说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未经处理的异常。请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。 异常详细信息: System.ArgumentOutOfRangeException:指定的参数已超出有效值的范围。 参数名: site
https://www.cnblogs.com/pei123/p/7694947.html 指定的参数已超出有效值的范围。参数名:sit ,先仔细看看错误和我的一样不一样 更新了1709就这样了,的确
1、charCodeAt方法返回一个整数,代表指定位置字符的Unicode编码。
当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组。
func ParseBool(str string) (value bool, err error)
有一个数字n,我们需要按照顺序输出从1到最大的n位十进制数,例如:n = 3,则输出1、2、3...一直到最大的3位数999。
WiFi物联网智能插座硬件设计的重点就是电能计量,为此单独写一篇博文讲解电量计量的设计方案和实现原理。
伪元素就是利用css在标签内部的前面或者后面添加一个行内元素,这个行内元素可以理解为span标签。写法如:
Lerp函数在Mathf,Vector3, 等类中都有,用法都类似,作用都是按照百分比取得从一个值过度到另外一个值的中间值。下面说的内容针对各中类的Lerp函数都是通用的。
dotnet vstest 命令被 dotnet test 取代,后者现在可用于运行程序集。 请参阅 dotnet 测试。
二进制文件读写两个重要的函数 , fread 和 fwrite , fread 用于读取文件 , fwrite 用于写出文件 ;
在前面的文章里,我们分析了分布式系统在业务上的一致性技术,即分布式事务,它的结果导向是面向用户的。然而在我们的系统内部,有时也需要面对来自软件架构等更高层次上的一致性要求,比如 Redis 的哨兵模式,Zookeeper 的选举过程等。它们所考虑的一致性更多的是服务节点之间一个共识的达成,当共识达成之后,就可以以此为指导原则,展开更多的协同操作。
到目前为止,最后一部分显示了一个简单的文本视图,其中包含用户输入的任何账单金额,但现在是该项目重要部分的时候了:我们希望该文本视图显示每个人需要为账单支付多少。
线上正式环境调用WCF服务正常,但是每次使用本地测试环境调用WCF服务时长就是出现:套接字连接已中止。这可能是由于处理消息时出错或远程主机超过接收超时或者潜在的网络资源问题导致的。本地套接字超时是“00:05:30” 这个问题,查阅了网上很多资料各种说法的都有,有的说是什么请求站点不在同一个域下,有的说什么应为datatable中有一个属性没有赋值各种答非所问的问题。其实从错误信息中就可以看出来其实就是调用超时了。
为了不影响整个服务器的性能,每个Linux VPS的Inodes数目通常都有限制,Linux VPS如何查看Inodes数目?
总结CSS3新特性(颜色篇) 颜色: CSS3新增加了hsl(), hsla(), rgb(),rgba()四个函数来创建color值; hsl(): hsl函数:h(色调)
crontab 是一个守护进程,在指定的时间运行。每个用户都有独立的crontab,因此不需要用su来执行。
滤波优缺点: 优:可克服偶然误差;对缓慢变化的数据有很好的滤波效果。 缺:不适用于快速变化的数据。
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
插入 python中的list,tuple,dictionary 与numpy中的array mat是有区别的。
当一个数组(包括多维数组)中的大部分元素为0或者为同一个数值的数组时,为了节约空间起到压缩的效果,将数据用另一种结构来表示,即稀疏数组。
运放有哪些噪声源?什么是噪声频率曲线?什么是等效输入噪声?噪声和带宽是什么关系?什么是闪烁噪声、什么是白噪声?
printf(%m.nf) 表示打印至少m个字符宽度(包括整数、小数点和小数部分的位数),n位小数
稀疏数组可以看作是普通数组的压缩,当一个数组中大部分元素为0或同一个值时,可用稀疏数组来保存该数组。
标志寄存器,又称程序状态寄存器(它的内容是Program Status Word,PSW).这是一个存放条件码标志,控制标志和系统标志的寄存器.
(https://www.dianyuan.com/eestar/article-4761.html)里面有个观点:电阻越大噪声越大。
其中N是ADC的位数,比如对于一个10bit的ADC,N=10,当ADC采集一个满量程的正弦波时,那么信噪比SNR=6.02*10+1.76=61.96dB,那么这个公式是怎么来的呢?
CSS的position属性常常被面试官拿出来考校同学的前端基本功,分别回答几个属性值是static、absolute、relative、fixed、sticky并解答一些基本特性(直接百度得到的)可以算及格,想要进一步catch their eyes,需要更深入的理解,这里视角汇聚到absolute上,看看这个最具代表性的值能做多少文章。
变量或参数不是预期类型时发生的错误。比如使用new字符串、布尔值等原始类型和调用对象不存在的方法就会抛出这种错误,因为new命令的参数应该是一个构造函数。
wp_list_categories()函数是将分类以链接的形式罗列出来,点击分类的链接,就可以访问该分类页面。我们有时候会在一些页面调用分类链接,这时这个函数就可以用上了。注意: wp_list_categories() 和 list_cats() 以及 wp_list_cats() 的使用类似,但是后面 2 个已经弃用。如果你希望不格式化输出分类,请使用 get_categories()
上篇教程,学院君给大家介绍了 PHP 中变量和常量的声明和使用,并且提到,PHP 是弱类型语言,在声明变量时,无需指定类型,变量值对应的数据类型会在运行时进行判断,所以虽然无需指定类型,但实际上还是有类型的,只不过这个判定工作交给了 PHP 底层引擎完成,这是以牺牲程序性能为代价换取开发效率和语言的简单性,所有的弱类型解释型语言,比如 Python、JavaScript 都是这么做的。
第二、三种写法明显优于第一种,第二种写法相较第三种写法可以直接获取str是否为有效值的布尔值,有这种需求的用第二种更佳
在进行数组索引操作时,我们有时会遇到类似于 "IndexError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 的错误信息。这个错误表示我们试图访问数组中超出索引范围的元素。
在我们选择无极性电容式,不知道大家是否有注意到电容的X5R,X7R,Y5V,COG等等看上去很奇怪的参数,有些摸不着头脑?
RabbitMQ中的Queue(队列)是消息的缓冲区,用于存储待处理的消息。它是RabbitMQ中最基本的消息传递模型。Queue具有以下特点:
---- 限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点: 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 中位值滤波法 A、方法:
1 一、限幅滤波法 1、方法: 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: a. 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 b. 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 2、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 3、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 /* A值根据实际调,Value有效值,new_Value当前采样值,程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char Value; char filter()
如今传感器的种类越来越多,数量也越来越多,而这些传感器很多都会用到模拟量,模拟量就离不开ADC。
本文对 Java 中数组下标越界的概念进行了介绍,讲解了下标越界问题产生的原因,以及如何防范数组下标越界问题。
给你一个整数数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
1、将Uo分压7倍,即将0-28v映射到0-4v,同理将20v也分压7倍即要产生2.857v的电压基准
克服波动干扰,对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果,对速度等快速变化的参数不宜。
字符和字符串 字符是单引号括起来的内容,如:‘c’,'\0’等。 字符串是双引号括起来的所有字符,如:“hello world”,"0123456789"等。 字符串结束的标志是’\0’,放在字符串的尾部,并不可见。 转义字符 转义可以理解为转变字符的意义,用来正常输出承担特定功能的字符、或执行特定的功能。 转义字符 解释 备注 \n 换行符 光标换到下一行 \t 水平制表符 键盘上的TAB键,光标向后移动四个空格 \’ 表示字符常量 ’ \" 表示一个双引号 " \\ 表示一个反斜杠 \
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。
最近在做武术擂台,发现对于红外测距传感器的返回值速度很快,但是误差值很大,经过简单函数调校之后,发现还是有误差,有干扰数据,于是导入了math.h,进行的绝对值滤波,但是用循环暂存了十组数据,进行简单的加权算法,发现还是不行,于是去找了一些经典的滤波算法,算是简单记录一下。分享给大家。
由查表法得到R5=1.422KΩ,R6=5.399KΩ,C4=6500pF,C1=1588pF;C2=4uF,C3=7uF,R7=2.251KΩ,R8=1.125KΩ。
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