本章目的:填写严重度S(+分类).频度O.探测度D,判定风险优先系数RPN. 1.前言 实施阶段中, 要求.潜在失效模式.潜在失效后果.潜在失效原因和现有设计控制措施等 5 个为基础项, 它们的分析是决定 DFMEA实施成功与否的关键;S,O,D,RPN和建议的纠正措施为衍生项;基础项确定之后, 衍生项可以随之确定. 2.定义: 2.1 严重度(S) 严重度是指对一个特定失效模式的最严重的影响后果的评价等级.严重度是在单个FMEA范围内的一个相对级别. 推荐的评估标准: 小组应当同意一个评估标准

当前很难在网络中探测攻击者横向渗透,其中原因有很难获取必要的日志和区别正常与恶意行为.本篇文章介绍通过部署Sysmon并将日志发送到SIEM来探测横向渗透. 工具: Sysmon + Splunk light 安装配置: sysmon -i -n 本地查看sysmon事件日志,打开事件查看器- Microsoft  - Windows - Sysmon - Operational.如下图可以看到sysmon记录到powershell.exe进程创建: 将下列配置写入inputs.conf文件:

本章目的:明确DFMEA的数量及目标,搭建框架,填写项目与要求. 1.步骤: 1)明确DFMEA的数量及目标: 2)搭建框架(所有DFMEA的): 3)填写项目与要求: 2.1明确DFMEA的数量及目标: 2.1 数量: QFDII可以引出DFMEA,每一张QFDII对应一个DFMEA. 此前已经多次提到.所以,DFMEA是和QFDII的数量,即产品零部件的数量是一致的.如下图所示(即QFDII中图): DFMEA的数量为11章. 2.2 目标: DFMEA样表详见FEMA手册第四册最新版: 请

简介 在上篇文章中我们谈到了查询优化器和执行计划缓存的关系,以及其二者之间的冲突.本篇文章中,我们会主要阐述执行计划缓存常见的问题以及一些解决办法. 将执行缓存考虑在内时的流程 上篇文章中提到了查询优化器解析语句的过程,当将计划缓存考虑在内时,首先需要查看计划缓存中是否已经有语句的缓存,如果没有,才会执行编译过程,如果存在则直接利用编译好的执行计划.因此,完整的过程如图1所示. 图1.将计划缓存考虑在内的过程 图1中我们可以看到,其中有一步需要在缓存中找到计划的过程.因此不难猜出,只要是这一类查

.Net dll多个同名的程序集版本冲突共存与通过基本代码或探测定位程序集方案 在使用调用程序集的引用中的信息和配置文件中的信息确定了正确的程序集版本之后,并且在公共语言运行时在全局程序集缓存中进行检查(仅检查具有强名称的程序集)之后,公共语言运行时就会尝试查找该程序集. 定位程序集的过程包含以下步骤: 如果在应用程序配置文件中找到 <codeBase> 元素,则运行时会检查指定的位置. 如果找到匹配的程序集,则会使用该程序集,并且不会进行探测. 如果在其中没有找到程序集,则绑定请求失败. 然

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

本章目的:明确失效模式.失效后果.失效原因的定义,分清楚层次关系,完成DFMEA这部分的填写. 1.失效模式,失效后果,失效原因的定义: 这是FEMEA手册第四册中的定义. 1.1 潜在失效模式 (b) 潜在失效模式是指零部件.子系统.系统可能潜在地不能满足或者实现项目栏里描述的预期功能的状态.识别与功能/要求有关的潜在失效模式.潜在失效模式应当用专业技术术语描述,不必描述成顾客能够注意到的现象.一个功能可能有多个失效模式.如果一个功能被识别有大量的失效模式,则可能说明要求没有妥善的定义.由于假

目录 关键术语 方法 two stage one stage 共同存在问题 多尺度 平移不变性 样本不均衡 各个步骤可能出现的问题 输入: 网络: 输出: 参考资料 What is detection? detection的任务就是classification+localization cs231n 课程截图 从左到右:语义分割semantic segmentation,图片分类classification,目标检测detection,实例分割instance segmentation 关键术语

最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路 被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分

本章目的:如题,述说FMEA手册第四版的疑问与不足. 1.前言 作者接触FMEA,并真正将其作为可靠性设计方法,也是在近几年的时候,所以不能说算是一个FMEA专家吧. 但作者也有一些自己的优势,就是自己作为一名机械设计师,是一边绘图,一边制作DFMEA的.图纸变化后会更改DFMEA,而DFMEA反应的不足也会及时变更图纸.两者对作者的感觉宛如一张扑克牌的两面. 所以对于制作DFMEA,不同于专门做质量管理的人员,有一些不同的感触. 1)首先,作者是让DFMEA来服务设计的,它只是一个可靠性设计的

Java程序设计(2021春)--第五章输入输出笔记与思考 本章概览: 异常处理简介 程序运行时,环境.操作等可能出现各种错误.故障,我们希望程序具有容错能力,给出错误信息.面向对象的程序设计里有异常处理机制,即,将程序的主要逻辑和容错处理逻辑分开,发现异常的地方不一定是处理异常的地方. 输入/输出流的概念 流:Java将信息的输入输出看作程序的流动,输出流就是将数据从程序空间输出到别的空间的通道:输入流同理. 文件读写 目录 Java程序设计(2021春)--第五章输入输出笔记与思考 5.1.

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程.该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置.通过这种方式,Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者. 多年以来,Spring IO平台饱受非议的一点就是大量的XML配置以及复杂的依赖管理.Boot所实现的功能超出了免XML配置的开发体验的描述,开发人员不仅不再需要编写XML

Tasks界面 使用Tasks界面可以访问常用命令,例如生成网表建立报告等. 两个常用命令位于Tasks界面中:打开工程和编写SDC文件.其他命令在下面的文件夹中: Netlist Setup Reports Macros 注释 : Tasks 界面中的每一命令都有等价的工具命令语言 (Tcl) 命令,命令运行时,显示在 Console 界面中. 打开工程,编写SDC文件 要打开 TimeQuest 分析器中的工程,双击 Open Project 任务.如果您从 Quartus II 软件 GU

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

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