一个多月没更新博客园了,这里继续分享关于PCB工程相关一些知识,做过PCB工程都知道用使用genesis或incam是可以非常方便的计算得到铜皮面积这个参数[下图],但实际这个软件是通过什么算法计算出铜面积的呢,这个我们不得而知,但接下来这里介绍一种可以将[线路铜皮面积(残铜率)]计算得出来的方法.   一.计算铜皮面积----公式与参数 1.铜面积公式 公式=[铜面的多边形面积]+[铜的多边形周长*铜厚]-[孔的底面积]+[孔的圆柱面积] 注:看看计算公式是多么简单呀,是吧.下面重点讲[铜面的

HResults计算字错率(WER).句错率(SER) 前言 好久没发文,看到仍有这么多关注的小伙伴,觉得不发篇文对不住.确实好久没有输出经验总结相关的文档,抽了个时间,整理了下笔记,发一篇关于ASR常用测试指标.比如字错率.句错率指标,以及计算工具HResults的使用篇,后续慢慢找时间输出一些人工智能领域,小白可理解可用的基础知识,或者整理一些其他笔记发一发. 转载说明 本文为原创文章,如需转载,请在开篇显著位置注明作者Findyou和出处 一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别

主要是为了提醒自己要——保重 height = input('请输入身高(m):') weight = input('请输入体重(KG):') age = input('请输入年龄:') sex = input('请输入性别(男:1,女:0):') BMI = float(weight) / (float(height) * float(height)) per = 1.2 * BMI + 0.23 * int(age) - 5.4 - 10.8 * int(sex) if sex == 1:

关于阻抗的话题已经说了这么多,想必大家对于阻抗控制在pcb layout中的重要性已经有了一定的了解.俗话说的好,工欲善其事,必先利其器.要想板子利索的跑起来,传输线的阻抗计算肯定不能等闲而视之. 在高速设计流程里,叠层设计和阻抗计算就是万里长征的第一步.阻抗计算方法很成熟,所以不同的软件计算的差别很小,本文采用Si9000来举例. <ignore_js_op> 图1 阻抗的计算是相对比较繁琐的,但我们可以总结一些经验值帮助提高计算效率.对于常用的FR4,50ohm的微带线,线宽一般等于介质厚

我的微信号是Shalayang,以下是我的二维码名片,欢迎添加. 问题1:bug率有什么作用? my opion:用处有很多,需要具体情况具体分析,不过主要作用一般是来评价工作产品的质量.如果bug率较高,说明系统质量较差,需要大量的返工.项目经理就需要做好缺陷分析(缺陷的类型.分布.严重程度等),找出原因,以便做好下一阶段的缺陷预防工作.除此之外,还可以结合其它方面的信息,判断是否一些工作不充分.譬如,如果缺陷密度过低,有两个原因:可能工作产品质量确实高:也可能评审或测试不充分,更多的缺陷没有

通过一个人的身高.体重.年龄.性别,判断这个人的体脂率,并且反馈是否正常? 首先接到项目后一定要一步步细分任务,直到每个细分的任务都可以用代码来实现. 写代码之前,先要确定python版本的问题 然后先用注释把每项的任务标注出来,方便理清具体的实现步骤 代码如下: # 输入# 身高personHeight = input("请输入您的身高(m):")personHeight = float(personHeight) float 转换成小数点数值 # 体重personWeight =

date -d "$(awk -F. '{print $1}' /proc/uptime) second ago" +"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 这个命令要分成两个来看,首先是取出了/proc/uptime文件中的第一个数字,也就是当前机器已运行的时间,假设为$X 秒 date -d "$X second ago" 意思是取 X秒前的时间,并按照"%Y-%m-%d%H:%M:%S"的形式输出.这是date命令的用法

原文地址:http://blog.csdn.net/u012494876/article/details/53368164 帧率(FPS)计算是游戏编程中常见的一个话题.大体来说,总共有如下六种方法: 一.固定时间帧数法 帧率计算的公式为: fps = frameNum / elapsedTime; 如果记录固定时间内的帧数,就可以计算出同步率.此种方法用得较多. int fps() { static int fps = 0; static int lastTime = getTime(); /

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

UDP丢包及无序问题 转载自:http://hi.baidu.com/gamedot/item/96cb9bf1a717eb14d6ff8cd5 最近在做一个项目,在这之前,做了个验证程序. 发现客户端连续发来1000个1024字节的包,服务器端出现了丢包现象. 纠其原因,是服务端在还未完全处理掉数据,客户端已经数据发送完毕且关闭了. 有没有成熟的解决方案来解决这个问题. 我用过sleep(1),暂时解决这个问题,但是这不是根本解决办法,如果数据量大而多,网络情况不太好的话,还是有可能丢失. 你

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

文章关键词:RFC2544.丢包率.吞吐量. 丢包率概述: 丢包率(Frame Loss Rate)测试的目的是确定DUT在不同的负载和帧长度条件下的丢包率.在稳定负载下,由于网络设备资源缺乏,应该正确转发而没有转发的包占接收包的百分比就是丢包率.实际的测试方法是以一定发送速率向DUT发送一定数量X的包,并统计被DUT转发的包的数量Y. 因此我们可得出丢包率的计算公式:[(发送包数量X-接受包数量Y)x100]/发送包数量X.在这里有两个知识点是需要大家清楚的,首先是吞吐量<测试速率<线速:其

[TOC] 在CFD中计算颗粒对固体壁面的冲蚀往往采用冲蚀模型(Erosion Model). 1 冲蚀速率(Erosion Rate) 冲蚀速率定义为壁面材料在单位时间单位面积上损失的质量(单位:\(kg/(m^2 \cdot s)\)).通过计算每一个颗粒对壁面的累积损伤来计算冲蚀速率. \[ E_f =\frac {1}{A_f} \sum_{\pi(f)}\dot m_\pi e_r \] 式中: \(A_f\)为网格单元面积 \(\dot m_\pi\)为冲击壁面的颗粒质量流量 \(e

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. Abstract 能量收集技术为未来的物联网应用提供了一个很有前景的平台.然而,由于这些设备中的通信非常昂贵,应用程序将需要“超出边缘”的推理,以避免在无意义的通信上浪费宝贵的能量.我们的结果表明,应用程序性能对推理精度非常敏感.不幸的是,精确的推理需要大量的计算和内存,而能量收集系统的资源严重受限.此外,能量收集系统间歇运行,经常发生电力故障,这会破坏结果,阻碍前进. 本文克服了这些

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(二) 在前两篇随笔中,先后介绍了 Thread .ThreadPool .IAsyncResult (即 APM系列) .Task .TPL (Task Parallel Library). 写到这些笔者突然意识到 还有一个EMP系列没有写,在这里补充一下: 六. EAP .EAP中的典型代表是 WebClient: EAP系列采用 ***Async方法 + ***Completed事件 的编码规范,不做太多解释.具体的demo如下: var addre

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

微信的缩略图要求是不大于32k,这就需要对我的图片进行压缩.试了几种方法,一一道来. 代码如下 ByteArrayOutputStream baos =  new  ByteArrayOutputStream(); image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,  100 , baos); int  options =  100 ; while  ( baos.toByteArray().length /  1024 > 32 ) { baos.reset(

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事

一.加载数据(正样本.负样本特征) def loadSimpData(): #样本特征 datMat = matrix([[ 1. , 2.1, 0.3], [ 2. , 1.1, 0.4], [ 1.3, 1. , 1.2], [ 1. , 1. , 1.1], [ 2. , 1. , 1.3], [ 7. , 2. , 0.35]]) #正负样本标志 classLabels = [1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0] return datMat,classLabe

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基