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首先，上面给出的电感品质因子计算公式是正确的。
练习一 1.设计一个类模拟一个计算器 达到什么需求？加减乘除 需要设计一个方法一个计算方法 控制台输出 首先请输入第一个数 例如数字1 请输入符号 例如+ 请输入第二个数 例如2 第二次 数字3 请输入符号 - 请输入第二个数
Parallel 和 ParNew 收集器类似是多线程的，但 Parallel 是吞吐量优先的收集器，可以牺牲等待时间换取系统的吞吐量。
计算公式 [X+Y]补=[X]补+[Y]补 [X-Y]补=[X]补+[-Y]补例 已知X=9，Y=3，求[X+Y]补， [X-Y]补， [Y-X]补。
研究结果表明：1) 随着时间分割因子的增大，系统中断概率先减小后增大；2) 莱斯因子越大，系统中断概率越小；3) 源端发射总功率越大，系统的吞吐量越大；4) 当源节点天线数量越多时，系统吞吐量越大；5) 当列车先后经过各个中继时，系统的中断概率先减小后增大，吞吐量先增大后减小；6)
一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。 常用的限流算法有：计数法，滑动窗口计数法，漏桶算法和令牌桶算法。
为了达到最短的收敛时间，需要在优化吞吐量的同时，对调参方面也做调优。调参不到位会导致吞吐量难以优化，当batch size超参不足够大时，模型训练的并行度就会相对较差，吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升。
选中单元格D3，在编辑栏中输入公式“=(C3-B3)/B3”，按下【Enter】键，计算公式结果，复制公式，计算其他月份的差异率，结果如下右图所示。
这两个函数中的X 都是指的“弧度”而非“角度”，弧度的计算公式为：2*PI/360*角度
此段时间的计算公式是：timeout = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval默认 dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval是5分钟，
xhdpi:96*96 hdpi:72*72 mdpi:48*48 ldpi:36*36 dp是虚拟像素，在不同的像素密度的设备上会自动适配，比如: 在320x480分辨率，像素密度为160,1dp=1px 在480x800分辨率，像素密度为240,1dp=1.5px 计算公式
交并比计算公式如下所示。假设类别总数是k+1 类，pii 表示第i类分类正确的数量，pij 表示第i类被识别为第j类的数量。Dice系数取值范围为0-1，越接近1说明模型越好。Dice系数计算公式如下所示。
1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2, padding=P1×P2, stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的大小为Cout×Hout×Wout
一、Volcano 简介 ① 什么是 Volcano ？ Volcano 是 CNCF 下首个也是唯一的基于 Kubernetes 的容器批量计算平台，主要用于高性能计算场景，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而 Kubernetes 当前缺失的一系列特性
dBm计算公式为：10lgP(P的值为功率值/1mW)，从公式中可以看出1mW就是0dBm，即若P小于1mW，那么dBm就是一个负数。dB 计算公式为：10lg（甲功率/乙功率），即反映了甲功率比乙功率大多少。 [例1] 如果发射功率P为1mw，折算为dBm后为0dBm。
为了达到最短的收敛时间，需要在优化吞吐量的同时，对调参方面也做调优。调参不到位会导致吞吐量难以优化，当batch size超参不足够大时，模型训练的并行度就会相对较差，吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升。
很难同时支持高吞吐量 三：API Gateway自身sharding API请求后做本地限流 限流准确 增加了一次转发，性能较差，很难支持高吞吐量。
限制每页显示课件展示数量 查询数据库.获取总记录数 利用ceil函数取得总分页数.计算公式为：总记录数除以每页展示量数 取得每个分页第一条记录的位置.计算公式为：（起始页-1）x每页展示量数 结合sql查询语句的limit语句.实现分页显示功能.
费用计算公式：添加水印费用 = 输出文件添加水印时长 * 添加水印单价。表 2-2 水印计费示例：场景一 输入视频：时长10分钟 输出视频：添加静态水印10分钟 添加水印费用 = 输出文件时长 x 水印添加单价=10x0.01=0.1元。
利用GAN生成指定棱角性的集料图像棱角性GA计算公式为：我们将GA作为条件变量输入生成器中，然后利用判别器从生成的图像中重建GA。
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