所谓的“共面”,即阻抗线和参考层在同一平面,即阻抗线被VCC/GND所包围, 周围的VCC/GND即为参考层. 相较于单端和差分阻抗模型,共面阻抗模型多了一个参数D1,即阻抗线和参 考层VCC/GND之间的间距. 在Palor Si9000中,下面红色标注的工具栏图标为coplanar模型组: 针对共面模型,下面只选几种典型模型来进行说明,更详细全面的内容 请参考同组笔记本下的"常见的阻抗模型---整理版".   另外注意,此组模型都是wavegide模式.   1.  Surface…

Linux异步I/O是Linux内核中提供的一个相当新的增强.它是2.6版本内核的一个标准特性,异步非阻塞I/O背后的基本思想是允许进程发起很多I/O操作,而不用阻塞或等待任何操作完成.稍后或在接收到I/O操作完成的通知时,进程就可以检索I/O操作的结果. 这并不是一个详尽的介绍,但是我们将试图介绍最常用的一些模型来解释它们与异步I/O之间的区别.下图给出了同步和异步模型,以及阻塞和非阻塞的模型. 每个I/O模型都有自己的使用模式,它们对于特定的应用程序都有自己的优点.本节将简要对其一一进行介绍…

用过Polar SI9000的都知道,阻抗模型图片可以进行用户鼠标交互,那么它的是如何实现的呢,下面就讲一下如何实现此功能的方法   一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 还可以识别文字是哪一个阻抗参数.  二.解决方法思路 解决方法一: 1.将每一种阻抗模型图片中的所有参数在图片中的位置区域信息与参数值记录到数据库中 2.鼠标点击阻抗模型的坐标位置后,再进与数据库中的参数坐标位置匹配 这…

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(…

在移动端选择布局的方式中常用盒模型display:-webkit-box达到自适应,然而display:-webkit-flex也同样能达到效果,因自在己移动端用-webkit-box比felx方式熟悉一些,今天还是重新温故一些他们两者彼此的用法 //弹性盒子css代码*{padding:0px;margin:0px;} ul li{list-style:none;} .wrap-box{ display:-webkit-box;/*设置弹性盒子*/ display:-moz-box; disp…

OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最基本的功能就是帮助不同类型的主机实现传输数据 . 完毕中继功能的节点通常称为中继系统.在OSI七层模型中,处于不同层的中继系统具有不同的名称. 一个设备工作在哪一层,关键看它工作时利用哪一层的数据头部信息.网桥工作时,是以MAC头部来决定转发port的,因此显然它是数据链路层的设备. 详细说: 物理层:网卡,网线,集线器,中继器,调制解调器 数据链路层:网桥,交换机 网络层:路由器 网关工作在第四层传输层及…

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word). 引子: 应用于文本的BoW model Wikipedia[1]上给出了如下例子: John likes to watch movies. Mary likes too. John als…

前一阵子參加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业样例比較有代表性,用于解释问题再好只是了. 有一本国外的有关MR的教材,比較有用.点此下载. 一.MapReduce应用场景 MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.近期一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. 二.MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/82039…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…