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Altium Designer（十一）常见CHIP类封装的创建（封装的组成成分、焊盘类型、画焊盘、画丝印、测距） 软件：Altium Designer 16 CHIP类一般为电阻、电容、SOT、二极管、三极管等 CHIP类封装的创建（以二极管为例） Altium Designer（十一）常见CHIP类封装的创建（封装的组成成分、焊盘类型、画焊盘、画丝印、测距） 预备知识一 规格书 预备知识二 封装模型的内容 预备知识三 SOD-123模型的尺寸解读 （一）焊盘 1、焊盘的定义 2、新建焊盘 3、焊盘属性页面 4、焊盘属性 5、阻焊层 6、去掉阻焊层 （二）根据规格书画模型 1、打开封装库 2、创建封装 3、放置焊盘 4、画第二个焊盘（+测距） 5、画丝印 6、画1脚标识 7、管脚序号 预备知识一 规格书 要自己创建一个封装，需要根据已有的规格书进行创建，不然全凭自己规定尺寸，再送去加工的话，不能适应已有的元器件的尺寸。 在网上有一套各种元器件的规格书，可以自行下载使用（一般情况下，没必要自建封装模型，我们可以直接调用已有的封装模型，这个我们之后总结） 本博以1N5819为例，进行封装的创建（规格书也是网上下载） 从规格书中我们可以看到元件模型的俯视图、左视图、和前视图。还有各个尺寸大小的参数表，我们根据这些参数绘制模型。 预备知识二 封装模型的内容 一个完整的封装，它包含PCB焊盘

目录 · 1 建造塔 · 1.1 瓦片内容 · 1.2 预制体 · 1.3 放置塔 · 1.4 阻挡路径 · 1.5 替换墙 · 2 锁敌 · 2.1 目标点 · 2.2 Enemy 层 · 2.3 更新瓦片内容 · 2.4 目标范围 · 2.5 获得目标 · 2.6 目标锁定 · 2.7 同步物理 · 2.8 忽略海拔 · 2.9 避免内容分配 · 3 射击敌人 · 3.1 瞄准 · 3.2 发射激光 · 3.3 敌人的血量 · 3.4 DPS（每秒伤害） · 3.5 随机目标 本文重点内容： 1、把塔放入面板 2、借助物理手段瞄准敌人 3、尽可能长的时间追踪他们 4、用激光束射击它们 这是有关创建简单塔防游戏的系列教程的第三部分。它涵盖了塔的创作以及它们如何瞄准和射击敌人。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分，原文地址见文章底部 。 本教程是用Unity 2018.3.0f2制作的。 （敌人感受到了高温） 1 建造塔 墙壁只会通过增加敌人行进的路径来减慢敌人的速度。但是游戏的目标是在敌人到达目 ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ 的地之前消灭它们。这可以通过在面板上放置射击塔来完成的。 1.1 瓦片内容 塔是瓦片内容的另一种类型，因此将它们的条目添加到GameTileContent。 在本教程中，我们仅支持一种塔

2020 Domain Adaptation 最新论文：插图速览（三） 目录 Learning to Combine: Knowledge Aggregation for Multi-Source Domain Adaptation Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector A Balanced and Uncertainty-aware Approach for Partial Domain Adaptation Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation Two-phase Pseudo Label Densification for Self-training based Domain Adaptation Learning to Detect Open Classes for Universal Domain Adaptation Online Meta-Learning for Multi-Source and Semi-Supervised Domain Adaptation On the Effectiveness of Image

实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。 本篇介绍自然语言处理中一种非常重要的任务：命名实体识别。因为最常见的是Bilstm+CRF模型进行实体识别，本文介绍介绍另外一种有效的模型，Dilated-CNN+CRF模型，但是两种模型的代码都会给出。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 命名实体识别任务介绍 笔者在这篇文章中，曾经系统的介绍过命名实体识别任务的相关 概念 和 语料 标注方式 ，不了解的同学可以先阅读这篇文章： 【NLP-NER】什么是命名实体识别？ 关于Bilstm和Dilated-CNN两个模型 理论 方面的内容，笔者在这篇文章中做了详细的介绍，不了解的同学可以先阅读这篇文章： 【NLP-NER】命名实体识别中最常用的两种深度学习模型 话不多说，既然是实战篇，我们就赶紧开始吧。 2 数据预处理 1) 查看数据格式 先了解一下数据格式，方便后面进行处理。如下图所示，语料为标准的BIO标注方式， 每个字和标记之间用空格隔开，语料之间用一个空行隔开 。 2）读取训练数据 def load_sentences(path, lower, zeros): """ 加载训练，测试，验证数据的函数 """ sentences = [] sentence = [] num = 0

不同于人类，计算机「看待」世界有自己的方式。为了达到类似人类的视觉水平，各种算法层出不穷，本篇就来窥探其冰山一角。 机器之心原创，作者：陈萍。 我们生活的世界是一个三维物理空间。直观而言，三维视觉系统有助于机器更好地感知和理解真实的三维场景。三维视觉作为计算机视觉的一个比较重要的研究方向，在过去几十年间得到了扎实和系统地发展，形成了一套完整的理论体系。近年来，随着三维成像技术如激光雷达、TOF 相机及结构光等的快速发展，三维视觉研究再次成为研究热点。 在 上一篇文章 中，我们对 3D 视觉基础相关内容进行了概括性总结，本文我们将进行比较深层次的介绍，主要涉及 3D 视觉算法及其应用领域。 3D 目标检测多模态融合算法 基于视觉的目标检测是环境感知系统的重要组成，也是计算机视觉、机器人研究等相关领域的研究热点。三维目标检测是在二维目标检测的基础上，增加目标尺寸、深度、姿态等信息的估计。相比于二维目标检测，三维目标检测在准确性、实时性等方面仍有较大的提升空间。 在目标检测领域，2D 目标检测方面发展迅速，出现了以 R-CNN、Fast RCNN、Mask RCNN 为代表的 two-stage 网络架构，以及以 YOLO、SSD 为代表的 one-stage 网络架构。然而由于 2D 图像缺乏深度、尺寸等物理世界参数信息，在实际应用中存在一定局限性，往往需要结合激光雷达

方法1可以参考: https://my.oschina.net/u/4454895/blog/3198063 方法2： 此方法不需要镜像投影，但是Canvas渲染会比较高。 一般主Canvas如图:其中Order in Layer和Sorting Layer决定渲染次序 世界物体可以添加SortingGroup组件，其中Order in Layer和Sorting Layer决定渲染次序 以上合理配置就可以调整世界物体和UI的层级 但是有时候这是不够的，还希望世界物体在多个UI之间 ，因此可以在Canvas下的某个UI组件上再挂载Canvas组件，注意PixelPerfect选择Inherit，然后调整Order in Layer和Sorting Layer就可以实现UI渲染层次 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4454895/blog/4755579

开发工具 **Python版本：**3.6.4 相关模块： graphics模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量即可。 注： graphics模块在相关文件中已经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。 原理简介 对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题： （1）如何把所有可能的情况都尝试一遍； （2）如何定量判断某落子点的优劣。 对于第一个问题，其实就是所谓的博弈树搜索，对于第二个问题，其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣，其形式也千变万化。可以说，每个评估函数就是一个选手，对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施，当然他们的棋力也就因此各不相同了。 但博弈树搜索就比较固定了，其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况，其中奇数步（因为现在轮到AI下）要让AI方的得分最大，偶数步要让AI方的得分最小（因为对手也就是人类，也可以选择最优策略）。 当然这样的搜索其计算量是极大的，这时候就需要剪枝来减少计算量。例如下图： 其中A代表AI方，P代表人类方。AI方搜索最大值，人类方搜索最小值。因此 Layer3的A1 向下搜索的最终结果为4， Layer3的A2 向下搜索

function listEditor(data,productCode) { $( '#tab1' ).bootstrapTable( 'load' , data); $( '#tab1' ).bootstrapTable({ method : 'POST' , dataType : 'json' , contentType : "application/x-www-form-urlencoded" , cache : false , striped : true , //是否显示行间隔色 sidePagination : "client" , //分页方式：client客户端分页，server服务端分页（*） showColumns : true , pagination : true , minimumCountColumns :2, search : true , pageNumber :1, //初始化加载第一页，默认第一页 pageSize : 10, //每页的记录行数（*） idField : "productCode" , pageList : [10, 15, 20, 25], //可供选择的每页的行数（*） uniqueId : "id" , //每一行的唯一标识，一般为主键列 showExport : true , singleSelect : true ,

1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比之前使用的网络都要深的多。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了综合的实验证据来表明这个残差网络更容易优化，以及通过极大提升网络深度可以获得更好的准确率。在ImageNet数据集上，我们评估了残差网络，该网络有152层，层数是VGG网络的8倍，但是有更低的复杂度。几个残差网络的集成在ImageNet数据集上取得了3.57%错误率。这个结果在ILSVRC2015分类任务上取得第一名的成绩。我们也使用了100和1000层网络用在了数据集CIFAR-10上加以分析。 在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅通过极端深的表征，我们在COCO目标检测数据集上得到了28%的相对提高。深度残差网络是我们提交到ILSVRC & COCO2015竞赛的网络基础，在这里我们获得了ImageNet检测任务、ImageNet定位任务，COCO检测任务和COCO分割任务的第一名。 3.网络结构 4.Pytorch实现 1 import torch.nn as nn 2 from torch.utils.model_zoo import load_url as

阅读文本大概需要3分钟。 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。 在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。 接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种： 磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表 。 第二种： 网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库 。 2、CPU瓶颈 第一种： SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种： 单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表 。 二、分库分表 1、水平分库 1.概念： 以 字段 为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个 库 中的数据拆分到多个 库 中。 2.结果： 每个 库 的 结构 都一样; 每个 库 的 数据 都不一样，没有交集; 所有 库 的 并集 是全量数据; 3.场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 4.分析： 库多了