本章目的:了解14个形位公差的公差带形状,其从属关系. 1.定义 公差带-实际被测要素允许变动的区域. 它体现了对被测要素的设计要求,也是加工和检验的根据. 2.公差带四大特征-形状.大小.方向.位置 2.1 形状 Form 公差带形状主要有:两平行直线.两同心圆.两等距曲线.两平行平面.两同轴圆柱.两等距曲面.一个圆柱.一个球.不同的公差特征项目一般具有不同形状的公差带.其中有些项目只有唯一形状的公差带:有些项目根据不同的设计要求具有数种形状的公差带. 下面按公差特征项目逐一进行介绍. 2.1

题目来源:http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12588 在判断 ‘+’ 的时候使用了 重叠度 的概念,跟一般的 “先去掉这个位置,看剩下的位置能不能符合条件” 方法不太一样. 代码如下: #include <algorithm> #include <numeric> #include <iterator> #include <functional> #include &

h2:first-child, body>h1:first-child, body>h1:first-child+h2, body>h3:first-child, body>h4:first-child, body>h5:first-child, body>h6:first-child { margin-top: 0; padding-top: 0; } a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:fi

第十四章 利用SVD简化数据 一．引言 SVD的全称是奇异值分解,SVD的作用是它能够将高维的数据空间映射到低维的数据空间,实现数据约减和去除噪声的功能. SVD的特点主要有以下几个方面: 1.它的优点:去除噪声,简化数据,提高算法的结果 2.它的缺点:数据的转化难以理解 3.它适用的数据:数值型数据 二．SVD的作用 SVD经常用于信息检索领域,在信息检索中我们将使用了SVD方法的数据文档数据处理方式称之为隐性语义索引.隐性语义索引,它将一个文档分解为了词和词频,能够利用然后分解得到的矩阵进行

转载自: https://juejin.im/post/59bb8b546fb9a00a4247532e 背景 代码的复杂度是评估一个项目的重要标准之一.较低的复杂度既能减少项目的维护成本,又能避免一些不可控问题的出现.然而在日常的开发中却没有一个明确的标准去衡量代码结构的复杂程度,大家只能凭着经验去评估代码结构的复杂程度,比如,代码的程度.结构分支的多寡等等.当前代码的复杂度到底是个什么水平?什么时候就需要我们去优化代码结构.降低复杂度?这些问题我们不得而知.因此,我们需要一个明确的标准去衡量

一.DXF文件格式分析 DXF文件由标题段.表段.块段.实体段和文件结束段5部分组成,其内容如下. ☆标题段(HEADER)标题段记录AutoCAD系统的所有标题变量的当前值或当前状态.标题变量记录了AutoCAD系统的当前工作环境,如SNAP捕捉当前状态.栅格间距式样.当前图层层名及线型.颜色等. ☆表段(TABLES)表段共包含4个表,每个表又包含可变数目的表项.这些表在文件中出现的顺序是线型表(LTYPE).图层表(LAYER).字样表(STYLE).视图表(VIEW). ☆块段(BLOC

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十一章:变身分析忍者的指导原则 这个激动人心的一章,分析了几乎所有工作的各个方面. 目标很简单:使用成熟的方法来帮助避免淹死的数据或通过分析困扰瘫痪的灾难. 从现实世界的经验来看,这些方法使得通过简单的现成方法更快地识别洞察的过程. 此外,每个都在网络上面临严峻的营销挑战. 作为分析忍者,你需要这一章. 期. 章节内容 一 背景是女王 二 比较KPI趋势随时间的变化 三 超越十大:改变了什么 四 真实价值:测量潜在转化和访

本章目的:理解GD&T概念,读懂和绘制GD&T图纸.本章是GD&T指引章节. 1.GD&T概念 GD&T  是 Geometric  Dimensioning  and  Tolerancing 的缩写,即“几何尺寸和公差”. 和线性尺寸标注方式一样,它也是一种公差的标注方法.但相对于传统的线性尺寸的标注方式,它有其独特的优越性而渐渐为更多的机械从业者所接受. 形位公差的标注如下: 2.GD&T和“形位公差”的区别 很多人分不清GD&T和“形位公差”

本章目标:了解形位公差基准及运用. 1.定义: 基准 —  与被测要素有关且用来定义其几何位置关系的一个几何理想要素(如轴线.直线.平面等): —  可由零件上的一个或多个基准要素构成. 模拟基准要素 — 在加工和检测过程中用来建立基准并与基准要素相接触,且具有足够精度的实际表面. //有些网络的资料和培训教材是错的,特别坑,要注意.如下图: 1.1检测示例: ---在加工和检测过程中,往往用测量平台表面.检具定位表面或心轴等足够精度的实际表面来作为模拟基准要素. ---模拟基准要素是基准的实际

本章目的:了解行为公差的检测方法,简单评估公司和制作方的检测能力. 1.形位公差检测规定 形状和位置公差检测规定GB/T 1958 -2004 2.形位公差的种类 3.形位公差的测量仪器 人工测量仪器:百分表,光学平面度测量仪,千分尺,高度尺等等. 精准测量仪器:三坐标测量仪 ,投影仪,数据采集仪. 4.基准形体模拟体(Datum Feature Simulator) 一个基准形体模拟体(Datum Feature Simulator)是检测或加工设备(如:测量或铣床台面),它们的质量好到被认为

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学

OpenCascade B-Spline Basis Function eryar@163.com Abstract. B-splines are quite a bit more flexible than Bezier curves. This flexibility comes from the fact that you have much more control over the basis functions. For Bezier curves that each control

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Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

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项目要求: 笔者曾经做过一个项目,其中登录界面的交互令人印象深刻.交互设计师给出了一个非常作的设计,要求做出包含根据情况可变色的下划线,左侧有可变图标,右侧有可变删除标志的输入框,如图 记录制作过程: 第一版本 public class LineEditText extends EditText { private Paint mPaint; private int color; public static final int STATUS_FOCUSED = 1; public static

从原理上说,数据挖掘应该可以应用到任何信息存储方式的知识挖掘中,但是挖掘的挑战性和技术会因为源数据的存储类型的不同而不同.特别是,近年来的研究表明数据挖掘所涉及的数据存储类型越来越丰富,除了一些有通用价值的模型.构架等研究外,也开展了一些针对复杂或新型数据存储方式下的挖掘技术或算法的研究.本节将针对一些主要的数据存储类型中的数据挖掘的问题进行介绍. 一个事务数据库是对事务型数据的收集.1993年,当Agrawal等开始讨论数据挖掘问题时,是以购物篮分析(Market Basket Analysi

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