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当我们了解了马桶的设计原理只有,马桶的安装拆卸,使用方法都一目了然。马桶进水阀怎么拆,首先我们要关闭进水阀,不同品牌的马桶设计是有一定差别,根据你所购买的马桶品牌和型号,找到正确的拆卸方法,避免对马桶水阀造成损坏。马桶堵了怎么办妙招,根据日常生活经验,小编给大家总结了一些。
马桶进水阀怎么拆
关闭马桶水箱下方的角阀(有人叫“八字阀”);把马桶水箱的水放干净;拆下水箱进水口出的蛇皮软管;从水箱进水口的底部顺时针将盖帽拧开,进水阀就可以从水箱拿出来了。水箱的结构五花八门,你最好花点小钱请水暖师傅帮忙。否则有可能拆下来,清理好了,就装不上了。
马桶堵了怎么办妙招
马桶堵了怎么办妙招——冲开水
如果马桶堵塞是由于纸巾等容易分解物体造成的,可以烧一壶热开水,倒入马桶中。将管道里的堵塞物体进行软化,不能太着急,应泡制一段时间。当纸巾这类易分解的物体泡散后,可以看见污水慢慢变少,最后倒入一大桶水,就可以马上疏通了。
马桶堵了怎么办妙招——金属丝
如果是由于硬物造成马桶堵塞,无法使用的话,可以使用长度在三厘米以下的钢丝或者竹条来进行疏通。这类材质有着一定的柔软度,可以对马桶进行充分搅动,在管道中使用可以转弯伸入,疏通起来比较有用。如果家里找不到合适的钢丝,可以到市面上的五金店进行购买。
马桶堵了怎么办妙招——老拖把
马桶堵了后,可以在家里找找有无以前使用的老拖把,如果有的话,可以在马桶里倒入一半的水,再使用老拖把进行有力的往管道里压。需要注意速度要快,力道要重,就是通过高压力将马桶疏通开。
马桶堵了怎么办妙招——皮揣子
皮揣子也是马桶疏通常用的工具,在五金店铺或者杂货店就可以直接购买到,将皮揣子的橡胶口那端对着马桶管道的下水口。通过一压一提的工作原理,在马桶中产生吸力作用,将堵塞的物体吸开,最后倒入水,马桶不一会儿就疏通了。
马桶堵了怎么办妙招——通厕灵
通厕灵产品在各大超市或者杂货店都有售出,产品带有一定的腐蚀性,能有效疏通马桶堵塞。先在马桶内倒入热水,再按照产品说明书,倒入一定比例的通厕灵,放置三十分钟后,最后使用皮揣子进行吸力疏通。
马桶堵了怎么办妙招——疏通剂
管道疏通剂广泛的使用在各类管道中,有着很好的疏通效果,将疏通剂的用量分为三等分,依次倒入马桶管道中,每次间隔时间在2分钟上下。用量全部倒入后,放置三分钟后,倒入开水,停留十分钟。最后倒入一大桶水,就疏通好了。
上面小编给大家介绍了马桶进水阀怎么拆,大致的马桶设计都是这样的方法,根据不同品牌的不同型号,可能有一点差异,这个可以请售卖品牌的售后服务来处理。通过日常生活的经验累计,马桶堵了怎么办妙招,小编也给大家介绍了几种,如果堵塞严重的,就需要请专业通管道的人员来施工了。
- 皮皮
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马桶水箱进水阀有不同的设计样式,但是通常都是采用“浮球阀”的原理,就是一个杠杆的动力臂前端装有一个“浮球”,浮在水箱水面上,浮力将杠杆“阻力臂”一端下压,将一个柱塞向下压向出水口,当水位升到一定高度,浮球的浮力迫使阻力臂下压的力量将出水口压紧,水不能再进入水箱内,这样便达到了控制水箱内水位的目的。通常进水阀故障就是水箱进水不能确实关闭,这个可以检查浮球上下运动是否自如,是否到某高度后便卡死不能再随水面高度增加而上升,人为抬高浮球位置,观察是否能停止进水,如果可以则检查浮球是否漏水,使水箱水满时浮球实际高度下降,可通过更换、调整浮球位置来使得达到进水阀关闭需要的高度,若抬高浮球后,进水阀仍不能确实关闭,仍在进水,则需要检查柱塞是否活动受阻、或者封闭胶垫破损。
- snjk
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马桶进水阀并不是只有一种,所以拆解图有没有并非关键。关键是动手能力和清晰的思路。其实进水阀大同小异,拿下进水阀后,下端逆时针可以选择一点,进水部分也就分离,清洗干净再检查闭水口胶垫是否完好。如果没问题装起来就能用了。如果实在旧了不妨买个新的,网上有,也不需几个钱,样子型号不同没有关系。进水阀是单独的不存在匹配问题。
- 再也不做稀饭了
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马桶的进水阀,厄这个不需要去修理吧,直接去五金店重新购买一个新的进水阀安装上去就可以了。
- 慧慧
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这些原理图在它的说明书里面都有,你可以直接打开说明书之后在里面就能够查找到了。
马桶原理图
抽水马桶其实也分老式跟新式的抽水马桶,以前老式的抽水马桶是水箱跟马桶分来的,而现在大多数是水箱马桶连接在一起的连体抽水马桶,那么这两种的抽水马桶结构图及工作原理又是怎么样的呢,让我们一起来了解清楚之后再来探讨一下抽水马桶下水慢、下水不畅的原因以及修理方法吧!一、抽水马桶结构图及工作原理介绍1.抽水马桶的结构图 A.抽水马桶一般的分为老式抽水马桶和新式抽水马桶,相比新式抽水马桶老式的在结构式还是比较的简单。老式的抽水马桶主要组成部分是由进水管、出水管、水塞、渗水管、浮球、杠杆、放水旋钮等。老式的在放水的时候,是利用了杠杆的原理通过扳动旋钮将水塞拉起放水。水箱满了,水塞就会落下堵住水口。 B.新式抽水马桶是在老式抽水马桶改进的,主要的优点是省水、结构简单、降低成本。新式抽水马桶在机构上比老式的相对复杂一些,但是功能上有很大的改变。新式抽水马桶可以防止溅出水,有双按钮开关,小点的开关是应用小号大点的开关是用于上大号的。既节约了水也节约了成本。这种防止溅水的抽水马桶是由双层底蓄水桶和马桶两部分组成的。在这个结构中主要是能够改变水位,使用中不容易溅水。2.抽水马桶的工作原理介绍 抽水马桶的工作原理得围绕着马桶的组成部分来讲,比如当我们方便完之后,会按下水箱上面的那个放水按钮,按下按钮的同时按钮会通过杠杆的原理把水塞拉起来。水箱里面的水回放出来,冲下污物水箱里面的水放干净以后,水塞会自己落下来堵住了流水口。之后浮球跟着水箱里面的水面下降带动着杠杆把水管的水塞拉开把水放进水箱里面,以方便下一次的使用。抽水马桶中的抽水式下面管子的s弯,就是坐便器下面的那个弯,排箱排水冲污物时,水箱里面的水冲出来超过这个s弯时就产生了虹吸原理,把脏水和污水一块冲走了。一直到s弯剩下少量的水时,就停止了冲水,留下少许的水成了水封。二、抽水马桶下水慢、下水不畅修理方法1.马桶冲水量不足、出现停水等问题导致抽水马桶下水不畅修理方法:(1)如果下水量不足,可以拿下水箱盖子,调节下水量。在马桶放水按钮下面两个塑料杆,上面有旋塞可以调节塑料棒长短控制下水量。(2)假如还是不行的话,只能换马桶,可以选择虹吸式马桶,效果不错。2.由于马桶安装时候法兰接口安装时装偏,导致下水流量减少,抽水马桶下水慢修理方法:(1)安装马桶时:要全程监督,一定要确认安装位置、方式没有纰漏,不然出现问题后,严重的就要把整个拆了重新安装。(2)安装马桶后:不要马上试水,马上试水的话会把底部水泥冲走,造成马桶不稳,以及从底部漏水。也不要马上使用、因底部水泥未干。2023-08-16 10:38:282
马桶原理图坐式马桶结构图
大家可能并不了解我们经常使用的马桶,大家不要以为马桶就是简简单单的设计,没什么技术含量。其实不然,马桶的设计也包含了不少物理学原理呢。如果你家里的马桶出现故障,首先要排查故障的原因,但是如果不了解马桶结构图那就很难把握到底是哪里出了问题,其实关于生活中的一些小知识,大家还是多学习一些为好,俗话说技多不压身,今天我们就来学习一下坐式马桶结构图吧。一、马桶原理1、冲落式冲水原理:借冲洗水的冲力直接将污物排出。冲落式是依靠有效水量以最快流速、最大流量,均匀地汇集于前胎最佳位置而拢起,发挥有效水量的最大效能,封盖住污物,将污物排出。2、一般虹吸式冲水原理:借冲洗水在排水道所形成的虹吸作用将污物排出。3、喷射虹吸式冲水原理:借助水封下设有的喷射孔喷出水流加速污物排出。虹吸现象的产生是在大气压的情况下,迅速形成液柱高度差,从而产生压力差,使液体从受压力大的高水位流向压力小的低水位,并充满污管边才能产生虹吸现象,直至液体全部排出冲入空气中,虹吸形成越早,虹吸作用产生越迅速,有效水量流失就越少,虹吸作用持续时间越长,排污功能越好,越节水。4、漩涡虹吸式座便器冲水原理:利用冲洗水形成的漩涡将污物排出。优缺点对比:冲落式:节水,噪音大射虹吸式:节水,水流推进速度快冲洗彻底,喷射采用圆形中孔,水力充沛而不喷溅。静音虹吸/漩涡虹吸:静音,用水量较多。二、坐式马桶结构图其他文章精彩推荐:安华卫浴怎么样安华卫浴官网价格登勒卫浴怎么样?登勒卫浴官网报价2023-08-16 10:38:351
马桶原理图马桶工作原理与使用注意事项
马桶是人们日常生活中都会用到的东西,因为它具有非常好的功能和装饰性,所以被很多人都深受喜爱,也是人们都非常喜欢用到的卫浴产品。但是马桶的种类和工作原理大家应该都不是很了解,所以在选择的时候总是会遇到很多问题。我们就为大家带来了几张马桶原理图,顺便带大家了解一下马桶的工作原理以及使用注意事项。马桶的工作原理1、直冲式直冲式座便器是利用水流的冲力来排出脏污,一般池壁比较陡,存水面积也比较小,这样水力集中,便圈周围落下的水力加大,冲污效率非常高。利用被压缩的空气形成的很大的推力,冲水速度快,冲力大,强排污,速度快,用水少,不泄漏。直冲式由于使用的是水流瞬间强大的动能,所以冲击管壁的声音比较大。2、虹吸式虹吸式座便器的结构是排水管道呈“∽”型,在排水管道充满水后会产生一定的水位差,借冲洗水在便器内的排污管内产生的吸力将便便排走,由于虹吸式座便器冲排是不是借助水流冲力,所以池内存水面较大,冲水噪音较小。虹吸式座便器还分为旋涡式虹吸、喷射式虹吸两种。马桶的使用需要注意什么1、冲水要盖上马桶盖这个细节非常容易被忽略,要是冲水时马桶盖打开,马桶内的瞬间气旋会将菌或微生物带到6米高的空中,而且会在空气中停留几个小时,然后落在墙壁和牙刷、漱口杯、毛巾上等。所以要养成冲水时盖上马桶盖的习惯。2、马桶圈细菌多要重点清洁可能很多人都不知道,污染比较严重的地方是马桶圈,而这个污染最为严重的地方恰好是人们皮肤接触最为“亲密”的地方,所以要重点进行清洁,每隔几天就要用稀释的家用消毒液擦拭,保持马桶圈的清洁。3、马桶内的脏物及时清洗马桶内的脏物要及时清洗,否则很容易形成污渍,还会滋生细菌,在清洗的时候要将马桶圈掀起,然后用洁厕剂喷淋内部,等几分钟之后再将马桶刷彻底刷洗一遍,最好用细头的刷子,这样才能更好地清洁马桶内缘和管道口深处。以上内容就是本次小编为大家带来的马桶的工作原理与使用注意事项的相关介绍,供大家参考。相信大家在阅读本文之后也会对马桶原理图有了一定的了解,希望能够给正在选择马桶的朋友们提供到一些建议。2023-08-16 10:38:561
有没有人知道抽水马桶的原理图啊
抽水马桶的“抽水”是指大便器下面的S形弯,在排污时,马桶内的水面超过S弯的高点时,形成的虹吸现象,能够把大便器的水和污物一同抽走。一直到只剩下少量水时,虹吸破坏,留下的少量水,形成了水封。 不同形式的水箱,只是为了供应定量水而设置的,不是“抽水”的意思。2023-08-16 10:39:081
抽水马桶是怎么抽水的?
虹吸,百度下就可以了2023-08-16 10:39:364
抽水马桶工作原理
马桶,日常生活的卫浴必用品,这是每个家庭都必须有的,但是如果我们一点也不了解抽水马桶工作原理及结构介绍,那么,当马桶出现小问题的时候我们就被难住了,实际上抽水马桶工作原理是很简单的,不过我们现在还没有真正的了解马桶,如果我们了解了就不会再觉得马桶只是脏、臭的印象了。 【抽水马桶工作原理】 1、你按下按钮从而会拉动马桶内部的链子,所以就可以打开冲水阀了。 2、然后你就会发现水箱中有大量的水冲到马桶中,从而冲洗干净,这时候冲水阀也会回到原位。 3、水的冲力将启动便池中的虹吸管,虹吸管会将便池中的污物吸到排水道中。 4、同时,水箱中的水位将下降,浮块也将下降。下降的浮块会打开上水阀。 5、水流经上水阀,为水箱和便池注水。水箱充水时,浮块将漂起,当浮块达到一定高度时,上水阀将闭合。 6、如果马桶出现故障, 上水阀无法闭合,溢流管可防止水箱中的水溢出。 【抽水马桶的原理作用】 抽水马桶的工作原理是根据水的释放而转换的,简单来说,利用放水旋钮和水塞控制放水和储水来工作。原理非常简单。使用者在使用时,打开开关水龙头就能使用。 从专业术语上来说,它是根据抽水马桶原理图进行的,利用连接的水塞金属绳或者是尼龙绳拉起的水塞,然后再向上拔出出水管的埠。 工作原理非常简单,就是根据抽水马桶原理图而操作的马桶,每当使用者使用开关,开始抽水时,水就会从马桶的储水器里上升到马桶内,再到达最终位置,就是这样的原理,通俗易懂。从更深方面来说,水位下降冲洗时候,便把冲洗池的开关一起打开,浮球连同杠杆由于水位的原因,压入水管的埠。从而堵住出水口。 【抽水马桶的种类】 普通的球阀式抽水马桶:一般在水箱里都装有一个塑胶浮球和橡胶的活塞,再加一根进水管和一根出水管,还有一根是排污管,通过浮球的浮力来控制水箱的进水和出水,操作起来也是比较方便的,但是使用寿命却不是很长,价格便宜。 自控型节水抽水马桶:马桶体上方是一个大水箱,大水箱的里面安放了一个小水箱,小水箱中有进水控制装置和浮体、控制可靠,水封作用好,一次冲洗干净,安装维修都比较方便。 这样的抽水马桶在日常生活中比较常见。 气压式抽水马桶:采用国际先进高科技密封式冲水装置,用水量在6升以下,直线运送距离达到9米远,冲水力特别强劲。目前抽水马桶的技术在不断革新。新型底座设计,形体和管路保证排水畅通无阻, 预留水面比较传统面积大40%,这样减少清洁的工作量,价格较贵。 不知道通过对上述内容的学习,您现在觉得抽水马桶工作原理是什么呢?希望您越来越喜欢它。2023-08-16 10:39:471
直冲马桶原理图解
直冲马桶原理图解1. 介绍直冲马桶又叫做掀盖式马桶,是目前市场上最常见的马桶种类。它采用的是直接将水从水箱内流入马桶内的清洗方式,所以水流速度快,冲刷干净。下面为大家详细介绍一下直冲马桶的工作原理。2. 水箱部分直冲马桶的水箱和传统马桶的水箱有很大的不同。直冲马桶的水箱通常比传统马桶的水箱更小,因为水箱的大小会影响水的流速。另外,直冲马桶的水箱里面有调节水位的装置,可以根据需求来调整水位高低。3. 冲水阀部分冲水阀位于水箱底部,控制着水的流入量。当水箱内的水位上升到一定程度时,冲水阀自动打开,水就会从冲水阀中流入下部的马桶内进行冲洗。4. 冲洗系统部分直冲马桶的冲洗系统相对比较简单。水从冲水阀中流入下部的马桶内,通过U形弯曲的管道而进入到马桶的下沿。那么,水从马桶底部冲击出来,就能将污物冲刷走了。另外,打开水阀后,水流会落到马桶与管道相连接处,形成的水柱会让马桶倒立处产生较强的负压,促进排泄物排放。5. 双冲系统部分一些新型的直冲马桶会安装双冲系统。这种马桶可以根据需要来选择不同的冲洗量。具体来说,双冲系统有两种不一样的冲水按键。按下其中一个,便会释放出比较少的水量进行小便冲洗。按下另一个,则会释放大量的水量进行大便冲洗。双冲系统既能节水又不会影响冲洗效果,具有很高的实用价值。6. 常见问题直冲马桶常见的问题包括冲洗不干净、水位过低、冲洗声音过大等。如果遇到这些问题,我们可以通过观察机器的工作状态,并对可能损坏的零件进行及时的维修来解决。7. 总结去购买马桶时,我们可以选购市场上较为成熟、性价比高的的直冲马桶。通过了解直冲马桶的工作原理,我们就能够熟悉马桶的使用方法,避免因不当使用而影响其使用寿命。在日常使用中,可以适当调节水位,采用双向冲洗系统,让每一次冲洗都更节水环保。2023-08-16 10:40:121
马桶工作原理图
百度上一搜就有啊2023-08-16 10:40:232
冲水马桶上面有两个按钮,一个半开放水少,和一个全开出水多,原理是什么?
别碰毒,别碰赌,大赌小赌都别碰,多给自己找几个爱好,除了做好自己的事,多出去旅游,长长见识,年轻别做生意,除非有人带,记得存钱,机会来了你会用得上,别听别人吹牛逼,自己多看,多想,感情方面先爱自己,才懂的如何爱别人,感情这种事可以成就一个人也可以拖垮一个人,最后这里祝你们飞黄腾达前程似锦。2023-08-16 10:40:462
卫生间有关的物理小知识(十个有关家务的物理知识)
1.十个有关家务的物理知识 家中的用电器是并联的,开关与所控制的电器串联,插座可临时加接用电器,也并联在电路中;可调台灯,电炉较暗时,电路中电阻较大,电能表转动较慢,节约电能;电饭堡煮饭、电炒锅煮菜、电水壶烧开水是利用电能转化为内能,都是利用热传递煮饭、煮菜、烧开水的;排气扇(抽油烟机)利用电能转化为机械能,利用空气对流进行空气变换; 电饭煲、电炒锅、电水壶的三脚插头,插入三孔插座,防止用电器漏电和触电事故的发生;微波炉加热均匀,热效率高,卫生无污染。加热原理是利用电能转化为电磁能,再将电磁能转化为内能;家中的电灯,是利用电流的热效应工作的,将电能转化为内能和光能;厨房的炉灶(蜂窝煤灶,液化气灶,煤灶,柴灶)是将化学能转化为内能,即燃料燃烧放出热量;电冰箱由温控开关控制,是间歇性工作的,可以节约电能;测电笔可以区别火线和零线,笔中的电阻很大,它可以限制通过人体的电流;楼梯间的感应灯由声和光控制,光元件和声元件是串联的。 二、与热学知识有关的现象 1.与热学中的热膨胀和热传递有关的现象:使用炉灶烧水或炒菜,要使锅底放在火苗的外焰,不要让锅底压住火头,可使锅的温度升高快,因为火苗的外焰温度高;锅铲、汤勺、漏勺、铝锅等炊具的柄用木料制成,是因为木料是热的不良导体,以便在烹任过程中不烫手;炉灶上方安装排风扇,是为了加快空气对流,使厨房油烟及时排出去,避免污染空间;滚烫的砂锅放在湿地上易破裂。这是因为砂锅是热的不良导体,烫砂锅放在湿地上时,砂锅外壁迅速放热收缩而内壁温度降低慢,砂锅内外收缩不均匀,故易破裂;往保温瓶灌开水时,不灌满能更好地保温。因为未灌满时,瓶口有一层空气,是热的不良导体,能更好地防止热量散失;炒菜主要是利用热传导方式传热,煮饭、烧水等主要是利用对流方式传热的;冬季从保温瓶里倒出一些开水,盖紧瓶塞时,常会看到瓶塞马上跳一下。这是因为随着开水倒出,进入一些冷空气,瓶塞塞紧后,进入的冷空气受热很快膨胀,压强增大,从而推开瓶塞;冬季刚出锅的热汤,看到汤面没有热气,好像汤不烫,但喝起来却很烫,是因为汤面上有一层油阻碍了汤内热量散失(水分蒸发);冬天或气温很低时,往玻璃杯中倒入沸水,应当先用少量的沸水预热一下杯子,以防止玻璃杯内外温差过大,内壁热膨胀受到外壁阻碍产生力,致使杯破裂;煮熟后滚烫的鸡蛋放入冷水中浸一会儿,容易剥壳。因为滚烫的鸡蛋壳与蛋白遇冷会收缩,但它们收缩的程度不一样,从而使两者脱离 2.节水马桶相关的物理现象及原理 节水马桶的工作原理图及现象图如下图所示:挑选技巧要挑选到质量合格的马桶除了到正规卖场选择品牌产品外,消费者自己也要有一双火眼金睛。专家告诉记者,主要从四个方面就能大致对节水马桶的质量做出判断。首先是看陶瓷坯体:如果是贴牌马桶,或是无牌马桶,技术上不够讲究,其烧成温度只有八九百度,那么容易造成坯体吸水率比较高,使用时间一长就会发黄。 所以,选购马桶之时,要多关注坯体的质量。 其次看釉料:杂牌无牌马桶外层一般采用普通釉料,不够光滑,污渍容易残留,这就会出现多次冲不干净的现象。 另外,不够光滑还会更多地滞留细菌,影响卫生。好的马桶会采用高品质抗菌釉,光滑度好,容易冲干净。 再次看水件:水件是马桶最关键的部位,直接决定马桶的使用寿命和冲水效果。许多人会发现家里的马桶用了一段时间就出现按键发硬、按下去弹不上来或者冲水无力等问题,这就说明你选了一个水件品质较差的马桶,如果保修不到位,那就只能更换新马桶了。 最后还需要现场试冲:一般多数卖场销售店都会有试用装置。消费者不妨直接一试心仪马桶的冲水效果。 1、气压节水马桶。是利用进水的动能推动叶轮转动压气装置对气体进行压缩,利用进水的压能对压力容器中的气体进行压缩,带有较高压力的气体和水先对厕所进行强冲洗,然后再用水冲净,以实现节水的目的,容器内还有一个浮球阀,浮球阀用于控制容器内的水量不超过一定值。 2、无水箱节水马桶。其马桶内部呈漏斗状,无接水口、冲水管腔及防臭弯管。 马桶的排污口直接与下水道相通。马桶排污口处有一气球,内充介质为液体或气体。 脚踏马桶外部的压吸泵使气球膨胀或收缩,借此将马桶排污口打开或关闭。利用马桶上方的射流器将残余污物冲刷干净。 本发明节水,体积小,成本低,不堵塞,无跑冒滴漏现象。适合节水型社会的需要。 3、废水再利用式节水马桶。主要是将生活废水再次利用,同时注重马桶的清洁程度不减,所有功能不变的一种马桶。 功能原理超旋风节水马桶采用高能效增压冲水技术,创新超大管径冲水阀,保证冲水效果的同时更加注重节水环保新概念。一次冲净 仅需3.5升 由于高效能地释放了水的势能和冲洗力,所以单位水量的冲力更加强劲,一次冲水,即可达到彻底冲净效果,用水却仅需3.5升。 相比普通节水坐便器,每次冲水节省40%。 超导水圈,瞬时增压 全面释放水能量 恒洁独创超导水圈设计,平时圈内蓄水待发,按下冲洗阀时,不用等待水流填充,可瞬间完成从高位势能到冲洗孔的水压传导和增强,水能量完全释放,强劲冲出。 劲漩虹吸,极速水流 彻底冲净不返流 全面改进冲水管道,冲水时存水弯能产生更大的真空,虹吸拉力随之增强,将污物强劲又迅速的拉进排水弯道,冲洗洁净的同时更避免拉力不足产生的返流问题。 系统整体优化,节水全面升级 A、陡壁冲洗,冲力强劲; B、喷水孔挡板设计,不留污物; C、超大冲水管径,冲水更快更流畅; D、管道优化,迅速汇流将污物顺畅排出。 双腔双孔节水马桶废水再利用这里以双腔双孔节水马桶为例:该马桶是一种双腔双孔节水马桶,涉及坐式马桶。通过双腔双孔马桶与洗脸盆下方防溢防臭蓄水桶的组合来实现废水再利用,达到节水目的。 本发明是在现有坐式马桶的基础上研发的,主要包括坐便器、马桶水箱、隔水板、废水腔、净水腔、两个进水口、两个排水孔、两个独立的冲刷管道、马桶触发装置和防溢防臭蓄水桶。生活废水经防溢防臭蓄水桶和连接管储存至马桶水箱废水腔,多余废水经溢水管排至下水道;废水腔进水口不设进水阀,废水腔排水孔、净水腔排水孔、净水腔进水口均设有阀门;马桶冲刷时同时触发废水腔排水阀和净水腔排水阀,废水经废水冲刷管道从下面冲刷便盆,净水经净水冲刷管道从上面冲刷便盆,共同完成坐便器的冲洗。 除上述功能原理之外,还有这样一些道理存在,包括:三级虹吸劲冲系统、节水系统、双晶亮洁釉技术等,借冲洗水在排水道形成超强的三级虹吸劲冲系统将污物排出的便器;在原釉面基础上再覆盖透明微晶层,就像镀了一层滑膜,合理的施釉,整个表面一气呵成,杜绝挂污现象。表现在冲洗功能上,达到了排污彻底、自我清洁的境地,从而实现节水。 优点本双腔双孔节水马桶与一般马桶相比有以下优势:1、能够有效实现生活废水再利。2、不改变马桶的外观体积大小。 3、不改变马桶的操作使用流程。4、不降低马桶的卫生清洁程度。 5、不因废水存积散发任何异味。 3.100条生活物理知识 (1)坐在快速行驶的车上,在转弯的时候,会感觉向外甩,这是离心现象。 (2)指甲剪、剪刀、镊子的工作原理,是杠杆。 (3)人们使用的镊子、筷子、剪刀等 (4)汽车刹车后不能马上停下火车上的乘客向前倾倒 (5)施工时用一重物,看其是否与墙平行 (6)挂在壁墙上的石英钟,当电池的电能耗尽而停止走动时,其秒针往往停在刻度盘上“9”的位置。 这是由于秒针在“9”位置处受到重力矩的阻碍作用最大。 (7)有时自来水管在邻近的水龙头放水时,偶尔发生阵阵的响声。 这是由于水从水龙头冲出时引起水管共振的缘故. (8)电炉“燃烧”是电能转化为内能,不需要氧气,氧气只能使电炉丝氧化而缩短其使用寿命。2023-08-16 10:42:141
马桶原理图详细介绍
很多的人群都在使用马桶,但是很多的人并不知道马桶原理图是怎样,并且在挑选马桶的时候不知道那种类型的马桶质量比较好,那种类型的马桶比较实用,不宜堵,可能会选一些不是很好的马桶使用,现在让我们跟随我们来了解一下马桶的原理图以及马桶的选购方法!一、马桶原理图详解1、以上的马桶原理图来看,马桶是由水箱和坐便器两大部分组成的,又分为进水管、出水管、渗水管、放水旋钮、浮球和杠杆。2、上述马桶原理图表现水箱控制马桶放水和加水,它是靠浮力和重力、加上杠杆原理工作的,当我们用完马桶后会按下防水按钮,这时通过杠杆原理将水塞拉起来,同时堵信注水口,这时水就会流到坐便器中,水箱里的水流完了,水塞就会重新落下,将山水口堵住,打开注水口,同时水箱开始蓄水。水箱蓄水的过程是靠浮力和重力完成的,浮球失去浮力会后下沉,打开注水阀门(此时注水口已经打开),水流进入水箱,这样水箱就可以蓄水了。3、当水进入坐便器后是如何工作的呢,这是一个虹吸现象,当坐便器内充满水时,水就会排向山水口,也就是S形管,S形管又叫做虹吸管,能将水排尽它功不可没,坐便器在短时间内聚集了很多水,又在短时间内排出去,就是它的功劳,当水快在S管排完时,S管内会形成一个短暂我低压环境,在水压的作用下,水会被挤入S管,当低压消失,部分无法排出水返回坐便器,形成水封,这就是我们看到的水会全部排入S管,又出来的原因。二、马桶的选购方法1、用手轻轻抚摸马桶的表面,如果没有凹凸不平的感觉,并且觉得釉面和坯体的手感都十分细腻,这表明马桶的质量比较好。如果是中低档次的马桶,其表面的釉面和坯体会比较粗糙,颜色暗淡,在灯光的照射下会发现有小孔。2、高档的坐便器因为烧制时的温度高,达到了全瓷化的要求,所以掂在手上会有沉甸甸的感觉。而中低档的坐便器烧成温度低,时间也短,所以没有达到全瓷化的要求。3、高温烧制的马桶吸水率很低,因此不容易吸进污水、产生异味。而有些中低档的马桶吸水率很高,当吸进了污水后很容易发出难闻气味,且很难清洗。时间久了,还会发生龟裂和漏水的现象。在挑选的时候,可以用手轻轻敲击马桶,如果敲击的声音沙哑,不清脆响亮,那么这样的马桶很可能会有内裂,或是产品没有烧熟。以上就是马桶原理图的详解以及马桶的选购方法,通过以上的内容相信你可以了解马桶的工作原理并且可以了解马桶的选购方法,马桶是依靠浮力、重力、杠杆等等原理工具就可以使马桶正常的运转,。2023-08-16 10:42:561
怎么把马桶抽水
怎么把马桶抽水抽水马桶原理主要是虹吸原理,抽水马桶原理图依据的也是虹吸原理。抽水马桶的“抽水”是指大便器下面的S形弯,在排污时,马桶内的水面超过S弯的高点时,形成的虹吸现象,能够把大便器的水和污物一同抽走。一直到只剩下少量水时,虹吸破坏,留下的少量水,形成了水封。虹吸:虹吸现象是液态分子间引力与位差能造成的。即利用水柱压力差,使水上升再流到低处。由于管口水面承受不同的大气压力,水会由压力大的一边流向压力小的一边,直到两边的大气压力相等,容器内的水面变成相等高度,水就会停止流动。利用虹吸现象很快就可将容器内的水抽出。抽水马桶由以下主要部分组成:进水管、出水管、渗水管、水塞(进水和出水)、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。2023-08-16 10:43:061
谁知道为什么在马桶水箱里放瓶子可以节水?
是可以节约用水的,这样操作,水箱内的水量就会减少,达到节水的效果。具体来说,放置瓶子可以起到以下几个作用:减少冲水量:瓶子的体积占据一部分水箱的空间,使得水箱内的水量减少。当冲水时,水箱内的水量相对较少,所需的冲水量也减少,从而节省水的使用。减缓冲水速度:放置瓶子可以改变水流的速度和方向,减缓水流进入马桶的速度。这样可以减少水流的冲击力,降低冲水时的水溅出和声音。需要注意的是,放置瓶子在马桶水箱内可能会影响到马桶冲水的效果和性能。2023-08-16 10:43:322
马桶冲水原理是什么,为什么会有那么大的冲击力
压力吧。。。2023-08-16 10:44:476
抽水马桶水箱内部结构图
抽水马桶由以下主要部分组成:进水管、出水管、渗水管、水塞(进水和出水)、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。 以下为抽水马桶(水箱)的工作原理,仅供参考: 放水时,扳动放水旋钮,旋钮通过杠杆将出水塞拉起。这样水箱的水就会放出。水被放出后,出水塞落下,堵住出水口。此时,浮球也因水面下降,处在水箱底部。而浮球的下落,带动杠杆将进水塞拉起,而使水进入水箱内。随着水面的上升,浮球也会因浮力逐渐升高,直至通过杠杆将进水塞压下,堵住进水口。这样水箱内又盛满水。想一想,可调旋钮的作用是什么? 当进水管因故障而漏水时(如:进水塞不能堵住进水口或进水管破裂),水箱内水面会不断升高,最终将溢出水箱。而渗水管的设置就解决了这个问题。当水面升高至渗水管口时,水就会从渗水管流入马桶内,不会使水漫过水箱。而进水管正常工作时,水箱内水面不会达到渗水管口处,所以也就不用担心水会流走。2023-08-16 10:45:041
position属性有哪4种取值?有何区别?
position属性有static、relative、absolute和fixed取值。区别是static,默认值,没有定位。relative,生成相对定位的元素,通过top,left,right的设置相对于其正常位置进行定位。absolute,生成绝对定位的元素,相对于static定位以外的第一个父元素进行定位。fixed,生成绝对定位的元素,相对于浏览器窗口进行定位。定位类型大多数情况下,height和width被设定为auto的绝对定位元素,按其内容大小调整尺寸。但是,被绝对定位的元素可以通过指定top和bottom,保留height未指定,来填充可用的垂直空间。它们同样可以通过指定left和right并将width指定为auto来填充可用的水平空间。定位元素是其计算后位置属性为relative,absolute,fixed或sticky的一个元素。相对定位元素是计算后位置属性为relative的元素。绝对定位元素是计算后位置属性为absolute或fixed的元素。粘性定位元素是计算后位置属性为sticky的元素。如果top和bottom都被指定,top优先。如果指定了left和right,当direction设置为ltr时left优先,当direction设置为rtl时right优先。2023-08-16 10:43:541
squirrel英语怎么读
squirrel读:英 [u02c8skwu026aru0259l],美 [u02c8skwu025cu02d0ru0259l]。squirrel的意思是:松鼠。词典释义:松鼠;松鼠科啮齿类动物;松鼠的毛皮。网络释义:小松鼠;松鼠;花狸鼠。双语例句:1、Running madly about in a squirrel cage of activity.在一项单调乏味的活动中拼命地忙碌。2、The little squirrel has a bushy tail.小松鼠拖着个大尾巴。3、The squirrel has a store of food那只松鼠储有大量的食物。4、A nocturnal member of the squirrel family searches for fungi, its favorite food.一名松鼠家族的夜行成员在寻找它最喜欢的食物——真菌。5、I often can see squirrel when Lin and I walk in the park.当我和林在公园里散步的时候,常常能看到松鼠。2023-08-16 10:43:551
基因突变
核糖体? 翻译都是在核糖体中进行的 也就是在这时候才会在合成时候发生基因突变...应该是...2023-08-16 10:44:006
rfc在revit是什么后缀
在Revit中,RFC是Revit Family Content的缩写,通常用于表示Revit家族文件。RFC文件的后缀名通常是.rfa。2023-08-16 10:44:161
NASH饮食的意义?
降低钠的摄入 我国居民膳食指南中建议每人每日食盐摄入量不超过6g,而我国的人均食盐高达10.2g。钠盐摄入过多,主要通过增加血容量来引起血压升高,人吃咸了会..2023-08-16 10:44:222
revit怎么让标高倒着的
1、打开标高符号显示错误的项目文件,依次选择:插入选项卡,从库中载入面板,载入族命令。2、弹出载入族对话框,顶部查找范围默认为China路径的话,软件安装就没问题,依次打开:注释——符号——建筑文件夹。3、在里面找到如下三个文件,选择这三个文件,点击打开按钮:标高标头上.rfa,标高标头下.rfa,标高标头正负零.rfa。2023-08-16 10:44:261
NBA里的NASH国籍?他得过几次NBA的MVP?
加拿大人!好像是两次吧,这个不太清楚。2023-08-16 10:44:313
如何更好的理解分析深度卷积神经网络
作者:杨延生链接:来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传统较深的网络参数太多,很难训练的问题,使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念,大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了:LSTM,ResNet等。新的方法就多了:新的激活函数:ReLU,新的权重初始化方法(逐层初始化,XAVIER等),新的损失函数,新的防止过拟合方法(Dropout, BN等)。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足:梯度消失,过拟合等。---------------------- 下面是原答案 ------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级。 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。2023-08-16 10:44:351
战地风云1942修改器怎么用?
打开winrfa选项, 点上面的File 然后点Open.rfa 找到Modsf1942Archives目录下的Objects.rfa (如果你只是想要修改武器的参数的话 )找到后打开这时你会看到一个列表比方说你想要修改Mp40的弹药数量, 就将滚动条下拉然后找到handweapons选项,下面这些就是Mp40的各种参数了 ----------------------------------------------------------------------------- ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40 ObjectTemplate.itemIndex 3 ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile rem ObjectTemplate.setTracerTemplate Tracer_Projectile CRD_UNIFORM/2/4/0 ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0 ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1 ObjectTemplate.magSize 32 ObjectTemplate.numOfMag 5 ObjectTemplate.magType 0 ObjectTemplate.reloadtime 4.3 ObjectTemplate.roundOfFire 9 ObjectTemplate.GUIIndex 7 ObjectTemplate.setHudAmmoType ATAmmoBar ObjectTemplate.setAmmoBar "Ingame/Magbar_SMG_empty_32x64.tga" ObjectTemplate.setAmmoBarFill "Ingame/Magbar_SMG_full_32x64.tga" ObjectTemplate.setAmmoBarSize 46 ObjectTemplate.setAmomBarPosX 4 ObjectTemplate.setAmomBarPosY -11 ObjectTemplate.setAmomBarTextPosX 8 ObjectTemplate.setAmomBarTextPosY 4 ObjectTemplate.setCrossHairType CHTCrossHair objectTemplate.aiTemplate MP40AI ObjectTemplate.zoomFov 0.6 ObjectTemplate.altFireOnce 1 ObjectTemplate.soldierZoomFov 0.9 ObjectTemplate.soldierZoomPosition -0.02/-0.0/-0.08 ObjectTemplate.soldierCameraPosition 0.01/-0.04/0.09 ObjectTemplate.addRootSpeed 0 ObjectTemplate.AmmoType 1 ObjectTemplate.minDamage 0.5 ObjectTemplate.distToStartLoseDamage 50 ObjectTemplate.distToMinDamage 100 rem ObjectTemplate.autoReload 1 Rem *** Deviation Begin ***** ObjectTemplate.velocity 1000 ObjectTemplate.setRecoilForceUp CRD_UNIFORM/0.21/0.25/0 ObjectTemplate.setRecoilForceLeftRight CRD_UNIFORM/-0.1/0.1/0 ObjectTemplate.setHasRecoilForce 1 ObjectTemplate.setGoBackOnRecoil 1 ObjectTemplate.setFireDev 2.0 0.35 0.06 ObjectTemplate.setDevMod 1.2 1.05 0.9 ObjectTemplate.setMinDev 0.4 ObjectTemplate.setTurnDev 0 0 0 0 ObjectTemplate.setSpeedDev 0.8 0.2 0.2 0.1 ObjectTemplate.setMiscDev 2.5 2.5 0.1 Rem *** Deviation End ***** ObjectTemplate.fireInCameraDof 1 ObjectTemplate.loadSoundScript Sounds/mp40.ssc ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske ObjectTemplate.useSkeletonPartAsMain Mp40 ObjectTemplate.addTemplate Mp40Lod ObjectTemplate.addTemplate e_MuzzThomp ObjectTemplate.setInputId -1 ObjectTemplate.startoneffects 0 ObjectTemplate.setPosition 0/0.023/0.43 ObjectTemplate.setRotation 0/0/0 ObjectTemplate.addTemplate e_Shell9mm ObjectTemplate.setInputId -1 ObjectTemplate.startoneffects 0 ObjectTemplate.setPosition 0/0.02/0.43 ObjectTemplate.setRotation 0/0/0 ObjectTemplate.networkableInfo HandFireArmsInfo rem ** Objects ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Trigger ObjectTemplate.geometry Mp40Trigger ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Plupp ObjectTemplate.geometry Mp40Plupp ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Mag ObjectTemplate.geometry Mp40Mag ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Simple ObjectTemplate.geometry Shad_Mp40 ObjectTemplate.create AnimatedBundle Mp40Complex ObjectTemplate.geometry Mp40 ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1 ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske ObjectTemplate.addTemplate Mp40Trigger ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Trigger ObjectTemplate.addTemplate Mp40Plupp ObjectTemplate.bindToSkeletonPart plupp ObjectTemplate.addTemplate Mp40Mag ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Mag ObjectTemplate.create LodObject Mp40Lod ObjectTemplate.lodselector HandWeaponLodSelector ObjectTemplate.addTemplate Mp40Complex ObjectTemplate.addTemplate Mp40Simple ----------------------------------------------------------------------------- 先简单的介绍一下各种主要参数 ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40 这个是武器的名称 ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile 这个是武器使用的弹药,如果你把它改成TigerProjectile的话,那游戏中的Mp40就会发射Tiger的炮弹(88MM的MP40?) ObjectTemplate.magSize 32 这就是武器的弹药数量 ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0 这个参数是设定弹药从什么地方飞出来的,坐标X Y Z ObjectTemplate.numOfMag 5 这个是武器的备用弹~~ ObjectTemplate.reloadtime 4.3 这个是武器重新装填弹药的时间 ObjectTemplate.roundOfFire 9 这一行参数是设定武器的射击速度,数值越高武器的射击速度越快 ObjectTemplate.velocity 1000 这个是弹药的飞行速度,如果你把它改成999XXXX的话就不用计算提前量了(CS?) 以上这些参数都可以修改的~~ 不过不要修改的太BT... 那样就失去游戏的乐趣了 (PS:修改前一定要备份Objectes.rfa!)2023-08-16 10:44:351
为什么韩国人喜欢汤唯
漂亮2023-08-16 10:44:3810
什么是纳什均衡纳什均衡定义及描述 什么是纳什均衡
1、纳什均衡,Nash equilibrium ,又称为非合作博弈均衡,是博弈论的一个重要术语,以约翰·纳什命名。 2、约翰·纳什1948年作为年轻数学博士生进入普林斯顿大学。其研究成果见于题为《非合作博弈》(1950)的博士论文。该博士论文导致了《n人博弈中的均衡点》(1950)和题为《非合作博弈》(1951)两篇论文的发表。纳什在上述论文中,介绍了合作博弈与非合作博弈的区别。他对非合作博弈的最重要贡献是阐明了包含任意人数局中人和任意偏好的一种通用解概念,也就是不限于两人零和博弈。该解概念后来被称为纳什均衡。 3、纳什的主要学术贡献体现在1950年和1951年的两篇论文,1950年他才把自己的研究成果写成题为“非合作博弈”的文章刊登在美国全国科学院每月公报上,立即引起轰动。说起来这全靠师兄戴维·盖尔之功,就在遭到冯·诺依曼贬低,嘲笑几天之后,他遇到盖尔,像说梦话似的告诉他自己已经将冯·诺依曼的“最小最大原理找到了普遍化的方法和均衡点。纳什这个初出茅庐的小子,根本不知道竞争的险恶,从没想到学术欺骗的后果。结果还是戴维·盖尔充当了他的“经纪人”,起草致科学院的短信,系主任列夫谢茨则利用方便的人脉关系亲自将文稿递交给科学院。纳什写的文章不多,他辩解说:少了才是精品。中国国内提一个教授,要求在“核心的刊物”上发表多少篇文章。按照这个标准可能纳什还不一定够资格。 4、1996年诺贝尔经济学奖得主莫尔里斯当牛津大学艾奇沃思经济学讲座教授时也没有发表过什么文章,特殊的人才,必须有特殊的选拔办法。 5、Nash平衡是指博弈中这样的局面,对于每个参与者来说,只要其他人不改变策略,他就无法改善自己的状况。Nash在证明了在每个参与者都只有有限种策略选择、并允许混合策略的前提下,Nash平衡一定存在。以两家公司的价格大战为例,Nash平衡意味着两败俱伤的可能:在对方不改变价格的条件下,既不能提价,否则会进一步丧失市场;也不能降价,因为会出现赔本甩卖。于是两家公司可以改变原先的利益格局,通过谈判寻求新的利益评估分摊方案,也就是Nash平衡。类似的推理当然也可以用到选举,群体之间的利益冲突,潜在战争爆发前的僵局,议会中的法案争执等。 6、假设有n个局中人参与博弈,给定其他人策略的条件下,每个局中人选择自己的 纳什均衡 7、最优策略(个人最优策略可能依赖于也可能不依赖于他人的战略),从而使自己利益最大化。所有局中人策略构成一个策略组合(Strategy Profile)。纳什均衡指的是这样一种战略组合,这种策略组合由所有参与人最优策略组成。即在给定别人策略的情况下,没有人有足够理由打破这种均衡。纳什均衡,从实质上说,是一种非合作博弈状态。 8、纳什均衡达成时,并不意味着博弈双方都处于不动的状态,在顺序博弈中这个均衡是在博弈者连续的动作与反应中达成的。纳什均衡也不意味着博弈双方达到了一个整体的最优状态,以下的囚徒困境就是一个例子。2023-08-16 10:44:391
卷积神经网络中的卷积与数学中卷积的区别
数学中的卷积和卷积神经网络中的卷积严格意义上是两种不同的运算 公式为 如图1所示,a矩阵是 的矩阵,a矩阵经过数学卷积运算后得到c矩阵。现在我们计算 处的值,c矩阵其他值的计算方式与 一致。 根据公式(1),可得到 的计算过程如图2,抽象为公式为 会发现图2的计算过程就是图3中颜色相同的块相乘,并求和的过程。 总之, 和 卷积的过程是,卷积核 绕中心点旋转180度,然后与 对应位置相乘并求和 我们以“丢骰子为例”,使用单个下标的离散卷积,公式为 。我们投掷两颗骰子,求解两颗骰子点数为4的概率,则 那么,两枚骰子点数加起来为4的情况有: 因此,两枚骰子点数加起来为4的概率为: 符合卷积的定义,把它写成标准的形式就是: 本质上就是卷积核与图片局部区域对应位置相乘并求和,或者为图片的局部区域像素值加权求和,其中权值就是卷积核心。 这两种操作,很容易通过设计特定的“卷积核”,然后将其与像素矩阵的对应像素(不进行旋转)相乘得到 举例说明 我们对下述的图像进行平滑滤波和边缘提取处理 使用下面的卷积核,就可以得到预期的效果 实现原理: 哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核?2023-08-16 10:44:451
网线水晶头超五类和超六类有什么区别?可以通用吗?
通用的。局域网用用的。带屏蔽线的叫做超6类。升级版本。2023-08-16 10:44:463
肝脏肿瘤射频消融术术后半个月,有轻微盗汗及消瘦现象,肝部部分区域呼吸伴随疼痛,希望相关人士可以解答
去问你的手术医生 看看2023-08-16 10:44:474
化学中NaSH是什么
一般写成NaHS,硫氢化钠。2023-08-16 10:44:514
什么是Nash真空泵
详见http://wenku.baidu.com/view/a7cb2af17c1cfad6195fa72e.html2023-08-16 10:45:025
何谓基因突变?有哪些主要型别?
何谓基因突变?有哪些主要型别? 基因突变指基因组DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象。主要型别碱基置换突变、移码突变、缺失突变、插入突变。 1、碱基置换突变:指DNA分子中一个碱基对被另一个不同的碱基对取代所引起的突变,也称为点突变。 2、移码突变:指DNA片段中某一位点插入或丢失一个或几个(非3或3的倍数)碱基对时,造成插入或丢失位点以后的一系列编码顺序发生错位的一种突变。 3、缺失突变:基因也可以因为较长片段的DNA的缺失而发生突变。 4、插入突变:一个基因的DNA中如果插入一段外来的DNA,那么它的结构便被破坏而导致突变。 基因突变包括哪些型别?其主要遗传效应有哪些 型别:点突变、缺失、插入、倒位和动态突变。 遗传效应:碱基置换突变(同义突变、错义突变、无义突变、终止密码子突变或延长突变)、移码突变、融合突变等 基因突变包括哪些型别 两大类: 一、 由于个体体内自带基因的突然改变,是遗传资讯的隐性表现。 二、 由于外界环境条件导致的个体体内遗传细胞发生突变,是后天的影响结果。 希望可以帮到你哦~ 基因突变的四种类型: 1.碱基置换突变 2. 移码突变 3.缺失突变 4.插入突变 影响因素 内在因素 突变是一系列变化的结果。影响这一系列变化的任何一个环节的因素都会对于突变型的出现有一定的影响。 诱变剂接触 DNA以前必须首先进入细胞,才能诱发突变。高等植物对于紫外线的诱变作用较不敏感的原因就是因为紫外线不易穿透它的细胞壁。化学药品的渗透和细胞膜的结构有很大的关系。鼠伤寒沙门氏菌有一个改变细胞膜成分的突变型深度粗糙 (rfa),它使细胞膜对于许多药物的渗透性增大,从而提高了细胞对许多化学诱变剂的敏感性。 细胞中的酶可以破坏进入细胞的诱变剂,从而减弱诱变效果。例如,过氧化氢酶可以减弱过氧化氢的诱变效果。一些没有诱变作用的物质也可以因为细胞中的酶的活化作用而使该物质转变成为诱变剂,这些物质称为前诱变剂。例如陆蒽酮本身没有诱变作用,但可以通过肝脏中的羟化酶的作用而转变为诱变剂海蒽酮(图7)。 基因突变 诱变剂接触DNA以后,能使DNA发生区域性的损伤,这些损伤如果未经修复,便可阻碍 DNA的复制而造成细胞死亡。修复 DNA损伤的机制有两类:一类称为无误修复,它使 DNA恢复原状但不带来突变;另一类称为易误修复或称错误倾向修复,它使DNA复制继续进行,但也常同时带来基因突变。 细胞中有关 DNA损伤修复的酶活性的改变,可以改变细胞对于诱变剂的杀伤作用或诱变作用的反应。由于基因突变而使不论哪一种有关 DNA损伤修复的酶失活时,都必然导致细胞对于紫外线或其他诱变剂的杀伤作用变得更为敏感。可是就诱变结果来讲,则要看这酶是涉及无误修复,还是易误修复。如果属于前者,那么有关的基因发生突变时将使突变更易发生,如果属于后者,那么有关的基因发生突变时将使突变更不易发生,因此这些突变型分别称为增变基因和抗变基因。在大肠杆菌噬菌体T4中,基因43编码 DNA多聚酶。基因43的突变型有两种。一种是增变基因,它的 DNA多聚酶的核酸外切酶活性和多聚酶活性之比小于野生型的 DNA多聚酶;另一种是抗变基因,它的 DNA多聚酶的这两种活性比大于野生型的 DNA多聚酶。在其他生物如大肠杆菌、酵母菌和一些真核生物中也曾发现增变基因。 何谓基因突变\突变对生物有好处么\`? 基因突变是指 DNA在复制过程中 的 碱基被 替换 或者 缺失 或者新增 突变分为有害 中性 和有利 三种变异 依据生物所处的环境而改变 本人高三生物教师 祝学习愉快 基因突变的种类有哪些?各类型别的特征? 按照基因结构改变的型别,突变可分为碱基置换、移码、缺失和插入4种。 按照遗传资讯的改变方式,突变又可分为错义、无义两类。 基因突变可以是自发的也可以是诱发的。自发产生的基因突变型和诱发产生的基因突变型之间没有本质上的不同,基因突变诱变剂的作用也只是提高了基因的突变率。 你在百度文库上搜索 那很全的 基因突变有哪些分类方法 化学诱变 EMS诱变(人工化学诱变技术) 物理诱变 γ射线 此外还有宇宙无重力情况下等方法 基因突变对染色体上基因有何影响?突变型别? 基因突变是指DNA分子中发生碱基对的替换,增添和缺失,而引起的基因结构的改变,叫做基因突变。突变型别:三种;碱基对的替换,增添和缺失。 基因突变不会改变染色体上基因的数量和所在位置,只是某一个位点发生改变,会引起基因结构的改变,但却不一定引起生物性状的改变(因为密码子具有兼并性)。 基因突变的因素有哪些 基因突变分为两大类,自然突变和诱发突变。一般是基因内部的碱基对顺序由于其他原因发生改变,例如贫血性镰刀细胞,是DNA上的腺嘌呤和胸腺嘧啶的顺序发生改变而造成的。 根据突变对表型的效应,基因突变分为哪些型别 基因突变是基因组DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象(gene mutation)。从分子水平上看,基因突变是指基因在结构上发生碱基对组成或排列顺序的改变。基因虽然十分稳定,能在细胞分裂时精确地复制自己,但这种稳定性是相对的。在一定的条件下基因也可以从原来的存在形式突然改变成另一种新的存在形式,就是在一个位点上,突然出现了一个新基因,代替了原有基因,这个基因叫做突变基因。于是后代的表现中也就突然地出现祖先从未有的新性状。 1个基因内部可以遗传的结构的改变。又称为点突变,通常可引起一定的表型变化。广义的突变包括染色体畸变。狭义的突变专指点突变。实际上畸变和点突变的界限并不明确,特别是微细的畸变更是如此。野生型基因通过突变成为突变型基因。突变型一词既指突变基因,也指具有这一突变基因的个体。 基因突变可以发生在发育的任何时期,通常发生在DNA复制时期,即细胞分裂间期,包括有丝分裂间期和减数分裂间期;同时基因突变和脱氧核糖核酸的复制、DNA损伤修复、癌变和衰老都有关系,基因突变也是生物进化的重要因素之一,所以研究基因突变除了本身的理论意义以外还有广泛的生物学意义。基因突变为遗传学研究提供突变型,为育种工作提供素材,所以它还有科学研究和生产上的实际意义。 种类 基因突变可以是自发的也可以是诱发的。自发产生的基因突变型和诱发产生的基因突变型之间没有本质上的不同,基因突变诱变剂的作用也只是提高了基因的突变率。 按照表型效应,突变型可以区分为形态突变型、生化突变型以及致死突变型等。这样的区分并不涉及突变的本质,而且也不严格。因为形态的突变和致死的突变必然有它们的生物化学基础,所以严格地讲一切突变型都是生物化学突变型。根据碱基变化的情况,基因突变一般可分为碱基置换突变(base substitution和移码突变(frameshift mutation)两大类。 碱基置换突变(subsititution) 指DNA分子中一个碱基对被另一个不同的碱基对取代所引起的突变,也称为点突变(point mutation)。点突变分转换和颠换两种形式。如果一种嘌呤被另一种嘌呤取代或一种嘧啶被另一种嘧啶取代则称为转换(transitioBU诱发的突变n)。嘌呤取代嘧啶或嘧啶取代嘌呤的突变则称为颠换(transversion)。由于DNA分子中有四种碱基,故可能出现4种转换和8种颠换。在自然发生的突变中,转换多于颠换。2023-08-16 10:45:071
深度学习之卷积神经网络经典模型
LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络,在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。 下面详细介绍一下LeNet-5模型工作的原理。 LeNet-5模型一共有7层,每层包含众多参数,也就是卷积神经网络中的参数。虽然层数只有7层,这在如今庞大的神经网络中可是说是非常少的了,但是包含了卷积层,池化层,全连接层,可谓麻雀虽小五脏俱全了。为了方便,我们把卷积层称为C层,下采样层叫做下采样层。 首先,输入层输入原始图像,原始图像被处理成32×32个像素点的值。然后,后面的隐层计在卷积和子抽样之间交替进行。C1层是卷积层,包含了六个特征图。每个映射也就是28x28个神经元。卷积核可以是5x5的十字形,这28×28个神经元共享卷积核权值参数,通过卷积运算,原始信号特征增强,同时也降低了噪声,当卷积核不同时,提取到图像中的特征不同;C2层是一个池化层,池化层的功能在上文已经介绍过了,它将局部像素值平均化来实现子抽样。 池化层包含了六个特征映射,每个映射的像素值为14x14,这样的池化层非常重要,可以在一定程度上保证网络的特征被提取,同时运算量也大大降低,减少了网络结构过拟合的风险。因为卷积层与池化层是交替出现的,所以隐藏层的第三层又是一个卷积层,第二个卷积层由16个特征映射构成,每个特征映射用于加权和计算的卷积核为10x10的。第四个隐藏层,也就是第二个池化层同样包含16个特征映射,每个特征映射中所用的卷积核是5x5的。第五个隐藏层是用5x5的卷积核进行运算,包含了120个神经元,也是这个网络中卷积运算的最后一层。 之后的第六层便是全连接层,包含了84个特征图。全连接层中对输入进行点积之后加入偏置,然后经过一个激活函数传输给输出层的神经元。最后一层,也就是第七层,为了得到输出向量,设置了十个神经元来进行分类,相当于输出一个包含十个元素的一维数组,向量中的十个元素即0到9。 AlexNet模型 AlexNet简介 2012年Imagenet图像识别大赛中,Alext提出的alexnet网络模型一鸣惊人,引爆了神经网络的应用热潮,并且赢得了2012届图像识别大赛的冠军,这也使得卷积神经网络真正意义上成为图像处理上的核心算法。上文介绍的LeNet-5出现在上个世纪,虽然是经典,但是迫于种种复杂的现实场景限制,只能在一些领域应用。不过,随着SVM等手工设计的特征的飞速发展,LeNet-5并没有形成很大的应用状况。随着ReLU与dropout的提出,以及GPU带来算力突破和互联网时代大数据的爆发,卷积神经网络带来历史的突破,AlexNet的提出让深度学习走上人工智能的最前端。 图像预处理 AlexNet的训练数据采用ImageNet的子集中的ILSVRC2010数据集,包含了1000类,共1.2百万的训练图像,50000张验证集,150000张测试集。在进行网络训练之前我们要对数据集图片进行预处理。首先我们要将不同分辨率的图片全部变成256x256规格的图像,变换方法是将图片的短边缩放到 256像素值,然后截取长边的中间位置的256个像素值,得到256x256大小的图像。除了对图片大小进行预处理,还需要对图片减均值,一般图像均是由RGB三原色构成,均值按RGB三分量分别求得,由此可以更加突出图片的特征,更方便后面的计算。 此外,对了保证训练的效果,我们仍需对训练数据进行更为严苛的处理。在256x256大小的图像中,截取227x227大小的图像,在此之后对图片取镜像,这样就使得原始数据增加了(256-224)x(256-224)x2= 2048倍。最后对RGB空间做PCA,然后对主成分做(0,0.1)的高斯扰动,结果使错误率下降1%。对测试数据而言,抽取以图像4个角落的大小为224224的图像,中心的224224大小的图像以及它们的镜像翻转图像,这样便可以获得10张图像,我们便可以利用softmax进行预测,对所有预测取平均作为最终的分类结果。 ReLU激活函数 之前我们提到常用的非线性的激活函数是sigmoid,它能够把输入的连续实值全部确定在0和1之间。但是这带来一个问题,当一个负数的绝对值很大时,那么输出就是0;如果是绝对值非常大的正数,输出就是1。这就会出现饱和的现象,饱和现象中神经元的梯度会变得特别小,这样必然会使得网络的学习更加困难。此外,sigmoid的output的值并不是0为均值,因为这会导致上一层输出的非0均值信号会直接输入到后一层的神经元上。所以AlexNet模型提出了ReLU函数,公式:f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。 用ReLU代替了Sigmoid,发现使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid快很多,这成了AlexNet模型的优势之一。 Dropout AlexNet模型提出了一个有效的模型组合方式,相比于单模型,只需要多花费一倍的时间,这种方式就做Dropout。在整个神经网络中,随机选取一半的神经元将它们的输出变成0。这种方式使得网络关闭了部分神经元,减少了过拟合现象。同时训练的迭代次数也得以增加。当时一个GTX580 GPU只有3GB内存,这使得大规模的运算成为不可能。但是,随着硬件水平的发展,当时的GPU已经可以实现并行计算了,并行计算之后两块GPU可以互相通信传输数据,这样的方式充分利用了GPU资源,所以模型设计利用两个GPU并行运算,大大提高了运算效率。 模型分析 AlexNet模型共有8层结构,其中前5层为卷积层,其中前两个卷积层和第五个卷积层有池化层,其他卷积层没有。后面3层为全连接层,神经元约有六十五万个,所需要训练的参数约六千万个。 图片预处理过后,进过第一个卷积层C1之后,原始的图像也就变成了55x55的像素大小,此时一共有96个通道。模型分为上下两块是为了方便GPU运算,48作为通道数目更加适合GPU的并行运算。上图的模型里把48层直接变成了一个面,这使得模型看上去更像一个立方体,大小为55x55x48。在后面的第二个卷积层C2中,卷积核的尺寸为5x5x48,由此再次进行卷积运算。在C1,C2卷积层的卷积运算之后,都会有一个池化层,使得提取特征之后的特征图像素值大大减小,方便了运算,也使得特征更加明显。而第三层的卷积层C3又是更加特殊了。第三层卷积层做了通道的合并,将之前两个通道的数据再次合并起来,这是一种串接操作。第三层后,由于串接,通道数变成256。全卷积的卷积核尺寸也就变成了13×13×25613×13×256。一个有4096个这样尺寸的卷积核分别对输入图像做4096次的全卷积操作,最后的结果就是一个列向量,一共有4096个数。这也就是最后的输出,但是AlexNet最终是要分1000个类,所以通过第八层,也就是全连接的第三层,由此得到1000个类输出。 Alexnet网络中各个层发挥了不同的作用,ReLU,多个CPU是为了提高训练速度,重叠pool池化是为了提高精度,且不容易产生过拟合,局部归一化响应是为了提高精度,而数据增益与dropout是为了减少过拟合。 VGG net 在ILSVRC-2014中,牛津大学的视觉几何组提出的VGGNet模型在定位任务第一名和分类任务第一名[[i]]。如今在计算机视觉领域,卷积神经网络的良好效果深得广大开发者的喜欢,并且上文提到的AlexNet模型拥有更好的效果,所以广大从业者学习者试图将其改进以获得更好地效果。而后来很多人经过验证认为,AlexNet模型中所谓的局部归一化响应浪费了计算资源,但是对性能却没有很大的提升。VGG的实质是AlexNet结构的增强版,它侧重强调卷积神经网络设计中的深度。将卷积层的深度提升到了19层,并且在当年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了第一名的好成绩。整个网络向人们证明了我们是可以用很小的卷积核取得很好地效果,前提是我们要把网络的层数加深,这也论证了我们要想提高整个神经网络的模型效果,一个较为有效的方法便是将它的深度加深,虽然计算量会大大提高,但是整个复杂度也上升了,更能解决复杂的问题。虽然VGG网络已经诞生好几年了,但是很多其他网络上效果并不是很好地情况下,VGG有时候还能够发挥它的优势,让人有意想不到的收获。 与AlexNet网络非常类似,VGG共有五个卷积层,并且每个卷积层之后都有一个池化层。当时在ImageNet大赛中,作者分别尝试了六种网络结构。这六种结构大致相同,只是层数不同,少则11层,多达19层。网络结构的输入是大小为224*224的RGB图像,最终将分类结果输出。当然,在输入网络时,图片要进行预处理。 VGG网络相比AlexNet网络,在网络的深度以及宽度上做了一定的拓展,具体的卷积运算还是与AlexNet网络类似。我们主要说明一下VGG网络所做的改进。第一点,由于很多研究者发现归一化层的效果并不是很好,而且占用了大量的计算资源,所以在VGG网络中作者取消了归一化层;第二点,VGG网络用了更小的3x3的卷积核,而两个连续的3x3的卷积核相当于5x5的感受野,由此类推,三个3x3的连续的卷积核也就相当于7x7的感受野。这样的变化使得参数量更小,节省了计算资源,将资源留给后面的更深层次的网络。第三点是VGG网络中的池化层特征池化核改为了2x2,而在AlexNet网络中池化核为3x3。这三点改进无疑是使得整个参数运算量下降,这样我们在有限的计算平台上能够获得更多的资源留给更深层的网络。由于层数较多,卷积核比较小,这样使得整个网络的特征提取效果很好。其实由于VGG的层数较多,所以计算量还是相当大的,卷积层比较多成了它最显著的特点。另外,VGG网络的拓展性能比较突出,结构比较简洁,所以它的迁移性能比较好,迁移到其他数据集的时候泛化性能好。到现在为止,VGG网络还经常被用来提出特征。所以当现在很多较新的模型效果不好时,使用VGG可能会解决这些问题。 GoogleNet 谷歌于2014年Imagenet挑战赛(ILSVRC14)凭借GoogleNet再次斩获第一名。这个通过增加了神经网络的深度和宽度获得了更好地效果,在此过程中保证了计算资源的不变。这个网络论证了加大深度,宽度以及训练数据的增加是现有深度学习获得更好效果的主要方式。但是增加尺寸可能会带来过拟合的问题,因为深度与宽度的加深必然会带来过量的参数。此外,增加网络尺寸也带来了对计算资源侵占过多的缺点。为了保证计算资源充分利用的前提下去提高整个模型的性能,作者使用了Inception模型,这个模型在下图中有展示,可以看出这个有点像金字塔的模型在宽度上使用并联的不同大小的卷积核,增加了卷积核的输出宽度。因为使用了较大尺度的卷积核增加了参数。使用了1*1的卷积核就是为了使得参数的数量最少。 Inception模块 上图表格为网络分析图,第一行为卷积层,输入为224×224×3 ,卷积核为7x7,步长为2,padding为3,输出的维度为112×112×64,这里面的7x7卷积使用了 7×1 然后 1×7 的方式,这样便有(7+7)×64×3=2,688个参数。第二行为池化层,卷积核为3×33×3,滑动步长为2,padding为 1 ,输出维度:56×56×64,计算方式:1/2×(112+2×1?3+1)=56。第三行,第四行与第一行,第二行类似。第 5 行 Inception module中分为4条支线,输入均为上层产生的 28×28×192 结果:第 1 部分,1×1 卷积层,输出大小为28×28×64;第 2 部分,先1×1卷积层,输出大小为28×28×96,作为输入进行3×3卷积层,输出大小为28×28×128;第 3部分,先1×1卷积层,输出大小为28×28×32,作为输入进行3×3卷积层,输出大小为28×28×32;而第3 部分3×3的池化层,输出大小为输出大小为28×28×32。第5行的Inception module会对上面是个结果的输出结果并联,由此增加网络宽度。 ResNet 2015年ImageNet大赛中,MSRA何凯明团队的ResidualNetworks力压群雄,在ImageNet的诸多领域的比赛中上均获得了第一名的好成绩,而且这篇关于ResNet的论文Deep Residual Learning for Image Recognition也获得了CVPR2016的最佳论文,实至而名归。 上文介绍了的VGG以及GoogleNet都是增加了卷积神经网络的深度来获得更好效果,也让人们明白了网络的深度与广度决定了训练的效果。但是,与此同时,宽度与深度加深的同时,效果实际会慢慢变差。也就是说模型的层次加深,错误率提高了。模型的深度加深,以一定的错误率来换取学习能力的增强。但是深层的神经网络模型牺牲了大量的计算资源,学习能力提高的同时不应当产生比浅层神经网络更高的错误率。这个现象的产生主要是因为随着神经网络的层数增加,梯度消失的现象就越来越明显。所以为了解决这个问题,作者提出了一个深度残差网络的结构Residual: 上图就是残差网络的基本结构,可以看出其实是增加了一个恒等映射,将原本的变换函数H(x)转换成了F(x)+x。示意图中可以很明显看出来整个网络的变化,这样网络不再是简单的堆叠结构,这样的话便很好地解决了由于网络层数增加而带来的梯度原来越不明显的问题。所以这时候网络可以做得很深,到目前为止,网络的层数都可以上千层,而能够保证很好地效果。并且,这样的简单叠加并没有给网络增加额外的参数跟计算量,同时也提高了网络训练的效果与效率。 在比赛中,为了证明自己观点是正确的,作者控制变量地设计几个实验。首先作者构建了两个plain网络,这两个网络分别为18层跟34层,随后作者又设计了两个残差网络,层数也是分别为18层和34层。然后对这四个模型进行控制变量的实验观察数据量的变化。下图便是实验结果。实验中,在plain网络上观测到明显的退化现象。实验结果也表明,在残差网络上,34层的效果明显要好于18层的效果,足以证明残差网络随着层数增加性能也是增加的。不仅如此,残差网络的在更深层的结构上收敛性能也有明显的提升,整个实验大为成功。 除此之外,作者还做了关于shortcut方式的实验,如果残差网络模块的输入输出维度不一致,我们如果要使维度统一,必须要对维数较少的进行増维。而增维的最好效果是用0来填充。不过实验数据显示三者差距很小,所以线性投影并不是特别需要。使用0来填充维度同时也保证了模型的复杂度控制在比较低的情况下。 随着实验的深入,作者又提出了更深的残差模块。这种模型减少了各个层的参数量,将资源留给更深层数的模型,在保证复杂度很低的情况下,模型也没有出现梯度消失很明显的情况,因此目前模型最高可达1202层,错误率仍然控制得很低。但是层数如此之多也带来了过拟合的现象,不过诸多研究者仍在改进之中,毕竟此时的ResNet已经相对于其他模型在性能上遥遥领先了。 残差网络的精髓便是shortcut。从一个角度来看,也可以解读为多种路径组合的一个网络。如下图: ResNet可以做到很深,但是从上图中可以体会到,当网络很深,也就是层数很多时,数据传输的路径其实相对比较固定。我们似乎也可以将其理解为一个多人投票系统,大多数梯度都分布在论文中所谓的effective path上。 DenseNet 在Resnet模型之后,有人试图对ResNet模型进行改进,由此便诞生了ResNeXt模型。 这是对上面介绍的ResNet模型结合了GoogleNet中的inception模块思想,相比于Resnet来说更加有效。随后,诞生了DenseNet模型,它直接将所有的模块连接起来,整个模型更加简单粗暴。稠密相连成了它的主要特点。 我们将DenseNet与ResNet相比较: 从上图中可以看出,相比于ResNet,DenseNet参数量明显减少很多,效果也更加优越,只是DenseNet需要消耗更多的内存。 总结 上面介绍了卷积神经网络发展史上比较著名的一些模型,这些模型非常经典,也各有优势。在算力不断增强的现在,各种新的网络训练的效率以及效果也在逐渐提高。从收敛速度上看,VGG>Inception>DenseNet>ResNet,从泛化能力来看,Inception>DenseNet=ResNet>VGG,从运算量看来,Inception<DenseNet< ResNet<VGG,从内存开销来看,Inception<ResNet< DenseNet<VGG。在本次研究中,我们对各个模型均进行了分析,但从效果来看,ResNet效果是最好的,优于Inception,优于VGG,所以我们第四章实验中主要采用谷歌的Inception模型,也就是GoogleNet。2023-08-16 10:45:141
网线cat5e和cat6的区别是什么?
一、分类的不同:网线cat5e和cat6是两种不同类别的网线,cat5e归属于超五类网线,而cat6则归属于六类网线。虽然分类不同,但是两者的工作原理相同,也都有同样类型的RJ-45插头,并且能够插入计算机、路由器或其他类似设备上的任何以太网插孔。二、传输带宽的不同:Cat5e的传输频率带宽为100MHz,而cat6的传输频率带宽为250MHz,两者具有明显的差距。三、最高传输速度和距离的不同:Cat5e网线应用于千兆以太网中,传输距离可达100m,可支持1000Mbps传输速度。Cat6网线可以在250MHz带宽中提供高达10Gbps的传输速度。Cat6最适用于传输速率为1Gbps的应用。四、使用10GBASE-T应用的不同:Cat5e网线和Cat6网线的传输距离都是100m,但是在使用10GBASE-T应用时,Cat6网线的传输距离最大可达55米。五、传输性能的不同:Cat6网线具有内部分离器,可降低干扰或近端串扰(NEXT),与Cat5e网线相比相比,它还提高了远端串扰(ELFEXT),并且回波损耗和插入损耗更低,因此,Cat6网线的性能更好。参考资料来源:百度百科-网线(分类)2023-08-16 10:43:481
RAF过滤器和QYL过滤器有什么区别?
这两种都是回油过滤器,RFA是微型直回式的两种过滤器外观不一样,尺寸不一样2023-08-16 10:43:481
笑哭!雷佳音的英文名到底是什么,为何把网友都逗笑了?
HongLongLong,因为这个英文名字看起来非常的奇怪,所以网友们都拿他开玩笑。2023-08-16 10:43:474
卷积神经网络的特点
卷积层具有稀疏交互、参数共享、等变表示的特点。1、卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。2、这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络,卷积神经网络需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。应用领域:1、影像辨识:卷积神经网络通常在图像分析和图像处理领域中使用。关系密切,两者有一定程度的交叉,但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究,比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。2、图像分析更侧重点在于研究图像的内容,包括但不局限于使用图像处理的各种技术,它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而,图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。2023-08-16 10:43:451
如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)
从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(qi) 了解GCN(图卷积神经网络)之前,必须对离散卷积(具体说就是CNN中的卷积)有个清楚的认识。 如何通俗易懂地解释卷积? , 离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示,CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的卷积核, 通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权求和构成feature map实现空间特征的提取 ,其中权重就是卷积核的值。 那么卷积核的值如何确定呢?实际上卷积核值的确定过程就是模型训练的过程:首先随机初始化卷积核的值,然后根据反向传播梯度下降不断优化(即不断更新卷积核的值)直到模型收敛,此时卷积核的值被确定。 卷积核的参数通过优化求出才能实现特征提取的作用,GCN的理论很大一部分工作就是为了引入可以优化的卷积参数。 注:这里的卷积是指深度学习(CNN)中的卷积,与数学中定义的卷积运算严格意义上是有区别的。可以参考该内容 卷积神经网络中的卷积与数学中卷积的区别 CNN在计算机视觉中具有广泛应用,对图片具有强大的特征提取能力。但需要注意的是: CNN处理的图像或者视频数据中的像素点(pixel)是排列很整齐的矩阵 (如图2所示,也就是很多论文中提到的Euclidean Structure)。 与之相对应,科学研究中还有很多 Non Euclidean Structure的数据,如图3所示,社交网络、信息网络中有很多类似的结构。 实际上,这样的网络结构(Non Euclidean Structure)就是图论中抽象意义上的拓扑图。 所以, Graph Convolutional Network中的Graph是指数学(图论)中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图。 那么为什么要研究GCN?原因有三: 综上所述,GCN是要为除CV、NLP之外的任务提供一种处理、研究的模型。 GCN的本质目的是来提取不规则的拓扑图的空间特征 ,那么实现这个目标只有graph convolution这一种途径吗?当然不是,vertex domain(spatial domain)和spectral domain实现该目标是两种最主流的方式。 (1) vertex domain(spatial domain) 是非常直观的一种方式。顾名思义:提取拓扑图上的空间特征,那么就把每个顶点相邻的neighbors找出来。这里面蕴含的科学问题有二: a、按照什么条件去找中心vertex的neighbors,也就是如何确定receptive field? b、确定receptive field,按照什么方式处理包含不同数目neighbors的特征? 根据a,b两个问题设计算法,就可以实现目标了。推荐阅读这篇文章 Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 图4是其中一张图片,可以看出大致的思路)。 这种方法主要的缺点如下: c、每个顶点提取出来的neighbors不同,使得计算处理必须针对每个顶点 d、提取特征的效果可能没有卷积好 (2) spectral domain 就是GCN的理论基础了。这种思路就是希望借助图谱的理论来实现拓扑图上的卷积操作。从整个研究的时间进程来看:首先研究GSP(graph signal processing)的学者定义了graph上的Fourier Transformation, 进而定义了graph上的convolution,最后与深度学习结合提出了Graph Convolutional Network。 认真读到这里,脑海中应该会浮现出一系列问题: Q1 什么是Spectral graph theory?(解释待定) Spectral graph theory 请参考,简单来说就是 借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质 。 Q2 GCN为什么要利用Spectral graph theory? 这应该是看论文过程中读不懂的核心问题了,要理解这个问题需要大量的数学定义及推导,没有一定的数学功底难以驾驭(我也才疏学浅,很难回答好这个问题)。 所以,先绕过这个问题,来看Spectral graph实现了什么,再进行探究为什么? Graph Fourier Transformation及Graph Convolution 的定义都用到图的拉普拉斯矩阵,那么首先来介绍一下拉普拉斯矩阵。 对于图 , 其Laplacian 矩阵的定义为 , 其中 是Laplacian矩阵, 是顶点的度矩阵(对角矩阵),对角线上元素依次为各个顶点的度, 是图的邻接矩阵。看图5的示例,就能很快知道Laplacian 矩阵的计算方法。 这里要说明的是: 常用的拉普拉斯矩阵实际有三种 : 不需要相关内容的读者可以略过此部分 其实维基本科对 Laplacian matrix 的定义上写得很清楚, 国内的一些介绍中只有第一种定义 。这让我在最初看文献的过程中感到一些的困惑,特意写下来,帮助大家避免再遇到类似的问题。 为什么GCN要用拉普拉斯矩阵? 拉普拉斯矩阵矩阵有很多良好的性质,这里写三点我感触到的和GCN有关之处 superbrother 拉普拉斯矩阵与拉普拉斯算子的关系 GCN的核心基于拉普拉斯矩阵的谱分解,文献中对于这部分内容没有讲解太多,初学者可能会遇到不少误区,所以先了解一下特征分解。 矩阵的谱分解,特征分解,对角化都是同一个概念 ( 特征分解_百度百科 )。 不是所有的矩阵都可以特征分解 ,其充要条件为n阶方阵存在n个 线性无关 的 特征向量 但是拉普拉斯矩阵都是半正定对称矩阵 (半正定矩阵本身就是对称矩阵, 半正定矩阵_百度百科 , 此处这样写为了和下面的性质对应,避免混淆),有如下三个性质: 由上可知,拉普拉斯矩阵一定可以谱分解,且分解后有特殊形式。 对于拉普拉斯矩阵其谱分解为: 其中 ,是单位特征向量组成的矩阵, 是列向量。 是n个特征值构成的对角矩阵。 由于 是正交矩阵,即 因为 (这是定义) 所以 进而这里的特征分解又可以写成: 把传统的傅立叶变换以及卷积迁移到Graph上来,核心就是把拉普拉斯算子的特征函数 变为Graph对应的拉普拉斯矩阵的特征向量。 参考论文 The Emerging Field of Signal Processing on Graphs (a) Graph上的傅里叶变换 传统的傅立叶变换定义为 是信号 与基函数 的积分, 那么为什么要找 作为基函数呢?从数学上看, 是拉普拉斯算子的特征函数(满足特征方程), 就和特征值有关 。 广义的特征方程定义为 其中, (一个矩阵)是一种变换(对向量 变换), 是特征向量或者特征函数(无穷维的向量), 是特征值。 满足: 当然 就是变换 的特征函数 , 和特征值密切相关。 那么,可以联想了, 处理Graph问题的时候,用到拉普拉斯矩阵 (拉普拉斯矩阵就是拉普拉斯算子,想了解更多可以参考 Discrete Laplace operator ), 自然就去找拉普拉斯矩阵的特征向量了。 是拉普拉斯矩阵, 是其特征向量,自然满足下式 离散积分就是一种内积形式,仿照上述内容定义Graph的傅立叶变换 是Graph上的 维向量, 与Graph的顶点一一对应, 表示第 个特征向量的第 个分量。那么特征值(频率) 下的 的Graph傅立叶变换就是与 对应的特征向量 进行内积运算 。 注:上述的内积运算是在复数空间中定义的,所以采用了 ,也就是特征向量 的共轭。 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 : 即 在Graph上傅立叶变换的矩阵形式 为: 式中: 的定义与第五节中的相同 (b)Graph上的傅立叶逆变换(频域( )到时域( )) 类似地, 传统的傅立叶逆变换是对频率 求积分 : 迁移到Graph上变为对特征值 求和 : 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 : 即 在Graph上傅立叶逆变换的矩阵形式为: 式中: 的定义与第五节中的相同 (2)推广卷积 在上面的基础上,利用 卷积定理 类比来将卷积运算,推广到Graph上。 由卷积定理可知, 两个函数的卷积等于各个函数傅立叶变换的乘积的逆变换 ,即 将上述过程推广到Graph: 则有 存疑:可能是满足交换律?不确定 进一步得到 注:通过乘以 对等式右边做逆变换。 很多论文中的Graph卷积公式为: 式(2)中, 表示Hadamard product(哈达马积),对于两个维度相同的向量、矩阵、张量进行对应位置的逐元素乘积运算。 式(1)和式(2)是完全相同的。 (1)为什么拉普拉斯矩阵的特征向量可以作为傅里叶变换的基? 傅里叶变换一个本质理解就是: 把任意一个函数表示成了若干个正交函数(由sin,cos 构成)的线性组合。 那么: 为什么graph上任意的向量 都可以表示成这样的线性组合? 原因在于 是graph上 维空间中的 个线性无关的正交向量,由线性代数的知识可以知道: 维空间中 个线性无关的向量可以构成空间的一组基,而且拉普拉斯矩阵的特征向量还是一组正交基。 (2)怎么理解拉普拉斯矩阵的特征值表示频率? 在graph空间上无法可视化展示“频率”这个概念,那么从 特征方程 上来抽象理解。 将拉普拉斯矩阵 的 个非负实际特征值,从小到大排列为 ,而且最小的特征值 ,因为 维的全为1向量对应的特征值为0.(这一句不太懂)。 从特征方程的数学理解来看: 在有Graph确定的 维空间中,越小的特征值 表明:拉普拉斯矩阵 其对应的基 上的分量、“信息”越少,那么当然就是可以忽略的低频部分了。 其实 图像压缩 就是这个原理, 把像素矩阵特征分解后,把小的特征值(低频部分)全部变成0,PCA降维也是同样的,把协方差矩阵特征分解后,按从大到小取出前K个特征值对应的特征向量作为新的“坐标轴”。 Graph Convolution的理论告一段落了,下面开始Graph Convolution Network Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同,但是万变不离其宗,(1)式是推导的本源。 第1节的内容已经解释得很清楚:Deep learning 中的Convolution 就是要设计含有trainable共享参数的kernel,从(1)式看很直观:graph convolution中的卷积参数就是 Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs 中简单粗暴地把 变成了卷积核 ,也就是: (为避免混淆,本文中称 是卷积核, 的运算结果为卷积运算矩阵) 式(3)就是标准的第一代GCN中的layer了, 其中 是激活函数, ,就跟三层神经网络中的weight一样是任意的参数,通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整, 就是graph上对应于每个顶点的feature vector(由数据集提取特征构成的向量)。 第一代的参数方法存在着一些弊端,主要在于: (1) 每一次前向传播,都要计算 三者的矩阵乘积,特别是对于大规模的graph,计算的代价较高,也就是论文中, 的计算复杂度 (2) 卷积核不具有spatial localization(这个在第9节中进一步阐述) (3) 卷积核需要 个参数 由于以上的缺点第二代的卷积核设计应运而生。 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering ,把 巧妙设计成了 ,也就是: 上面的公式仿佛还什么都看不出来,下面利用矩阵乘法进行变换,来一探究竟。 进而可以导出: 小说明: 上述等式成立的原因是 ,其中 (4)式就变成了: 其中 是任意的参数,通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整。 式(5)所设计的卷积核其有点在于: (1)卷积核只有K个参数,一般K远小于n,参数的复杂度被大大降低了。 (2)矩阵变换后,神奇地发现不需要做特征分解了,直接用拉普拉斯矩阵L进行变换。然而由于要计算 ,计算复杂度还是 (3)卷积核具有很好的spatial localization,特别地,K就是卷积核的receptive field,也就是说每次卷积会将中心顶点K-hop neighbor上的feature进行加权求和,权系数就是 更直观地看, 就是对每个顶点上一阶neighbor的feature进行加权求和,如下图所示: 同理,K=2的情形如下图所示: 注: 上图只是以一个顶点作为实例,GCN每一次卷积对所有的顶点都完成了图示的操作。 在第二代GCN中, 是 的矩阵,所以 的计算复杂度还是 , Wavelets on graphs via spectral graph theory 提出了利用Chebyshev多项式拟合卷积核的方法,来降低计算复杂度。卷积核 可以利用截断(truncated)的shifted Chebyshev多项式来逼近。 (这里本质上应该寻找Minimax(极小值) Polynomial Approximation, 但是作者说直接利用Chebyshev Polynomial的效果也很好) 其中 是Chebyshev多项式的系数, 是取 的Chebyshev多项式,进行这个shift变换的原因是Chebyshev多项式的输入要在[-1, 1]之间。 由Chebyshev多项式的性质,可以得到如下的递推公式 其中, 的定义同上,是 维的由每个顶点的特征构成的向量(当然,也可以是 的特征矩阵,这时每个顶点都有 个特征,但是 远小于 。 这个时候不难发现:式(6)的运算不再有矩阵乘积了,只需要计算矩阵与向量的乘积即可。计算一次 的复杂度是 , 是图中边的集合,则整个运算的复杂度是 。当graph是稀疏图的时候,计算加速尤为明显,这个时候复杂度远低于 上面的讲述是GCN最基础的思路,很多论文中的GCN结构是在上述思路的基础上进行了一些简单数学变换。理解了上述内容,就可以做到“万变不离其宗” 。 CNN中有两大核心思想:网络局部连接,卷积核参数共享 。 那么我们不禁会联想:这两点在GCN中是怎样的呢?以下图的graph结构为例来探究一下 (a)如果利用第一代GCN,根据式(3)卷积运算矩阵( )即为 这个时候,可以发现这个卷积核没有 local的性质,因为该卷积核得到的运算矩阵在所有位置上都有非0元素。以第一个顶点为例,如果考虑一阶local关系的话,那么卷积核中第一行应该只有[1,1],[1,2],[1,5]这三个位置的元素非0。 换句话说,这是一个global全连接的卷积核。 (b)如果是第二代GCN,根据式(5)当 K=1卷积运算矩阵即为2023-08-16 10:43:341
转录中rf复合物是什么物质
f复合物指的是芳香烃的氟化物及其衍生物与钠的复合物。在有机合成反应中,f复合物可应用于芳烃的引入、缩合、取代等反应中,具有催化剂的作用。简单来说,它是化学反应中常用的催化剂。同时,由于f复合物具有高反应活性和选择性,能够在较温和的反应条件下完成一些复杂化学反应,因此在药物、化工等领域有广泛的应用。2023-08-16 10:43:346
cat5网络线跟cat6网络线有什么区别
5)五类线:该类电缆增加了绕线密度,外套一种高质量的绝缘材料,传输率为100MHz,用于语音传输和最高传输速率为1000Mbps的数据传输,主要用于100BASE-T和1000BASE-T网络。这是最常用的以太网电缆。 6)超五类线:超5类具有衰减小,串扰少,并且具有更高的衰减与串扰的比值(ACR)和信噪比(Structural Return Loss)、更小的时延误差,性能得到很大提高。超5类线主要用于千兆位以太网(1000Mbps)。 7)六类线:该类电缆的传输频率为1MHz~250MHz,六类布线系统在200MHz时综合衰减串扰比(PS-ACR)应该有较大的余量,它提供2倍于超五类的带宽。六类布线的传输性能远远高于超五类标准,最适用于传输速率高于1Gbps的应用。六类与超五类的一个重要的不同点在于:改善了在串扰以及回波损耗方面的性能,对于新一代全双工的高速网络应用而言,优良的回波损耗性能是极重要的。六类标准中取消了基本链路模型,布线标准采用星形的拓扑结构,要求的布线距离为:永久链路的长度不能超过90m,信道长度不能超过100m。 通常,计算机网络所使用的是3类线和5类线,其中10 BASE-T使用的是3类线,100BASE-T使用的5类线。2023-08-16 10:43:283
为什么revit活族载入项目后变成死族了
你问的是否Revit载入族文件之后没有反应。首先软件中存在三种族文件,系统族、内建族和可载入族。可以从外部载入的族就是可载入族,即经常见到的后缀为rfa的族文件。确定是可载入族之后,通过插入选项卡中的载入族命令将该族文件载入项目中。然后在项目浏览器中,根据刚刚所载入族的族类别找到载入后的族,将其拖拽出来进行放置。如果不知道载入族的族类别,可以通过族名称进行搜索。搜索到之后用同样的方式就可以放置族文件。2023-08-16 10:43:251
神经网络简述
机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”,或者说,是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。 在这里,神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为,发明的一类算法的统称。 神经网络是众多优秀仿生算法中的一种,读书时曾接触过蚁群优化算法,曾惊讶于其强大之处,但神经网络的强大,显然蚁群优化还不能望其项背。A、起源与第一次高潮。有人认为,神经网络的最早讨论,源于现代计算机科学的先驱——阿兰.图灵在1948年的论文中描述的“B型组织机器”[2]。二十世纪50年代出现了以感知机、Adaling为代表的一系列成功,这是神经网络发展的第一个高潮[1]。B、第一次低谷。1969年,马文.明斯基出版《感知机》一书,书中论断直接将神经网络打入冷宫,导致神经网络十多年的“冰河期”。值得一提的是,在这期间的1974年,哈佛大学Paul Webos发明BP算法,但当时未受到应有的重视[1]。 C、第二次高潮。1983年,加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络,在旅行商问题上获得当时最好结果,引起轰动;Rumelhart等人重新发明了BP算法,BP算法迅速走红,掀起神经网络第二次高潮[1]。 D、第二次低谷。二十世纪90年代中期,统计学习理论和支持向量机兴起,较之于这些算法,神经网络的理论基础不清晰等缺点更加凸显,神经网络研究进入第二次低谷[1]。 E、深度学习的崛起。2010年前后,随着计算能力的提升和大数据的涌现,以神经网络为基础的“深度学习”崛起,科技巨头公司谷歌、Facebook、百度投入巨资研发,神经网络迎来第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日,Google人工智能程序AlphaGo对阵韩国围棋世界冠军李世乭,以4:1大比分获胜,比众多专家预言早了十年。这次比赛,迅速在全世界经济、科研、计算机产业各领域掀起人工智能和深度学习的热烈讨论。 F、展望。从几个方面讨论一下。 1)、近期在Google AlphaGo掀起的热潮中,民众的热情与期待最大,甚至有少许恐慌情绪;计算机产业和互联网产业热情也非常巨大,对未来充满期待,各大巨头公司对其投入大量资源;学术界的反应倒是比较冷静的。学术界的冷静,是因为神经网络和深度神经网络的理论基础还没有出现长足的进步,其缺点还没有根本改善。这也从另一个角度说明了深度神经网络理论进步的空间很大。 2)、"当代神经网络是基于我们上世纪六十年代掌握的脑知识。"关于人类大脑的科学与知识正在爆炸式增长。[3]世界上很多学术团队正在基于大脑机制新的认知建立新的模型[3]。我个人对此报乐观态度,从以往的仿生算法来看,经过亿万年进化的自然界对科技发展的促进从来没有停止过。 3)、还说AlphaGo,它并不是理论和算法的突破,而是基于已有算法的工程精品。AlhphaGo的工作,为深度学习的应用提供了非常广阔的想象空间。分布式技术提供了巨大而廉价的计算能力,巨量数据的积累提供了丰富的训练样本,深度学习开始腾飞,这才刚刚开始。一直沿用至今的,是McChlloch和Pitts在1943年依据脑神经信号传输结构抽象出的简单模型,所以也被称作”M-P神经元模型“。 其中,f函数像一般形如下图的函数,既考虑阶跃性,又考虑光滑可导性。实际常用如下公式,因形如S,故被称作sigmoid函数。把很多个这样的神经元按一定层次连接起来,就得到了神经网络。两层神经元组成,输入层接收外界输入信号,输出层是M-P神经元(只有输出层是)。感知机的数学模型和单个M-P神经元的数学模型是一样的,如因为输入层只需接收输入信号,不是M-P神经元。 感知机只有输出层神经元是B-P神经元,学习能力非常有限。对于现行可分问题,可以证明学习过程一定会收敛。而对于非线性问题,感知机是无能为力的。BP神经网络全称叫作误差逆传播(Error Propagation)神经网络,一般是指基于误差逆传播算法的多层前馈神经网络。这里为了不占篇幅,BP神经网络将起篇另述。 BP算法是迄今最为成功的神经网络学习算法,也是最有代表性的神经网络学习算法。BP算法不仅用于多层前馈神经网络,还用于其他类型神经网络的训练。 RBF网络全程径向基函数(Radial Basis Function)网络,是一种单隐层前馈神经网络,其与BP网络最大的不同是采用径向基函数作为隐层神经元激活函数。 卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)是一种深度学习的前馈神经网络,在大型图片处理中取得巨大成功。卷积神经网络将起篇另述。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)与传统的FNNs不同,RNNs引入定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题。RNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用[5]。RNNs将起篇另述。[5] [1]、《机器学习》,周志华著 [2]、《模式识别(第二版)》,Richard O.Duda等著,李宏东等译 [3]、《揭秘IARPA项目:解码大脑算法或将彻底改变机器学习》,Emily Singerz著,机器之心编译出品 [4]、图片来源于互联网 [5]、 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍2023-08-16 10:43:221
position中文翻译
"Position"的中文翻译是 "位置" 或 "地位"。具体指的是一个人、物体、观点或概念在空间或社会中的所处位置或状态。在不同语境下,"position" 可以有不同的含义,例如在工作环境中,可以指职位;在军事中,可以指战术位置;在社会中,可以指社会地位等。短语搭配1、Position职务2、Lotus position跏趺坐 ; 结跏趺坐 ; 莲花坐式 ; 莲华坐3、position desired希望职位 ; 期望职位 ; 希看职位 ; 但愿职位双语例句Why should I hire you for the position?我为什么要雇用你来填补这个职位?。Do you have any questions about the position?关于这个职位,你有什么问题吗?What questions do you have for this position?你对这个职位还有什么问题吗?以上是position的中文翻译。2023-08-16 10:43:141
三类、四类、五类、超五类、六类、七类网线都有什么区别,都有什么用途?
双绞线按电气性能划分的话,通常分为:三类、四类、五类、超五类、六类、七类双绞线等类型,原则上数字越大,版本越新、技术越先进、带宽也越宽,当然价格也越贵了。我们在为局域网选购线材时一般来说是选购五类或超五类网线,因为三、四类双绞线一般是使用在10M/bps的以太网中,而五类双绞线能满足现在日趋流行的100M/bps的以太网,超五类双绞线主要用于将来的千兆网上,但现在也普通应用于局域网中,因为价格方面比五类线贵不了多少,现在已有六类线了,一般用于ATM网络中,公司局域网中暂时还不推荐采用。目前三类、四类线目前在市场上几乎没有了,如果有,也不是以三类或四类线出现,而是假以五类,甚至超五类线出售,这是目前假五类线最多的一种。目前在一般局域网中常见的是五类、超五类或者六类非屏蔽双绞线,特别是目前的超五类和六类非屏蔽双绞线可以轻松提供155Mbps的通信带宽,并拥有升级至千兆的带宽潜力,因此,成为当今水平布线的首选线缆。而双绞线又可分为:屏蔽双绞线和非屏蔽双绞线,大多数局域网使用非屏蔽双绞线(UTP—Unshielded Twisted Pair)作为布线的传输介质来组网,网线由一定距离长的双绞线与RJ45头组成。超五类双绞线屏蔽的五类双绞线外面包有一层屏蔽用的金属膜,它的抗干扰性能好些。可能有读者会问那为什么不采用屏蔽的五类双绞线呢?这是因为屏蔽双绞线要求整个系统全部是屏蔽器件,包括电缆、插座、水晶头和配线架等,同时建筑物需要有良好的地线系统。但是在实际施工时,很难全部完美接地,从而使屏蔽层本身成为最大的干扰源,导致性能甚至远不如非屏蔽双绞线UTP。所以,除非有特殊需要,通常在综合布线系统中只采用非屏蔽双绞线。2023-08-16 10:43:102
revi结构课程
设计院结构专业学习Revit作用大么 室内设计Revit用处相对不是很大 Revit主要偏向于建筑整体,还有外观性的一些东西室内设计Sketchup表现的更快速,渲染也相对好一些,家具库更全 revit中画结构楼板是在结构平面画还是在楼层平面画 1、首先打开电脑中的revit软件,然后打开revit文件,如下图所示。 revit结构和revit建筑有区别吗欢迎知情人士解答 两款软件 前者顾名思义偏向结构专业,不过国内主流为PKPM,暂时听说这个软件无接版口,所权以应用不广泛 后者很有名气,国内也推出了很多年了,用的比较成熟的上海这边有CCDI和现代院Revit组,北京整体更好一些,还有全国各地都有专门使用Revit建筑的设计院,暂时都还不多,在普及中 revit2016建筑设计培训课程怎么样 建筑设计工作,在BIM设计流行的当下,建筑师学习revit是一个很好的选择。 revit建筑设计需要的技能包括: 1、常规设计软件操作技能: 画图设计软件CAD快捷命令:包括绘图、修改、图层、标注等快捷键操作。 建筑设计软件天正快捷命令:包括轴网、柱墙、门窗、楼梯、平立剖、标注、图库等快捷键操作。 2、BIM分析软件操作技能: 清华日照分析软件:包括公建、住宅、工业规划设计建模、整体日照分析等软件操作。 PKPM节能分析软件:包括公建、住宅的节能分析等软件操作。 3、BIM设计软件操作技能: 第1个模块:高层图纸的建筑结构识图、构造、图集 第2个模块:Revit Architecture Structure的模型创建:标高——轴线——墙(幕墙)——柱——基础(筏板、独基、条基)——门窗——梁——板(天花板、屋顶、老虎窗)——楼梯(坡道)——散水——装饰构件 第3个模块:revit的族创建:可载入族、体量族、自适应族 第4个模块:revit的高级应用:幕墙、复杂造型的创建 第5个模块:revit的协同应用:协同工作流程和方法 实训项目:地上11层、地下1层的高层建筑、结构专业全流程的BIM建模实训。 4、建筑施工图设计技能: 建筑施工图设计实战操作:三类实际工程项目的全过程施工图设计实战操作 三类实际工程项目:住宅施工图设计、公建施工图设计、商业综合体施工图设计 三类层数工程项目:33层高层、17层高层、6层商业综合体建筑 建筑规划方案设计实训课程: 建筑规划方案设计实战操作:四类实际工程项目的全过程建筑规方案设计实战操作 四类实际工程项目:规划方案设计、住宅方案设计、公建方案设计、商业综合体方案设计 三类层数工程项目:33层高层、17层高层、6层商业综合体建筑 5、建筑设计规范: 居住区规划设计规范、规划管理技术规定(2013新版)、建筑设计防火规范(2014新版)、住宅建筑规范、住宅设计规范(2011新版)、民用建筑设计通则、办公设计规范、汽车库设计规范、汽车库防火规范等。 revit感觉入门好难啊 这本来就是一个很SB的软件。比如说键盘上那么长一个空格键,几乎没什么用处。完成和退处都要伸长手指去按Esc。镜像还分什么绘制线和拾取线。各种命令操作起来没有提示栏…… 我想问一下revit怎么做结构啊 Revit是一个平台,有Revit Building建筑,Revit Structure结构,Revit System水电,针对建筑的各个专业。只是目前国内还没有后两者的中国版本,但是很快就会进入国内了。 revit中的结构墙和建筑墙 现在分别绘制建筑结构墙体,查看它们的属性: 上图为建筑墙体属性,明天的可以看到专结构选项中的复选属框没有选中。上图为结构墙体,其中的结构相关的复选框都是被选中的。这个建筑结构墙体的主要区别,那么这个结构复选框到底有什么作用呢? 1、在结构、建筑规程下查看到的构件是有区别的。在结构规程下只有结构墙体可以显示出来,但是在建筑规程里面建筑结构墙体都是可以显示出来的。所以软件区分结构墙体和建筑墙体并不是以我们给墙体的命名还有材质决定的,而是我们选用的墙体的类型。 2、添加钢筋的方式,在建筑墙体里面是不可以添加钢筋构件的,只能在结构墙体里面添加。 注:在可见性视图里面并没有结构墙和建筑墙的区分,如果在一个模型中既有建筑墙体,又有结构墙体只能通过过滤器或者是规程控制可见性。 Revit结构、Revit建筑软件主要区别是什么 两个软件的内核的一样的,architecture注重整个模型的建立,比如墙、柱、门、窗;而回structure注重建立结构构件答如结构柱、梁、桁架等。通俗点说就是两个软件在“常用”选项卡的内容不同,其他基本相同。这也使得Revit在2013版后都把建筑、结构和机电整合为一个软件。我记得论坛里貌似有扫盲贴 “revit”的构造样板、结构样板、建筑样板、之间有什么区别 主要的区别是根据不同建筑专业的要求,对单位,线形,不同构建的显示。 具体区别如下示: 基于样板的新项目,均沿袭样板的所有族、设置(比如单位、填充的样式、线样型式、线宽、视图比例等)以及几何图形。 样板文件是一个系统性的文件,其中的大多数的内容都来源于设计过程中的日积月累。 Revit族库简单的说就是把大量Revit族按照其特性、各种参数等属性自行进行分类、归档,而成的数据库。 随着项目的开展、深入,相关行业的企业或组织也会积累到一套属于自己独有的族库数据。 在以后的建模过程中,可直接调用内部自己的族库数据,并根据实际设计需要情况进行适当的修改,即可减少没必要的操作,提高工作效率。 Revit族库可以理解成是一种无形的知识生产力。 而族库的质量,则体现了相关行业企业或组织的核心竞争力所在。 (9)revi结构课程扩展阅读: Revit族是某一类别中图元的类,是根据参数(属性)集的共用、使用上的相同和图形表示的相似来对图元进行分组。一个族中不同图元的部分或全部属性可能有不同的值,但属性的设置是相同的。 Autodesk Revit 有三种族类型: 1、系统族: 系统族是在 Autodesk Revit 中预定义的族,包含基本建筑构件,例如墙、窗和门。 例如,基本墙系统族包含定义内墙、外墙、基础墙、常规墙和隔断墙样式的墙类型。 可以复制和修改现有系统族,但不能创建新系统族。 可以通过指定新参数定义新的族类型。 2、标准构件族: 在默认情况下,在项目样板中载入标准构件族,但更多标准构件族存储在构件库中。 使用族编辑器创建和修改构件。 可以复制和修改现有构件族,也可以根据各种族样板创建新的构件族。 族样板可以是基于主体的样板,也可以是独立的样板。基于主体的族包括需要主体的构件。 例如,以墙族为主体的门族。独立族包括柱、树和家具。 族样板有助于创建和操作构件族。 标准构件族可以位于项目环境外,且具有 .rfa 扩展名。 可以将它们载入项目,从一个项目传递到另一个项目,而且如果需要还可以从项目文件保存到库中。 3、内建族: 内建族可以是特定项目中的模型构件,也可以是注释构件。 只能在当前项目中创建内建族,因此它们仅可用于该项目特定的对象。 例如,自定义墙的处理。创建内建族时,可以选择类别,且您使用的类别将决定构件在项目中的外观和显示控制。2023-08-16 10:43:061
position怎么读音
position读音:英 [pu0259u02c8ziu0283u0259n] 美 [pu0259u02c8zu026au0283u0259n] n.位置;职位;姿势;形势;阶级;立场[军事]阵地;阵势vt.安放;放置;确定…之位置[例句]Officers were plotting the aircraft"s exact position.官员们正在图上标出飞机的准确位置。2023-08-16 10:43:051
如何输入标高半实心倒三角符号
方法如下1、打开标高符号显示错误的项目文件,依次选择:“插入”选项卡,“从库中载入”面板,“载入族”命令。2、弹出载入族对话框,顶部“查找范围”默认为China路径的话,你的软件安装就没问题。3、依次打开:注释——符号——建筑文件夹,在里面找到如下三个文件,选择这三个文件,点击“打开”按钮。4、标高标头_上.rfa。5、标高标头_下.rfa。6、标高标头_正负零.rfa。7、再返回绘图窗口,选中相应的标高符号,在“属性”选项板中点击“编辑类型”,编辑标高的类型属性,将类型参数的“符号”一项改为相应的标头样式,如标高标头_上,按确定按钮,就可以了。8、返回绘图界面,标高标头已经正确显示。2023-08-16 10:42:581
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
区别:一、计算方法不同1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。2、BP神经网络:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、作用不同1、前馈神经网络:结构简单,应用广泛,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数.而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络:具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络:具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。三、用途不同1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络:1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;2)模式识别:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来;3)分类:把输入向量所定义的合适方式进行分类;4)数据压缩:减少输出向量维数以便于传输或存储。3、卷积神经网络:可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系:BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络,三者都属于人工神经网络。因此,三者原理和结构相同。扩展资料人工神经网络的优点:1、具有自学习功能。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可很快找到优化解。参考资料来源:百度百科-前馈神经网络参考资料来源:百度百科-BP神经网络参考资料来源:百度百科-卷积神经网络参考资料来源:百度百科-人工神经网络2023-08-16 10:42:541
六类网线的传输标准是怎样的?
六类网线裸铜线径为0.57mm(线规为23AWG),绝缘线径为1.02mm,STP电缆直径为6.53mm。电缆中央的十字骨架随长度的变化而旋转角度,将四对双绞线卡在骨架的凹槽内,保持四对双绞线的相对位置,提高电缆的平衡特性和串扰衰减。另外,保证在安装过程中电缆的平衡结构不遭到破坏。扩展资料六类网线主要是使用在千兆网络,同时也会可以兼容百兆网络的传输。在行业中,一般千兆网线指的是六类网线,而百兆网线指的是超五类网线。在市面上,大部分的六类网线内部都带有一个十字骨架,少部分的六类网线是没有十字骨架的,在相关的规范中没有规定六类网线一定要用十字骨架,只要能到达到六类标准就可以了,所以在看网线是否为六类网线时,不能从是否含有十字骨架来分辨。六类网线要注意的是传输千兆网络的时候,要搭配千兆的设备来使用,如交换机,路由器等,不然是起不到传输千兆网络的作用的。参考资料来源:百度百科-六类网线2023-08-16 10:42:521
solidworks三维数据怎么保存为RFA格式的文件
solidworks三维数据怎么保存为RFA格式的文件答:目前没有这个功能!而且Solidworks本身不会打开或导入RFA和RVT文件,也是不支持的!2023-08-16 10:42:511