在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。机床颤振会使加工过程变得不稳定,造成加工表面质量和金属切削率的下降,引起加工工件的表面精度和光洁度下降,降低刀具使用寿命和生产率，严重时甚至会破坏刀具和机床。因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。
提高生产数量与产品质量始终是制造业努力追求的目标，工业4.0更勾勒出智能制造的美好愿景，促使被制造业视为是重要生产设备的CNC工具机（数控机床）也得因应这样的趋势不断地精益求精。而数控机床制造商在积极改善自家机器性能并提升加工精度以符合客户需求的过程中，机器校准正确与否是影响加工精度的重要因素之一。但一直以来制造业都是靠累积多年经验的老师傅来进行机器校准，工厂每日必须先以这种传统作法来检查设备才能正式开工；如果该厂需要制造的产品种类较多，每一次产线调整时还得再次为机器重新设定与校准。如此不科学的作业模式既繁琐又费时，一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。
如果您的刀具过度磨损，切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。
镗刀是采用的数显读数屏的精密镗头，在使用精镗刀加工时，也会出现不同的问题。加工中心镗孔时由于切屑的流出方向在不断地改变，所以刀尖、工件的冷却以及切屑的排出都要比车床加工时难的多。特别是用卧式加工中心进行钢的盲孔粗镗加工时，尤为困难。镗孔加工时最常出现的、也是最令人头疼的问题是颤振。今天我们来分析下镗刀发生颤振的主要原因有哪些：
机床在加工过程中震动，最常见于车床，镗床加工过程中，造成工件表面有颤纹，返工率、废品率高，伴有振刀打刀现象。机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足，振动、振刀产生时，我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
Zuse Z4 可以说是目前世界上现存的最古老的计算机。这台数字计算机建造于 1945 年，在 1949 到 1950 年间进行过大修和扩建。
半导体载流子即半导体中的电流载体，包括电子以及电子流失导致共价键上留下的空位（空穴）。少数载流子即非平衡载流子,对于p型半导体来说便是其中的电子,对于n型半导体来说便是其中的空穴，它们在电场作用下能作定向运动，形成电流。半导体少数载流子寿命可以用来表征材料纯度与结构完整性,是半导体材料的一个重要参数。
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | https://www.oschina.net/question/4518194_2319246 世界上保存最久的计算机被认为是 Zuse Z4，现在被保存在慕尼黑的德国博物馆。Zuse Z4制造于1945年，在1949/1950年有大修和扩展，1950年至1955年间在苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)外借运行。但 Z4的操作说明书丢了很长时间，前几天，有人说她朋友的父亲保存着罕见的历史文件RenéBo
Flutter框架已经推出有两年了，但是之前一直在移动端App发力，慢慢发展到了PC端。在window电脑的应用程序和mac电脑的应用程序。
ROS和Android配合使用非常有趣，这里推荐，ROSClinet，使用rosbridge让android和ROS通信：
（1）存入数据 hmset key field1 value1 field2 value2…
首先，有点离题。做出决定的最简单方法是回顾历史。让我们沿着怀旧之路走一趟。早在2000年初，JAVA就有两个UI框架。一个是AWT，它是一种为多个操作系统构建UI的方法，同时仍然保持操作系统的外观。 每个操作系统都有自己的组件，这些组件映射回使用AWT框架创建的AWT组件。 Java随后决定开发自己的渲染组件库Swing。Swing所做的是处理自己的渲染 依赖底层操作系统组件的风险。Swing得了这场战斗，不久AWT就从地球上消失了。 这有什么关系？我为什么要离题？ 如果您一直在关注React Nati
在今天的Flutter Interact上，谷歌描绘展示了Flutter的环境计算愿景，它允许开发者从同一个代码库构建嵌入式、移动、桌面和web应用程序。开发人员能够在各种设备上使用Flutter，包括电话、可穿戴设备、平板电脑、台式机、笔记本电脑、电视和智能显示器。
导 读 2017研华数据采集与量测解决方案，包括高速采集、动态测试、PCIE采集卡、USB DAQ、EtherCAT IO、掌上型DAQ一体机及数据采集软件DAQ Navi和MCM。 PPT视频版 PPT中内容详细资料 2017 数据采集明星产品 研华PCIE-1840高速数字化仪解决方案 数据采集一体化电脑MIC-1800特性与应用 研华MIC-3100强固型工业电脑特性与应用
Java中的序列化和反序列化是一种将对象转换为字节流，以便在网络上传输或在本地存储的机制。序列化将对象转换为字节流，而反序列化将字节流还原为原始对象。这个过程可以让我们在不同的Java应用程序之间共享对象，并且可以轻松地将对象存储到文件或数据库中。
在开发中自己SQL一直写得很随便，为了提升自己的SQL水平，我在写SQL时强迫自己做这些操作，并养成习惯。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netstandard，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能，同时支持通过图表的方式进行图表转化，给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能，用户无需开发，即可完成数据采集处理等，对云产品运维管理提供了极大的便利。
SQL注入是一种将SQL代码插入或添加到应用(用户)的输入参数中的攻击，之后再将这些参数传递给后台的SQL服务器加以解析并执行。
Osquery这个工具对不少同学来说，应该还是比较陌生的。至少从搜索引擎的结果上看，这个工具似乎并没有得到足够的重视。但实际上这是由FaceBook开源用于对系统进行查询、监控以及分析的一款非常好用的软件，Osquery将操作系统当作是一个高性能的关系型数据库。使用osquery运行我们能够使用类似于SQL语句的方式去查询数据库中的信息，比如正在运行的进程信息，加载的内核模块，网络连接，浏览器插件等等信息。在最近的版本上，Osquery甚至已经能够读取每个容器上进程打开的文件，进程的状态等，对于安全审计，运维调试都有非常大的帮助。
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在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
大家好上节介绍了汇总查询，继续介绍选择查询中的重复项查询和不匹配项查询，这两种查询都可以在查询向导中创建，本节主要介绍重复项查询。
游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。游标充当指针的作用。尽管游标能遍历结果中的所有行，但他一次只指向一行。
代码如下: <?php 进行查询。 据云头条了解，早8:50左右出现问题，下午13:40已全面恢复正常。 下午17：16信通院
随着互联网的发展，前后端分离的开发模式越来越流行。在前后端数据交互过程中，为了保证数据的安全性和效率，通常会采用 DTO 和 VO 来封装数据。本篇博客将详细介绍 DTO 和 VO 的区别以及使用场景。
研华WebAccess/SCADA(以下简称WebAccess)软件提供基于HTML5技术用户界面，实现跨平台、跨浏览器的数据访问体验。用户可以通过仪表板查看器来查看数据以及在电脑，Mac，平板电脑和智能手机通过任何浏览器无缝观看体验。
首先简单介绍一下悲观锁和乐观锁： 悲观锁： 比较悲观，一旦加锁，自身增删查改，其他线程无法任何操作，不能与其他锁并存。加锁方式 for update 乐观锁： 比较乐观，认为其他线程不会修改数据，一旦加锁自身可以增删查改，其他线程只能读。加锁方式 lock in share mode 两种锁的的释放都在 commit或者rollback 之后，否则就会一直持有。
现场，球迷们默默祈祷，医护人员奋力抢救，经过惊心动魄的14分钟，埃里克森终于起死回生。
如果你用过linux，那你肯定听说过rm的故事，由这个恐怖的命令引发的灾难比比皆是。比如，rm -rf /*，感兴趣的可以尝试一下，后果自负。
访问的速度快，对事务完整性没有要求，以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 Django：2.1.4 Python：3.6.0
如题，SQL查询和删除重复值,例子是在Oracle环境下，类似写法网上很多。 1、利用distinct关键字去重 2、利用group by分组去重（这里没有实验出来就不写了） 3、利用rowid查询去重（个人推荐这个，rowid查询速度是最快的）
mysql数据库 -- 关系型数据库--表,字段,行 mongodb数据库 -- 非关系型数据库--集合,域,文档 mongodb的使用步骤: 1.安装 2.指定数据库的安装位置(创建一个文件夹,管理mongodb的所有数据) 3.使用mongodb链接该文件夹,Windows下mongodb的命令需要在其安装目录下执行才有效. mongod --dbpath=文件夹路径 4.启动mongodb, mongo 连接mongodb数据库的命令: 1.进入MongoDB下的bin文件夹下--cd 路径 2.命令--mongod --dbpath=C:\Users\lx\Desktop\Node\MongoDB\DB
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
2019 年 10 月 2 日，也就是国内小伙伴们的放假期间，Grafana 实验室正式发布了 Grafana 6.4 版本。这个版本主要围绕数据模型和指标查询对原有的功能进行增强，同时增加了一些新特性。
在使用ElasticSearch来分词查询，并分页返回指定的数据条数，但是当我们每次想得到分页数据条数超过十条的时候，ElasticSearch总是只能返回十条。这是因为ElasticSearch为了查询的速度，在默认的情况下已经设置了分页数据只能返回10条，所以我们需要通过改变size（返回数据的大小）去改变分页查询的数据条数大小，若没有设置size只能是返回10条。
没错，就在上个月，一位正在铲雪的瑞典老人忽发心脏病后，被携带除颤仪的无人机拯救了生命。一位路过的医生发现这位老人后紧急拨打了急救电话，紧急调度员随后通过一架携带除颤仪的无人机，只花了3分钟就将这一重要救命仪器送达患者身边。在救护车到达他们家之前，施救的路人先进行了心肺复苏，之后通过无人机送到的除颤仪启动救生过程，成功救下了这位老人。
得到pageNum=5，将其封装到一个PageDomain实体中 然后调用PageHelper.startPage（page，size…）进行分页。
实现MVVM设计思想的框架，基本上都完成对DOM功能的极限封装，开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
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