这些相同的过孔可以放置在表面贴装器件的热垫下方，如果它是多层板，这允许热量从顶层传递到底层或其他层。这些被称为位于组件焊盘上的热通孔 可以减少热耗散。...热通孔的放置散热孔的位置和尺寸差异很大，这取决于组件的类型、不同的规则和专业知识。但一个主要规则是在加热元件正下方尽可能靠近加热源使用热通孔。...然而，在散热不理想的情况下，无论元件焊盘的位置如何，热通孔也可以放置在元件的外围。在这种情况下，规则也保持不变，即将过孔放置在尽可能靠近组件外围的位置。...有效的热过孔放置是在 IC 中正确使用过孔或使用传导的加热元件焊盘作为热传递方法，热量分布在多层铜之间，然后通过自由空气，散热开始使用对流方法在空气中转移。...放置散热过孔时要记住的关键点在热通孔设计过程中需要注意的事项很少，主要包括以下几点：1.外露焊盘的设计方式是热量会直接将热量从外壳传递到铜区域。
今天培训群里有人问了这么一个问题：这个热图上面的树是根据系统发育关系画的吗？ 这个问题不只问过一次，类似的问题也有一些，拿到一个图不知道各部分是怎么来的。...遇到这种问题，原因一般有 2 点： 主观原因：对图的含义不理解，对图怎么画出来的不清楚 客观原因：很多工具包装太好，输入一个大对象，出各种图，不细了解的人不知道每个图的输入数据是啥 （后面落脚还是主观原因...） 针对这个图，如果问“这个树是根据系统进化关系出来的吗？”...这个图推测绘制的应该是样本相关性热图，提供的是样本中基因或 OTU 或其它指标的丰度数据，计算相关性（也可能直接提供相关性矩阵），再进行层级聚类出的热图。树代表的是层级聚类的结果。...其它图也是，问出问题时看下自己的输入数据，给的是什么数据，再去解释图。 富集分析的图，每次问起每个点代表什么，会有人说“基因”；颜色代表什么，会有人说“基因表达量”。
Spring Data有很多配置的默认值，但不一定都适合你。如一个依赖Cassandra 的项目，有时写入数据后，并不能立马读到。这种错误并没有什么报错，一切都是正常的，就是读不到数据。...常见搭配是 R（读）和 W（写）的一致性都是 LOCAL_QURAM，这样可以保证能及时读到写入的数据；而假设在这种情况下，读写都用 LOCAL_ONE，则可能发生这样的情况：用户写入一个节点 A 就返回...，但用户 B 立马读的节点是 C，由于是LOCAL_ONE 一致性，则读完 C 就可立马返回。...其实是最合适的，因为只有一台机器，读写都只能命中一台。但产线上的 Cassandra 大多都是多数据中心多节点的，备份数大于1。所以读写都用 LOCAL_ONE 就会出现问题。...修正 修改默认值，以 consistency 为例。
在Power Query中当出现错误时，会出现的错误提示的原因，如图。 ?...如果这些错误在产生前就能预判，并给与一定的提醒，那对于后续的使用会非常的方便，即使发生了错误，也能知道错误的原因以及怎么去修改错误。怎么去判断是否错误呢？...那有没有可能自定义这些提醒的内容呢？可以的，在Power Query中可以使用error语句，自定义错误时返回的提示内容，那具体怎么操作呢？ 有3方式可以实现。 1....这里需要注意的是，记录中的3个字段名是固定的，对应error错误中的提示内容位置，其中Reason为必要内容。前面2个参数只能是文本格式，而最后一个Detail字段可以为文本格式，也可以为记录格式。..."格式错误", [方法1="去掉数字中的引号""", 方法2="使用 Number.From函数进行转换
这里将编写VBA代码，用来删除工作表指定区域中的错误值，这在很多情况下都很有用。 如下图1所示，有一组数据，但其中有一些错误值，我们想要自动删除这些错误值。 ?...图1 删除错误值的数据表如下图2所示。 ? 图2 如果不使用VBA，可以使用Excel的“定位”功能来实现。...如下图3所示，单击功能区“开始”的“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”，弹出“定位条件”对话框。在该对话框中，选取“公式”中“错误”前的复选框，如下图3所示。 ?...图3 单击“确定”后，工作表中的错误数据单元格会被选择，单击“Delete”键，删除错误值，结果如上图2所示。...这段代码虽然相对长一些，但相比较前面的两种方法，可以自动在错误值单元格中输入内容。
='4' 错误写法： and projStatus='4'
今日锦囊 怎么把被错误填充的缺失值还原？...上个小锦囊讲到我们可以对缺失值进行丢弃处理，但是这种操作往往会丢失了很多信息的，很多时候我们都需要先看看缺失的原因，如果有些缺失是正常存在的，我们就不需要进行丢弃，保留着对我们的模型其实帮助会更大的。...此外，还有一种情况就是我们直接进行统计，它是没有缺失的，但是实际上是缺失的，什么意思？.../data/pima.data', names=pima_columns) # 处理被错误填充的缺失值0，还原为 空(单独处理) pima['serum_insulin'] = pima['serum_insulin...=0 else None) # 检查变量缺失情况 pima['serum_insulin'].isnull().sum() # Output：374 批量操作 # 批量操作 还原缺失值 columns
我们在定义方法时，接收者是该选择使用值类型还是选择使用指针类型呢？ 01 方法接收者是值类型 在Go中，大家都听过的一切都是拷贝。...所以，当方法的接收者是一个值类型时，实际上是对原来对象的一个拷贝，然后让该对象的拷贝再来调用对应的方法。在方法中对接收者的任何改变，都不会影响原对象。 下面通过一段具体的示例来说明。...如图所示： 02 方法接收者是指针类型 如果接收者的类型是指针，那么，我们传递给方法的是原对象的地址，依然是值拷贝，这里的值是地址值，而非是原对象的拷贝。...否则，会导致编译错误。 接收者建议使用值类型的场景： 当接收者是一个不被改变的切片类型时。 当接收者的类型是一个基础的类型时。Go的基础类型包括Numbers、strings、boolean。...同时，方法的接收者类型我们依然使用的是值类型，但最终结果依然会改变原对象中balance的值。
int的零值是0）。...其次，在return语句中可以不加任何参数，默认会将同名变量b的值返回。 02 何时使用带参数名的返回值 那么，在什么场景下会推荐使用带参数名的返回值呢？...因为通过error类型我们就知道返回值一定是一个错误类型的。所以，在这种场景下，返回值指定了参数名也不会提高可读性，就尽量不要指定参数值名称。...但同时，返回值的参数值在函数一开始会被初始化成对应类型的零值。在业务逻辑中如果处理不当，就会造成错误。...大家注意这里，如果ctx.Err()不等于nil，那么在返回err的时候，因为err没有被赋值，同时由于在返回值中指定了参数名被初始化成对应的零值nil，实际返回的err还是nil，不符合要返回具体错误的预期
目录 第一种：输入、输出结果和错误码全部通过参数传递 第二种：函数返回值表示错误码 第三种：函数返回值表示输出结果 小结 如果函数输出结果是结构体呢？...既然是函数调用，就一定会有参数和返回值的传递问题，因此也就产生了多种不同的编程范式，比如： Posix 风格：函数返回值只用来表示成功(0)或失败(非0)，其他的输出结果都使用参数来传递。...Unix 风格：函数返回值即包括错误代码，也包括有用的输出结果。 GAI 风格：与 Posix 有点类似，函数执行成功时返回0，否则就返回非0。...第二种：函数返回值表示错误码 也就是把第一种方式中的err_code参数，通过函数返回值赋值给调用者。...这种函数编程范式还是比较常见的，返回值只表示错误码，其他的输出结果都通过参数引用(指针)来传递。
寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 要在一个561234这样的数组里面找最小值，注意每次二分可以拆出要么两个升序数组（456、123），要么拆出一个升序数组和一个具有同样性质的数组...（561、234） 因为要找最小值，如果二分后左边有序，那么左边边的那个就是左边最小的，此时更小的只会出现在右边，继续二分右边；如果二分后左边无序，那么说明最小的一定出现在左边，继续二分左边的 在过程中更小最小值
第一种：使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制 这种相关性热图计算的是单细胞亚群间伪bulk基因表达的相关性，这里有两个应用。...图注：(A) 使用皮尔逊相关系数（PCC）在对不同疾病分组的细胞亚群进行层次聚类，热图中的颜色表示皮尔逊相关系数的数值。热图上方的颜色条表示细胞类型和疾病组。...简单绘图： pheatmap::pheatmap(cor(cor_data)) 结果如下： 第二种：使用不同样本中各细胞亚群相对百分比计算亚群间的相关性热图绘制 文献案例1 这种图比下面那个传统热图颜值要高...y：这是一个变量，它在转换后将成为数据框的列名。y变量的每个唯一值都会成为结果数据框中的一列。...现在计算比例：每个样本中 不同细胞亚群的相对比例，即每一行的值除以这一行的行和。
报的错误是时间的默认值有错误，查阅后发现原来是 MySQL 5.7 版本开始有了一个 STRICT MODE（严格模式），此模式中对默认值做了一些限制。
（2）每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本，具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点，因此也就不会存在NMS的过程。...对于标签的处理，CenterNet将标签进行下采样，然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。 ? 中心点偏差：CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测，并且所有类别共享同一个偏移预测值。...总体上，对于特征图上的一个点，CenterNet会预测C+4个值，其中包括C个类别的中心点得分、中心点(x, y)的偏差以及该物体的宽高(w, h)。 CenterNet的整体损失函数： ?...用中心图或关键点得分作为热图heatmap。考虑到训练过程，可以假设每个目标物体的8个相邻像素都与同一目标物体相关。这个事实可以用来改善每个热图值的估计。因此，我们应用以下公式： ?...该方法学习任何其他估计方法的典型错误分布并在测试阶段纠正错误。本文使用DeepFashion2数据集训练了13个PoseFix模型集，随后，将训练好的PoseFix模型应用于最终结果。
http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html 后期会在博客首发更新：http://dnt.dkill.net/Article/Detail/313 错误如图...，怎么执行都没有自己想要的效果（return掉了，还有个啥？？？！！！）...Console.WriteLine(item.MName + " " + item.MPrice); } Console.WriteLine("刚才插入的ID
这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...通常，SOM过程创建多个热图，然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。 在这种情况下，我们将SOM的平均教育水平可视化。 ? ?...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。..., data.frame(Node=missingNodes, Value=NA)) # 结果数据框 var_unscaled # 现在仅使用正确的“值”创建热图。
二级指针，是指向另一个指向目标值的指针，也就是指向指针的指针。这个概念也叫做“多级间址”，或“多级间接地址（multiple indirection）”。普通指针的值是含预期值变量的地址。...二级指针中，第一个指针含第二个指针的地址，第二个指针再指向含预期值的变量。 间接寻址的级数不受限制，但极少需要二级以上的间址。实际上，过深的间址难以理解，容易引起概念错误。...作为指向指针的指针变量，必须这样声明，即通过在变量名的前面放置两个星号（**）来实现。 间接寻址的级数不受限制，但极少需要二级以上的间址。实际上，过深的间址难以理解，容易引起概念错误。...作为指向指针的指针变量，必须这样声明，即通过在变量名的前面放置两个星号（**）来实现。...为了通过二级指针间接访问到目标值，必须使用双星号。如上所示。 ?
设置的密码。...输入密钥后回车（如果没设置密码，可直接回车），此时可在控制台显示的信息中获取 Sha1 值 说明：keystore 文件为 Android 签名证书文件。...我输入keytool -list -v -keystore debug.keystore 获取SHA1后配置的Key，在自己的demo里运行没问题，结果整合到项目里错误码却总是返回 32，百思不得其解。...后来从网上找到了这个获取当前应用SHA1值得方法，得到的SHA1和我用以上方法得到的居然不一样！拿这个值去官网配置Key后定位就没问题了！...我之前用的是.android目录下的debug.keystore。这个是当你的项目中没有keystore时默认使用的签名，而当你项目里有了签名后就不能用那个，得用项目中的。
输入空间中的每个样本都“映射”或“链接”到网格上的节点。一个节点可以代表多个输入样本。 SOM的关键特征是原始输入数据的拓扑特征保留在图上。...这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...# 权重矢量视图 热图 **热**图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常，SOM过程创建多个热图，然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。..., data.frame(Node=missingNodes, Value=NA)) # 结果数据框 var_unscaled # 现在仅使用正确的“值”创建热图。
这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...通常，SOM过程创建多个热图，然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。 在这种情况下，我们将SOM的平均教育水平可视化。 ``` # 热图创建 ``` !...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。..._unscaled, data.frame(Node=missingNodes, Value=NA)) # 结果数据框 var_unscaled # 现在仅使用正确的“值”创建热图。
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