纸张的规格是指纸张制成后，经过636f70793231313335323631343130323136353331333365666136修整切边，裁成一定的尺寸。过去是以多少“开”(例如8开或16开等)来表示纸张的大小，如今我国采用国际标准，规定以A0、A1、A2、B1、B2……等标记来表示纸张的幅面规格。标准规定纸张的幅宽(以X表示)和长度(以Y表示)的比例关系为X：Y=1：n。
1.1.1 零线---在极限与配合图解中,表示基本尺寸的一条直线.以其为基准确定偏差和公差;
高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。之后将高斯滤波器与图像之间进行滤波操作，进而实现对图像的高斯滤波。
(A) 上偏差, 正值(B) 上偏差,负值(C)下偏差, 正值(D) 下偏差, 负值
组件是一种对html 元素数据的封装,对原生 html标签元素的一种拓展,但底层核心依旧依赖DIV+CSS
1、 所谓互换性，就是___ ____的零部件，在装配时_______________________，就能装配到机器或仪器上，并满足___________的特性。
为了保护隐私，匿名用户和项目细节总是一个好主意。因为我们在ModCloth数据集中有像身体尺寸这样的敏感属性，所以我们可以随机生成用户id和项目id。如果我们搜取非公开的信息，这就变得更加重要了。
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/index.html code: https://github.com/peiyunh/tiny
芯片设计，某种程度上越来越同质化。设计软件，无非是那两三家EDA公司，工艺，无非那几个晶圆厂。IP，例如cpu，主要是ARM core。用到的库，也基本上都是由晶圆厂推荐或者提供。如果是拼算法，拼生态，我们的竞争力和美西方还有一定的差距。目前来看，很多国内设计公司的发力点在于，如何让已经成熟的芯片，变得功耗更低，面积更小，或者性能更好。
文章索引 5.1 图标与图像尺寸(Icon and Image Sizes) 5.2 应用图标(App Icon) 5.2.1 文档图标(Document Icons) 5.2.2 用于Spotlight和设置的图标(Spotlight and Settings Icons) 5.3 启动画面(Launch Files) 5.4 模板图标(Template Icons) 5.5 网页图标(Web Clip Icons) 5.6 创建可缩放图片(Creating Resizable Images) 译者注：本
最近放出来了一篇CVPR2019论文，文章提出了一种新的高效卷积方式：HetConv，在CIFAR10、ImageNet等数据集超过了标准卷积以及DW+PW的高效卷积组合形式，取得了更高的分类性能。
所有页面元素类图片均放入img文件夹, 测试用图片放于img/demoimg文件夹;
我们都知道，小程序是一个跨系统的平台。这就意味着，小程序会在不同的设备上运行，但不同设备的分辨率会有差异。 在小程序中，如何在分辨率不同的设备上保证视觉元素的正常显示？这就需要名为 rpx 的动态尺寸
还记得当时刷屏朋友圈的@微信官方，给自己头像加国旗吗？本文教大家用十三行Python代码实现该功能。
要求按照国家制图标准绘制，但是也要求结合本厂标准和国家未规定的工厂习惯画法。在画模具总装图之前，应绘制工序图，并要符合制件图和工艺资料的要求。由下道工序保证的尺寸，应在图上标写注明'工艺尺寸'字样。如果成型后除了修理毛刺之外，再不进行其他机械加工，那么工序图就与制件图完全相同。
OFC 2018刚刚落下帷幕，很多公司都展示了其400G光模块的demo产品。本篇笔记主要调研下400G光模块的主要标准，以供大家参考。
工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同，工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境，比如说高温，高压，高尘等。工业相机主要有面阵相机和线阵相机，线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景，而面阵相机应用更为广泛。
你为栏或者主屏幕快捷操作创建的自定义图标也称为模板图标或者图像，因为iOS将其用于产生当你app运行时你看到的图标。
熟悉光模块的人都知道，光模块的尺寸由封装形式（Form factor）所决定的，常见SFP、SFP+、XFP、QSFP+、QSFP28等都是由各种多源协议（MSA）组织规定的。下面我们来谈谈光模块MSA多源协议。
要实现如下功能 , 下图 粉色 部分是 整体 父容器 , 紫色元素 是 中心的核心位置 , 蓝色是左上角的浮标 , 红色是右下角的浮标 ;
上一篇文章介绍了使用WindowChrome自定义Window，实际使用下来总有各种各样的问题，这些问题大部分都不影响使用，可能正是因为不影响使用所以一直没得到修复(也有可能别人根本不觉得这些是问题)。
当涉及到网页设计和排版时，CSS盒子模型是一个非常重要的概念。理解盒子模型是构建网页布局的关键，它定义了元素在网页中的尺寸和排列方式。在本文中，我们将深入探讨CSS盒子模型的各个方面，包括它的基本构成、如何影响元素的布局和尺寸，以及如何在实际项目中应用它。
推荐阅读时间：8min~15min 主要内容：卷积神经网络 《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第一节笔记。 1 Computer Vision 机器视觉（Computer Vision）是深度学习应用的主要方向之一。一般的CV问题包括以下三类： Image Classification Object detection
只有 前两个阴影 , 水平阴影 和 垂直阴影 必须写 , 后面的四个值可以省略 ;
在现代数据中心和机房中，服务器机架单元（U）是一个关键概念，用于测量和规划网络设备的尺寸和安装。本文将介绍什么是服务器机架单元U，如何计算它，常见的机架单元U高度以及如何使用换算表将其转换为英寸和厘米值。
这是一篇来自AI大佬关于卷积神经网络的学习笔记，转载以获得授权！在这里强势推荐一下小伙伴的公众号【AI有道】，是小詹觉得最用心的几个公众号之一！二维码见文末，要不要关注，值不值得关注，看完这篇文章你心里就有数了~
大型语言模型虽然性能优异，可以用零样本或少样本提示解决新任务，但LLM在实际应用部署时却很不实用，内存利用效率低，并且需要大量计算资源。
在移动端开发过程中，设置app的图标尺寸是一个非常常见的操作，而且在设置app图标尺寸的时候是要严格按照移动端的标准来设置，尤其是iOS版本的app图标尺寸要求非常严格，如果设置的图标尺寸不符合标准，app上架的时候就会出错，所以在设置app图标尺寸的时候一定要注意。iOS开发中通过Assets设置启动图片以及icon处理工具Prepo(图片放大缩小不失真，自动生成@2x、@3x，图片类型随意切换)，再也不用担心美工给的图片规格不合适、不满意了，大大方便了iOS开发者的开发，也节省了沟通时间，提高了开发效率。
html{ font-size:1mm; } .titleheight{ height:10rem; //这里等于10mm width:11rem; //这里等于11mm }
这些术语都是指屏幕的分辨率。 VGA：Video Graphics Array，即：显示绘图矩阵，相当于640×480 像素； HVGA：Half-size VGA；即：VGA的一半，分辨率为480×320； QVGA：Quarter VGA；即：VGA的四分之一，分辨率为320×240； WVGA：Wide Video Graphics Array；即：扩大的VGA，分辨率为800×480像素；
LM25149 同步直流/直流降压控制器是业界具有集成式有源 EMI 滤波器的先进直流/直流控制器，支持工程师实现超小的低 EMI 电源设计。设计人员可以使用该器件来减小工业和汽车电子产品中电源的尺寸并降低 EMI。
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在印制板制造过程中,国外定单的文件制作、技术要求、验收标准都较为正规,外形尺寸加工图则更为完整,加工要求及外形公差必不可少,而目前国内PCB设计中,绝大多数的PCB文件只提供PCB加工的轮廓线,对外形尺对没有做任何标注,外形加工的检验没有依据,给制造带来不便。
$1\times{1}$ 卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ，通道数也为3时，使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算，最终就会得到与输入矩阵尺寸相同，通道数为4的输出矩阵，如 图1 所示。
本文介绍了CNN（卷积神经网络）的基本概念、发展历程、常见网络结构、训练方法和应用场景。CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，已经成为深度学习的经典模型之一。
当前主流的视频编码标准（如H.264/AVC，VP9，AVS1，HEVC等）均使用当前预测单元最邻近的已重构像素对当前预测单元进行帧内预测。因为当前预测单元与其临近的像素之间有很强的相关性，该帧内预测技术可以有效地降低信号间的空间冗余。然而，如果当前预测单元内的像素与其周围临近的像素之间的相关性较弱时，该预测技术并不能很好的发挥作用。近几年的研究结果表明，多划分（sub-partition）和多参考行（Multiple reference line）帧内预测技术可以进一步提高帧内预测的性能。 本文分别
内容一览：如果能在短期内确定并预测田间所有作物的生长状况，就可以设定最佳采收日期，减少非标准尺寸作物的数量，并最大限度地减少收入损失。对此，来自东京大学和千叶大学的研究人员，给出了 AI + 无人机解决方案。
最近用python的wx模块写了一些窗口，其中wx.Frame是一个最重要的窗口框架，上网上查找了一些材料，其常用的属性用法如下：
工装夹具设计一般是在零件的机械加工工艺过程制订之后按照某一工序的具体要求进行的。制订工艺过程，应充分考虑夹具实现的可能性，而设计工装夹具时，如确有必要也可以对工艺过程提出修改意见。工装夹具的设计质量的高低，应以能否稳定地保证工件的加工质量，生产效率高，成本低，排屑方便，操作安全、省力和制造、维护容易等为其衡量指标。
在深入探索CSS的世界时，理解盒模型（Box Model）是至关重要的一步，而box-sizing属性则是调整盒模型行为的关键。本文旨在深入浅出地探讨box-sizing的奥秘，解析其常见问题、易错点，并通过实例展示如何有效地应用它来避免布局上的困惑。
我可以负责深度学习的特征提取，模型训练与部署，也有开发手机APP和网页的一些经验。
在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN1为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题，因此我们使用转置卷积（Transpose Convolution）进行上采样使得输出图像的尺寸与原始的输入图像保持一致。综上，在这种像素级预测问题中，就有两个关键步骤：首先是使用卷积或者池化操作减小图像尺寸，增大感受野；其次是使用上采样扩大图像尺寸。但是，使用卷积或者池化操作进行下采样会导致一个非常严重的问题：图像细节信息被丢失，小物体信息将无法被重建(假设有4个步长为2的池化层，则任何小于 $2^4$pixel 的物体信息将理论上无法重建)。
这个是bootstrap的中文文档网站，大家可以用chrome浏览器来模拟手机端的浏览效果，可以看到手机端和电脑端访问同一个网页时，都能获得比较好的浏览体验。也就是说，一套代码可以同时适应多个设备。这样的网页就是响应式网页。
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：
表示沿着对角线，每英寸所拥有的像素（pixel）数目，PPI的数值越高，代表显示屏能够以越高的密度显示图像，即通常所说的分辨率越高，颗粒感越弱，图像更清晰。
自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。
百度最近的算法调整非常的频繁，特别是针对移动端的冰桶算法4.0的强势登场感觉影响更大，因为冰桶算法4.0主要是针对移动端广告位置、尺寸的，基本上可以理解为是打击移动端广告泛滥的，所有尺寸过大的以及对内容有遮挡的都会被降权，具体的大家可以看看图1、图2两张百度官方认为是标准正确的移动端广告范例来对比了解一下就明白了。
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