本章目的:了解极值法,运用极值法: 1.极值法定义 极值法(WC,Worse Case):极值法是考虑零件尺寸最不利的情况,通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算关键尺寸的值: 计算公式: 2.极值法计算实例 题目: A尺寸的值和公差为54.00±0.20,B为12.00±0.10,C为13.00±0.10,D为16.00±0.15,E为12.50±0.10,利用极值法求关键尺寸X的名义值和公差.  计算过程:①计算X的名义值:DX= DA+ DB+ DC+ DD+ DE= 54.00 + (-

汽车底盘的作用是接受发动机的动力,使车轮转动,并保证汽车按驾驶员的操纵正常行驶.底盘包括传动系统.行驶系统.转向系统和制动系统这四大部分,通常,这四大系统也简称为传动系.行驶系.转向系和制动系.悬架是车架与车桥之间传力连接装置的总称,它的功用是把路面作用于车轮上的支撑力.牵引力.制动力和侧向力以及这些作用力所造成的力矩传递到车架(或车身)上,以保证汽车的正常行驶.在整个底盘的悬架系统,需要考虑前束和外倾角参数,在公差建模过程,把它们作为分析对象,计算各个输入公差对分析对象的影响. 一. 公差建模

最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算,这里记录一下python包的计算方法 使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算 hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17 3586 141 3.32E-11 ------------ set in set background in background

待解决:图形中当改变分组时,图例不正确            存储比率计算时,分组合计不正确 wizard:过滤条件向导,用于输入过滤条件 wizard/sale_chart.py # -*- coding: utf-8 -*-from openerp.osv import fields, osvimport datetime class dispatch_sale_chart(osv.osv_memory):    _name = "dispatch.sale.chart"    _

这个是我一个同学的毕业论文,我也帮了一点小忙,所以征得同学同意,把相关的经验共享一下(当时候做得也很艰难,网上查到的可参考的资料太少了,而且没有具体步骤). 先占一个位子,以前的模型还有命令流文件都找不到了,后面有时间慢慢整理补充. 总体的思路就是,橡胶坝属于薄膜结构,需要先用降温法使橡胶薄膜产生拉力,再施加荷载,恢复至正常温度,得到的就是坝体的变形: 模态分析的话,先建好带水体的对应形状的模型,再将坝体的应变调整到该工况下的静力计算得到的坝体应变,最后进行有预应力的模态分析.

 hadoop集群中发现使用Parallel Scavenge+Parallel Old收集器组合进行垃圾收集(这也是server端jvm默认的GC方式)时CPU占用可能会非常高,偶尔会出现爆满的状态,考虑可能是由于当时程序在执行GC导致的,而且很可能是由于并行GC导致的,我们根据服务器启动的Java进程查看一下当前使用的是哪种GC方式:   $ jinfo -flag "GC方式" jvm进程id   最终可以看出使用的是-XX:+UseParallelOldGC,打开此开关参数后,

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

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

前言 上一节我们结束了Hash Match Aggregate和Stream Aggregate的讲解,本系列我们来讲讲关于SQL Server中的计算列问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探计算列持久化(Compued Column Persisted) 在SQL Server 2005就引入了计算列,我们首先稍微看下在msdn关于计算列的定义:计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法

Anaconda Python 是 Python 科学技术包的合集,功能和 Python(x,y) 类似.它是新起之秀,已更新多次了.包管理使用 conda,GUI基于 PySide,所有的包基本上都是最新版,没有PyQt和wxpython等,容量适中,但该有的科学计算包都有:numpy,sicpy,matplotlib,spyder..... 天:http://www.nydus.com.cn)或者下载lantern.Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个主要版本,同

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,

虽然说Fluent提供了很多方法用于处理颗粒在流体中的运动行为,然而这些方法都有其各自的适用性.DPM适用于稀薄颗粒的情况,欧拉模型.Mixture模型及DDPM模型虽然可以考虑稠密颗粒相,但并不能考虑颗粒之间的相互作用.DEM模型可以考虑颗粒之间的相互作用,但是FLUENT中的DEM模型仅能模拟最简单的颗粒之间相互作用(接触力模型很少),如果要考虑复杂的颗粒间相互作用,则需要考虑更专业的DEM软件. EDEM是一款专业的DEM软件,特别适用于解决颗粒流问题.(注:这不是广告,因为适合解决颗粒流

来自http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8479101 在Android系统中,Activity窗口的大小是由WindowManagerService服务来计算的.WindowManagerService服务会根据屏幕及其装饰区的大小来决定Activity窗口的大小.一个Activity窗口只有知道自己的大小之后,才能对它里面的UI元素进行测量.布局以及绘制.本文将详细分析WindowManagerService服务计算Activi

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8550820 Android系统中,壁纸窗口和输入法窗口一样,都是一种特殊类型的窗口,而且它们都是喜欢和一个普通的Activity窗口缠绵在一起.大家可 以充分地想象这样的一个3W场景:输入法窗口在上面,壁纸窗口在下面,Activity窗口夹在它们的中间.在前面一篇文章中,我们已经分析过输入法窗口 是如何压在Activity窗口上面的了.在这篇文

企业架构与建模之使用ArchiMate进行分析(全系列完) 4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的

4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的部分有着深入.一致的洞察才是此模型的终极价值所在.要达到这样

-------------------------------------------------------------------------- 春节期间闲来无事想研究下算法,上机测试代码却遇到了意外错误,在此记录整个过程,祝各位新的一年在算法设计和故障排查方面的思维敏锐度媲美 dog 的 嗅觉! -------------------------------------------------------------------------- 整数 n 的阶乘(factorial)记作"n