本章目的:了解均方根法,运用均方根法. 1.定义 均方根法(Root-Sum-Squares,RSS):均方根法是统计分析法的一种,是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到关键尺寸的公差. 其计算公式如下: 其假设每个尺寸的 Ppk 指标是统一的( 如均为1,1.33,1.67等),并且制程是在中心. 基础的均方根法公式/计算模型推演如下: 作者摘录均方根法的推导公式,是为了更加方便读者理解其本质. 从公式推导可以看出,目标尺寸和零件的尺寸要求PPK都是1.33,且制程在中心. 也就是说

CRC16是单片机程序中常用的一种校验算法.依据所采用多项式的不同,得到的结果也不相同.常用的多项式有CRC-16/IBM和CRC-16/CCITT等.本文代码采用的多项式为CRC-16/IBM: X16+X15+X2+1. 闲言少叙,下面是查表法计算CRC16的代码: /******************************************************************************* * Copyright (c) 2012 ICPUB.NET. A

同学们大家好,欢迎收看由老王测量上班记出品的cass9.1视频课程 我是本节课主讲老师九天. 我们讲课的教程附件也是共享的,请注意索取 在测量空间中. [点击索取cass教程]5元立得 (给客服说暗号:“老王测量上班记”) 即可5元获得教程全系列,不带软件安装 土方量计算在土方工程中有着重要意义和作用,是工程设计的一个重要组成部分.土方量是竖向规划或调整的一个重要依据,也直接关系到工程造价,所以在计算土方时一定要实事求是.精益求精.符合实际.土方计算是土方测量内业处理中的一个关键环节,常用的方法

用递归法计算从n个人中选选k个人组成一个委员会的不同组合数. 分析 由n个人里选k个人的组合数= 由n-1个人里选k个人的组合数+由n-1个人里选k-1个人的组合数: 当n = k或k = 0时,组合数为1. 此递归算法在递归过程中会有大量的重复计算,所以在输入的n,k值过大时,需要大量的运算时间,只适合一些简单的求解. C++程序如下: #include <iostream> using namespace std; unsigned comm(unsigned n, unsigned k)

MTF 调制传递函数 评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测,MTF检测,和SFR检测. MTF是Modulation Transfer Function的英文简称,中文为调制传递函数. 是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数.最开始是为了说明镜头的能力. 在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线,表明镜头的能力.这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的. MTF是描述不同空间频率下的调制函数. 那么什么是空间

逆波兰式表示法,是由栈做基础的表达式,举个例子: 5 1 2 + 4 * + 3 -  等价于   5 + ((1 + 2) * 4) - 3 原理:依次将5 1 2 压入栈中, 这时遇到了运算符 + , 那么,出栈两个元素 2 1,用 + 运算符计算两个数的结果(2 + 1)得到结果为3, 压入栈中,继续往下,将4压入栈中,此时栈中元素为 [5, 3, 4], 又遇到了 * 运算符, 出栈两个元素,分别是 4 3 ,计算(4*3)得到12,压入栈中,继续往下遇到 + 运算符,出栈两个元素...

<C和指针>第6章第4道编程题: 质数就是只能被1和本身整除的数.Eratosthenes筛选法是一种计算质数的有效方法.这个算法的第一步就是写下所有从2至某个上限之间的所有整数.在算法的剩余部分,遍历整个列表并剔除所有不是质数的整数. 后面的步骤是这样的.找到列表中的第1个不被剔除的数(也就是2),然后将列表后面所有逢双的数都剔除,因为它们都可以被2整除,因此不是质数.接着,再回到列表的头部重新开始,此时列表中第一个尚未被剔除的第1个数是3,所以在3之后把每逢第3个数(3的倍数)剔除.完成这

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

网吧充值系统namespace ConsoleApplication1 { class Program { struct huiyuan { public string name; public string password; public double yue; } static void Main(string[] aaa) { ArrayList Ul = new ArrayList(); while (true) { try { Console.WriteLine("请输入您要执行的操

蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

画一个边长为r的正方形和半径为r的四分之一的圆(如下图所示),向上面随机投掷飞镖,通过计算落在星星区域和整体区域的飞镖比例,即可求出π值. 公式推导如下: 假设正方形的边长r为1,那么飞镖落在星星区域内的任意点(x, y),其坐标的平方相加值(x2+y2)必然小于1. 代码如下: import random def find_pi(num_of_times): #num_of_times为投掷飞镖的次数 num1,num2=0,0 #num1为飞镖投掷在星星区域内的次数,num2为飞镖投掷在圆点

假如有 A,B,C,D四个城市,他们之间的距离用 G[V][E] 表示,为 无穷大,则表示两座城市不相通 现在从计算从某一个城市出发,把所有的城市不重复旅行一次,最短路径 其中G为: (Infinity表示城市不相通) var g = [ [Infinity,3 ,Infinity,8 ,9], [ 3 ,Infinity,3 ,10 ,5], [Infinity, 3 ,Infinity,4 ,3], [8 ,10 ,4 ,Infinity,20], [9 ,5 ,3 ,20 ,Infinit

摘要 这篇文章主要介绍了计算TF-IDF的不同方法实现,主要有三种方法: 用gensim库来计算tfidf值 用sklearn库来计算tfidf值 用python手动实现tfidf的计算 总结 之所以做了这方面的总结是因为最近在研究word2vec,然后涉及到了基于word2vec的文本表示方法.你用word2vec训练好的模型可以得到词的向量,然后我们可以利用这些词向量表示句子向量. 1. 一般处理方法是把句子里涉及到的单词用word2vec模型训练得到词向量,然后把这些向量加起来再除以单词数

#include <iostream> using namespace std; //概率计算PI int main() { ; double val; int i; ; i<; i++) { double x = (double)(rand())/RAND_MAX; double y = (double)(rand())/RAND_MAX; if ( (x*x + y*y) <= 1.0 ) { inside++; } } val = (double)inside / i; pr

https://codeforces.com/contest/1097/problem/D 题意 给你一个n和k,问n经过k次操作之后留下的n的期望,每次操作n随机变成一个n的因数 题解 概率dp计算出每个素因子留下的概率,乘以这个素因子的值就是这个素因子的贡献期望 定义\(dp[i][j]\)为第i次操作后剩下j个素因子的概率,概率dp顺着推 \(dp[i][j]->dp[i+1][k](k<=j)\) \(dp[i+1][k]+=dp[i][j]\frac{1}{j+1}(k<=j)

目录 1. 正文 1.1. 任务描述文件 1.2. 提交任务 1.3. 返回结果 2. 相关 1. 正文 1.1. 任务描述文件 前文提到过,HTCondor是通过condor_submit命令将提交任务的,这个命令需要提供一个任务描述文件.这个任务描述文件详细描述了任务运行的需求情况,如下所示: universe = vanilla requirements = (Arch == "INTEL" || Arch == "X86_64") && (O

对1/(1+x^2) 进行0到1的积分即使pi/4; 采用simpson方法 Func<double,double> func=(x)=>{ return 1/(1+ Math.Pow(x,2) ) ;}; var n = 1000; double h = 1.0d / n; double sumx = 0; double sum = func(0.0); for (int i = 1; i < n; i++) { sumx += h; var factor = ((i % 2)

php处理字符串时存在一个缺陷问题,如果字符串为“1e1”,本该是一个正常的字符串,但是php会将它认为是科学计数法里面的e: 也就是按照数学的科学计数法来说:1e1=10^1=10,因此php会把这个字符串里面的1e1进行科学计数法计算,得出来就为“10”,即遇到“0e212”这些字符串直接看作为“0”. CTF中遇到的一些代码审计题,如果出题者想利用这一缺陷,往往会配合MD5值来运用. 它会让你使两个GET或者POST变量的值不相等,但是让他们的MD5值相等,正常来说不可能,很难找出字符串不

一.主成分分析法的思想 我们在研究某些问题时,需要处理带有很多变量的数据,比如研究房价的影响因素,需要考虑的变量有物价水平.土地价格.利率.就业率.城市化率等.变量和数据很多,但是可能存在噪音和冗余,因为这些变量中有些是相关的,那么就可以从相关的变量中选择一个,或者将几个变量综合为一个变量,作为代表.用少数变量来代表所有的变量,用来解释所要研究的问题,就能从化繁为简,抓住关键,这也就是降维的思想. 主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)就是一种运用线性代

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似