一:导入方法 1.确认Allegro PCB的单位精度设置和DXF文件保持一致(一般情况下DXF文件用mm,Allegro文件用mil). 2. 在Allegro中点击File→Import→DXF…→在DXF file中选中要导入的dxf文件→Edit/View layers…→选中select all→Map→OK→Import→等待导入成功即可. 二:DXF文件说明 Use default text table 使用默认文本 影响字号,可选可不选 Incremental addition

注明出处:http://www.cnblogs.com/einstein-2014731/p/5650943.html Cadence用起来比AltiumDesigner要麻烦些,但是也更开放,更灵活,使用习惯了是个不错的选择. 用Allegro画PCB中添加汉字的方法在网上找的,总结了下. 1.安装AUTOCAD,我用的是2010 ,并安装express  tool工具. 如果电脑里已经安了AuToCAD,但是没有选则这个插件的话可以通过:程序 -> 卸载程序 选中AuToCAD -> 卸载

Allegro16.6和17.0和17.2中将板框导出DXF文件 转载 https://blog.csdn.net/pieces_thinking/article/details/69817600 标签: Cadence / allegro5 / dxf文件解析 注意:在CAD生成的DXF文件导入Allegro的过程中,发现只有R12版本的才比较好用,故从Allegro中导出DXF时,也导成R12格式的比较好.步骤如下: 1.File->Export->DXF…先把路径设置好  2.设置转换文

聚类 和 k-means简单概括. 聚类是一种 无监督学习 问题,它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起. k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类,以便使得所获得的聚类满足: 同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类中的对象相似度较小. k - means的算法原理: (文/qinm08(简书作者) 原文链接:http://www.jianshu.com/p/32e895a940a2) 使用K-Means算法进行聚类,过程非常直观:(a

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/ 感谢! 用Maven构建Mahout项目 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, B

Posted: Oct 14, 2013 Tags: clusterHadoopkmeansMahoutR聚类 Comments: 13 Comments Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra

借助绘图软件CAD在Altium Designer中定义不规则PCB外形. 工具/原料 CAD2007 Altium Designer2015 方法/步骤 借助CAD绘制的不规则外形,保存成DXF格式,放在方便查找的位置. 打开Altium Designer2015,选择导入和导出功能,找到DXF文件所在位置点击打开. 选择导入所在层为Keep-Out层设置正确即可,其他选项使用默认的即可. 然后在Altium Designer中,选中自定义的不规则外框,进行PCB板外形定义即可. 注意事项 用

Mean Shift,我们 翻译为“均值飘移”.其在聚类,图像平滑.图像切割和跟踪方面得到了比較广泛的应用.因为本人眼下研究跟踪方面的东西,故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪,从而对MeanShift有一个比較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名

0.目录 前置知识 思路介绍 详述 1 确定h的中心点 2 算法步骤 java实现 1.前置知识 本文内容基于<Accelerating exact k-means algorithms with geometric reasoning> KDTree k-means 2.思路介绍 k-means算法在初始化中心点后C通过以下迭代步骤得到局部最优解:   a.将数据集D中的点x赋给距离最近的中心点   b.在每个聚类中,重新计算中心点 传统算法中,a步需要计算n*k个距离(n为D的大小,k为聚

Android应用横竖屏切换 zxing源码分析——DataMatrix码部分 zxing源码分析——QR码部分 2013-07-10 17:16:03|  分类: 默认分类 |  标签: |字号大中小 订阅     Java代码结构: zxing源码的结构还是比较清晰的,有关QR码的代码主要在以下几个package中.Java代码中有生成QR码的代码,在C++代码中是没有生成部分,只有解析部分. 其中qrcode中是编解码的接口,外部代码通过这两个类来进行QR码的编解码. detector是用

Mean Shift,我们 翻译“平均漂移”. 其集群,图像平滑. 图像分割和跟踪已广泛应用.因为我现在认为追踪,因此推出Mean Shift该方法用于目标跟踪.从而MeanShift較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Sh

此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章, 将自己的理解写下来,以方便后期的查阅. 一.C++ 实现 1. 已知平面上若干点坐标(xi, yi), 求平面上一点p(x, y) , 到这些点的总距离最小. 思路: 取所有点的均值为目标点.计算全部点与目标点求差值的和,将目标点以一定系数朝着总和的方向移动,得到新的目标点. // 求最小距离 // 限制条件: 1 <= n <= 100, 0<= xi, yi <= 1e4 #include<iostream> #incl

这次lab也是最后一次lab了,前面两次lab介绍了回归和分类,特别详细地介绍了线性回归和逻辑回归,这次的作业主要是非监督学习--降维,主要是PCA.数据集是神经科学的数据,来自于Ahrens Lab,数据公布在CodeNeuro data repository.相关ipynb文件见我github. 这次的数据主要是研究幼年斑马鱼的运动产生的.由于斑马鱼是透明的,所以神经科学经常拿它来做研究,观察整个大脑的活动.本次的数据集是随着时间变化的.包含斑马鱼大脑神经活动的图像. 这次Lab包含四个部分

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界

转载请注明出处:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等.

1.概要 最近学习Three.js,尝试加载一些3d max导出的obj.stl模型,在展示模型的时候遇到了一些问题,模型的尺寸.位置和旋转角度每次都靠手工调整,非常的不方便,就想着写一个方法来随心所欲的控制模型的尺寸.位置.角度. 2.实现思路 先看看官方加载外部模型的标准代码: var mtlLoader = new THREE.MTLLoader(); mtlLoader.load(mtlPath, function (materials) { materials.preload(); v

Halcon是图像处理比较牛逼的一个软件(德国人的东西,做的非常强大,里面集成的算法很多,可能你一辈子研究这个也做不过他),然而牛逼归牛逼,康耐视,基恩士也很牛逼,但是日本人的东西一般太过封闭,屌丝用不起,也用不上,用上了也很难自己DIY(我们研究Halcon因为他只是一个PC平台的图像处理库,不管你用C#还是C++,QT,JAVA都可以自己开发上位的程序,自己搭配相机做项目,而不是被各种硬件和软件的限制). http://www.mvtec.com/products/halcon   讲到Ha

本文来自:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/ 前言 基于Hadoop的项目,不管是MapReduce开发,还是Mahout的开发都是在一个复杂的编程环境中开发.Java的环境问题,是困扰着每个程序员的噩梦.Java程序员,不仅要会写Java程序,还要会调linux,会配hadoop,启动hadoop,还要会自己运维.所以,新手想玩起 Hadoop真不是件简单的事. 不过,我们可以尽可能的简化环境问题,让程序员只关注于写程序.特别是像算

方法一:通过行高(line-height)定位 line-height通常是用于调节一段文字的行与行之间的距离,或者说两行文字之间的距离,如果行高是500px,那么每一行中的文字距离本行的顶部就是250px,如果将文字的行高设为500px,并且外面的容器高度也设为500px,就可以实现这行文字垂直居中,这样做的缺点是如果内容过多,文字就跑到了下一行,就不是居中了,所以限制较多. 具体代码: <html> <head> <style> body { margin: 0;

一.简介 K-Means 是一种非监督学习,解决的是聚类问题.K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点,当你找到了这些中心点,也就完成了聚类. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11117012.html * / 先请你和我思考一个场景,假设我有 20 支亚洲足球队,想要将它们按照成绩划分成 3 个等级,可以怎样划分? 二. K-Means 的工作原理