数据包分析中Drop和iDrop的区别   在数据包分析中,Drop表示因为过滤丢弃的包.为了区分发送和接受环节的过滤丢弃,把Drop又分为iDrop和Drop.其中,iDrop表示接受环节丢弃的包,Drop表示发送环节丢弃的包.

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

汽车底盘的作用是接受发动机的动力,使车轮转动,并保证汽车按驾驶员的操纵正常行驶.底盘包括传动系统.行驶系统.转向系统和制动系统这四大部分,通常,这四大系统也简称为传动系.行驶系.转向系和制动系.悬架是车架与车桥之间传力连接装置的总称,它的功用是把路面作用于车轮上的支撑力.牵引力.制动力和侧向力以及这些作用力所造成的力矩传递到车架(或车身)上,以保证汽车的正常行驶.在整个底盘的悬架系统,需要考虑前束和外倾角参数,在公差建模过程,把它们作为分析对象,计算各个输入公差对分析对象的影响. 一. 公差建模

原文地址:http://muchong.com/html/201209/4936556.html 在ansys output windows 有 force convergenge valu 值 和 criterion 值,当前者小于后者时,就完成一次收敛.非线性计算是一个迭代计算的过程,曲线表示两次迭代之间的误差,图中分别表示力和位移在迭代过程中的每次迭代之间的误差 两条线的意思分别是:F L2: 不平衡力的2范数F CRIT: 不平衡力的收敛容差,如果前者大于后者,说明没有收敛,要继续计算.

最近接手的一个样本,样本中使用了大量的xor加密,由于本身样本不全,无法运行(好吧我最稀饭的动态调试没了,样本很有意思,以后有时间做票大的分析),这个时候就只好拜托idapython大法了(当然用idc也一样),期间遇到几个问题,遂记录一番. 样本加密的字符如下,很简单,push压栈之后,反复调用sub_1000204D解密. 此时,要写脚本的话,我们希望这个脚本能够足够通用,通常样本中的加密都是由一个函数实现,函数本身实现解密,传入的参数通常是解密字符,和key两个参数(当然肯定也有其他的模式

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data

http://www.cnblogs.com/yuanyuan/archive/2012/08/16/2642281.html 写代码的时候经常需要分析已有类型的信息例如:分析现有类型自动生成类, 或者为现有的类自动增加一些功能总结了一点点经验以ClassA  a; 为例1. 通过typeof(ClassA) 或者 a.GetType() 获取类型信息, 推荐使用typef() 可以避免空引用,而且有的时候不需要构造一个ClassA的实例, typeof(ClassA)的性能一点都不差,不要把它

购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模(将Excel中的数据写入到MongoDB数据库), 2 从数据库中读取数据进行分析. Excel文件http://download.csdn.net/detail/artscrafts/6805689 案例配置文件 setting.py data_source = 'supermarket.xls'

更正上一篇一个小错误,Connector中首先是将socket请求过来的信息封装成一个普通的Request对象(上一篇我写成HttpRequest对象,失误失误,根本就木有HttpRequest这样的对象...),然后在Adapter中封装成一个HttpServletRequest进行处理,再丢给Container.... 源码中可以清晰的看到: ok,这一篇我们就来整个的看看tomcat源码,简单过一遍,看一看里面是怎么运行的(我也会删减大量的非核心的代码) 在看源码之前,我想说一点废话,由于

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法.一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合. 引入一个定义,项集的支持度(support),是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例. 规定一个最小支持度,那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集(frequent item set). 如何找到数据集中所有的频繁项集呢? 最简单的方法是对所有项集进行统计,可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有项集.比如说下面的数据集,先统计所有单个元素集合的支持度,{z} 的支持度为5 (这里把项目出现次

v2ex同步更新:https://www.v2ex.com/t/500081 微信公众号:python学习开发 分析源码,看大神的代码是一种学习的好方法,让我从中学到很多以前不知道的知识,这次打算从大家熟悉的Kenneth Reitz大神的request入手,对该模块应用的一些技巧进行一次探究. 从get方法入手 我们知道使用requests的get方法传入url就可以访问此网站,但是这个过程是怎么做的呢,今天就带着这个疑问对其进行进一步探究.打开pycharm,然后创建demo.py输入一下代

从H264的裸流中,PPS,SPS中,一定可以获取到的,有图像的宽,高信息. 这部分信息的提取,用Stream eye 分析: 这里需要特别提一下这两个参数:  pic_width_in_mbs_minus1 = 119(1920)  pic_height_in_map_units_minus1 = 67(1088)分别表示图像的宽和高,以宏块(16x16)为单位的值减1因此,实际的宽为 (119+1)*16 = 352,高:(67+1)*16=1088 开始的时候,我还以为是哪里不对,1080

一些文章在分析GC时,不可逾越的说到要先从根对象扫描出不可达对象,然后标记那些不可达对象为垃圾.那么源头根对象是什么玩意呢? 几分钟后google到比较可信源是http://stackoverflow.com/questions/8458886/what-is-a-rooted-reference.其解释具体为: GC roots are not objects in themselves but are instead references to objects. Any object ref