“经过前几篇文章的铺垫，终于可以回归到实质性问题，哪种试验条件更恶劣？本篇先从最简单的试验讲解：半正弦冲击”
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前言 HTML5 将 Web 开发者的战场从传统的 PC 端带到了移动端。然而移动端交互的核心在于手势和滑动，如果只是将 PC 端的点击体验简单地移植到移动端，势必让移动端体验变得了无生趣。以某 AP
“在之前的文章中，我们提到了不同振动试验规范的对比方法，未来几篇文章将详细介绍用ERS & FDS 的方法来进行对比。本篇简要介绍ERS & FDS 的计算过程，以及在计算过程中如何构造传递函数H”
“前一篇文章介绍了半正弦冲击的对比，本篇将介绍其他试验规范之间的对比：正弦扫频，宽频随机，正弦叠加随机”
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时，Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置，避免从头读取消息的I/O性能开销。
“前几篇文章介绍了振动耐久试验常用的类型：正弦扫频，宽频随机，正弦叠加随机，半正弦冲击。接下来的几篇文章将对这些试验类型作深入的对比。在这之前，需要先基础的介绍振动力学方程及其求解。”
今早ssjjll问我一个位操作的问题，原本以为非常easy的，可是程式的输出总是不尽人意。开始认为是编译器的错误，后来看文件才知道是自己学业不精，乃功力不足所致。失望！对C我一直认为全掌控了，而C++也练到了7、8重的境界，不料今日还是阴沟翻船。记下来，勿忘瓜耻！
难得的是，Kafka的索引组件中应用了二分查找算法，而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
S7-1200 PLC运动控制指令之间存在相互覆盖和中止的情况，这种特性叫做“超驰”，利用超驰功能，轴不用停止，可以平滑地过渡到新的指令或是同一个指令的新参数。
input驱动的测试方法 1.ls /dev/event* -l 查看现有的/dev/event设备 2.insmod buttons_input.ko 安装驱动 3.ls /dev/event -l 查看buttons_input对应的设备 4.cat /dev/tty1，然后在按键，“l”“s”“ENTER”便会出现ls 5.如果启动了QT，可以点开记事本，按相应的按键“l”“s”“ENTER”便会在记事本上出现ls 6.也可通过执行exec 0</dev/tty1 //标准输入改为tty1，然后重复上述操作即可。
$GPGGA，(1)，(2)，(3)，(4)，(5)，(6)，(7)，(8)，(9)，M，(10)，M，(11)，(12)＊hh(CR)(LF)
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148794.html原文链接：https://javaforall.cn
编码器是一种将角位移或者角速度转换成一连串电数字脉冲的旋转式传感器，我们可以通过编码器测量到底位移或者速度信息。编码器从输出数据类型上分，可以分为增量式编码器和绝对式编码器。
通过在越狱环境下修改SpringBoard.app，实现了一个iOS桌面的无限屏模式！
常见的图片裁剪有两种，一种是图片固定，裁剪框移动放缩来确定裁剪区域，早期见的比较多，缺点在于不能直接预览裁剪后的效果；还有一种现在比较普遍了，就是裁剪框固定，直接拖动缩放图片，便于预览裁剪结果。
给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ≈ 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <= 100）。
熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生，基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把。可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么？微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞？考虑到Bert的高维向量无法直接观测，下面这篇paper中，作者结合文本分类任务，和DirectProb这两种探测任务，直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响
添加两条指令，让改程序在运行中将s处的一条指令复制到s0处 s： mov ax,bx mov si,offset s mov di,offset s0 mov cx,cs:[si] mov cs:[di],cx s0: nop nop
设定行高是垂直居中最简单的方式，适用于“单行”的“行内元素”（inline，inline-block），例如单行的标题，或者已经设置inline-block属性的div，若将line -height设成和高度相同的数值，则内容的行内元素就会被垂直居中，因为是行高，所以会在行内元素的上下都加上行高的1/2，所以就垂直居中了！不过由此就可以抛光，为什么必须要单行的行内元素，因为如果多行，第二行与第一行的间隔会变超大，就不是我们所期望的效果了。CSS示例：
本篇包含三个部分：分块矩阵、变分法运算以及Wilson单元推导 (一) 分块矩阵 对于分块矩阵，其子矩阵可看作一个元素参与计算。比如矩阵乘法： (二) 变分运算 弹性体的势能包括弹性体的应变能和外载荷的势能 其中，表示面力. 单元位移场可表示为 其中，表示节点位移数组。。(1)可写成 最小势能原理指出，真实位移 将使系统的势能取极小值。根据变分原理，欲使取 极小值，必须有泛函的变分为零，即 注：变分运算和求导一样。(2)的矩阵可看作只有一个子矩阵的分块矩阵，那么可认为 类似求导，(2)作变分运算之后，得到
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，Transformer 模型因其在序列建模中的卓越性能而受到广泛关注。然而，Transformer 及在其基础之上的大语言模型（Large Language Models，LLMs）都不具备有效长度外推（Length Extrapolation）的能力。这意味着，受限于其训练时预设的上下文长度限制，大模型无法有效处理超过该长度限制的序列。
搞电机的宝宝们都知道，电机要想实现稳定的机电能量转换，必须满足两个条件，一是定转子极数相等；二是定转子的磁场还要相对静止。这是无数电机界老前辈在他们的书里都讲过的定论，我们就不要怀疑了！我们要说的是，如果不满足上述两个条件，电磁转矩会如何？为什么？关于第二个条件很好理解，电机就是靠定转子磁场相互作用而实现稳定持续的机电能量转换的，定转子极数相同的情况下，如果定转子磁场不相对静止，而是有相对运动，就会出现定子磁极时而超前、时而滞后转子磁极，对转子的作用也就时而驱动时而制动，电磁转矩在正负之间波动，平
在图形图像领域，矩阵是一个应用广泛，且极其重要的工具。简单的，我们在OpenGL的Shader中，可以利用矩阵进行视图变换，比如透视、投影等。但本文不打算讨论这些内容，而是聚焦在如何利用矩阵把坐标从一个坐标系变换到另一个坐标系，并且保证坐标的相对位置不变，即计算一个坐标系上的点在另一个坐标系的投影。本文只探讨平面坐标系的问题，并且假设读者对矩阵知识有一定的了解，如果对矩阵比较陌生，建议先复习一下这部分知识。
使用一个桌面型的六轴机械臂，在机械臂的末端安装一个摄像头，来进行人脸识别和跟踪的一个功能。该功能分为两个模块，一个是人脸识别模块，另一个是机械臂的运动控制模块。
让 Raphael 的 Path 动起来 Raphaël 是一个很实用的线上矢量图操作 Javascript 库。使用简单，一个值得一提的卖点是通过抽象出共同的接口屏蔽了 SVG 和 VML 之间的差异，做到了对主流浏览器的支持，包括很不给力的 IE6。（很可惜，并不支持手机 UC 浏览器） Raphael 对于交互事件也有一定的支持，比如常用的鼠标的拖放操作（Drag and Drop）。在官方网站上也有拖放操作的例子。可惜的是，官方的这个例子的写法只对 Circle，Rect 等有效，但对于 Path
要想无人机能够稳定悬浮在空中，首先要能够实时的获取无人机的姿态和位移数据。姿态可以用IMU数据解算出来，而位移数据或者是位置数据就需要GPS、RTK、光流及测高模块等传感器提供。
定位一直是WEB标准应用中的难点，如果理不清楚定位那么可能应实现的效果实现不了，实现了的效果可能会走样。如果理清了定位的原理，那定位会让网页实现的更加完美。
输入设备种类很多，有GPIO按键、鼠标、电阻触摸屏、电容触摸屏、USB键盘、遥控手柄等等。 安装它能产生的数据类型，可以分为(前面3项比较容易理解，后面的就属于扩展了)：
激光三角测距法作为低成本的激光雷达设计方案，可获得高精度、高性价比的应用效果，并成为室内服务机器人导航的首选方案，本文将对激光雷达核心组件进行介绍并重点阐述基于激光三角测距法的激光雷达原理。
我们在编辑一个版面，通常都会用到水平居中和垂直居中来设计，而水平居中很好处理，不外乎就是设定margin:0 auto；或是text-align:center；，就可以轻松解决掉水平居中的问题，但一直以来最麻烦对齐问题，都是“垂直居中”这个讨人厌的设定，以下将介绍七种单纯利用CSS垂直居中的方式。
“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解，工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解：Duhamel积分。”
我之所以整理这类专题的手册，就是CSS相关的内容实在太零散，同时又夹杂着相关的兼容问题。遇到问题时，我们有时过度依赖搜索引擎进行求证解决，解决完也没做认真的归纳和总结。再次遇到此类问题时，我们有可能还不会，这就是我归纳这个手册的目的，我会把日常工作中经常会用到的高频CSS相关方法归纳到这个手册里（有的内容可能来源其它作者），欢迎你持续的订阅和关注。
上一篇：消息队列 ActiveMQ 、RocketMQ 、RabbitMQ 和 Kafka 如何选择？
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
上周客串了一下面试官，在这里就简单记录一下期间我问到的一些关于 Kafka 的面试题目，这些都是我平时在学习 Kafka 的一些总结要点。
本篇是Groovy学习第7篇内容。上一篇学习了算术运算，关系运算和逻辑运算。今天接着上一篇，继续学习Groovy中的运算符相关知识。
买了一个rplidar A2, 做工不错，挺漂亮的，更重要的是可以软件启动停止，噪声很小，而且反射检测灵敏度比较高（可以扫描到毛玻璃， 有些差的激光雷达检测不到毛玻璃上的反射）。
温故而知新，然后发现H264好多流程以前还是不太熟悉。后续会用对比的方式学习H265。
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
在C++中，所有的输入输出操作大部分都继承自 ios_base 基类，详细的继承体系如下图所示
Transformer最初是用来解决自然语言处理任务的。它最近在计算机视觉领域显示出巨大的潜力。先锋工作Vision Transformer(ViT)将多个Transformer块堆叠在一起，以处理非重叠的图像patch(即视觉Token)序列，从而产生了一种无卷积的图像分类模型。与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。然而，视觉识别中的过度关注是一把双刃剑，存在多重弊端。具体来说，每个query patch中参与的key数过多会导致较高的计算成本和较慢的收敛速度，并增加过拟合的风险。
公路高陡边坡由于长期暴露于自然环境中，长期受各种自然因素的影响，岩土体的物理力学性质会发生较大的变化，引起岩土体变形、移动，破坏边坡的稳定，公路高陡边坡灾害如崩塌滑坡、泥石流、土壤侵蚀和植被破坏等，容易给人民群众的生命财产安全带来很大威胁，因此，边坡监测预警工作意义重大。
今天早上6点10分起床，吃完早饭就来到了实验室。经查询，A4988资料如下：
近年来很多研究将NLP中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果。这篇发表于 ICLR 2020 的论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领域的应用奠定基础。
旋转变压器（resolver）是一种电磁式传感器，又称同步分解器。它是一种测量角度用的小型交流电动机，用来测量旋转物体的转轴角位移和角速度，由定子和转子组成。其中定子绕组作为变压器的原边，接受励磁电压，励磁频率通常用400、3000及5000HZ等。转子绕组作为变压器的副边，通过电磁耦合得到感应电压。旋转变压器的工作原理和普通变压器基本相似，区别在于普通变压器的原边、副边绕组是相对固定的，所以输出电压和输入电压之比是常数，而旋转变压器的原边、副边绕组则随转子的角位移发生相对位置的改变，因而其输出电压的大小随转子角位移而发生变化,输出绕组的电压幅值与转子转角成正弦、余弦函数关系，或保持某一比例关系，或在一定转角范围内与转角成线性关系。旋转变压器在同步随动系统及数字随动系统中可用于传递转角或电信号；在解算装置中可作为函数的解算之用，故也称为解算器。
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