本章目的:填写建议措施及DFMEA后续完备. 1.建议措施(k) 定义 总的来说,预防措施(降低发生率)比探测措施更好.举例来说,比起设计定稿后的产品验证/确认,使用已证实的设计标准或最佳实践更加可取. //这句话在上上章节,也就是叙述预防控制和探测控制的章节已经描述过了. 建议措施的目的在于改进设计. 所以,就作者看来,为了改进设计,建议措施的填写实际上需要分两步进行. 1)尽可能降低SOD三者的评分,其目的是最优化产品设计: 2)在最近一代产品已经不能优化设计的基础上:这个原因有很多,比如项

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

首先引用百度百科的话: "TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降." "TF-IDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)." "TF表示词条在文档中出现的频率." 好了,从百度百科里抽出几句话

浏览器是根据权值来判断使用哪种css样式的,权值高的就使用哪种css样式. 下面是权值的规则: 标签的权值为1,类选择符的权值为10,ID选择符的权值最高为100.例如下面的代码: p{color:red;} /*权值为1*/ p span{color:green;} /*权值为1+1=2*/ .warning{color:white;} /*权值为10*/ p span.warning{color:purple;} /*权值为1+1+10=12*/ #footer .note p{color:

定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:

1.otsu二值化 # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #1.读入图像 filename = "home.jpg" img = cv2.imread(filename,0) #2.灰度图像 二值化 ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) #第1个参数:img,灰

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试. # 如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢? # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值

原文:https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1209tunedb2/index.html 概述 为了更好地诊断性能问题,本文讨论了一个有条理的过程,帮助确定数据库是否存在性能问题,并制定补救措施.当 DB2® 或电子商务应用程序的性能未达到预期目标时,整个组织和财务底线都可能受到影响. 本文旨在指导 DBA 在 Windows® 上定义和诊断 DB2 的性能问题.本文涵盖的内容如下: 使用 Window

项目的性能优化主要围绕CPU.GPU和内存三大方面进行. 无论是游戏还是VR应用,内存管理都是其研发阶段的重中之重. 然而,在我们测评过的大量项目中,90%以上的项目都存在不同程度的内存使用问题.就目前基于Unity引擎开发的移动游戏和移动VR游戏而言,内存的开销无外乎以下三大部分:1.资源内存占用:2.引擎模块自身内存占用:3.托管堆内存占用. 如果您的项目存在内存问题,一定逃不出以上三种情况.今天,我们就这三种情况逐一进行解释. 资源内存占用 在一个较为复杂的大中型项目中,资源的内存占用往往

一视频编码介绍 1.1 视频压缩编码的目标 1)保证压缩比例 2)保证恢复的质量 3)易实现,低成本,可靠性 1.2 压缩的出发点(可行性) 1)时间相关性 在一组视频序列中,相邻相邻两帧只有极少的不同之处,这便是时间相关性. 2)空间相关性 在同一帧中,相邻象素之间有很大的相关性,两象素越近,侧相关性越强. 根据采用的信源的模型分类: 1)基于波形的编码 如果采用“一幅图像由许多象素构成”的信源模型,这种信源模型的参数就是象素的亮度和色度的幅度值,对这些参数进行编码的技术即为基于波形编码. 2

H264 编码详解(收集转载) (1)       x264_param_default( x264_param_t *param ) 作用: 对编码器进行参数设定 cqm:量化表相关信息 csp: 量化表相关信息里的memset( param->cqm_4iy, 16, 16 ); memset( param->cqm_4ic, 16, 16 ); memset( param->cqm_4py, 16, 16 ); memset( param->cqm_4pc, 16, 16 )

深入理解Java虚拟机--下 参考:https://www.zybuluo.com/jewes/note/57352 第10章 早期(编译期)优化 10.1 概述 Java语言的"编译期",可能是指一个前端编译器把.java文件转变成.class文件的过程:也可能是指虚拟机的后端运行期编译器(JIT编译器,Just In Time Compiler,即时编译器)把字节码转变成机器码的过程:还可能是指使用静态提前编译器(AOT编译器,Ahead Of Time Compiler)直接把*

[基础]变量设计机制 [个人理解]python的变量与C++语言中的指针类似,是指向内存数据的一个引用.变量分为不可变变量string/int/float/tuple和可变变量list/dict. 对于不可变量如果需要创建的对象的内容(value值)相同,则引用都指向同一个对象,不创建新的内存空间. 理论上因为定义了值是不可变的.所以如果大家都一样的值,那就指向同一份内存空间好了.显然这么节省内存,避免冗余. 对于可变量只要创建对象那就是本质是new一个新的内存空间,但是好处是能够修改.即修改对

一.Oracle数据库表分区概念和理解         1.1.已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表.         1.2.不在分区字段上建立分区索引,在别的字段上建立索引相当于全局索引.效率低.         1.3.表空间概念: 表空间指的是是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.        1.4.分区表概念        当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进

ORACLE数据库管理员的职责 一．概述 ORACLE数据库管理员应按如下方式对ORACLE数据库系统做定期监控: (1). 每天对ORACLE数据库的运行状态,日志文件,备份情况,数据库的空间使用情况,数据库的性能情况,系统资源的使用情况进行检查,发现并解决问题. (2). 每周对数据库对象的空间扩展情况,数据的增长情况进行监控,对数据库做健康检查,对数据库的安全情况做检查,对数据库对象的状态做检查. (3). 每月对表和索引等进行Analyze,检查表空间碎片,寻找数据库性能调整的机会,进行

教材学习内容总结 编程语言发展的几个阶段 面向机器语言 面向过程语言 面向对象语言 封装性 继承性 多态性 类 类是Java程序的基本要素,一个Java应用程序就是由若干个类所构成的. 类是Java语言中最基本的“数据类型”,类封装这数据和对数据的操作. 类声明的变量被称作对象变量,简称变量. 类声明 (public) class PeopleChina 类体:变量声明(属性)+方法(行为) (1)成员变量:变量声明部分声明的变量,有效范围整个类和书写位置无关. (2)方法:定义方法 方法体:局

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R

20165211 2017-2018-2 <Java程序设计>第3周学习总结 教材学习内容总结 本周,我学习了书本上第四章的内容,以下是我整理的主要知识. 第四章 类与对象 编程语言的几个发展阶段 面向机器 代表语言:汇编语言,执行速度快. 面向过程 代表语言:C语言 int max(int a,int b){ if(a>b) return a; else return b; } 面向对象 在学习面向对象语言的过程中,一个简单的理念就是:需要完成某种任务时,首先要想到,谁去完成任务,即哪

ADO NET和数据库程序基础1 什么是关系型数据库2 如何通过SQL语句来实现行列转换3 ADO NET支持哪几种数据源 ADO NET和数据库的连接1 请简要叙述数据库连接池的机制2 如何提高连接池内连接的重用率3 一个连接字符串可以包含哪写属性4 CommandBehavior.CloseConnection有何作用 使用ADO NET读写数据库1 ADO NET支持哪两种方式来访问关系数据库2 什么是强类型的DataSet3 请解释SqlDataAdapter的基本工作机制4 如何自动生

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu