摘要 在机械加工过程中往往会出现刀具磨损的现象，过度的刀具磨损会导致零件表面光洁度差，进而导致产品不合格。它还可能导致过早的刀具故障，从而造成加工过程停机和组件损坏。故监控刀具磨损或刀具状态一直是人们所期望的。核主成分分析(KPCA)是一种有效的加工过程刀具状态监测方法。本文基于KPCA方法进行多传感器信号融合，以识别过程故障或异常。该方法采用控制图监控方法，利用T2统计量和Q统计量并结
手机保护套具有意外掉落时保护手机，防止摔坏、避免硬物在手机屏幕或机身上留下划痕和专属个性化装饰等诸多功能。硅胶手机套优点：质地柔软、手感略滑舒适，手机掉地上能起到减震效果，但是透气性较差，其本身具有轻微的粘性，使用一段时间后会聚集吸附大量灰尘在手机上，手机硅胶套使用时间长后易老化，需要定期更换。金属手机套金属手机壳优点：具有坚硬、耐磨的特性，外观非常精致，质感非常好，手机套档次相对比较高，但是金属
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2024-04-26 10:52:38
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材料的密度、表观密度和堆积密度二、建筑材料的基本物理性质(一)材料的密度、表观密度和堆积密度1.密度(ρ)密度是材料在绝对密实状态下,单位体积的重量。按下式计算:ρ＝m/V式中ρ——密度, g/cm3;M——材料的重量, g;V——材料在绝对密实状态下的体积, cm3。这里指的"重量"与物理学中的"质量"是同一含义,在建筑材料学中,习惯上称之为“重量”。对于固体材料而
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2024-04-01 13:14:14
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屏幕尺寸Android实际屏幕的尺寸广义分为四个：小，正常，大，超大(small,normal,large,extra-large)屏幕密度：屏幕的物理区域内的像素的数量：通常被称为dpi(每英寸点数)Android中的所有实际的屏幕密度分为六个广义的密度,low,medium,high,extra-high,extra-extra-high,and extra-extra-extra-high方
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2024-06-08 15:01:54
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1. 能量信号和功率信号 对信号积分求其能量，如果能够求出来而不是无穷大，即能量有限，在全部时间上的平均功率为0，就说这个信号是能量信号。如果能量无穷大，那么只好用功率来描述这个信号的能量大小，这种信号就是功率信号。任何信号不是能量信号就是功率信号，因为信号的功率永远不可能无穷大的。2. 频谱、能量谱与功率谱 在北理版《信号与系统》中，信号可以分成能
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2024-03-08 13:36:12
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#直方密度曲线图
#就是直方图与密度图的结合，将两图放入到同一个图形，就可以分析出直方图与密度图传达的信息
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#如果用jupyter notebook则需要这行代码让你的图像显示
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2023-07-04 13:39:31
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上部分介绍了pie以及kdeplot、distplot、jointplot、pairplot的用法分别绘制出数据的饼图、核密度分布图、柱状图、散点图、以及用jointplot绘制组合图。下面开始总结（散点图（二维，三维），折线图，（并列，叠加）柱状图，三维曲面图，箱线图的画法）：（一）散点图：(relplot, scatterplot)'''
seaborn.relplot(x=None, y=N
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2023-09-11 21:19:19
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当安卓系统字号设为“普通”时，sp与px的尺寸换算和dp与px是一样的。比如某个文字大小照实际像素大小进行显
原创
2022-11-22 11:25:09
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# 用 Python 实现“密度”的计算
在数据分析和科学计算中，密度是一个常见的概念。在这里，我将教你如何用 Python 计算给定数据的密度。我们将按照一定的流程进行，并提供每一步所需的代码和注释。下面是整个流程的概述：
## 流程概述
我们将按照以下步骤来实现密度计算：
| 步骤 | 描述 |
| ----
直方图、密度图import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None,
#histtyp
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2023-08-10 10:09:30
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原始数据行政区划：粤港澳大湾区道路数据：来自于osm的2018年道路数据 环境准备这里的准备包括以下几项：数据框坐标系其坐标系默认与第一个导入的数据的坐标系保持一致数据坐标系如果需要计算面积、长度的话尽量采用投影坐标系来计算，因为地理坐标系是球面坐标，计算起来误差有点大横轴墨卡托投影带计算方法：X = [ L a t /6 ] + 31 X 为 U T M 投 影 带 号 ，
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2023-08-03 14:25:23
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像素密度定义 像素密度（pixles per inch），也称PPi，即每英寸屏幕所拥有的像素数，像素密度越大，显示画面细节就越丰富。
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2023-09-13 14:00:04
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信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度摘录别人的，因为原始博客公式看不了。下面是原地址。 傅里叶变换一个令人震惊的事实是：Gaussian分布的密度函数 \(e^{-x^2/2}\) 泛函分析中，Gaussian密度函数的极限（\(\sigma\to\infty\)）是delta-dirac函数 \(\delta(x)\)，即脉冲函数。 更简单地，在大学一
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2023-10-05 10:11:33
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MCNN（简单理解）:三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图
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2023-09-28 22:31:51
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在安卓开发中关于屏幕适配是绕不开的话题。十几年了依然会有各种各样的问题。今天我想用自己的理解记录下屏幕适配的问题。单位:1英寸=2.54厘米ppi ：一英寸的屏幕密度（这里的屏幕密度不是一英寸有多少个像素点总和而是在一英寸的正方形上排列了多上行和列）px :像素这里是ps 或者屏幕常用单位dp:安卓开发时候的相对单位dp与px 转换：安卓规范中1英寸的屏幕可以放160*160个像素点的屏幕是1倍屏
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2024-01-28 07:23:40
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单位：\(\operatorname{kg}/\operatorname{m}^3\) 水：\(1\times 10^3\) 海水：\(1.03\times 10^3\) 铅：\(11.3\times 10^3\) 铝：\(2.7\times 10^3\) 煤油：\(0.8\times 10^3\) ...
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2021-08-18 21:54:00
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密度图表示经过两个步骤：人群图像标注表示，人群图像标注转换为人群密度图（这里的描述语言是自己编的，为了更易于理解）1. 人群图像标注表示 如图1所示，19*19大小方格表示人群图像(绿色外层方格表示坐标)，该图像包含3个人，以左上角为坐标原点，坐标(3, 6), (12, 9), (17, 15
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2024-05-26 22:30:26
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1.先来看几个概念分辨率，像 1920x1080屏幕像素密度：屏幕每英寸所包含的像素数dpi：（Dots Per Inch，每英寸点数）一种度量单位怎么根据分辨率和屏幕尺寸计算屏幕密度？√（1920^2+1080^2)=2203计算屏幕密度.png那440dpi在android中是什么样的概念呢？谷歌官方文档中对于密度的分类.png属于xxhdpi这一分类 ，那么其运行时加载的图片也是xxhdpi
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2024-07-01 21:42:54
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下面的代码即可获取屏幕的尺寸： 在一个Activity的onCreate方法中，编写以下代码： DisplayMetrics metric = new DisplayMetrics();
getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(metric);
int width = metric.widthPixels; // 宽度（PX）
int
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2024-01-25 14:40:15
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支持各种屏幕密度 本教程将向您介绍如何通过提供不同资源和使用独立于分辨率的测量单位来支持不同屏幕密度。 使用非密度制约像素 在设计布局时，大家经常会误使用绝对像素来定义距离或尺寸，您一定要避免犯这种错误。由于各种屏幕的像素密度都有所不同，因此相同数量的像素在不同设备上的实际大小也有所差异，这样使用像素定义布局尺寸就会产生问题。因此，请务必使用 dp 或 sp 单位指定尺寸。dp 是一种非密度制约
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2024-08-01 19:12:04
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