POLAR

一、直角坐标系中的连续函数 1.简单绘图 >>x=[0:0.1:5]; >>y=sin(x); >>plot(x,y),xlabel('x')/*横坐标*/，ylabel('y')/**纵坐标/； 2.更精确的图 fplot('exp(-1.2*x).*sin(x)',[0,4])/*在（0,4）上绘制图像*//*这里必须是点乘（矩阵相乘），直接*会报错*/，title（'y=exp(-1.2x)*sin(x)的图像'） 3.更多绘图选项 plot（x,y）,grid on/*绘制网格*/，axis equal/*间距相同*/ /*axis auto是让MATLAB自动选择*/ 4.同时绘制多个函数 plot（x,y,t,f,'--'）/*用默认实线绘制y=f(x),用'--'绘制f=f(t)*/ /*还有实线‘-’，虚线‘--’，虚点线‘-.’,点线‘：’*/ 还可以在图像旁添加图例用‘legend‘，即plot(x,yt,f,'--'),legend('sinh(x)','cosh(x)'),如下图： 5.个性化设置 （1）颜色 plot(x,y,'r--') /*用红色虚线绘制图像*/ （2）坐标比例 plot（x,y）,axis([xmin xmax ymin ymax]) （3）一次显示两个坐标系 subplot(1,2,1) /*一行两列，当前函数在这行第一个*/ /

LightningChart.NET 完全由GPU加速，并且性能经过优化，可用于实时显示海量数据-超过10亿个数据点。 LightningChart包括广泛的2D，高级3D，Polar，Smith，3D饼/甜甜圈，地理地图和GIS图表以及适用于科学，工程，医学，航空，贸易，能源和其他领域的体绘制功能。 LightningChart.NET现已加入在线订购，SignalTools , 12 months, WPF版本原价4105元，现价只需3499元，现在抢购立享优惠！立即购买>> 点击下载LightningChart.NET最新试用版 问题： 使用LightningChart的winforms程序，出于某种原因我覆盖了Form类中的CreateParams，并 将LightingChart放在自定义面板中，然后LightningChart会变成全黑，我在某些地方做错了吗？附加的文件演示项目仅覆盖CreateParams，并且在启动时将显示黑屏，然后转到正确的内容，但是在我的程序中，它一直都是黑屏。 启动 后正常启动后为 黑色 回复：闪电图全黑 覆盖CreateParams的代码 protected override CreateParams CreateParams { get { CreateParams cp = base.CreateParams; cp.ExStyle |=

LightningChart.NET 完全由GPU加速，并且性能经过优化，可用于实时显示海量数据-超过10亿个数据点。 LightningChart包括广泛的2D，高级3D，Polar，Smith，3D饼/甜甜圈，地理地图和GIS图表以及适用于科学，工程，医学，航空，贸易，能源和其他领域的体绘制功能。 LightningChart.NET现已加入在线订购，SignalTools , 12 months, WPF版本原价4105元，现价只需3499元，现在抢购立享优惠！立即购买>> 点击下载LightningChart.NET最新试用版 如何自定义轴标签 如图所示添加轴标签。为什么最后一个坐标标签的可见属性设置为True，为什么它被隐藏。 有没有一种方法可以确保始终显示标签数组的第一个和最后一个标签。 有什么办法可以判断相邻坐标是否重叠 回复： 可以测量标签的大小并将其与可用空间进行比较。所需文本空间的大小可以使用_chart.MeasureText（Text，Font）进行测量。[请注意，Chart.MeasureText（Text，Font）以DIP单位输出；在需要的地方使用DpiHelper.DipToPx（）。PX中的最大轴和最小轴之间的间距可以通过以下方法测量（axisX.ValueToCoord（axisX.Maximum，false）-axisX

摘要：Oracle兼容性是业务客户从Oracle生态迁移到PolarDB生态的第一步也是至关重要的一步，PolarDB通过不断沉淀支持大量实际业务的真实Oracle兼容性功能，确保客户业务可以真正做到平滑迁移。同时PolarDB带给Oracle生态客户的不仅仅是上的来的问题，PolarDB在成本、性能、可用性、扩展性等云能力方面也给用户带来更高的业务价值。在DTCC 2020大会分布式数据库实践专场上，阿里巴巴高级数据库专家赵殿奎为大家介绍阿里巴巴电PolarDB的Oracle平滑迁移之路。 演讲嘉宾简介：赵殿奎，阿里巴巴高级数据库专家，从事OLTP数据库和OLAP数据库产品的研发工作10余年，现为阿里云PolarDB数据库内核北京研发负责人。 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 本次分享主要围绕以下四个方面： 一、PolarDB架构 二、PolarDB兼容性 三、PolarDB增强 四、PolarDB迁移 一、PolarDB架构 PolarDB架构组件 —— CM PolarDB架构是基于共享存储的架构，下图是PolarDB整体架构视图，其中CM主要负责的工作包括整个Polar集群的管理，Top管理，高层管理、备份管理及审计管理。CM是一个管控链路的核心组件，这意味着CM组件本身对于PolarDB的整个数据的可用性没有任何影响，PolarDB的可用性完全独立于整个数据链路

来源：https://www.xianjichina.com/news/details_88483.html 电路板相信很多的电力技术人员都很熟悉和了解，电子电路在工业自动化和智能化的控制当中应用相当广泛，电路板之所以能得到越来越广泛地应用，因为它有很多独特优点，概栝如下，具有可高密度化。100多年来，印制板高密度能够随着集成电路集成度提高和安装技术进步而发展着。具有高可靠性。通过一系列检查、测试和老化试验等可保证电路板长期而可靠地工作着。具有可设计性。对电路板各种性能要求，可以通过设计标准化、规范化等来实现印制板设计，时间短、效率高。具有可生产性。采用现代化管理，可进行标准化、规模（量）化、自动化等生产、保证产品质量一致性。具有可测试性。建立了比较完整测试方法、测试标准、各种测试设备与仪器等来检测并鉴定电路板产品合格性和使用寿命。具有可组装性。电路板产品既便于各种元件进行标准化组装，又可以进行自动化、规模化批量生产。同时，电路板和各种元件组装部件还可组装形成更大部件、系统，直至整机。具有可维护性。由于电路板产品和各种元件组装部件是以标准化设计与规模化生产，因而，这些部件也是标准化。所以，一旦系统发生故障，可以快速、方便、灵活地进行更换，迅速恢服系统工作。下面贤集网来为大家介绍 怎样看懂电路板？电路板短路检查方法、电路板常见故障分析、电路板好坏的判断方法、电路板的清洗维护方法

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饼图 = pie 散点图 = scatter plots 极化图 = polar charts 箭头 = Annotations 本节代码示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3, 3)) x = [45, 35, 20] labels = ['Cats', 'Dogs', 'Fishes'] plt.pie(x, labels=labels) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3, 3)) x = [4, 9, 21, 55, 30, 18] labels = ['Swiss', 'Austria', 'Spain', 'Italy', 'France', 'Benelux'] explode = [0.2, 0.1, 0, 0, 0.1, 0] plt.pie(x, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%') plt.show() # Scatter plots import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn

1、echarts简介 　　ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender ，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。 　　ECharts 提供了常规的 折线图 、 柱状图 、 散点图 、 饼图 、 K线图 ，用于统计的 盒形图 ，用于地理数据可视化的 地图 、 热力图 、 线图 ，用于关系数据可视化的 关系图 、 treemap 、 旭日图 ，多维数据可视化的 平行坐标 ，还有用于 BI 的 漏斗图 ， 仪表盘 ，并且支持图与图之间的混搭。 2、使用案例 第一步：echarts初始化 第二步：定义option, 第三步：echarts加载option echarts初始化: var right_bottom_chart = echarts.init(document.getElementById("right_bottom")); 定义option var getLBOptionConfig = function (data_res, monthArr , index){ var data_arr = getDataArr(data_res); right_bottom

Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering 2019-05-29 00:29:43 Paper ： http://papers.nips.cc/paper/8054-learning-conditioned-graph-structures-for-interpretable-visual-question-answering.pdf Code ： https://github.com/aimbrain/vqa-project 1. Background and Motivation : 最近的计算机视觉工作开始探索图像的高层表达（higher level representation of images），特别是利用 object detector 以及 graph-based structures 以进行更好的语义和空间图像理解。将图像表达为 graphs，可以显示的进行模型交互，通过 graph iterms（objects in the image） 无缝进行信息的迁移。这种基于 graph 的技术已经在最近的 VQA 任务上应用上。这种方法的一个缺点是：the input graph structures are heavily engineered,

浅谈5G网络 移动通信发展历程 5G的定义 5G:第五代移动通信技术 5G的技术指标 5G关键技术 （1）超密集组网----满足热点高容量场景：大量增加小基站，以空间换性能； 宏基站：数千米 小基站（家庭基站；室内基站；个人基站；微基站；微微基站）：10米到200米SDN （2）大规模天线阵列—提升了信号可靠性；提升了基站吞吐率；大幅降低对周边基站的干扰；服务更多的移动终端 （3）动态自组织网络（SON)----部署灵活；支持多跳；超可靠性；支持超高带宽 （4）软件定义网络（SDN)----物理上分为控制平面和转发平面；控制器集中管理多台转发设备；服务和程序都部署在控制器上 （5）网络功能虚拟化（NFV)----软硬件解耦，虚拟化；通用功能实现网络功能 5G面临的挑战 （1）频谱资源的挑战 5GHz以下频段已经非常拥挤； 解决办法： 使用高频段，超高频段； （2）新业务的挑战 eMBB:3D/超高清等大流浪移动宽带业务； 挑战：AR/VR等对传输速率的要求高； nMTC:大规模物联网业务; 挑战：对连接数，待机，耗电等要求高； uRLLC:无人驾驶，工业自动化等高可靠，低时延业务； 挑战：对时延，可靠性要求极高； （3）新场景挑战 移动热点：大量热点带来的超密集组网； 物联网：物联新业务远超人的活动范围； 低空/高空覆盖：无人机，飞机航线覆盖； （4）安全挑战 三大场景安全：