在笔者从业这么多年,PCB行业阻抗计算工具都是用Polar公司的阻抗计算工具SI9000,或早期上个版 本SI8000 Prolar是老牌公司,但也不断在推出新的产品,可以进去去了解一下   https://www.polarinstruments.com/ 一直以来在我印象里,好东西都是外国公司创造,但近些年推出[中国制造2025],中国企业崛起, 在一个创新开放的城市,深圳一家创业公司也推出阻抗计算工具了深圳市赛硕尔科技有限公司   大家可以了解一下 http://www.sisolver.…

在几个月前写过一遍关于: PCB SI9000阻抗计算引擎Web方式实现方法  ,最近开始参考Polar SI9000的界面,将阻抗计算器转为网页版的方式实现.   一.Web版SI9000阻抗计算器网址 http://pcbren.cn/websi9000/   二.阻抗计算界面操作效果       三.阻抗计算WebApi地址 1.阻抗正算WebAPI http://pcbren.cn:8030/api/impcalc/ImpCalcMod 2.阻抗反算WebAPI http://pcbre…

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…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar…

交互式计算引擎ROLAP篇   摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> 一.Impala Impala最初由Cloudera公司开发的,其最初设计动机是充分结合传统数据库与大数据系统Hadoop的优势,构造一个全新的,支持SQL与多租户,并具备良好的灵活性和扩展性的高性能查询引擎.传统数据库与大数据系统Hadoop各有优缺点: (1)传统关系型数据库对SQL这种最主流的数据分析语言有完好的支持,且支持多租户,能够很好对应并发场景,但灵活性和扩展性较差. (2)大数据系统Hadoop具备…

alibaba/jstorm JStorm 是一个分布式实时计算引擎. JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker 发生意外故障, 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker. 因此,从应用的角度,JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用.从系统角度, JStorm一套类似MapReduc…

多层板的结构: 通常我们所说的多层板是由芯板和半固化片互相层叠压合而成的,芯板是一种硬质的.有特定厚度的.两面包铜的板材,是构成印制板的基础材料.而半固化片构成所谓的浸润层,起到粘合芯板的作用,虽然也有一定的初始厚度,但是在压制过程中其厚度会发生一些变化. 通常多层板最外面的两个介质层都是浸润层,在这两层的外面使用单独的铜箔层作为外层铜箔.外层铜箔和内层铜箔的原始厚度规格,一般有0.5OZ.1OZ.2OZ(1OZ约为35um或1.4mil)三种,但经过一系列表面处理后,外层铜箔的最终厚度一般会增…

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.…

转自 https://www.csdn.net/article/2014-05-19/2819831-TDW-Shuffle/1 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软…