lfm算法
❶ LFM是什么单位,
LFM不是单位，LFM平面度检测仪是研发的新型高科技测量仪器。主要是用花岗石台面、基座、位于花岗石上面的激光侧头，机器是由电脑及电器控制柜所组成的。
基本特点
1、高速的图像采集卡加上优化的图像处理算法，可以在20.5S秒以内完成检测。
2、单点测量的时会重复性小于10μm，整机的重复性小于50μm。
3、采用均布激光三角测头，可以非接触测量。
4、花岗石为00级、台面提供统一的测量基准。
5、公司自主研发的软件，操作简单，通俗易懂。
6、提供超差声光报警功能，以增加安全度。
7、实现条码录入和检索功能，设备精密。
8、光强软件可掌控，设备使用时间可知，清晰了解。
9、耐磨，性价比高。
应用领域
主要面对大尺寸（4m*2.5m）平面型工件：PDP背板、平板型冲压件、大尺寸硬质塑料等行业。
线性调频信号 Linear Frequency Molation
线性调频信号是研究的最早而又应用最广泛的脉冲压缩信号，其通过对信号的频率进行线性调制从而获得大的是宽带宽积，又因为其发出的声音类似鸟的啁啾声，所以又被称为Chirp信号。
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LFM（latent factor model）隐语义模型
❷ vivo发布的v1芯片究竟是干什么的
vivo在前天发布了自主研发ISP芯片V1。
今天就就简单介绍一下ISP芯片是啥。
要想知道ISP是什么，首先你要知道CIS是什么。CIS就是CMOS Image Sensor（接触式图像传感器），功能相当于人类的视网膜，用来捕捉光线。
而ISP，就是Image Signal Processor，（图像信号处理器）相当于大脑皮层中对应视觉处理的那一部分。用于处理CIS捕捉到的图像。
只有CIS和ISP共同凑在一起才完成视觉感知的任务，也就是我们常说的拍照。
而ISP 的作用有：线性纠正、噪点去除、坏点修补、颜色插值、白平衡矫正、曝光校正等。在同等CMOS的条件下，一块好的ISP芯片对图像的成像质量的改善空间可以达到 12%左右。
ISP 芯片分大致可以分为两大类：1.集成类（也就是集成在手机处理器上的），2 .独立类型的，现在的手机大部分都是采用的处理器附带的集成 ISP 芯片，也就是 ISP 芯片集成在手机的SOC处理器里。目前知名的高通骁龙系列、英伟达 Tegra 系列处理器内部都集成有ISP 芯片。
独立 ISP 芯片则是独立于手机SOC处理器而存在的，虽然成本比较高，但优势也是比较明显。除了运算能力、成像质量更优秀外，因 ISP 带有可编程性，一般的独立 ISP 芯片都是手机商向 ISP 提供商定制的，所以与相机其他组件的契合度更佳，成像也更有属于自己的特色。
目前国内各家手机厂商都加入了自研独立ISP芯片大船上，比如说小米的S1。
顺便一提的是，虽然CIS厂商通常不在手机上的CIS芯片上集成ISP，但并非不能做到。
比如在 汽车 用，医疗用的CIS上集成ISP的场景很多。
如加豪威 科技 公司推的出搭载HDR和LFM引擎（HALE）组合算法的OAX4010 汽车 图像信号处理器（ISP）。抑搭载豪威 科技 成熟且已被广泛应用的OX01A10和OX02A10 LFM图像传感器，OAX4010可以同时提供业界领先的LFM和HDR从而协助 汽车 成像系统实现决策智能化，在整个 汽车 温度范围内都可以正常运行。 此外，OAX4010可以单机处理图像达到60fps或双机30fps，从而将全景环视系统（SVS）摄像机所需的ISP数量减少50％。
❸ 皮带长度的计算方法
皮带长度的计算方法，皮带的长度有公式来算。具体如下：
皮带长度计算公式：
lb = ((df + dm) 1.5708 ) + (2 lfm)
其中，lb =皮带长度，df =大皮带轮直径，dm =小皮带轮直径，lfm =大皮带轮中心与小皮带轮中心距离。
汽车发动机冬季热车
热车的主要原因在于，车子经过长时间停放，引擎内的机油又流回引擎下部的机油底壳内，所以热车很必要。
正确的热车方法应该是，在发动后30秒至一分钟后上路，但此时千万勿以高转速行驶，应保持在低车速，引擎转速以不超过3000~3500转为限，一般保持2000转，否则引擎及变速箱所受到的激烈磨损可是无法复原的。待引擎温度上升至正常工作温度后(大概需要3到5分钟时间)，再恢复正常驾驶即可。
以上资料参考网络—汽车发动机
❹ spark 支持LFM算法吗
仔细分析方法二的写操作，我们发现这种方式并不很完美,因为写操作返回EAGAIN就终止写，但是返回EAGAIN只能说名当前buffer已满不可写，并不能保证用户（或服务端）要求写的数据已经写完。那么如何保证对非阻塞的套接字写够请求的字节数才返回呢（阻塞的套接字直到将请求写的字节数写完才返回）?
我们需要封装socket_write()的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_write()内部,当写缓冲已满(send()返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.
❺ 对LFM信号分数阶傅里叶变换后为什么会有两个峰值
非平稳信号广泛存在于自然界与现实生活中，作为非平稳信号的线性调频信号(Liner Frequency
Molation，LFM)和正弦调频信号(Sinusoidal Frequency
Molation，SFM)广泛应用于通信、雷达、声纳、地震勘测和生物医学等众多领域。由于经典的傅里叶变换不反映非平稳信号的时变本质，时频联合
分析技术成为处理此类信号的有效方法，由于能够描述信号频率与时间的关系，目前被广泛应用于非平稳信号分析与处理中。
首先，本文对各种LFM信号参数估计方法进行了研究，诸如，分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier
Transform，FRFT)、离散Chirp-Fourier变换(Discrete Chirp
FourierTransform，DCFT)、匹配傅里叶变换(Matched Fourier
Transform，MFT)和三次相位变换(Cubic Phase Transform，CPT)，并通过仿真比较各种算法的性能。
然后，基于一阶局部多项式傅里叶变换(Local Polynomial Fourier
Transform，LPFT)对LFM信号具有良好的时频聚集和抑制较叉干扰的性能，提出基于两级搜索LPFT1与FFT结合(Two Step
LPFT1-Fast Fourier
Transform，TSLPFT1-FFT)的LFM信号参数估计方法。仿真结果表明，与现有方法相比，提出的方法在相同的信噪比条件下改善了参数估计
精度，并且适用于多分量LFM信号的处理。
最后，由于SFM信号时频特性函数呈余弦曲线变化，现有的LFM信号分析处理方法不适用于分析此类信号，根据信号特征提出正弦调频变换(Sinusoid
FrequencyMolation
Transform，SFMT)，理论分析说明SFM信号在离散正弦调频变换(DiscreteSFMT，DSFMT)域具有明显的聚敛特征，经仿真验
证，基于DSFMT的SFM信号参数估计方法性能接近于参数估计的Cramer-Rao下限。
❻ 南大用推荐算法分宿舍有何意义
又到新生开学季。“00后即将踏入大学校园”，翻开他们人生崭新的一页。而南京大学为了帮助新生们更快找到志趣相投的舍友，更好适应大学生活，在去年给新生按照生活习惯分宿舍的基础之上，今年推出了算法推荐2.0优化版本——通过校园迎新网的数据调查，统计新生的生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，进行舍友分配。
南大此番另辟蹊径地用推荐算法分宿舍，可以说彰显了一座学校的人性化。在自主选宿舍机制仍需探索的情况下，用推荐算法分宿舍，是对“互联网+”的灵活运用，也是校园管理思路的拓展。接下来，该举措是否值得广而鉴之，不妨且看且期待。
来源：新京报
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http://www.pudn.com/downloads247/doc/project/detail1148805.html
❽ 微博最常访问算法
基础及关联算法
这一层算法的主要作用是为微博推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要的数据分析为推荐业务提供指导。
这一部分中常用的算法和技术如下：
分词技术与核心词提取
是微博内容推荐的基础，用于将微博内容转化为结构化向量，包括词语切分、词语信息标注、内容核心词/实体词提取、语义依存分析等。
分类与 anti-spam
用于微博内容推荐候选的分析，包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别；
内容分类采用决策树分类模型实现，共 3 级分类体系，148 个类别；营销广告/色情类微博的识别，采用贝叶斯与最大熵的混合模型。
聚类技术
主要用于热点话题挖掘，以及为内容相关推荐提供关联资源。属于微博自主研发的聚类技术 WVT 算法（word vector topic），依据微博内容特点和传播规律设计。
传播模型与用户影响力分析
开展微博传播模型研究和用户网络影响力分析（包含深度影响力、广度影响力和领域内影响力）。
主要推荐算法
1. Graph-based 推荐算法
微博具有这样的特点：用户贡献内容，社会化途径传播，带来信息的爆炸式传播。之所以称作 graph-based 推荐算法，而不是业界通用的 memory-based 算法，主要原因在于：
我们的推荐算法设计是建立在社交网络之上，核心点在于从社交网络出发，融入信息传播模型，综合利用各类数据，为用户提供最佳的推荐结果；比如很多时候，我们只是信息传播的关键环节，加入必要的推荐调控，改变信息传播通路，后续的传播沿着原来的网络自然的传播。
Feed 流推荐（我们称作趋势），是我们最重要的产品，而结果必须包含用户关系。
从 graph 的宏观角度看，我们的目标是建立一个具有更高价值的用户关系网络，促进优质信息的快速传播，提升 feed 流质量；其中的重要工作是关键节点挖掘、面向关键节点的内容推荐、用户推荐。
对这部分的算法做相应的梳理，如下面的表格：
这样利用 content-based 很好的解决了冷启动的问题，又充分发挥了 user-based CF 的作用，实现1+1>2 的效果。
分层模型混合：
很多情况下，一个模型无法很好的得到想要的效果，而分层组合往往会取得比较好的效果，分层模型混合即“将上一层模型的输出作为下层模型的特征值，来综合训练模型，完成推荐任务“。比如我们在做微博首页右侧的 ctr 预估排序时，采用分层逻辑回归模型，解决了不同产品间特征天然缺失与样本量差异、曝光位置带来的效果偏差等问题。
❾ lfm信号是什么
脉冲压缩技术因解决了雷达作用距离与分辨率之间的矛盾而成为现代雷达的一种重要体制，数字LFM（线性调频）信号脉冲压缩就是利用数字信号处理的方法来实现雷达信号的脉冲压缩，脉冲压缩器的设计就是匹配滤波器的设计，脉冲压缩过程是接收信号与发射波形的复共扼之间的相关函数，在时域实现时，等效于求接收信号与发射信号复共轭的卷积。若考虑到抑制旁瓣加窗函数，不但要增加存储器，而且运算量将增加1倍，在频域实现时，是接收信号的FFT值与发射波形的FFT值的复共轭相乘，然后再变换到时域而获得的。若求N点数字信号的脉冲压缩，频域算法运算量大大减少，而且抑制旁瓣加窗时不需增加存储器及运算量，相比较而言，用频域FFT实现脉冲压缩的方法较优，因此选用频域方法来实现脉冲压缩，但是仍需要做大量的运算。
1 脉冲压缩系统工业原理
1.1 用FFT法实现LFM信号的数字脉冲压缩
时域脉冲压缩的过程是通过对接收信号s（t）与匹配滤波器脉冲响应求卷积的方法实现的，根据匹配滤波理论，h（t）=s*（t0-t），即匹配滤波器是输入信号的共轭镜像，并有相应的时移t0。则压缩网络的冲激响应为：
h（n）=s*（N-n） （1）
式中：n=0，1，…，N-1；N表明当发射波形是有限宽度时，冲激响应也是一个有限序列。 根据卷积定理，并采用N点DFT，则可得压缩网络的输出；
y（n）=ID{D[s（n）D[s*（N-n）]} （2）
如采用FFT算法，则可得用FFT法实现数字式脉冲压缩的数字模型为：
y（n）=IFFT{FFT[s（n）FFT[s*（N-n）]} （3）