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    如何不同材质工件进行车削

    对于硬化材料,由于切削区热量较高,塑性变形也是常见磨损机制。 对于非硬化状态下低合金钢,首选钢系列牌号和槽型。对于硬化材料,使用更硬牌号(铸铁牌号、陶瓷和 CBN)是有益。...此类钢材一般加工建议是我们不锈钢等级和几何形状。 马氏体钢可在硬化条件下加工,刀片塑性变形阻力有额外要求。考虑使用 CBN 等级,HRC = 55 及更高。...HRSA 可分为四类材料: 镍基(例如 Inconel) 铁基 钴基 钛合金(钛可以是纯钛,也可以是具有 α 和 β 结构钛) 高温合金和钛合金可加工性都很差,尤其是在老化条件下,切削刀具要求特别高...使用锋利刀刃非常重要,以防止形成具有不同硬度和残余应力所谓白层。 HRSA 材料:车削 HRSA 材料时通常使用 PVD 和陶瓷材质。建议使用针对 HRSA 优化槽型。...确保良好机器和夹紧稳定性。 使用尽可能小切削深度来实现较小主偏角,并采用正确刃口准备来延长刀具寿命。

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    不同数据来源生存分析比较”补充说明

    前面我学徒一个推文:不同数据来源生存分析比较 , 代码细节和原理展现做非常棒,但是因为学徒TCGA数据库知识不熟悉,所以被捉到了一个bug,先更正一下: 有留言说:“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解,请参考:https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载数据为例重新做一次生存分析...(其他来源数据也是一样做法) 回到我数据 和上次一样,先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载...,select_exp.txt是取了想要两种基因数据,因为原数据包含所有基因表达信息,读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...TCGA-4H-AAAK-01A 2.000762 0.18760070 0 348 6 TCGA-5L-AAT0-01A 1.630782 0.82857700 0 1477 第一列就是病人

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    Power Query不同标题数据进行合并技巧

    降低标题 通过降低标题,这样就能够统一标题,然后进行合并,这样至少数据列对应了起来,但是有一个问题,就是如何区分哪些是标题,哪些是真正数据? ?...所以只需要数据列位置一一应,就能够使用索引方式来快速进行合并操作,这里没有涉及到任何需要手动书写M函数,仅仅是在菜单里进行操作。...分列数据方法比较 如何在Power Query中提取数据?——文本篇 如何在Power Query中提取数据?——数值篇 如何在Power Query中提取数据?...中提取数据——列表篇(3) 如何在Power Query中提取数据——列表篇(4) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(1) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(2) 如何在...Power Query中Buffer用法 如何给自定义函数做备注及说明(1) 如何给自定义函数做备注及说明(2)—元数据

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    不同编程语言是如何读写数据

    读写数据 用计算机读写数据过程和你在现实生活中读写数据过程类似。要访问书中数据,你首先要打开它,然后阅读单词或将生词写入书中,然后合上书。...同样,当程序需要将数据写入文件时,计算机会将新数据放入系统内存写入缓冲区,然后将其同步到存储设备上文件中。 下面是这些操作一些伪代码: 在内存中加载文件。 读取文件内容,或将数据写入文件。...从文件中读取数据 从 Opensource.com 系列文章语言中,你可以看到读取文件三种趋势。...因此,将数据写入文件过程与从文件中读取数据基本相同,只是使用了不同函数。...但是,你一旦了解了编程基本结构,你可以随意尝试其他语言,而不必担心不知道如何完成基本任务。通常情况下,实现目标的途径是相似的,所以只要你牢记基本概念,它们就很容易学习。

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    如何开始Android应用逆向分析?

    本文是我关于如何开始Android逆向系列文章第一部分。在文末提供了一个文档,你可以根据该文档说明部署同我一样实验环境。...在了解android应用逆向之前,你必须android平台及其架构和android应用程序构建块(组件)已有了一个较好理解。...当前,DIVA为我们准备了以下挑战: 不安全日志记录 硬编码问题 - 第1部分 不安全数据存储 - 第1部分 不安全数据存储 - 第2部分 不安全数据存储 - 第3部分 不安全数据存储 - 第...- 第2部分 访问控制问题 - 第1部分 访问控制问题 - 第2部分 访问控制问题 - 第3部分 硬编码问题 - 第2部分 输入验证问题 - 第3部分 我们将逐一解决上述挑战,让你了解Android应用不同漏洞...可以看到这里日志记录非常杂乱,因为它显示了许多不同日志记录数据(整个设备)。为了让我们看起来更加清晰,我将使用grep命令。但在此之前,我们需要首先获取该应用程序包进程ID。

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    比较不同单细胞转录组数据normalization方法

    使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization,就是因为测序各个细胞样品总量不一样,所以测序数据量不一样,就是文库大小不同,这个因素是肯定需要去除。...对于这样数据,需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...这里选取是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验Tung et al 2017单细胞测序文章数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...,这里本来应该是每一个样本画boxplot,但是这里样本数量太多了,这样可视化效果很差, 就用PCA方式,看看这表达矩阵是否可以把样本区分开,只有那些区分度非常好normalization方法才是最优...也可视化一下表达矩阵,看看这个normalization效果如何

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    Excel如何“提取”一列中红色单元格数据

    Excel技巧:Excel如何“提取”一列中红色单元格数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理办公人士。 问题:Excel如何“提取”一列中红色单元格数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格数据复制到D列。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助列 排序前,新增一列“序号”列。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...而序号是强烈推荐大家工作添加玩意。标识数据唯一性。当然这个案例有个问题,就是如果数据是更新。你必须每次排序一次,所以用VBA还是必须要搞定

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    比较不同单细胞转录组数据聚类方法

    通过对表达矩阵聚类,可以把细胞群体分成不同状态,解释为什么会有不同群体。不过从计算角度来说,聚类还是蛮复杂,各个细胞并没有预先标记好,而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高噪音,基因非常多,意味着维度很高。 这样高维数据,需要首先进行降维,可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里选取数据,加载了这个scater包SCESet对象,包含着一个23730 features, 301 samples 表达矩阵。...供11已知种细胞类型,这样聚类时候就可以跟这个已知信息做对比,看看聚类效果如何。 可以直接用plotPCA来简单PCA并且可视化。 pollen <- readRDS(".....## 我们这里取只有11组时候,这些样本是如何分组信息来可视化。

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    可变形卷积在视频学习中应用:如何利用带有稀疏标记数据视频

    卷积层是卷积神经网络基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛应用,但也存在一些不足。...假设我们有一个视频,其中每个都与其相邻相似。然后我们稀疏地选择一些,并在像素级别上其进行标记,例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本,是否可以使用未标记相邻来提高泛化准确性?具体地说,通过一种使未标记特征图变形为其相邻标记方法,以补偿标记α中丢失信息。...为了解决这个问题,作者使用可变形卷积将未标记特征图变形为其相邻标记特征图,以修补上述固有问题。偏移量就是带标记和未带标记相邻之间优化后特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分,并采用不同扩张方法。该方法优点在于,我们可以利用相邻未标记来增强已标记特征学习,因为相邻相似,我们无需对视频进行标记。

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    EX-函数应用:提取一列中最后单元格数据

    针对在Excel中提取一列中最后单元格数据问题,根据不同情况,可以用来很多方法来解决。...比如数据从1行开始,且中间没有空行,可以直接用Offset和Count等函数简单组合得到,但是,数据没有那么规整,公式所得结果将可能不是你想要,比如以下这个: 以下分2种情况进行详细说明...: 一、提取最后一个数字 如果仅是提取数字,比较简单,使用lookup函数即可,如下图所示: 公式:=Lookup(9e307,A:A) 二、提取最后一个非空单元格内容...这种情况下,使用函数写公式一定要注意前后或中间可能出现空单元格情况,如果使用count等函数来进行计数,将会因为忽视了空白单元格而出错,因此,建议采用公式如下图所示: 数组公式:{=INDEX(A:A...,MAX(IF(A:A"",ROW(A:A),0)))} 以上公式仅供参考,也许还有更好写法,没有深究,有更好写法朋友,欢迎留言探讨。

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    问与答63: 如何获取一列数据中重复次数最多数据

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Q:如下图1所示,在工作表列A中有很多数据(为方便表述,示例中只放置了9个数据),这些数据中有很多重复数据,我想得到重复次数最多数据是那个...,示例中可以看出是“完美Excel”重复次数最多,如何获得这个数据?...在上面的公式中: MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中数据,得到这些数据第1次出现时所在行号,从而形成一个由该区域所有数据第一次出现行号组组成数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多1个数字,也就是重复次数最多数据在单元格区域所在行。将这个数字作为INDEX函数参数,得到想应数据值。...,则上述公式只会获取第1个数据,其他数据怎么得到呢?

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    数据如何玩儿?这是BAT不同思路

    去年5月笔者曾撰文阐述百度、阿里和腾讯这三个互联网巨无霸开始挖掘大数据。一年过去,拥有海量数据公司已在多个领域尝试掌握数据进行利用,大数据意识和能力进步飞快,体系和工具日趋成熟。...大数据应用实践,硕果累累 百度在大数据方面让人印象深刻有百度迁徙这样公益项目,应用在民生和新闻等领域。...BAT大数据思路迥异 BAT三家数据各有特色。 百度是基于用户搜索行为需求数据,阿里掌握着交易以及信用数据,腾讯则掌握着社交关系数据。各有千秋。它们数据应用方向并不相同。...几家在云计算平台上不同态度可以佐证我观点。云平台和大数据是连体婴。“移动端”、合作伙伴和用户个人数据,均需要“云”来收集、存储和处理。要掌握大数据,一定要具备承载数据开放云。...几个互联网巨头动机、技术和位置不同,在大数据应用思路也不同:腾讯蜻蜓点水,阿里布局为先,百度技术至上。

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    MYSQL SELECT 是多彩, 业务如何应用适应不同场景

    我们先看看MYSQL SELECT 到底有几种形式, 在什么方式上需要被使用,可以满足某些系统功能. 1 select for share; 这个应用相对于for update 要少多, 但实际上有些业务中是可以用到他来避免一些问题...例如: 当前雇员信息进行审核,在审核时员工title是不能被改变. 事务1 审核员工过程 ? 事务 2 ?...(当然这里是有条件) 对于有些业务中,对于数据在操作时,不运行读情况可以使用 for update 和 for share 组合, 事务 1 ? 事务2 ?...MYSQL 数据库本身定位是快速OLTP操作,在高并发中这样等待情况可能不被允许,应用程序希望快速得到我是否可以对这行是否能进行操作,所以在此基础上,MYSQL 8 提供了 NOWAIT 方式来满足应用需求...可以从图2中看到,如果此时想已经部分被锁定 部分未被锁定数据 查询时使用了 for update skip locked 则是可以查到在集合内并未被锁定数据.

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    不同数据转录因子差异如何

    不仅可以查看转录因子调控基因,详细数据注释、分析结果和单个数据详细信息(数据QC情况、motif分析结果、潜在靶基因预测)、同时还可以在基因组浏览器中查看数据分布及下载分析结果文件。...不同数据库中收集转录因子信息有所不同,接下来,我们以下列三个数据库:AnimalTFDB 3.0、The Human Transcription Factors 和RcisTarget包自带motifAnnotations_hgnc_v9...数据库为例,为大家展示一下这三个数据集所含转录因子信息差异: ****读取不同数据库下载得到TFs列表 #1_来源于AnimalTFDB3,下载链接:http://bioinfo.life.hust.edu.cn.../ 这两个数据库关于转录因子收录,都是接近于2000个基因。...human_factor_full_QC.txt 文件,然后统计了一下,在人类这个研究领域,有chip-seq数据转录因子是1359个,略低于上面的两个网页数据库里面的1600~2000数量。

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