本章目标:了解形位公差基准及运用. 1.定义: 基准 —  与被测要素有关且用来定义其几何位置关系的一个几何理想要素(如轴线.直线.平面等): —  可由零件上的一个或多个基准要素构成. 模拟基准要素 — 在加工和检测过程中用来建立基准并与基准要素相接触,且具有足够精度的实际表面. //有些网络的资料和培训教材是错的,特别坑,要注意.如下图: 1.1检测示例: ---在加工和检测过程中,往往用测量平台表面.检具定位表面或心轴等足够精度的实际表面来作为模拟基准要素. ---模拟基准要素是基准的实际

摘 要:以用户为中心的设计(UCD, User-Centered Design)是保障产品具有较好用户体验(User Experience)的基本活动,其中可用性目标是有效衡量 UCD 活动最终效果的重要指标.本文将介绍一种可用性目标的制定过程,包括可用性目标维度及衡量指标,以及可用性目标与其他设计指标结合时其优先级的确定,可用性目标描述规范等. 关键字:以用户为中心:可用性目标:用户体验 作为一名研发咨询顾问,在为客户进行培训和咨询服务时通常遇到这样的问题: 1)究竟什么是UCD,产品的UCD

本章目的:了解行为公差的检测方法,简单评估公司和制作方的检测能力. 1.形位公差检测规定 形状和位置公差检测规定GB/T 1958 -2004 2.形位公差的种类 3.形位公差的测量仪器 人工测量仪器:百分表,光学平面度测量仪,千分尺,高度尺等等. 精准测量仪器:三坐标测量仪 ,投影仪,数据采集仪. 4.基准形体模拟体(Datum Feature Simulator) 一个基准形体模拟体(Datum Feature Simulator)是检测或加工设备(如:测量或铣床台面),它们的质量好到被认为

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1引言 嵌入式系统定义义为:嵌入到对象体系中的专用计算机系统."嵌入性"."专用性"与"计算机系统"是嵌入式统的三个基本要素,对象系统则是指嵌入式系统所嵌入的宿主系统.目前,随着高端消费类电子产品(如PDA.手机.智能家电)的普及,嵌入式计算机系统获得了相当广泛的应用. 操作系统在嵌入式软件体系中占据着重要低位,学习和掌握相关的知识是一名嵌入式系统研发人员的必须. 1.1本文的读者对象与写作目的 本文针对的读者对象为入门级的嵌入式系统软件开发人员

1.项目需求PgMp.mypm.net 当项目混乱和不可控的时候,往往是源头出了问题,解决源头才能治本.项目管理者联盟文章 软件项目中的范围管理重点就是项目需求,需求包括原始需求,用户需求,产品需求和软件需求.需求是项目的源头,需求生命周期包括了需求收集,需求挖掘和开 发,需求定义和分解,需求实现,需求验证,需求确认等诸多过程.需求不明确和后期的频繁需求变更是软件项目十大风险之一,项目的计划和可预见性完全是建立 在需求稳定基础上的,需求一变化整个计划就得不断调整,计划的频繁调整导致后期的项目执行

前言 何为性能优化?个人认为,性能优化是为了提高应用程序或系统能力为目的.那么如何才能实现对应用程序的性能调优呢?这里很设计到很多的内容,包括Linux内核.CPU架构以及Linux内核对资源的分配以及管理,了解进程的创建过程等.这方面由于篇幅较多,所以我的文章就不过多介绍.接下来的几篇文章中,都是讲解如何发现应用程序故障根源为目标讲解,这也是每一个系统工程师应该具备的能力.废话不多说,我直接进入主题. 常用术语 延时:延时是描述操作之后用来等待返回结果的时间.在某些情况下,它可以指的是整个操作

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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 + (-

本章目的:了解均方根法,运用均方根法. 1.定义 均方根法(Root-Sum-Squares,RSS):均方根法是统计分析法的一种,是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到关键尺寸的公差. 其计算公式如下: 其假设每个尺寸的 Ppk 指标是统一的( 如均为1,1.33,1.67等),并且制程是在中心. 基础的均方根法公式/计算模型推演如下: 作者摘录均方根法的推导公式,是为了更加方便读者理解其本质. 从公式推导可以看出,目标尺寸和零件的尺寸要求PPK都是1.33,且制程在中心. 也就是说

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本文来自众成翻译.JavaScript 毋庸置疑是当今最重要的语言之一.Web 的兴起已经把 JavaScript 带到一个前所未有的地步.下面我们来看看 JavaScript 在其短短历史中是如何演变的,以及它在走向何处.请继续读下去! 这一切都开始于九十年代 一切都发生在 1995 年 5 月到 11 月这六个月内.网景通讯公司在早期的 Web 中拥有强大的地位.它的浏览器 Netscape Communicator,作为第一款流行 Web 浏览器 NCSA Mosaic 的竞争对手,正获得

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上期讲解了目标检测中的三种数据增强的方法,这期我们讲讲目标检测中用来评估对象检测算法的IOU和CIOU的原理应用以及代码实现. 交并比IOU(Intersection over union) 在目标检测任务中,我们用框框来定位对象,如下图定位图片中这个汽车,假设实际框是图中红色的框框,你的算法预测给出的是紫色的框框,怎么判断你的算法预测的这个框框的效果好坏呢? 这就用到我们的交并比函数IOU了,计算公式如下: 将我们图片汽车的实际红色框记为A,算法的预测框记为B,交并比就是数学中A和B的交集A∩

目录 1. 前言 2. R-CNN 2.0 论文链接 2.1 概述 2.2 pre-training 2.3 不同阶段正负样本的IOU阈值 2.4 关于fine-tuning 2.5 对文章的一些思考 3. SPP-Net 3.0 论文链接 3.1 概述 3.2 一次性full-image卷积 3.3 Spatital Pyramid Pooling 3.4 多尺度训练与测试 3.5 如何将原图的proposal映射到到feature map上 3.6 SPP-Net的一些不足 4. Fast

十月一的假期转眼就结束了,这个假期带女朋友到处玩了玩,虽然经济仿佛要陷入危机,不过没关系,要是吃不上饭就看书,吃精神粮食也不错,哈哈!开个玩笑,是要收收心好好干活了,继续写Faster-RCNN的代码解释的博客,本篇博客研究模型准备部分,也就是对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/utils/文件夹,顾名思义,utils一般就是一些配置工具之类的文件,我们打开仔细看一下目录: 一.bbox_tools.py 大概有这么些文件夹,NMS文件

ROS 提高篇 之 A Mobile Base-05 - 控制移动平台 - (Python编程)控制虚拟机器人的移动(精确的制定目标位置) 使用 odometry 消息类型 重写 out_and_back 程序. 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 注意: 1 . ROS 提高篇这个专栏的教学有门槛. 2 . 如果你没有学习前面的教程,请想学习前面的 beginner_T