userAcceleration返回的度量单位是m/s²(米每秒平方)。
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周末,我正在准备年度述职的PPT,女朋友在一旁打王者荣耀,突然她好像是越塔送了个人头,很不高兴的问我。
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用Prometheus,该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会(CNCF),成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
当前Android 的设备多种多样,它们有着不同的屏幕尺寸和像素密度。各应用为了保证可以在各机型上展示较好的交互界面,就需要在实现阶段根据对应的尺寸单位进行兼容性开发。近期在实际项目过程中,小编接触到了一些尺寸度量单位,下面进行简单的总结。
分布式系统最主要的特点整个系统中的各个计算机最用户都是透明的。用户输入命令就可以运行程序,但用户并不知道是哪一台计算机在为它运行程序。是操作系统为用户选择一台最合适的计算机来运行其程序,并将运行的结果传送到合适的地方。
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在图形学入门(三):基础着色中,我们讨论了 Phong 反射模型,当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型,而是一个经验模型,这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果,但随着场景的复杂度提升(例如复杂的光照、复杂的材质等),要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中,士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光,在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影:
1999年9月,经过近10个月的火星旅行后,火星气候轨道飞行器被烧成碎片。在NASA工程师希望庆祝的那天,事实证明地面实在是完全不同的,这都是因为有人没有使用正确的单位,即公制单位!《科学美国人》太空实验室就这个主题制作了一个简短而有趣的视频。
1.立体仓库是企业物流系统的子系统,必须要了解企业整个物流系统对子系统的要求和物流系统总体设计的布置图,以便对仓储的子系统进行总体设计。要调查过去进、出库房或料场物品的种类、数量及规律,以便预测未来,进行仓库容量的计算和分析。
语言的结构是离散的,而神经网络则基于连续数据运作:高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢?词嵌入提供了两种著名的示例:用距离编码语义相似度,特定的方向则对应于极性(比如男性与女性)。
目前,前馈神经网络 (FFN) 已经得到了广泛的应用,尤其是在图像和语音识别上功能突出。尽管取得了这些经验上的成功,但对底层设计理论的理解仍然有限。在 FFN 中找到准确的层数和单元数需要反复试验,而不是一个非常明确的科学问题。同样的道理也适用于设计新颖的架构或对现有的架构进行优化。理解 FFN 的工作原理以及何时使用 FFN 是一个明确的任务,近期这项任务得到了科学界的广泛关注。
本文是论文(Visualizing and Measuring the Geometry of BERT)的系列笔记的第一部分。这篇论文由Andy Coenen、Emily Reif、Ann Yuan、Kim、Adam Pearce、Fernanda Viegas和Martin Wattenberg撰写。
这篇文章是为了补充解释论文,大致呈现了主要的结论。请参阅论文以获得完整的参考文献和更多信息
iOS 10引入了一种新的系统,用于计算距离,长度,面积,体积,持续时间以及更多测量值。让我们从简单的事情开始。如果您六英尺高,则可以创建一个Measurement实例,如下所示:
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具,它可以更好地理解数据。而且,它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具,例如分别协方差矩阵和主成分分析(PCA)。因此,掌握线性代数中基础的统计非常重要。 在本教程中,你会了解基础的统计操作及其原理,和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。 完成本教程后,你将知道: 期望值,平均数(average)和平均值(mean)是什么,以及如何计算它们。 方差和标准差是多少以及如何计算它们。 协方差,相关性和协方差矩
coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark,官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释,本文只对其二次整理。
马三最近在一直负责Unity中的物理引擎这一块,众所周知,Unity内置了NVIDIA公司PhysX物理引擎。然而,马三一直觉得只会使用引擎而不去了解原理的程序猿不是一位老司机。所以对一些常用的物理学公式我们还是要了解一下的。下面就是Unity开发中常用的一些物理学公式。
如前所述,NVH代表三个方面,即:噪声(Noise)、振动(Vibration)、舒适性或平顺性(Harshness)。振动是NVH的基础和核心,振动产生噪声,而舒适性是振动噪声综合作用的结果,从这个意义上讲,V是N、H之母,其实NVH主要就是说振动和噪声这两件事,这两件事解决了,舒适性(H)自然就解决了。前面讲的重点都是振动(V),说完振动接下来就说说噪声(N)。 说到噪声前面曾有一期瞎想之六十一《说说噪声》,其中对有关噪声的基本概念做了简要介绍,可惜当时还没有写这个NVH系列文章的计划,没有归入这个系列,大家不妨先看看那篇文章里的基础知识,把那篇文章作为NVH噪声部分的一篇吧,如果以后有机会重新编辑出版这些文章,我会把它重新编辑归类。本期我们就接着前面那篇文章往下讲,说说声波及其传播的特点。 1 声波 物体振动会引起其周围介质的振动,因此会将这种振动以波的形式传播到远方,我们称这种波为声波,最原始的那个振动物体称为声源或振动源。声波是一种纵波,也叫疏密波。声波通过空气传播到宝宝们的耳朵里,引起耳膜的振动,宝宝们就会感觉到声音,但并不是所有引起耳膜的振动宝宝们都能感觉到,只有那些频率在20~20000Hz的振动宝宝们能听到,低于这个频段的振动宝宝们是听不到的,我们叫它次声波;高于这个频段的振动宝宝们同样听不到,我们叫它超声波。 2 描述声波的物理量 声波可以用三个物理量来描述,即:声速C、波长λ和频率f。声速表示声波在介质中的传播速度,即单位时间里传播的距离m/s;波长表示一个疏密周期的间距,也就是振动一次的时间周期内传播的距离;频率表示振动的快慢,即每秒钟的振动次数。三者之间的关系是: C=λ•f ⑴ 这里要特别强调一下:声速和质点的振动速度可是两码事,千万不要混淆!声波在介质中的传播速度(声速)C是介质的固有参数,取决于介质的密度ρ和弹性模量E(应力与应变之比),与振动源无关。声速: C=(E/ρ)^½ ⑵ 由⑵式可见,介质的密度越大,声速越慢;介质的弹性模量越大,声速越快。通常由于固体的弹性模量高于液体且远高于气体,因此通常固体中的声速高于液体中的声速,液体中的声速高于气体中的声速。在20℃及标准大气压下,空气中的声速为344 m/s。水中的声速约为1450m/s,钢铁中的声速约为5000m/s。由于声音在钢铁中的传播速度远高于空气,所以宝宝们把耳朵贴在铁轨上听火车的声音往往要比在空气中听要先知道火车的远近。古代作战时也经常采用人耳贴在地上听敌军的马蹄声来预警。 声速是介质的固有特性,介质一定时,声速就是一个常数,由⑴式可知,声速一定时,频率越高,波长就越短,1000Hz的声波在空气中的波长约为344毫米,人类能听到的声波波长范围大概在17mm~17m之间。这一点希望宝宝们能记住,因为后面会讲到,声音的辐射、传播等特性都与波长(或频率)有着密切的关系。 3 声波在传播过程中的衰减 声波在一个均匀介质传播过程中是会衰减的,距离声源越远,声强越小。当声源尺寸远小于波长时,可以把声源看作点声源,此时声波在广阔的空气中以球面传播,声压会随着距声源距离的增大而成反比地减小,声强与距离平方成反比地减小。即:p∝1/r,I∝1/r²(r为观察点到声源的距离;p为声压;I为声强)。这种规律称为反平方衰减律。若已知距离声源1米处的声强级,则该声强级减去10lg(1/r²)或减去20lg(1/r)之后即可求出距离声源r处的声强级,当距离加倍时,声强级减小6dB。这个关系式并没有考虑传播过程中空气对声波的吸收,试验表明,在传播过程中,空气会对声波有吸收,而且对高频的吸收比低频大,因此,高频声波的衰减会比低频声波衰减的快,通常对于1000Hz以下的声波,用这个公式计算还是比较准确的,超过1000Hz就不准确了。在电机噪声测试时,一般取测量点距离电机1米(微电机取0.4米)处测量,这时衰减极微,可以略去。 4 声波的绕射 声波在传播时如果遇到障碍物,是可以绕过障碍物的,这种现象称为绕射。所谓“隔墙有耳”,主要就是因为绕射现象,使得虽然隔着一堵墙,但仍能听到隔壁人的说话。声波绕射有个特点,低频声波波长较长,容易绕射,频率越高波长越短的声波越不容易绕射。因此隔墙偷听男人的声音要比女人的声音可能会更容易些。工作场所经常会用隔板来隔音,由于波长越长的声波越容易绕射,因此要想起到良好的隔音效果,隔板的尺寸应该足够大,一般隔板的尺寸至少要大于波长的2倍才能起到良好的隔音效果,此外还应注意隔板距离噪声源以及听众距离隔板的距离都应不大于一倍的波长,这样才能起到良好的隔音效果。 5 声波的叠加 当两个同频率不同地点的声源发出的声波传播到某点时,如果在该点的两列声波振幅相等、相位相反,那么这两个声波在该点叠加合成的声波振幅为0,当然也就听
从 Kubernetes 1.8 开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获取。 这些指标可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(例如,Horizontal Pod Autoscale 可以使用这些指标作出决策)。
令人称奇的简单证明:五种方法证明根号2是无理数 我喜欢各种各样的证明。人们很难想到这样一些完全找不到突破口的东西竟然能够证明得到。说“没有突破口”还不够确切。准确地说,有些命题多数人认为“怎么可能能够证明”却用了一些技巧使得证明变得非常简单。我看了五色定理的证明,定理宣称若要对地图进行染色使得相邻区域不同色,五种颜色就够了。没看证明之前,我一直在想这个玩意儿可以怎么来证明。直到看了证明过程后才感叹居然如此简单,并且立即意识到四色定理基本上也是这种证明方法。还有,像“一个单位正方形里不可能包含两个互不
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