电子束曝光系统又称电子束图形发生器，它是利用电子束直接在涂覆抗蚀利的基片上:曝光掩模图形的拖模制造设备。此种系统有三类:第一类是高斯束(圆形束)电子束粤光系统如18X50 FS和BPC5等、主要用于情米芯片直马成纳米尺度特征德模制查，第二类是可变矩形柬电子束吸光系统，如JIX6AHI. JBX320和SB30系列等，主要用于掩模制造;第三类是光栅扫描式电子来曝光系统，如MEBS4700等，主要用于
，曝光模式即计算机采用自然光源
的模式，通常分为多种，包括：快
门优先、光圈优先、手动曝光、A
E锁等模式。照片的好坏与曝光量
有关，也就是说应该通多少的光线
使CCD能够得到清晰的图像。曝
光量与通光时间（快门速度决定）
，通光面积（光圈大小决定）有关
。
我们如果想要得到一张色彩漂亮、
明暗分明的影像，就要让感光体（
传统时代的感光体为胶卷，DSL
曝光的定义，如果予以科学的解释的话，即是：光线的强度乘以光线所作用的时间。定义中的“光线的强度”，是指CCD受光线照射的强度，即照度(以I代表照度，单位是勒克司)。定义中的“光线所作用的时间”，是指感光片受爱线照射的时间，即曝光时间(以T代表曝光时间，单位是秒)。曝光量的计算单位是勒克司·秒。以E代表曝光量，即可得到曝光公式如下：E(曝光量)=I(照度)×T(曝光时间) 依据这一公式，若要取
推荐系统中常常需要在亿级别的候选集中找到上百个相关的item，俗称DCG问题(Deep candidate generation)。通常处理这类问题采用的类似语言建模的方
原创
2021-08-25 10:13:54
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目录摘要问题分析总结与链接 摘要1.偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。 2.方差：预测值的方差，描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是距离预测值期望的距离方差越大，数据的分布越是分散。 如图：问题分析偏差,方差与模型泛化能力：偏差度量的是学习算法预测误差和真实误差的偏离程度，即刻画学习算法本身的学习能力；方差度量了同样大小的数据变动所导致的学习性能的变化
公式： 进度偏差： SV = EV - PV 进度执行指数： SPI = EV / PV 成本偏差：CV = EV - AC
理解不足小伙伴帮忙指正 ?,生活加油99%的焦虑都来自于虚度时间和没有好好做事，所以唯一的解决办法就是行动起来
# Android 相对曝光与绝对曝光的实现指南
在安卓开发领域，了解“相对曝光”和“绝对曝光”的概念对于开发摄影应用或任何涉及图像处理的应用至关重要。本文将带你一步步实现这一功能，并且提供必要的代码和解释。
## 整体流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
偏差：就是预测值的期望 离所有被预测的样本的真实值的``距离的期望。 刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：就是预测值的期望离所有被预测的样本的预测值的“距离的期望。刻画了数据扰动所造成的影响。 预测值的期望就好像测试集所有点的中心。注意我们在实际中，为评价模型的好坏，从总数据集中抽取一部分作为自己的测试集。上面提到的预测值，是用模型拟合测试数据时得到的预测值。所以我们不仅仅拥有一些样本的预测
1、泛化误差来源机器学习的泛化误差来源于三个方面：依次是偏差，方差和数据噪声。 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果间的偏离程度，刻画了算法本身的拟合能力； 方差：度量了同样大小的训练集变动时，该模型学习性能的变化，刻画了数据扰动影响； 数据噪声：表达了当前模型所能达到的误差下界，一定程度代表了该问题本身的学习难度。 总结来说，一个算法所能达到的泛化性能，由算法本身学习能力（偏差），数据的充分
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
在本文中，我们将学习长时间曝光摄影技术，以及如何使用Python和OpenCV（开源计算机视觉库）对其进行仿真。作者 | 小白 什么是“长时间曝光“？直接来自维基百科：长时间曝光，时间曝光或慢速快门摄影涉及使用长时间快门速度来清晰地捕获图像的静止元素，同时使运动元素模糊。长时间曝光摄影可以捕捉到传统摄影无法捕捉到的一个元素：较长的时间。因此，长时
机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。3、对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型
1. 为什么会有偏差和方差？对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。“偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。然而我们学习一个模型的目的是为
1.尺寸（1）公称尺寸（D，d）（2）提取组成要素的局部尺寸（Da，da），加工后测量得到（3）极限尺寸（上极限尺寸，下极限尺寸）2.偏差：允许偏离公称尺寸的多少偏差=某一尺寸-公称尺寸极限偏差可以分为上偏差（ES，es）和下偏差（EI，ei）上偏差：上极限尺寸-公称尺寸ES=Dmax-Des=dmax-d下偏差：下极限尺寸-公称尺寸EI=Dmin-Dei=dmin-d实际偏差：局部尺寸-公称尺寸
1HAZOP分析方法特点危险与可操作性分析(HAZOP)是一种被工业界广泛采用的工艺危险分析方法，也是有效排查事故隐患，预防重大事故和实现安全生产的重要手段之一。与其他分析方法相比较，有着非常鲜明的特点：特点一：“发挥集体智慧”。由多专业、具有不同知识背景的人员组成分析团队一起工作，比各自独立工作更能全面地识别危险和提出更具有创造性的消除或者控制危险的措施。特点二：“借助引导词激发创新思
对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测为： 就是所有预测值的平均值； 产生的方差的计算为： 方差就是表示在某测试数据
对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还通过“偏差-方差分解”来解释学习算法的泛化性能。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率（模型输出值与真实值之差的均值（期望））进行分解。 假设有一数据集，对测试样本x，y为真实的标签，由于可能出现的噪声在数据集上的便签为yD，f(x;D)为在训练集上训练得到的模型f在x上的输出。偏差、方差和误差的含义： 偏差（Bias）度量了学习算法根据样本拟合的模
一、正确曝光
正确的曝光应当使底片能够接受精
确调整的定量光。为了获得曝光正
确的底片，必须使快门速度和光圈
的调整协调一致,但是，为了精确
地调整快门速度和光圈，首先必须
测量被摄体的亮度。目前大多数照
相机本身就具备测光表，从而使测
光变得简单了。如果懂得了测光原
1.计划预算（PV）、实际完成工作预算（EV）、实际成本(AC)PV、AC、EV以前的名字不是这样的，以前分别叫：BCWS、ACWP、BCWP。 BCWS：Budgeted Cost for Work Scheduled，即现在的PV。 ACWP：Actual Cost for Work Performed，即现在的AC。 BCWP：Budgeted Cost
