一个多月没更新博客园了,这里继续分享关于PCB工程相关一些知识,做过PCB工程都知道用使用genesis或incam是可以非常方便的计算得到铜皮面积这个参数[下图],但实际这个软件是通过什么算法计算出铜面积的呢,这个我们不得而知,但接下来这里介绍一种可以将[线路铜皮面积(残铜率)]计算得出来的方法.   一.计算铜皮面积----公式与参数 1.铜面积公式 公式=[铜面的多边形面积]+[铜的多边形周长*铜厚]-[孔的底面积]+[孔的圆柱面积] 注:看看计算公式是多么简单呀,是吧.下面重点讲[铜面的

关于阻抗的话题已经说了这么多,想必大家对于阻抗控制在pcb layout中的重要性已经有了一定的了解.俗话说的好,工欲善其事,必先利其器.要想板子利索的跑起来,传输线的阻抗计算肯定不能等闲而视之. 在高速设计流程里,叠层设计和阻抗计算就是万里长征的第一步.阻抗计算方法很成熟,所以不同的软件计算的差别很小,本文采用Si9000来举例. <ignore_js_op> 图1 阻抗的计算是相对比较繁琐的,但我们可以总结一些经验值帮助提高计算效率.对于常用的FR4,50ohm的微带线,线宽一般等于介质厚

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

(三)音 频 数 据 的 压 缩 下 面 说 明 使 用 CODEC 实 现 音 频 压 缩 的 过 程:假 设 源 信 号 为8K 采 样.16bits PCM 编 码. 单 声 道. 长 度 为1 秒 的 音 频 信 号. 驱 动 程 序 采 用Windows 95 自 带 的TrueSpeech 音 频CODEC, 它 能 实 现 大 约10:1 的 压 缩. 在 此 例 中,TrueSpeech CODEC 支 持 从 源 音 频 格 式 到 目 标 格 式 的 转 换, 而 在 实 际

购彩风险非常高,本人纯属很久以前对数字高频彩的一点研究.目前已经远离数字彩,重点研究足球篮球比赛资料库和赛果预测. 这是一篇在草稿箱保存了1年多的文章,一直没发现,顺便修改修改分享给大家.以后会有更多关于足球和篮球体育彩票的玩法分析,希望大家关注. 本人不算专业程序员,但经常敲代码玩玩.上学时研究的是伪随机数这个东东,因此对彩票就情有独钟,从10年开始,就开始研究双色球,其中软件版本改了又改,但一直没有实际操作过,原因就是双色球的投注量太大.所以这1年多就没研究了.最近一次偶然的机会,发现了“高

转载注明原地址:http://blog.csdn.net/nk_test/article/details/49497017 少年,作为苦练ACM,通宵刷题的你 是不是想着有一天能够荣登各大OJ榜首,俯瞰芸芸众生,唔....要做到这件事情可是需要一定天赋的哦! 博主本身也搞过一段时间的acm,对刷题深有感触,不信可以去看我博客的acm题解(哈哈). 不过,先给各位辛苦刷题的ACMer赔个不是,毕竟这是很投机的一种方式,仅供娱乐,还请各位见谅! 受学长的启蒙,打算自己做一个使用C++语言完成的自动刷

1. 背景 某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法.然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂.但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31.这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途.后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下.在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊.那么到底是哪样呢?在接下来章节里,请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜. 2. 选择数字31的原因 在详细说明 String

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

1. 背景 某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法.然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂.但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31.这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途.后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下.在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊.那么到底是哪样呢?在接下来章节里,请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜. 2. 选择数字31的原因 在详细说明 String

先说几个辅助的宏,因为内核不支持浮点运算,当然还有实现需要,minstrel对很多浮点值做了缩放: /* scaled fraction values */ #define MINSTREL_SCALE 16 #define MINSTREL_FRAC(val, div) (((val) << MINSTREL_SCALE) / div) #define MINSTREL_TRUNC(val) ((val) >> MINSTREL_SCALE) MINSTREL_SCALE是一个放

从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识. 监督式分类: 分类是为给定的输入选择正确的类标签.就好比身份证上的身份证号.每个身份证号都能标识出对应的一个人.在比如我们从一个固定的主题领域列表中,如“体育”,“技术”和“政治”来判断新闻报道的主题是什么 下图是监督式分类的框架图.在训练过程中,特征提取器将每一个输入值转换为特征

陸陸續續寫了 EA  一.二年,以前亂數引導文回頭看時才發現,怎麼有這麼多細節的錯誤.沒系統. 這篇文章主要引導初學者使用亂數,同時附上常被翻出來討論的議題,C/C++適用,唯以 C 語言撰之. 也由於是引導初學者,所以在某些用詞上會較不正確, 像 compiler.IDE 會故意混為一談. 另外亂數原理也全都跳過 < 重點是亂數的產生原理也不只一種 >. 另本文附程式碼,不附執行結果,有興趣自己跑一遍. 最後請注意本文在區間表達裡,開區間與閉區間 括號的使用,也就是, [a, b]  ,  

某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法.然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂.但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31.这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途.后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下.在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊.那么到底是哪样呢?在接下来章节里,请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜. 2. 选择数字31的原因 在详细说明 String hashC

下午去上刘杨老师的机器学习课,今天讲的＂朴素被噎死＂,他本想当场举个例子,结果读了好半天才吧关系都拼凑上,他说明天给我们带来个精彩的,回去之后夜里把朴素贝叶斯自己又脑补了一下,发现贝叶斯原理(后验)就是个很简单的因果现象.   正常的因果现象是,给你一个起因,可能会有不同的结果,而每种结果的概率是P(果|因).   而所谓的＂后验过程＂就是当你看到结果是这样的时候,问最可能是哪种原因造成现在这个结果.   这 里我想到了一年前理学院的王勇老师给他们学上讲课的时候用过的一个例子:说你是某工厂的厂长

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:44(触发器专题 明细表插入数据时调用主表对应的数据) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 在触发器中,当明细表插入数据时调用主表对应的数据 http://bbs.csdn.net/topics/390631301 大家好,由于金蝶ERP没法根据报价单里面的备品率自动算出备品数.所以需要建一个触发起.

作者:coolblog segmentfault.com/a/1190000010799123 1. 背景 某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法.然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂.但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31. 这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途.后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下.在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊.那么到底是哪样呢? 在接下来章节

Python图文识别技术分享 使用 tesseract-ORC 识别文字,识别率不算太高,需要自我训练 tessdata 数据,才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字!ps:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步 接下来看代码: import os import pytesser