日志滚动log rotation在 Linux 系统上是再常见不过的一个功能了，它为系统监控和故障排查保留必要的日志内容，同时又防止过多的日志造成单个日志文件太大。 这一个过程很容易就可以实现自动化，在细节上还能按需作出微调。 使用 logrotate 命令可以手动执行日志滚动的操作。本文将要介绍的就是手动进行日志滚动的方法，以及预期产生的结果。 日志滚动时文件的命名方式、保留日志文件的数量等参数是由 /etc/logrotate.d 目录中的配置文件决定的，因此你可能会看到有些日志文件只保留少数几次滚动，而有些日志文件的滚动次数会到 7 次或更多 命令使用 /etc/logrotate.d/rsyslog 这个配置文件，并通过了 -f 参数实行“强制滚动”。 ，最近一次的滚动时间都会记录在 logrorate 的状态文件中。
功能描述： 程序启动3秒之后自动控制鼠标滚动，使得鼠标下方的窗口自动向下滚动并对屏幕上指定区域进行截图保存为图像文件。 所用环境： win10+Python 3.8.2+pywin32+pillow 准备工作： 1）执行pip install pywin32安装扩展库pywin32，如果安装后仍不能使用，可以参考下面的方法解决 使用方法： 提前打开一个窗口或WEB页面，然后运行上面的代码，再用鼠标单击要截屏的窗口把它切换到前台，剩下的事情就交给这个程序了。 扩展应用： 截屏得到的若干图片文件，可以使用下面文章中介绍的技术进行拼接。 Python自动识别多个不完整图像拼接为完整图像
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本文将介绍一种通过代码控制ListView上下滚动的方法。 先上图： ? 按下按钮会触发ListView滚动或停止。 handler.removeCallbacks(run_scroll_down); handler.removeCallbacks(run_scroll_up); } }; /** * 向上滚动 public void listScrollUp() { listScrollOff(); handler.postDelayed(run_scroll_up, 0); } /** * 向下滚动 public void listScrollDown() { listScrollOff(); handler.postDelayed(run_scroll_down, 0); } /** * 停止滚动 smoothScrollBy方法。
复发性震颤和静止性震颤具有共同的病理生理机制，运动皮质在其中起着至关重要的作用。 在双倍震颤频率下，RET的脑电频率峰值明显高于静止性震颤，但在震颤频率下仅有向更高频率移动的趋势，见图3B。方差分析显示震颤×频率交互作用不显著。 6例RET期间和4例静止性震颤时M1-EMG方向的G-因果关系在震颤频率下显著，而在双倍震颤频率下，除1例患者外，其余患者均在两类震颤中均显著。 Post hoc分析显示，在震颤频率下，M1（初级运动皮质）-to-ECR（桡侧腕伸肌）方向的G-因果关系显著低于ECR-to-M1方向，而在双倍震颤频率下，G-因果关系在M1-EMG方向上更高，图3D G因果关系表明，在震颤频率下，信息传输是从肌肉到M1的方向上，而在大约两倍的震颤频率下，主要是在M1到肌肉的方向上。
难点所在 第一眼看到这个效果，我的内心毫无波澜。以为只是简单的一个下划线 hover 效果，经过友人提醒，才发现，这个动画效果中，下划线是从一端进入，从另外一端离开的。 现在，难点就在于如何在 hover 离开的时候，改变动画行进的方向。 ） 实现控制动画方向的关键点 所以，这里的关键点就在于（划重点）： 使得 hover 动画的进入与离开产生两种不一样的效果 。 可以通过向量形式定义的缩放值来放大或缩小元素，同时可以在不同的方向设置不同的缩放值。 本效果最最最重要的地方就在于这里，我们使用 transform-origin 去改变 transform: scale() 的原点实现线条运动的方向。
了解震颤放大的机制及其与儿茶酚胺的关系可能有助于通过靶向治疗更好地控制这一症状。Michiel F. Dirkx等人在Brain上发文，提出推断：在认知负荷过程中，在认知负荷中，震颤的放大可能是由控制震颤幅度的大脑-丘脑-皮层回路的调节作用，也可能是由唤醒系统(自底向上)、认知控制网络(自顶向下)或它们的组合作用引起的 研究结果与假设一致，震颤幅度与小脑-丘脑-皮质回路的活动相关；认知负荷增加了震颤幅度，瞳孔直径，心率和分布在额顶叶皮层，岛状，丘脑和前扣带回皮层的认知控制网络中的大脑活动。 通过网络分析获得的发现表明，认知负荷通过两种不同方式通过增加小脑-丘脑-皮质回路中的活动来影响震颤：通过刺激丘脑的活动，可能是通过上升的唤醒系统(考虑到这种调节与瞳孔直径的变化相关)，和通过加强认知控制网络和小脑 本研究的结论是，当帕金森氏症患者经历认知负荷时，自下而上的唤醒系统和自上而下的认知控制网络都会放大震颤，旨在减弱去甲肾上腺素能活动或认知需求的干预措施可能有助于减少帕金森震颤。
机床在加工过程中震动，最常见于车床，镗床加工过程中，造成工件表面有颤纹，返工率、废品率高，伴有振刀打刀现象。 机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足，振动、振刀产生时，我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。 一、工件与刀具方面 1.工件方面 细长轴类的外圆车削。 看一下你现在用的是90度刀还是45度的，试换一下。 另外，走刀（进给量）太小，也可能是一种产生颤纹的诱因，可略调整加大一点。你调整一下转速、单刀切削深度、进给量试一下来排除共振点。 里面有平面滚动轴承组合。 目前应用于加工现场中有一些比较具体而实用的方法： 减轻造成振动的部份的工作重量，惯性越小越好； 针对振动最大的地方予以固定或夹持，如中心架、工作保持器等； 提高加工系统的刚性，例如使用弹性系数较高的刀柄或使用加入动态减振器的特殊抗震力
震颤是典型的基于肌电信号的控制方法中的一个著名问题，震颤是一种常见的疾病，尤其是在老年人中，它会导致身体部位有节奏的摆动，尤其是上肢震颤的人，通常在日常生活活动中表现出困难。 这些无意的运动产生的肌电信号并不代表用户的实际运动意图。因此，识别和消除外骨骼等生物机器人控制方法中的颤振效应具有重要意义。 一些研究，如使用主动可穿戴外骨骼抑制震颤，以及在使用动力辅助机器人时避免不必要的振动或运动。然而，最近报道了一种用于抑制震颤的新型多模态传感器融合方法。 在本研究中，以脑电、肌电图及惯性感测器讯号为基础，产生驱动全自动穿戴机器人的控制讯号，这种情况下使用的混合融合方法可以归类为序列融合方法。 在这项研究中，我们提出了一个外骨骼机器人知觉系统的架构，利用脑电图、肌电图、足底压力传感器与光纤运动捕捉系统之间的资讯融合，设计的基本框架是利用脑电信号来判断人体运动意图的方向，并利用人体下肢四大肌肉的肌电信号来识别人体的运动模式
在iOS5之前，加速度传感器的相关信息封装在UIAccelerometer这个类中，其主要用来获取设备在三维空间中的状态信息，之后，加速度传感器以及螺旋仪传感器的相关信息都封装在了CoreMotion这个框架中 从上图中可以看出，CoreMotion框架中主要分为3大块，一部分是用来获取设备的运动状态，如速度，加速度，海拔，三维方向等。 double y; //y方向加速度 double z; //z方向加速度 } CMAcceleration; 2、陀螺仪数据 CMGyroData是陀螺仪数据的数据模型类： double y; //y方向的角速度 double z; //z方向的角速度 } CMRotationRate; 3.磁强计数据 CMMagnetometerData是磁强计数据模型类 在iOS 12系统后，CoreMotion框架中又引入了一些列配合iWatch进行用户手臂动作分析的类，可以分析出用户是否发生了运动障碍等。
本文转载：http://dengzebo.blog.163.com/blog/static/18867406201032141932204/ View Code #region "控制树节点移动 ,向左右下上" /// /// 通过Ctrl+键盘移动选定的树节点 /// /// <param name="TreeView1">要编辑的TreeView控件</param> /// <param name="eKeys">The <see cref="System.Windows.Forms.KeyEventArgs
如何通过selenium控制浏览器滚动条呢？ selenium没有提供原生的滚动页面方法，所以我们得通过最原始的JS来控制 原理：通过 执行js代码，达到目的 driver.execute_script() 方式一：scrollBy(x,y) driver.execute_script（"window.scrollBy(0,1000)"） x：必传，正数则向右滑动的像素值，负数则向左滑动的像素值 y：必传，正数则向下滑动的像素值，负数则向上滑动的像素值 方式二：scrollTo(x,y) driver.execute_script（"window.scrollTo(0,1000)"） x：必传，正数则向右滑动的像素值，负数则向左滑动的像素值 y：必传 ，正数则向下滑动的像素值，负数则向上滑动的像素值 方式三：document.documentElement.scrollTop 作用一：获取当前滚动高度 # 获取当前滚动高度 scrolTop = driver.execute_script
心房颤动（简称房颤）是最常见的持续性心律失常，房颤患病率与冠心病、高血压病和心力衰竭等疾病有密切关系。 根据美国疾病控制和预防中心的数据显示，每年在美国，房颤导致130,000人死亡，750,000人住院。疾病预防控制中心估计，房颤影响了270万至610万人，另外有70万人可能未确诊房颤。 帮助患者和临床医生了解Apple Watch等设备如何在检测心房颤动等疾病中发挥作用。 0.5%人群被检出，其中84%患有房颤 ? 在收到心律不齐通知，并在一周后使用心电图贴片进行随访的受试者中，只有三分之一（34%）的人检测到患有房颤。研究人员称，由于心房颤动是一种间歇性疾病，因此在随后的心电图补片监测中未检测到它并不奇怪。 将手表中的脉搏检测与同步心电图贴片记录进行比较，研究人员发现，脉冲检测算法的阳性预测值为71%，84%的受试者在接受不规则脉冲通知时发现房颤。
首先是对机头方向的调整，就是飞行的方向 如果误差为0，就不要去发送让无人机运动的指令 误差不为零就提取里面的误差数×一个系数（负数），因为已经很偏了要抗拒这种改变，所以是负数 横滚也是一样的控制法，注意系数可以调节 这种实时的控制方式是：前馈控制系统，其又为前馈控制的一种形式，是控制部分发出指令使受控部分进行某种活动，同时又通过另一快捷途径向受控部分发出前馈信号，受控部分在接受控制部分的指令进行活动时，又及时地受到前馈信号的调控 在这种调控过程中，前馈控制和反馈控制又是常常互相配合的。 与前馈控制相比，反馈控制需要较长的时间，因为控制部分要在接到受控部分活动的反馈信号后才能发出纠正受控部分活动的指令，因此受控部分的活动可能发生较大波动。 以神经系统对骨骼肌任意活动的控制为例，如果只有反馈控制而没有前馈控制，则肌肉活动时可出现震颤，动作不能快速、准确、协调地完成。 ?
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