第一步:设置查看增益条件  radiation 中设置 第二步设置扫描方式   下面的save fields 一定要勾选 第三步:扫描完成就可以查看了  results 中 查看   其中   phi  theta  需要自己选择 完成

在上一篇博客:C#曲线分析平台的制作(三,三层构架+echarts显示)中已经完成了后台的三层构架的简单搭建,为实现后面的拓展应用开发和review 改写提供了方便.而在曲线分析平台中,往往有要求时间轴联动功能,即不仅能够实时的查看在线曲线,还要能通过拉动时间轴来实现往期数据的回顾.在这一点上highcharts旗下的highstock很好的实现了时间轴联动功能,故而制作一个小demo来进行学习,演示. 1.后台数据模拟: 依据上一篇博客建立的数据库,进行数据填充: declare @DateT

文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可能会大得多.本文使用常见的Pspice宏模型结合一些简单的电路设计技巧来提高设计工程师的设计能力,以确保其设计的实用性与稳定性. 导致放大器不稳定的原因 在任何相关频率下,只要环路增益不转变为正反馈,则闭环系统稳定.环路增益是一个相量,因而具有幅度和相位特性.环路由理想的负反馈转变为正反馈所带来的额

LoadRunner测试结果分析之我见 上述测试过程的重点在于事务,而LoadRunner生成的测试结果图并不局限于事务上,其中还有是关于Vusers.Errors.Web Resources.Web Page diagnostics的测试图. 1. 对于Vusers的测试图有3种:Running Vusers.Vusers Summary.Rendezvous,其中Running Vusers是关于虚拟用户加压.施压.减压的情况图: Vusers Summary是用户运行结果的综述图:Rend

网站建设中前端人员利用jQuery实现动画再简单不过了,只是要实现更酷的效果还需要插件来帮忙,easing就是一款帮助jQuery实现缓动动画的插件,经过试用,效果很不错! 下载该插件:jquery.easing.1.3.js jquery.easing.compatibility.js 该插件美化排版后是130行左右,压缩后更小.这个插件弥补了jquery里面的动画效果的不足,是其动画效果更加强悍. X轴表示时间,Y轴表示的是动画效果的变化.查看这些曲线变化,更利于掌握这个插件的效果. 插件支

LDO稳压器工作原理 随着便携式设备(电池供电)在过去十年间的快速增长,像原来的业界标准 LM340 和LM317 这样的稳压器件已经无法满足新的需要.这些稳压器使用NPN 达林顿管,在本文中称其为NPN 稳压器(NPN regulators).预期更高性能的稳压器件已经由新型的低压差(Low-dropout)稳压器(LDO)和准LDO稳压器(quasi-LDO)实现了. (原文:Linear Regulators: Theory of Operation and Compensation )

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

一.目前移动应用/App的测试痛点及可选方案 移动互联网市场进入下半场,同质化竞争激烈,平均获客成本增加.屏幕不适配.闪退.无响应.UI异常等兼容性问题严重影响用户体验,影响用户转化率和用户粘性.如何解决这些问题呢? 方式1:Android模拟器或USB连接真机测试 缺点:无法发现屏幕等硬件差异引起的兼容性问题和性能问题. 方式2:采购主要适配机型做兼容性测试 缺点:Android定制系统多,屏幕尺寸和分辨率等硬件参数差异大,机型更新快,采购和维护成本高. 这两种方式还有其它缺点: 1.兼容性测

一.安卓适配之痛真的无解吗? Android平台的诞生对智能手机的普及功不可没,但设备繁多.品牌众多.版本各异,芯片.摄像头.分辨率不统一等等,这些都逐渐成为Android系统发展的障碍,碎片化严重不仅造成Android系统混乱,也导致Android应用隐形开发成本的增多. 安卓碎片化(来源:友盟指数) 这一切让安卓工程师无辜躺枪,安卓适配深似海,准时下班是路人.安卓适配的坑,你踩进去过吗? 安卓适配那些坑 个性化十足的Launcher 多姿多彩的Camera 不止是2的双卡模式 UI适配 厂商

接到个小需求,将mysql的部分数据增量同步到es,但是不仅仅是使用canal而已,整体的流程是mysql>>canal>>flume>>kafka>>es,说难倒也不难,只是做起来碰到的坑实在太多,特别是中间套了那么多中间件,出了故障找起来真的特别麻烦. 先来了解一下MySQL的主从备份: 从上层来看,复制分成三步: master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events,可以通过sho

What is WB(white balance)? 人的视觉和神经系统在看到白色物体的时候,基本不受环境的变化而出现严重的错觉.比如阴天,晴天,室内,室外,日光灯,白炽灯等的环境下,人依然会将白纸视作白纸. 但是imagesensor这种电子器件没有心理和神经作用.受制于环境色温的影响.拍出的照片会出现偏色的情况. 色温的定义:一个黑体加热之后,随着温度的升高,黑体会先发出红色,然后越来越亮,变成黄光,在变成白光,直至蓝光,这个温度就是色温. 下面看几组照片:     7700k       

音源组件(AudioSource) 音源是场景中在某个位置的发声装置,好像一个喇叭.它播放着音频片段 (Audio Clip). 发出的声音将输出到声音监听器(audio listener),或者声音混淆器(audio mixer).稍后再说混淆器,一般相机会默认自带一个AudioListener组件,也就是说一个场景中,存在了默认相机的情况下,我们只要添加一个音源,设置了播放的音频片段,就可以完成播放的操作,而对于听到的声音强弱和效果,则根据后续需要解释的参数来决定. 音源可以播放任意类型的音

说明: 每天自动构建cube,动态在superset里面查看每天曲线变化图 #! /bin/bash ##cubeName cube的名称 ##endTime 执行build cube的结束时间 (命令传给Kylin的kylinEndTime = realEndTime + (8小时,转化为毫秒).只需要给Kylin传入build cube的结束时间即可.) ##buildType BUILD 构建cube操作(还有Refresh.Merge等操作,增量构建为BUILD) kylinMinusT

内存泄漏是比较常见的一种应用程序性能问题,一旦发生,则系统的可用内存和性能持续下降:最终将导致内存不足(OutOfMemory),系统彻底宕掉,不能响应任何请求,其危害相当严重.同时,Java堆(Heap)中大量的对象以及对象间之复杂关系,导致内存泄漏问题的探测和分析均比较困难,采用相应的辅助工具是很必要的. WebSphere应用服务器提供了系列针对内存问题的探测和分析诊断工具,这些工具可以帮助用户进行内存问题的及时探测,保证系统在发生OOM之前,用户可以在无须进行复杂分析的条件下,预知在其部

一.图表分析 1.Average Transaction Response Time(事务平均响应时间) “事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向.例如:随着测试时间的变化,系统处理事务的速度开始逐渐变慢,这说明应用系统随着时间的变化,整体性能将会有下降的趋势. 2.运行Vuser——事务平均响应时间合并关联图 通过该合并图可以分析出随着用户数量的变化,各个事务平均响应时间的变化,从而可以得出各个事务在指定时间

目       录 1.      概述... 1 2.      登陆信息... 2 3.      设备驱动... 3 4.      组态建模... 3 5.      手机APP. 5 6.      视频演示... 6 1.   概述 此次我们团队人员对iNeuOS进行了全面升级,主要升级内容包括: (1)    设备容器增加设备驱动,包括:西门子(S7-200smart.S7-300.S7-400.S7-1200.S7-1500).三菱(FxSerial).MQTT协议等. (2) 

博主之前在做一款K波段有源移相器,所用工艺为smic55nmll工艺,完成了几个主要模块的仿真,现对之前的工作做个总结. K波段的频率范围是18G——27GHz,所设计移相器的工作频率范围是19G——24GHz.其基本结构和我前面发布的一篇随笔类似,只不过用了45nm的工艺. 首先是正交信号产生电路,分别仿真了两种结构,即RC结构(图1)和RLC结构(图2). 图1 RC结构正交信号产生电路 图2 RLC结构正交信号产生电路 经过仿真发现,RC电路和RLC电路都能产生近乎无误差的四路正交信号,如

二分类模型的预测结果分为四种情况(正类为1,反类为0): TP(True Positive):预测为正类,且预测正确(真实为1,预测也为1) FP(False Positive):预测为正类,但预测错误(真实为0,预测为1) TN(True Negative):预测为负类,且预测正确(真实为0,预测也为0) FN(False Negative):预测为负类,但预测错误(真实为1,预测为0) TP+FP+TN+FN=测试集所有样本数量. 分类模型的性能评价指标(Performance Evalua

前言 今天基于tensorflow训练一个检测模型,本应看到训练曲线的,却只见到一个文件events.out.tfevents.1570520647.hostname,后来发现这个文件可以查看训练曲线的一些信息. 问题1:如何基于events.out.tfevents.1570520647.hostname查看信息: 在终端使用以下命令即可 tensorboard --logdir=/home/username/xx/events_dir 可以查看tensorboard可使用的命令,此处logd

波分复用WDM(Wavelength Division Multiplexing)是将两种或多种不同波长的光载波信号(携带各种信息)在发送端经复用器(亦称合波器,Multiplexer)汇合在一起,并耦合到光线路的同一根光纤中进行传输的技术:在接收端,经解复用器(亦称分波器或称去复用器,Demultiplexer)将各种波长的光载波分离,然后由光接收机作进一步处理以恢复原信号.这种在同一根光纤中同时传输两个或众多不同波长光信号的技术,称为波分复用. 光学术语       波分复用是利用多个激光器