SLOT槽孔数量计算方法

2024-11-04

PCB SLOT槽孔数量计算方法,同CAM350孔数一致实现方法

最近有好几个写脚本的朋友问我,SLOT槽孔孔的如何计算的,要求孔数与CAM350孔数保持一致. 前几年通过在CAM350里面不断测试,结果是:CAM 350中SLOT槽孔,孔与孔之间最高位,凸位高度值为0.0127mm 这里将计算方法分享一下,下次有同样的问题可以看此篇文章即可得到答案了.哈.... 通过这个凸位值就很好的计算出SLOT槽孔数了,弧型SLOT槽的原理也是同样的. 一.SLOT槽为线段,求解SLOT槽孔数 (Mod类在后面代码中) /// <summary> /// 求线Lin

作用域插槽模板迭代的次数，取决于组件内部独立slot的数量

第一种情况:内部有两个独立插槽(模板自动迭代2次) <!DOCTYPE html> <html> <head> <title> hello world vue </title> <meta charset="utf-8" /> </head> <body> <div id="app" v-cloak> <child-component> <t

Hadoop中maptask数量的决定因素

刚开始接触hadoop平台的时候部分初学者对于mapreduce中的maptask的数量是怎么确定的可能有点迷惑,如果看了jobclient里面的maptask初始化的那段源码,那么就比较清楚了,MapTask的数量是由InputFormat来指定的,InputFormat生成多少个InputSpilt就会有多少个task. 因此,如果剩余Map slot的数量大于InputSpilt的数量,那么就启动的Map数量就是InputSplit的数量. 如果剩余Map slot的数量小于Input

PCB genesis Slot槽转钻孔(不用G85命令)实现方法

PCB钻Slot槽一般都采用G85命令钻槽孔,而采用G85命令工程CAM无法准确的知道Slot槽钻多少个孔,并不能决定钻槽孔的顺序,因为采用G85命令钻孔密度与钻槽顺序由钻机本身决定的.在这里介绍一种如果不用G85命令,如何将Slot槽生成多个钻孔. 一.我们先了解一下G85命令钻槽钻孔顺序孔密度连一篇文章有关于Slot槽孔数计算方式: https://www.cnblogs.com/pcbren/p/9379178.html 二.求解思路 1.通过孔密度,求出孔与孔中心距离 2.再以Sl

PCB genesis方槽加内角槽孔实现方法

一.为什么方槽孔加内角孔如下图,客户来的方槽或Slot槽有内角尺寸要求,通常直接钻一个Slot槽孔内角是不能满足客户要求的,这时我们做CAM的需采用小钻刀进行处理.加内角孔或内角槽的方式进行处理了. 二.为什么不建议直接在4个角加内角孔 Slot槽4个角采用加内角孔的方式处理,这样会导致如下图效果,凸起. 三.方槽加内角槽孔方式(里面加4条槽) 1.常规槽宽则计算方式: 内角槽孔宽度:(W-0.1mm)/2 如:2.0X5.0mm槽宽,内角要求最大r0.5mm 那么内角槽宽为(2-0.1)/

关于Flink slot 和kafka topic 分区关系的说明

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系最大并发数 = slot 数这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度就等于 slot 数. 这样就

[源码解析] Flink的Slot究竟是什么？(1)

[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

追源索骥：透过源码看懂Flink核心框架的执行流程

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

PCB 钻孔补偿那点事

没有优秀的个人,只有优秀的团队,在团队共同的协作下,PCB CAM自动化[net处理]与[钻孔处理] 第一阶段开发项完成了,,后续工作可以转向PCB规则引擎开发了.这里说说PCB工程钻孔补偿的那点事,身为一个PCB工程开发人员,有必要知其然,而且还要知其所以然,这里将钻孔补偿的知识点分享一下. 一.为什么对钻孔进行补偿? 客户来的PCB文件中的孔径一般指成品孔径,而PCB生产会在孔内镀上铜(或表面处理:喷锡,沉金,OSP,沉锡),这样一下来孔径就会缩小;为了满足成品孔径大小符合要求,工程CAM会

透过源码看懂Flink核心框架的执行流程

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织. 1.从 Hello,World WordCount开始首先

入门大数据---Flink学习总括

第一节初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

JVM 详解，大白话带你认识 JVM

前言如果在文中用词或者理解方面出现问题,欢迎指出.此文旨在提及而不深究,但会尽量效率地把知识点都抛出来一.JVM的基本介绍 JVM 是 Java Virtual Machine 的缩写,它是一个虚构出来的计算机,一种规范.通过在实际的计算机上仿真模拟各类计算机功能实现··· 好,其实抛开这么专业的句子不说,就知道JVM其实就类似于一台小电脑运行在windows或者linux这些操作系统环境下即可.它直接和操作系统进行交互,与硬件不直接交互,可操作系统可以帮我们完成和硬件进行交互的工作. 1.

大白话带你认识JVM

如果在文中用词或者理解方面出现问题,欢迎指出.此文旨在提及和而不深究,但会尽量效率地把知识点都抛出来一.JVM的基本介绍 JVM 是 Java Virtual Machine 的缩写,它是一个虚构出来的计算机,一种规范.通过在实际的计算机上仿真模拟各类计算机功能实现··· 好,其实抛开这么专业的句子不说,就知道JVM其实就类似于一台小电脑运行在windows或者linux这些操作系统环境下即可.它直接和操作系统进行交互,与硬件不直接交互,可操作系统可以帮我们完成和硬件进行交互的工作. 1.1

Flume-NG(1.5版本)中SpillableMemoryChannel源码级分析

SpillableMemoryChannel是1.5版本新增的一个channel.这个channel优先将evnet放在内存中,一旦内存达到设定的容量就使用file channel写入磁盘.然后读的时候会按照顺序读取:会通过一个DrainOrderQueue来保证不管是内存中的还是溢出(本文的“溢出”指的是内存channel已满,需要使用file channel存储数据)文件中的顺序.这个Channel是memory channel和file channel的一个折中,虽然在内存中的数据仍然可能

TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析

在监听器初始化Job.JobTracker相应TaskTracker心跳.调度器分配task源码级分析中我们分析的Tasktracker发送心跳的机制,这一节我们分析TaskTracker接受JobTracker的响应信息后的工作内容. TaskTracker中的transmitHeartBeat方法通过调用JobTracker.heartbeat方法获得心跳的响应信息HeartbeatResponse,然后返回给TaskTracker.offerService()方法.HeartbeatRes

InnoDB引擎的索引和存储结构

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

基数树(radix tree)

原文基数(radix)树 Linux基数树(radix tree)是将指针与long整数键值相关联的机制,它存储有效率,并且可快速查询,用于指针与整数值的映射(如:IDR机制).内存管理等.IDR(ID Radix)机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象指针建立关联表,完成从ID与指针之间的相互转换.IDR机制使用radix树状结构作为由id进行索引获取指针的稀疏数组,通过使用位图可以快速分配新的ID,IDR机制避免了使用固定尺寸的数组存放指针.IDR机制的API函数在lib/idr.c

mysql innodb 数据打捞（一）innodb 页面结构特征

如果文件系统损坏或意外删除了数据库文件,只要磁盘空间没有被覆盖,其实数据都还在磁盘的扇区中,还是可以恢复出来的,有些通用的文件恢复工具好象也可以恢复文件 ,但这里要研究的是在通用文件恢复工具失效的时候. innodb文件是按页保存的,这为打捞工作提供了非常有利的条件,页面具有一些特征,我们可以根据页面特征来把数据页从磁盘中提取出来,也就是数据打捞. 决大多数内容都是抄自网络,但也有错误,2016.0505 20:49 Innodb表空间的概念:表空间,数据文件的集合,在innodb就是idb文

Linux内核Radix Tree（三）：API介绍

1. 单值查找radix_tree_lookup 函数radix_tree_lookup执行查找操作,查找方法是:从叶子到树顶,通过数组索引键值值查看数组元素的方法,一层层地查找slot.其列出如下 void *radix_tree_lookup(struct radix_tree_root *root, unsigned long index) { unsigned int height, shift; struct radix_tree_node *node, **s

常用数据结构及复杂度 array、LinkedList、List、Stack、Queue、Dictionary、SortedDictionary、HashSet、SortedSet

原文地址:http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/data_structures_and_asymptotic_analysis.html 常用数据结构的时间复杂度 Data Structure Add Find Delete GetByIndex Array (T[]) O(n) O(n) O(n) O(1) Linked list (LinkedList<T>) O(1) O(n) O(n) O(n) Resizable array list (List

SLOT槽孔数量计算方法

热门专题