进阶篇：6.2）公差的正态分布与CPK与制程能力（重要）

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达人篇：5）公差的正态分布与CPK与制程能力（重要）

本章目的:明确公差分布(Tolerance Distribution)也有自己的形状,了解CPK概念. 1.正态分布(常态分布)normal distribution的概念统计分析常基于这样的假设:零件在大批量生产时,其尺寸在其公差范围内呈正态分布(常态分布)normal distribution. 事实也是如此,针对一个零件尺寸,在一定制造条件下制造并测量无数个零件,并记录相同尺寸出现的频率,可以绘制出一张尺寸大小的频率图,这张图纸就是正态分布图.如下面两张图所示(一简一繁). 多数的零件尺…

Python学习笔记——进阶篇【第九周】———线程、进程、协程篇（队列Queue和生产者消费者模型）

Python之路,进程.线程.协程篇本节内容进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁线程语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量将线程变为守护进程 Event事件 queue队列生产者消费者模型 Queue队列开发一个线程池进程语法进程间通讯进程池参考链接http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 生产者消费者模型实例演示 #生产者消费者模型 import thread…

Python学习笔记进阶篇——总览

Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(Socket编程进阶&多线程.多进程) Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(异常处理) Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(多线程与进程池) Python学习笔记——进阶篇[第九周]———线程.进程.协程篇(队列Queue和生产者消费者模型) Python学习笔记——进阶篇[第九周]———协程 Python学习笔记——进阶篇[第九周]———MYSQL操作…

进阶篇：4.2）DFA设计指南：优化装配工序

本章目的:针对每一个装配工序,运用DFA进行优化. 1.前言工序的优化在产品的精简之后. 这个是作者的实际做完DFA后得出的结论.原因倒是很简单,一个精密的产品,哪怕只是优化了一个零件,对整体的装配工序也许就是大变样了.为了不白做工,希望装配工序的优化尽量放在产品精简之后. 装配工序的优化总会付出一定的代价,如零件设计的复杂,制造的成本增高,这是肯定的!所以作者希望大家能理解这些DFA理念的基础上,能达成一致后去付出这些代价. 至于这些代价值不值得,如增加定位特征必定增加制造成本之类的.拜托,…

进阶篇：4.3）DFA设计指南：宽松公差及人性装配及其他

本章目的:设计需要为装配考虑,给他们提供各种优待,装配才能做出好产品. 1.前言机械贴合现实而软件远离现实. 越是学习机械设计的原则,越是感觉他们和一些做人做事的道理相同的. 如,机械设计原则都是有灰度的,不是全对也不是全错.设计时宛如中医问药,知晓是药三分毒的道理.取舍皆有错,但需有判断. 如,机械设计师越是为制造.装配等环节考虑,给制造.装配人员减轻负担,越是容易做好产品.这个和公司与员工的关系很像. 当然,事实不会这么简单,这就是人间世. 关于本章所阐述的设计DFA设计原则如下: 2.宽…

tensorflow进阶篇-5(反向传播2)

上面是一个简单的回归算法,下面是一个简单的二分值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据.换句话讲,模型算法是sigmoid(x+A),其中,A是要拟合的变量,理论上A=-1.假设,两个正态分布的均值分别是m1和m2,则达到A的取值时,它们通过-(m1+m2)/2转换成到0等距离的值. 实现如下: import…

tensorflow进阶篇-5(反向传播1)

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结…