功率与dbm的对照表 分类: 嵌入式 功率与dbm的对照表 对于无线工程师来说更常用分贝dBm这个单位,dBm单位表示相对于1毫瓦的分贝数,dBm和W之间的关系是:dBm=10*lg(mW)1w的功率,换算成dBm就是10×lg1000＝30dBm.2w是33dBm,4W是36dBm……大家发现了吗?瓦数增加一倍,dBm就增加3.为什么要用dBm做单位?原因大致有几个:1.对于无线信号的衰减来说,不是线性的,而是成对数关系衰减的.用分贝更能体现这种关系.2.用分贝做单位比用瓦做单位更容易描述,

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# *__conding:utf-8__* """"我是注释""" sys,os模块 import sysimport os print(__file__)                                             当前文件的路径print(os.path.abspath(__file__))                    当前文件的绝对路径print(sys.path.append(os.path

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JS正则表达式大全(整理详细且实用).需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助!! 正则表达式中的特殊字符 字符 含意 \ 做为转意,即通常在"\"后面的字符不按原来意义解释,如/b/匹配字符"b",当b前面加了反斜杆后/\b/,转意为匹配一个单词的边界. -或- 对正则表达式功能字符的还原,如"*"匹配它前面元字符0次或多次,/a*/将匹配a,aa,aaa,加了"\"后,/a\*/将只匹配"a*". 

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SVM 是一块很大的内容,网上有写得非常精彩的博客.这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节,而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路. 1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分,与一般的线性分类器相比,这样的超平面理论上对未知的新实例具有更好的分类能力.公式表示如下:  : 所有点中最小的几何间隔, 实际上就是支持向量上的点的几何间隔  : 训练样本及对应标签, , 作用是将第 i 个样本点的几何间隔转化为正数 公式的

@图形界面与命令行界面切换 Linux预设提供了六个命令窗口终端机让我们来登录.默认我们登录的就是第一个窗口,也就是tty1,这个六个窗口分别为tty1,tty2 … tty6,你可以按下Ctrl + Alt + F1 ~ F6 来切换它们.如果你安装了图形界面,默认情况下是进入图形界面的,此时你就可以按Ctrl + Alt + F1 ~ F6来进入其中一个命令窗口界面.当你进入命令窗口界面后再返回图形界面只要按下Ctrl + Alt + F7 就回来了.如果你用的vmware 虚拟机,命令窗口

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一个linux目录或者文件,都会有一个所属主和所属组. 所属主,即文件的拥有者,而所属组,即该文件所属主所在的一个组. linux文件属性 包括文件类型 - d  l  b c s 依次表示 普通文件,目录,链接文件,块设备文件如磁盘等,字符设备文件例如键盘.鼠标,套接字文件 文件权限 所属主u 所属组g 其他非主组o 更改文件所属主 chown chown -R  账户名 文件名 chown -R 账户名:组名  文件名 这里的-R选项只作用于目录,作用是级联更改,即不仅更改当前目录,连目录里

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当你的APP需要一些新功能时,自定义UI控件会十分有用,尤其是这些自定义控件可以在其他APP里面很好的重用.Colin Eberhart写过一篇很棒的介绍自定义UI控件的教程.这个教程涉及的是一个继承自UISlider类的自定义控件的生成:该控件的功能是给定一个(滑动)范围供(用户滑动)选择,并返回一个(与滑动位置相对应的)固定值. 本篇基于iOS 7的自定义UI教程在Colin Eberhart那篇的基础上更深入一步:受调音台旋钮的启发,这里介绍如何制作一个功能类似UISlider的圆形旋转控

人比较笨,以前只做项目,案例,然而一些javascript的很多理论不知道该怎么描述,所以最近开启一波读书之旅: 标识符 1.定义 标识符以字母开头,可能后面跟上一个或多个字母.数字或者下划线. 2.用处 标识符被用于语句.变量.参数.属性名.运算符以及标记. 数值 1.数值在内部被表示为64位的浮点数: 2.NaN是一个数值,但是它不与任何值,包括它自己,即 NaN !== NaN 为 true: 3.isNaN可以检查数值是否为NaN: 4.方法: number.toExponential(

正则表达式 为高级的文本模式匹配.抽取.与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础.简单地说,正则表达式(简称为 regex)是一些由字符和特殊符号组成的字符串,它们描述了模式的重复或者表述多个字符,于是正则表达式能按照某种模式匹配一系列有相似特征的字符串.换句话说,它们能够匹配多个字符串--一种只能匹配一个字符串的正则表达式模式是很乏味并且毫无作用的,不是吗?Python 通过标准库中的 re 模块来支持正则表达式 正则表达式的特殊字符列表 '.' 匹配所有字符串,除\n以外 '-' 表示范围[

1. Webpack 可以配置 externals 来将依赖的库指向全局变量,从而不再打包这个库,比如对于这样一个文件:   import React from 'react'; console.log(React); 如果你在 Webpack.config.js 中配置了externals:   module.exports = { externals: { 'react': 'window.React' } //其它配置忽略...... }; 等于让 W ebpack 知道,对于 react

[问题2018A01]  计算下列 $n+1$ 阶行列式的值: $$|A|=\begin{vmatrix} 0 & 1 & 1 & \cdots & 1 \\ 1 & a_1 & a_2 & \cdots & a_n \\ -2 & a_1^2 & a_2^2 & \cdots & a_n^2 \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ (

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 支持向量机学习模型:线性可分支持向量机(linear support vec