cPickle模块：在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说：“cPickle - A faster pickle”。cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如：list, dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，是为了能完整地保存并能够完全可逆的恢复。在cPic
在生产和质量管理领域，过程能力指数（Cpk）是一个重要的性能指标，用于衡量一个过程在给定规格限制内的稳定性和能力。Cpk越高，表示过程越稳定，规格越容易达到。下面我们将深入讨论如何使用 Python 计算 Cpk，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，需要确保我们已经在本地环境中安装了所需的依赖库。以下是安装的指南和建议。
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# Python计算CPK的实现流程
## 1. 了解CPK指标
CPK（Capability Process Index）是一种统计分析方法，用于衡量一个过程的稳定性和可靠性。它主要通过测量过程的变异性和规范限制之间的关系来判断过程的能力。CPK指标越高，说明过程的稳定性和可靠性越好。
## 2. 实现步骤概览
下面是计算CPK的实现步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-11-21 13:13:55
293阅读
第五套1. 关于二叉树的遍历，以下选项中描述错误的是 A、二叉树的遍历可以分为三种：前序遍历、中序遍历、后序遍历 B、前序遍历是先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树 C、后序遍历二叉树的过程是一个递归的过程 D、二叉树的遍历是指不重复地访问二叉树中的所有结点 正确答案： B2. 关于二叉树的描述，以下选项中错误的是 A、二叉树具有两个特点：非空二叉树只有一个根结点；每一个结点最多有两棵子树
《Python数据可视化编程实战》 第一章：准备工作环境
WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe1.1 设置matplotlib参数配置模板以方便各项目共享
CPK计算1:什么是CPK?答CPK: Process Capability K Ratio 可被译为“过程能力K指数”,亦可被译意制程能力指数.是现代企业用于表示制程能力的指标.制程能力强才可以生产出质量,可靠性高的产品.CPK值越大表示品质越佳;2:CPK的计算公式:CPK=min[(USL-μ),( μ-LSL)]/3δ;CPK=Cp*(1-|Ca|)它除了关注工艺的离散程度和可接受标准的比
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2023-10-31 17:30:27
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## 使用Python进行CPK计算的详细指南
**一、什么是CPK**
过程能力指数（Cpk）是用于衡量一个过程的能力，以确定其是否能在规定的公差范围内生产合格产品。Cpk值越高，表明加工过程越稳定，表现越好。
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### 二、CPK计算流程
以下是进行CPK计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 收集样本数据 |
| 2 | 计算样本均值和标准差
关于模式匹配算法，ＢＦ是比较号理解的，但是属于暴力匹配，资源浪费太严重。KMP算法确实比较难懂(ＰＳ：反正我是看了好久才弄明白，可能也是我理解能力太差＝_＝)下面是我的一些心得。这个是我在网上找到的一个网友的帖子，觉得将得很详细，看了之后恍然大悟。1.原理ＫＭＰ算法原理就是在主串和子串做匹配的时候，每次遇到不想同的元素即不能继续匹配时，保持主串正在匹配的那个元素不变，至变更子串的元素(向前移动游标
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2023-09-03 15:27:22
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前个月前，本人曾经在制造学习联盟平台分享："如何在手机用python算标准差与cpk"经过一段时间的探索，在此继续分享如何使用外部文字档来计算Cpk。步骤如下：01 安裝APP 进入APP store,下载安装Python AI02 建立编程文件 进入文件画面建立一个编程檔=> READ_TXT_CPK.py把底下代码拷贝进去import numpy as npfrom nu
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2023-10-10 21:59:03
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关于K聚类，我曾经在一篇博客中提到过，这里简单的做个回顾。KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法：二分K-均值 讲解一下步骤，其实就是说明一下伪代码 随机选择k个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据集中的每个数据点
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2024-02-15 16:51:53
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粘包现象基于tcp的套接字实现远程执行命令的操作（1.执行错误命令。2.执行ls。3.执行ipconfig）#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = '777'
import socket
import subprocess
phone=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
phone.bind(("127.0.0
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2024-01-15 10:27:09
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JAVA 计算 cpk的过程
在质量管理和过程能力评估中，Cpk（过程能力指数）是一个重要的统计指标，用于衡量一个过程是否能够在设定的规格范围内有效运行。本文将记录JAVA中计算Cpk的相关步骤和实现过程，旨在帮助读者快速了解如何搭建这个过程。
### 环境准备
在开始之前，确保已具备必要的软硬件要求。下面是相应的兼容性矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容
Python+OpenCV 人脸检测—CascadeClassifier 级联分类器实现一、CascadeClassifier—级联分类器1、导入分类器文件2、读入图片3、转为灰度图4、调用detectMultiScale()函数进行检测5、绘制矩形框标记人脸6、输出图像二、运行效果 一、CascadeClassifier—级联分类器级联分类器：CascadeClassifier就是opencv
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2024-01-30 06:56:35
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# Cpk计算在Java中的实现
## 引言
Cpk（过程能力指数）是用于衡量一个制造过程能力的重要指标。它能够帮助企业判断生产过程的稳定性以及产品质量的合格程度。在本文中，我们将探讨如何在Java中实现Cpk计算，并附上相关的代码示例，让读者能够轻松理解并实践。
## 什么是Cpk？
Cpk是用来衡量一个过程是否能够在设定的规格内生产产品的一个统计指标。Cpk的值越高，表示过程越稳定、产
0）把 numbers列表中的每一项输人数据都传给 map 2）用 pickle模块（参见本书第44条）对数据进行序列化，将其变成二进制形式。 3）通过本地套接字(localsocket),将序列化之后的数据从主解释器所在的进程，发送到子解释器所在的进程。 4）接下来，在子进程中，用 pickle对二进制数据进行反序列化操作，将其还原为 python对象。 5）引人包含 gcd函数的那个
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2024-06-28 00:55:50
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CPK是在统计学中一个重要指标,在生产数据分析中也是对生产过程评估的一个重要指标.代码如下:def cpk_calc(df_data: pd.DataFrame, usl, lsl):
"""
:param df_data: 数据dataframe
:param usl: 数据指标上限
:param lsl: 数据指标下限
:return:
"""
sigma = 3
# 若下限为0, 则使用上限
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2022-12-05 10:16:02
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什么是CPK？CPK（Process capability index 制程能力指数 | 工序能力指数 | 过程能力指数）表示制程能力满足技术标准的程度。CPK有什么用？工序能力是表示生产过程客观存在工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求（公差、规格等质量标准
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2023-10-23 08:49:33
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打算学习 Python 来做数据分析的你，是不是在开始时就遇到各种麻烦呢？到底该装 Python2 呢还是 Python3 ？为什么安装 Python 时总是出错？怎么安装工具包呢？为什么提示说在安装这个工具前必须先安装一堆其他不明所以的工具？相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的。为了在入门时少走弯路，并且让高涨的积极性不至
CPK数据分析是衡量过程能力的重要工具，常用于制造业和质量管理。在许多情况下，企业希望通过有效的CPK数据分析来识别和解决生产过程中的问题，提升产品质量。接下来，我们将逐步了解如何进行CPK数据分析，包括现象描述、错误日志分析、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
首先让我们看看什么是CPK，以及在实施CPK数据分析过程中可能出现的问题。
### 问题背景
在我们进行CPK数据分析之前
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录20.2 计算20.2.1 归一化20.2.2 距离计算 20.2 计算计算机的“感觉”是通过逻辑计算和数值计算来实现的。所以，在大多数的情况下，我们要对计算机要处理的对象进行数值化处理，将其量化为具体的值，以便后续处理。比较典型的方法是取某几个固定的特征，然后将这些特征量化。例如，
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2023-12-14 03:17:17
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