所谓的“共面”,即阻抗线和参考层在同一平面,即阻抗线被VCC/GND所包围, 周围的VCC/GND即为参考层. 相较于单端和差分阻抗模型,共面阻抗模型多了一个参数D1,即阻抗线和参 考层VCC/GND之间的间距. 在Palor Si9000中,下面红色标注的工具栏图标为coplanar模型组: 针对共面模型,下面只选几种典型模型来进行说明,更详细全面的内容 请参考同组笔记本下的"常见的阻抗模型---整理版".   另外注意,此组模型都是wavegide模式.   1.  Surface

用过Polar SI9000的都知道,阻抗模型图片可以进行用户鼠标交互,那么它的是如何实现的呢,下面就讲一下如何实现此功能的方法   一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 还可以识别文字是哪一个阻抗参数.  二.解决方法思路 解决方法一: 1.将每一种阻抗模型图片中的所有参数在图片中的位置区域信息与参数值记录到数据库中 2.鼠标点击阻抗模型的坐标位置后,再进与数据库中的参数坐标位置匹配 这

提纲.png 一.七层?四层? OSI模型(Open System Interconnection Reference Model,缩写为OSI),全名“开放式系统互联通信参考模型”,是一个试图使各种计算机在全世界范围内互联为网络的标准框架.1983年,国际标准组织(ISO)发布了著名的ISO/IEC 7498标准,它定义了网络互联的7层框架,也就是开放式系统互联参考模型.(链接需自搭梯子) OSI七层模型.png 1.为什么需要协议? 什么是协议(protocol)?通俗的来讲,协议是一种双方

在笔者从业这么多年,PCB行业阻抗计算工具都是用Polar公司的阻抗计算工具SI9000,或早期上个版 本SI8000 Prolar是老牌公司,但也不断在推出新的产品,可以进去去了解一下   https://www.polarinstruments.com/ 一直以来在我印象里,好东西都是外国公司创造,但近些年推出[中国制造2025],中国企业崛起, 在一个创新开放的城市,深圳一家创业公司也推出阻抗计算工具了深圳市赛硕尔科技有限公司   大家可以了解一下 http://www.sisolver.

模型是你的数据的唯一的.权威的信息源.它包含你所储存数据的必要字段和操作行为.通常,每个模型都对应着数据库中的唯一一张表. 基础认识: 每个model都是一个继承 django.db.models.Model 的子类; model中的每个属性(attribute)都代表数据库中的一个字段; Django 提供一套自动生成的用于数据库访问的API:详见 Making queries. 简短例子 例子中的模型定义了一个带有 first_name 和 last_name 的 Person model:

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 模型的元数据,指的是"除了字段外的所有内容",例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的'必须'. 想在模型中增

模型的元数据,指的是“除了字段外的所有内容”,例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的‘必须’. 想在模型中增加元数据,方法很简单,在模型类中添加一个子类,名字是固定的Meta,然后在这个Meta类下面增加各种元数据选项或者说设置项.参考下面的例子: from django.db import models class Ox(mod

  模型是你的数据的唯一的.权威的信息源.它包含你所储存数据的必要字段和操作行为.通常,每个模型都对应着数据库中的唯一一张表. 基础认识: 每个model都是一个继承django.db.models.Model的子类; model中的每个属性(attribute)都代表数据库中的一个字段; Django 提供一套自动生成的用于数据库访问的API:详见Making queries. 简短例子 例子中的模型定义了一个带有first_name和last_name的Personmodel: from d

声明:本文为黑金动力社区(http://www.heijin.org)原创教程,如需转载请注明出处,谢谢! 黑金动力社区2013年原创教程连载计划: http://www.cnblogs.com/alinx/p/3362790.html <FPGA那些事儿--TimeQuest 静态时序分析>REV2.0 PDF下载地址: http://www.heijin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=22393&extra=page%3D1 第二章:模型

Actors模型(Actor model)首先是由Carl Hewitt在1973定义, 由Erlang OTP (Open Telecom Platform) 推广,其 消息传递更加符合面向对象的原始意图. Actors属于并发组件模型 ,通过组件方式定义并发编程范式的高级阶段,避免使用者直接接触多线程并发或线程池等基础概念. 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存,使用同步方法防止写争夺,Actors使用消息模型,每个Actors在同一时间处理最多一个消息,可以发送消息给其他Act

我从零开始训练了GoogLeNet模型. 但它没有给我带来希望的结果. 作为替代,我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调. 有谁知道我应该遵循什么步骤? 采纳答案: 假设你正在尝试做图像分类. 这些应该是微调模型的步骤: 1.分类层 原始分类层"loss3/classifier"输出1000个类的预测(它的mum_output设置为1000). 您需要将其替换为具有适当num_output的新图层. 替换分类层: 更改图层的名称(以便当您从caffemodel文件读取原始权

一下摘自:https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705 论文链接:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇论文原名是ArcFace,但是由于与虹软重名,后改名为Insight Face. 其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改

目录 1 定义 VAR模型的具体步骤 建模步骤及公式 代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考 用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间 VAR模型的具体步骤 1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶: 2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数: 3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析: 4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系: 5.granger因

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

目录 05 网络并发 05 网络并发

今日内容 进程池与线程池的基本使用 协程理论与实操 IO模型 前端简介 内容详细 一.进程池与线程池的基本使用 1.进程池与线程池的作用 为了保证计算机硬件安全的前提下,提升程序的运行效率 2.回调机制 可以把提交任务方法 .submit() 的返回值(一个对象)赋值给 .add_done_call_back(call_back) 中的call_back 函数作为实参传入,在 call_back 函数中可以打印 .result() 同步提交方法的返回值,这样可以利用回调机制调用了同步操作 .re

摘要:Kafka中的网络模型就是基于主从Reactor多线程进行设计的. 本文分享自华为云社区<图解Kafka服务端网络模型>,作者:石臻臻的杂货铺 . Kafka中的网络模型就是基于主从Reactor多线程进行设计的, 在整体讲述Kafka网络模型之前,我们现在按照源码中的相关类来讲解一下他们分别都是用来做什么的. 关键类解析 SocketServer 这个类是网络通信的核心类,它持有这Acceptor和 Processor对象. ConnectionQuotas 这个是控制连接数配额的类,

GIL全局解释器锁 一.什么是GIL 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C,Visual C++等.Pyt

此外可以参考PyTorch模型保存.https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用.现在在PyTorch中也可以实现这个功能. 使用很简单,如下用法: input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置. pytorch-summargithub.com 3.梯度裁剪(Gradient Clipping) nn.utils.clip_grad_norm_ 

模型的元数据,指的是"除了字段外的所有内容",例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的'必须'. 想在模型中增加元数据,方法很简单,在模型类中添加一个子类,名字是固定的Meta,然后在这个Meta类下面增加各种元数据选项或者说设置项.参考下面的例子: from django.db import models class O