一般来说,对于设备的关键性指标的统计,国际惯例中有三个指标用来进行统计,它们分别是: MTTR(Mean Time To Repair),平均修复时间.计算方法是:总的故障时间/故障次数.计算公式为:MTTR =∑(T2+T3)/ N.MTTR越短表示易恢复性越好. MTTF(Mean Time To failures),平均故障时间.计算方法是:总的正常运行时间/故障次数.计算公式为:MTTF =∑T1/ N.该值越大,表示系统的可靠性越高,平均无故障时间越长. MTBF(Mean Time

已知数组:type A[10][5]A[0][0] --A[8][4]面试常考:数组定义A[0....x][0...y]已知A[m][n] --求A[k][l]的地址:    &A[m][n]+( (k-m)*x  +(l-n) )*sizeof(type)  其中x为列数 末地址 = 初始地址+( (行2-行1)*列数+(列2-列1) )*每个元素的大小

1. 三角函数  double sin (double); 正弦  double cos (double);余弦  double tan (double);正切 2 .反三角函数   double asin (double); 结果介于[-PI/2, PI/2]  double acos (double); 结果介于[0, PI]  double atan (double); 反正切(主值), 结果介于[-PI/2, PI/2]  double atan2 (double, double); 反

版权所有,可以转载,禁止修改.转载请注明作者以及原文链接. 一.KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法,与之前讨论过的算法主要存在两点不同: 它是一种非参方法.即不必像线性回归.逻辑回归等算法一样有固定格式的模型,也不需要去拟合参数. 它既可用于分类,又可应用于回归. KNN的基本思想有点类似“物以类聚,人以群分”,打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人,可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”. 在分类领域,对于一个未知点,选取K个距离(可以是欧

摘要: 在深度学习中,为了提升数据传输带宽和计算性能,经常会使用NCHW.NHWC和CHWN数据格式,它们代表Image或Feature Map等的逻辑数据格式(可以简单理解为数据在内存中的存放顺序).本文以百度的AI端上推理设备EdgeBoard为原型,介绍EdgeBoard选择NHWC数据格式的技术考量. EdgeBoard简介 EdgeBoard是百度基于FPGA芯片研发的嵌入式AI解决方案,高性能的加速引擎可提供3.6Tops的强大算力,完整的嵌入式参考设计使硬件集成轻松便捷.目前Edg

目录 1. Unity中的环境光和自发光 2. 在UnityShader中实现漫反射光照模型 2.1 实践:逐顶点光照 2.2 实践:逐像素光照 2.3 半兰伯特模型 1. Unity中的环境光和自发光 在标准光照模型中,环境光和自发光的计算是最简单的. 在Unity中,场景中的环境光可以在Window->Lighting->Ambient Source/Ambient Intensity中控制,如下图所示.在Shader中,我们只需要通过Unity的内置变量UNITY_LIGHTMODEL_

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

Zookeeper 3.5+提供了reconfig功能实现动态配置节点,官方的说明是,"你再也不需要进行全部节点重启"就可以应用所有的修改: http://zookeeper.apache.org/doc/r3.5.4-beta/zookeeperReconfig.html 我们不妨按照官方的说明尝试一下. 根据文档,我们先配置一个3节点集群好了,配置文件内容如下: zoo1.cfg reconfigEnabled=true standaloneEnabled=false tickTi

方法一:position加margin 方法二: diaplay:table-cell 方法三:position加 transform 方法四:flex;align-items: center;justify-content: center 方法五:display:flex;margin:auto 方法六:纯position 方法七:兼容低版本浏览器,不固定宽高 总结 这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只总结其中的

这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只总结其中的几种,以便加深印象. 效果图都为这个: 方法一:position加margin /**html**/<div class="wrap"> <div class="center"></div> </div> /**css**/ .wrap { width: 200px; height: 200p

PCB直角走线的影响   布线(Layout)是PCB设计工程师最基本的工作技能之一.走线的好坏将直接影响到整个系统的性能,大多数高速的设计理论也要最终经过 Layout 得以实现并验证,由此可见,布线在高速 PCB 设计中是至关重要的.下面将针对实际布线中可能遇到的一些情况,分析其合理性,并给出一些比较优化的走线策略.主要从直角走线,差分走线,蛇形线等三个方面来阐述. 1． 直角走线 直角走线一般是PCB布线中要求尽量避免的情况,也几乎成为衡量布线好坏的标准之一,那么直角走线究竟会对信号传输产

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

数据结构和算法很重要!图形学也很重要!大的游戏公司很看重个人基础,综合能力小公司看你实际工作能力,看你的Demo. 1.什么是渲染管道? 是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作. 渲染管道中的很多步骤,都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去. 主要步骤有: 本地坐标->视图坐标->背面裁剪->光照->裁剪->投影->视图变换->光栅化. 2.如何优化内存? 有很多种方式,例如 1.压缩自带类库: 2.将暂时不用的以后还需要使用的物体隐藏起来

最先执行的方法是: 1.(激活时的初始化代码)Awake,2.Start.3.Update[FixUpdate.LateUpdate].4.(渲染模块)OnGUI.5.再向后,就是卸载模块(TearDown),这里主要有两个方法OnDisable与OnDestroy 高频问答的问题: 1.什么是渲染管道? 是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作. 渲染管道中的很多步骤,都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去. 主要步骤有: 本地坐标->视图坐标->背面裁剪->光照

1.什么是渲染管道? 是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作.渲染管道中的步骤很多,都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去. 主要步骤有: 本地坐标->视图坐标->背面剪裁->光照->剪裁->投影->视图变换->光删化. 2.Unity3d中的碰撞器和触发器的区别? 触发器只是碰撞器身上的一个属性,碰撞器是触发器的载体. 如果不想让碰撞检测影响物体移动但是又想检测到碰撞这时用到触发器(Trigger). 触发器用来检测一个物件是否经过空间中

1.请描述游戏动画有哪几种,以及其原理. 2.alpha blend 工作原理 3.写光照计算中的diffuse的计算公式 4.lod是什么,优缺点是什么 5.两种阴影判断的方法工作原理 6.MipMap是什么?作用? 7.用u3d实现2d游戏,有几种方式? 答:一种用UI实现(GUI,NGUI...),一种是采用3d实体对象(plane),绘制在3d对象上,调节摄像机,采用平行投影模式或则固定视角. 8.u3d中碰撞器和触发器的区别? 答:触发器只是碰撞器身上的一个属性,碰撞器是触发器的载体.

阅读目录 方法一:position加margin 方法二: diaplay:table-cell 方法三:position加 transform 方法四:flex;align-items: center;justify-content: center 方法五:display:flex;margin:auto 方法六:纯position 方法七:兼容低版本浏览器,不固定宽高 总结 这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

Context类型 我们知道,Android应用都是使用Java语言来编写的,那么大家可以思考一下,一个Android程序和一个Java程序,他们最大的区别在哪里?划分界限又是什么呢?其实简单点分析,Android程序不像Java程序一样,随便创建一个类,写个main()方法就能跑了,而是要有一个完整的Android工程环境,在这个环境下,我们有像Activity.Service.BroadcastReceiver等系统组件,而这些组件并不是像一个普通的Java对象new一下就能创建实例的了,而

首先讲一讲这四个函数的区别,后面还有我对context的一些理解区别如下所示: 原文链接http://stackoverflow.com/questions/6854265/getapplicationcontext-getbasecontext-getapplication-getparent 翻译+我的总结如下 1. getApplicationContext() : 这个函数返回的这个Application的上下文,所以是与app挂钩的,所以在整个生命周期里面都是不变的,这个好理解,但是使

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的部分的指数.该计算是对轮廓边界上所有像素(数目为n)进行求和.如果p和q全为0,那么m00实际