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搜索关键字:正交    ( 652个结果
码字,层,层映射,预编码
什么是码字? 在UMTS系统中,我们通常理解为正交扩频码。在LTE中,一个TB经过信道编码处理后就称为一个码字。一个TB是1ms内的编码比特数,TB的大小取决于调度给用户的资源数量、调制方式、编码方式和天线映射。 多个码字会对应多个HARQ进程,多个AMC过程,以及多个CQI反馈,为了节省开销,LT ...
分类:其他好文   时间:2017-12-12 21:57:37    阅读次数:144
多条件查询测试用例设计方法(1)—pairwise
在我的工作中,我也遇到类似需求。正交法是一种不错的选择,而在我们实践过程中,我们还用了Pairwise方法,以及另一种方法(如下): 假设查询因子:A,B,C,D,E 1、单独查询:A;B;C;D;E - 确保单独查询的正确性,这也是最基本的。 2、两个组合查询:AB;AC;AD;AE;BC;BD; ...
分类:其他好文   时间:2017-11-29 16:23:24    阅读次数:181
2017-11-27 黑盒测试实践(小组作业)小组工作记录
今天小组成员结合前几天对此次作业的具体要求的分析,确认了要做的工作内容;(具体要求附在最后) 然后我们根据其他组的选择情况,选择使用QTP自动化测试工具,又是一个小众的工具。 已经是第二次小组作业了,必须吐槽一下,班内不允许选择同一个工具的小组的数量虽然放宽到2组,但是依然存在竞争性啊,我们要是早点 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-28 01:39:28    阅读次数:225
黑盒测试实践(小组作业)每日例会记录——11.27
工作进度: (1)找到一个Java web系统,是“高校组织员工作辅助系统”。了解其功能后,对其进行需求分析(包括引言、需求规定、运行环境规定等),撰写需求规格说明书。 (2)为编写测试用例,每位小组成员安装myeclipse和mysql数据库,以及JDK和Tomcat,配置后导入文件。我们具体用的 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-28 01:34:33    阅读次数:88
黑盒测试实践作业进度报告(周六)
做黑盒测试实践首先肯定得掌握好黑盒测试技术基本原理, 经过小组讨论,决定今天温习老师的教学视频。 除了强化边界值分析,等价类划分,场景法的训练,也去学习了课堂上讲述的正交表和决策表。 结合MOOC上的作业实际检测了组员的黑盒测试技术是否过关。 并且对接下来的白盒测试技术进行了预习。 总地来说,今天, ...
分类:其他好文   时间:2017-11-28 01:30:29    阅读次数:154
正交编码器单端转差分
现在手头上有一个Autonics的增量式正交编码器(型号为E40H82048-3-V-24),输出有A、B、Z三相,电压输出12V,当前需要将编码器的信号接到一个差分输入的电机驱动器上(型号为Copley Aclent 55-18),即需要有A,A/,B,B/,Z,Z/ 且其信号电压大小为5V。将下... ...
分类:其他好文   时间:2017-11-24 22:47:45    阅读次数:177
deeplearning.ai 构建机器学习项目 Week 1 听课笔记
这门课是讲一些分析机器学习问题的方法,如何更快速高效的优化机器学习系统,以及NG自己的工程经验和教训。 1. 正交化(Othogonalization) 设计机器学习系统时需要面对一个问题是:可以尝试和改变的东西太多太多了。牛逼的机器学习专家很清楚自己要调什么以达到什么目的,这个调参和效果一一对应的 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-18 18:49:43    阅读次数:195
关于three.js的文档说明
/*** 场景(scene) ***/var scene = new THREE.Scene(); // 创建场景scene.add(x); // 插入场景 /*** 相机(camera) ***/// 正交投影相机var camera = new THREE.OrthographicCamera( ...
分类:Web程序   时间:2017-11-07 17:52:36    阅读次数:326
计算几何--平面向量(1)
弧度 弧度π=角度180° 坐标表示法(a,b)的含义 大概就是:从(0,0)向(a,b)连一条有向线段,它表示的向量就与向量(a,b)相等。 或者:$(a,b)=ai+bj$,就是正交分解成两个分别与x、y轴同向的单位向量 点b与点a相减 直接两组坐标对应减即可,得到一个方向为a到b的方向,长度为 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-31 22:15:43    阅读次数:206
【视觉SLAM14讲】ch4心得与课后题答案【仅供参考】
学习心得: 在研究SLAM时候,除了对三维世界刚体运动表示外(ch3),由于噪声的影响,还要进行对可能的位姿进行优化,而旋转矩阵必须得是行列式为1的正交矩阵, 为了减少这种约束,我们希望通过李群和李代数之间的关系,把位姿估计变为无约束的问题 李群和李代数是群论里的一部分,我们研究的SO(3) SE( ...
分类:其他好文   时间:2017-10-27 23:55:06    阅读次数:1001
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