你是否设计过挠性印制电路?很多经验丰富的PCB布局设计师和电气工程师都从未曾设计过刚挠结合板或挠性板(图1)。
参考https://github.com/colinmollenhour/Cm_Cache_Backend_Redis https://celery.readthedocs.io/en/latest/getting-started/brokers/redis.html Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached
在电子产品加工行业中,电路板有硬、软三个分支,传统的电路板一般为刚性电路板,柔性电路板是一种具有特殊功能的印刷电路板,主要应用于手机、笔记本电脑、PDA、数码相机、液晶显示器等产品。
CPU利用率核查 show chassis routing-engine MEM利用率核查 show chassis routing-engine OSPF邻居关系核查 show ospf neighbor LDP端口状态检查 show ldp interface ISIS邻居关系检查 show isis adjacency BGP邻居关系检查 show bgp neighbor HSRP信息检查 show vrrp extensive 电源状态核查 show chassis environ
4月15日消息,据路透社报道,指纹识别技术可能不久之后就能够用于智能手机以外的地方,如识别用信用卡支付的购物者和地铁通勤者,让相关公司能够开辟新市场。 瑞典的Fingerprint Cards(以下简称“FPC”)预计,基于指纹识别的智能卡最快将在2018年成为它增长最快速的业务。该公司现已在竞争激烈的智能手机指纹识别传感器市场取得领先地位。 而行业中的其它公司则不认为智能卡能够那么快速地实现腾飞,这也人们怀疑FPC未来能否维持其股价的快速增长。 在苹果iPhone的带动下,手机指纹传感器的需求骤然上升
DBSCAN算法(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)密度聚类算法 基于密度的聚类算法,K-means和层次聚类对于球状的簇聚类效果很好,DBSCAN可以用于更多复杂形状簇的聚类。
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN(Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise),一种基于密度的聚类方法,即找到被低密度区域分离的稠密区域,要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。 Some points 一、两个参数。 1,距离参数(Eps) 2,邻域内点最少个数(MinPts) 二、根据基于中心的密度进行
士人有百折不回之真心,才有万变不穷之妙用。立业建功,事事要从实地着脚,若少慕声闻,便成伪果;讲道修德,念念要从虚处立基,若稍计功效,便落尘情。 ——菜根谭
此表格为 V853 部分重要的 GPIO 的分配表,> 表示对IO的另外一个复用,完整的 GPIO 分配请参阅原理图。
初看这个标题你可能会不解,SQLite 本身就是一个跨平台的数据库,在这里再说跨平台有什么意义呢? 其实不然,目前我就遇到了一个项目需要使用 SQLite 数据库,而且我甚至完全不想花多套代码在不同的平台上,毕竟每个平台的包含的相关 SDK 并不一致。举个简单的例子,在 Android 上操作 SQLite,需要用到 SQLiteDatabase 这个类,用 Java 来操作;而在 iOS 上,除了需要引入 libsqlite3.tbd 外,还需要引入 sqlite3.h 这个头文件,使用
前文介绍了传输线、特性阻抗以及信号的反射概念,如果阻抗不连续信号会发生反射严重时将会导致系统不能正常工作。
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或
kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或执行
读者:怎样建立和理解非常复杂的声明?例如定义一个包含 N 个指向返回指向字符的指针的函数的指针的数组?
Web应用中的URL通常不是一成不变的,例如微博两个不同用户的个人主页对应两个不同的URL:http://weibo.com/user1和http://weibo.com/user2。我们不能对于每一个用户都编写一个被@RequestMapping注解的方法来处理其请求,也就是说,对于相同模式的URL(例如不同用户的主页,他们仅仅是URL中的某一部分不同,为他们各自的用户名,我们说他们具有相同的模式)。
由于我们手指触控屏体的时候当触控到边缘的时候,手指触摸的宽度有一部分是无法完全触摸到边线的,这就导致触摸的时候,有一部分区域的能量检测的结果没有实际触控区域的能量高。
科创学院有一个拆解实物的环节,我们组拆解的是一个勺子,我一开始还吐槽中国东西的技术不太好,经过几天的研究是我孟浪了。
最近学习一款优秀的开源AI开发套件M1 Dock,该模块集成了Micropython,使用专业的AI芯片k210作为核心处理单元,k210带独立FPU的双核处理,64位的CPU位宽,8M的片上SRAM,400M的可调标称频率,支持乘法、除法和平方根运算的双精度FPU,在AI处理方面k210可进行卷积、批归一化、激活、池化等运算。也可以进行语音方向扫描和语音数据输出的前置处理工作,可实现人脸检测,语音识别,颜色、物体识别,MNIST手写数字识别,Feature map显示,tiny yolov2 20分类等多种功能。
广东田津电子技术有限公司(以下简称:田津电子),创始于2009年,位于广东省东莞市寮步镇向西工业区,工厂占地面积30000平方米,现有员工360余人,是一家专注于FFC、同轴线、铁氟龙线等电子周边产品的研发、生产与销售的创新型中小企业、科技型中小企业。公司拥有自主知识产权及新产品创新体系,相继通过了ISO9001:2015国际质量管理体系认证、ISO14001:2015环境管理体系认证、IATF16949认证以及产品的UL认证、F-MARK认证等,先后向Sony、Panasonic、Fuji Xerox等世界知名企业提供多品种、个性化、组合式的FFC、MCCA等讯号传输线产品。现拥有专利39件,其中发明专利17件,实用新型专利21件。
(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
摘要:在与朋友和陌生人做决定时,人类的行为方式可能会有所不同。在不确定的实时交互中,群体中的人际关系和个体特征是否会影响群体决策,目前尚不清楚。利用基于回合制的气球模拟风险任务(BART),研究了不同人际关系和人际取向下的群体决策倾向。基于功能近红外光谱(fNIRS)的超扫描方法也揭示了前额皮质(PFC)相应的脑间同步(IBS)模式。行为结果表明,与陌生人组相比,朋友组中的二人组表现出不确定性规避倾向。fNIRS结果显示,在不同反馈下,左侧额下回(l-IFG)和内侧额极皮质(mFPC)的反馈相关IBS受到人际关系的调节。正反馈和负反馈过程中PFC各通道的IBS分别基于支持向量机(SVM)算法预测陌生人和朋友群体在不确定条件下的决策倾向。社会价值取向(SVO)的调节作用也通过右侧额极皮质(r-FPC)的IBS在二元亲密度对不确定性下决策倾向的中介作用中得到验证。研究结果表明,在不同的人际关系下,不同的行为反应和IBS模式是群体决策的基础。
7月17日消息,近日市场研究机构TrendForce发布的《全球车用 PCB 市场展望》报告显示,在全球消费类PCB持续下滑的背景下,车用PCB市场则保持了逆势增长。
前言: Indy在2006年已经开始移植到FPC下,但是由于各种原因一直更新得比较缓慢,现在官网上的最新版本发布时间是2007年底。随着Delphi2009(Tiburn)的发布,Indy团队已经将for FPC的版本合并到for Win32的版本中,Lazarus就此获得了最新Indy版本的支持。下面我们就将一步一步来探讨Indy在Lazarus0.9.26中的安装方法。 要在Lazarus中安装最新的Indy,首先我们必须获取其最新的代码,由于现在Indy的代码使用SVN作为版本控制软件,所以我们必须先安装SVN客户端的软件。这里就根据Indy官网的推荐,选择使用TortoiseSVN作为SVN客户端。(下载地址:http://tortoisesvn.tigris.org/)。 具体操作步骤:
分布式计算以及高性能计算在机器学习、大数据学习与高级建模与模拟等新兴技术上都有使用。在航天航空、制造业、金融、医疗等多个领域也有着非常重要的作用。
当应用服务器不再存储用户的会话信息,也就不再具有状态,一个用户可以请求任意一个应用服务器,从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。
Redis的基础介绍与安装使用步骤:https://www.jianshu.com/p/2a23257af57b Redis的基础数据结构与使用:https://www.jianshu.com/p/c95c8450c5b6 Redis核心原理:https://www.jianshu.com/p/4e6b7809e10a Redis 5 之后版本的高可用集群搭建:https://www.jianshu.com/p/8045b92fafb2 Redis 5 版本的高可用集群的水平扩展:https://www.jianshu.com/p/6355d0827aea Redis 5 集群选举原理分析:https://www.jianshu.com/p/e6894713a6d5 Redis 5 通信协议解析以及手写一个Jedis客户端:https://www.jianshu.com/p/575544f68615
回收了一批mpos机,想拆12864屏幕。在没有数据手册的情况下,有点困难。白天的时候下单了逻辑分析仪,打算有时间分析下,毕竟12864屏幕比彩屏要好分析的多。
IDO-EVB6Y09 是一款多接口物联网网关设备,配备 NXP IMX6ULLIEC 处理器,最高主频可达 800MHz。具备 4G 工业路由器、4GDTU 和工业 HMI 三大功能于一体。支持 WIFI 蓝牙模块和 4G 全网通模块无线通信方式,提供双以太网接口、CAN、RS-485、RS-232、USB OTG、 TF 卡、SIM 卡、LVDS、RGB、TP 和音频等多种功能接口,可以广泛应用于各种工业物联网网关及工控设备,为数据采集和数据分析提供全方位软硬件支持。
本文主要针对流行度偏差问题而提出的相关方法,大多数现有工作将这个问题置于静态设置中,仅针对带有记录数据的单轮推荐分析偏差。这些工作没有考虑到现实世界推荐过程的动态特性,留下了几个重要的研究问题没有得到解答:
不同于分类和回归,聚类不需要事先的任何参考分类信息,可以简单地通过判断数据特征的相似性来完成对数据的归类。
原文链接:https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要: 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中
WT-86-32-3ZW1 是一款多接口可视触控 86 型智能开关面板,配备 esp32-S2 处理器,支持高达 240 MHz 的时钟频率。原生音频功效是 8Ω 1W(支持 4Ω 3W 的音频外放)。 ESP32-S2-WROVER 采用的是 ESP32-S2 芯片。ESP32-S2 芯片搭载 Xtensa® 32 位 LX7 单核处 理器,工作频率高达 240 MHz。用户可以关闭 CPU 的电源,利用低功耗协处理器监测外设的状态 变化或某些模拟量是否超出阈值。ESP32-S2 还集成了丰富的外设,包括 SPI、I2S、UART、I2C、 LED PWM、TWAITM、LCD 接口、Camera 接口、ADC、DAC、触摸传感器、温度传感器和多达 43 个 GPIO,以及一个全速 USB 1.1On-The-Go (OTG) 接口。
在编译器中,long 和 int 都是 32 位的,当需要定义一个32位的变量时,用 long,不要用 int。
IDO-EVB3022-V1.0是一款基于瑞芯微PX30核心板(我司核心板料号为IDO-SOM3022-V1.0)的配套功能底板。底板采用 DDR3 内存金手指 204P 插座作为核心板安装接口,其外围具有网口、串口、USB 接口、LVDS 接口等。可适用于工业主机,物联网设备,医疗健康设备, 广告一体机,互动自助终端,教学实验平台,显示控制,车载安防等多个领域 。
这一段时间在交流群里发现好多同学讨论相关性矩阵图(correlation matrix),小编今天就给大家带来一篇相关内容的推文,包括各种相关性矩阵图类型的绘制,具体内容如下:
摘要: 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有: euclidean 欧几里德距离,就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
概述: IDO-EVB3022-V1.0是一款基于瑞芯微PX30核心板(我司核心板料号为IDO-SOM3022- V1.0)的配套功能底板。底板采用 DDR3 内存金手指 204P 插座作为核心板安装接口,其外 围具有网口、串口、USB 接口、LVDS 接口等。可适用于工业主机,物联网设备,医疗健康 设备, 广告一体机,互动自助终端,教学实验平台,显示控制,车载安防等多个领域 。
Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。它的优点如下:
你是否想过为什么图书馆的管理员能够将几千本几万本的书籍进行快速的管理?你是否好奇习近平总书记的政府工作报告,随着时间的推移,他传达的信息有什么变化?如何从海量的科研文献中提取导致某疾病的关键蛋白/基因?如何针对用户的网络行为,分析情感特征,根据用户的检索要求或者购买需求,提供相关的信息资料或意向产品?如何根据预先设定的主题类别,对大量的文档进行分类,方便阅读和查找?还在苦恼于毕业典礼照集的几千位校友照中寻找自己的学位授予照片?
NOI Linux 是 NOI 竞赛委员会基于 Ubuntu 操作系统开发的一款 Linux 桌面发行版,是一套免费的、专门为信息学奥林匹克竞赛选手设计的操作系统,是 NOI 系列赛事指定操作系统,适用于常见笔记本电脑和桌面电脑。
Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。
接到朋友邀请,要进行一个授权站点的渗透,但是进去实际环境才发现是多域控主机。也学习了很多后渗透手法,比较受益匪浅。
请点击上面公众号,免费订阅。 《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这两天推送了数据降维,提取主成分的基本概念,矩阵特征值分解法获取数据的主成分的推导过程,有需要的请参考: 机器学习数据预处理:数据降维之PCA 数据预处理:PCA原理推导 今天,拿一个小例子,理解下特征值分解法求主成分的过程。 02 — 特征值分解法求主成分 在数据预处理:PCA原理推导中我们说到,
<insert id="insertCards" parameterType="java.util.List"> BEGIN <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=";"> INSERT INTO fpc_card_bank (id, order_no, check_no, auth_no, cad_type_id, zhx_card_no, storeid, amount,
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
AI科技评论按,本文作者贝尔塔,原文载于知乎专栏数据分析与可视化,AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题,比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数,总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过,看了很多博客,大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。 数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:
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