lbs通俗理解？ 挠度通俗理解？

lbs通俗理解？

lbs是指围绕地理位置数据而展开的服务，其由移动终端使用无线通信网络（或卫星定位系统），基于空间数据库，获取用户的地理位置坐标信息并与其他信息集成以向用户提供所需的与位置相关的增值服务。

根据服务的查询技术不同，又可以分为点查询服务和连续查询服务。

挠度通俗理解？

挠度是在受力或非均匀温度变化时，杆件轴线在垂直于轴线方向的线位移或板壳中面在垂直于中面方向的线位移。

希望我的回答对您有帮助！

plc通俗理解？

电力线通信（Power Line Communication，英文简称PLC）技术是指利用电力线传输数据和媒体信号的一种通信方式。该技术是把载有信息的高频加载于电流然后用电线传输接受信息的适配器再把高频从电流中分离出来并传送到计算机或电话以实现信息传递。

电力线通信全称是电力线载波（Power Line Carrier – PLC）通信，是指利用高压电力线（在电力载波领域通常指35kV及以上电压等级）、中压电力线（指10kV电压等级）或低压配电线（380/220V用户线）作为信息传输媒介进行语音或数据传输的一种特殊通信方式。

6西格玛通俗理解？

六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。

六西格玛背后的原理就是如果你检测到你的项目中有多少缺陷，你就可以找出如何系统地减少缺陷，使你的项目尽量完美的方法。

6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度，测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性，σ值越大，缺陷或错误就越少。

6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中，99.99966%是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。6σ管理关注过程，特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。因为过程能力用σ来度量后，σ越小，过程的波动越小，过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。

协方差通俗理解？

在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差

汽蚀余量通俗理解？

汽蚀余量是指在泵吸入口处单位重量液体所具有的超过汽化压力的富余能量。通俗的来说就是在泵的入口，如果压力小于某个定值，水就会汽化，而汽化之后呢，会破坏泵（把泵打成N多小孔）。

装置汽蚀余量（NPSHa）就是说呀（通俗），泵（装置）的安装高度如果小的话，汽蚀余量的值相对就小点。

有效汽蚀余量就是装置汽蚀余量（NPSHa），越大越不易汽蚀。

坏账准备通俗理解？

坏账准备是会计专用词语，指企业发生的各项应收款项（包括预付款项），可能因为购货人的拒绝付款、购货企业的破产、购货人的死亡等原因而无法收回，这些无法收回的款项就是坏账，因为这些坏账而遭受的经济损失就是坏账损失。

在账务处理中，“坏账准备”账户属于特殊的资产类账户，用以核算应收款项的坏账准备计提和转销情况。

该账户贷方登记当期计提的坏账准备金额、发生的坏账又收回的金额；借记实际发生的坏账损失金额、冲减的多计提的坏账准备金额。期末余额再贷方，反映企业已计提但还未转销的坏账准备。

osi模型通俗理解？

开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简称为OSI模型（OSI model），一种概念模型，由国际标准化组织提出，一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架。定义于ISO/IEC 7498-1。

ppi的通俗理解？

ppi也叫像素密度单位，所表示的是每英寸所拥有的像素数量。因此PPI数值越高，即代表显示屏能够以越高的密度显示图像。当然，显示的密度越高，拟真度就越高。其实PPI的计算方法很简单，用长跟高的像素数计算出对角方向的像素数，然后再用对角的像素数除以屏幕尺寸就是ppi了。

背包算法通俗理解？

背包算法是一种优化问题的解决算法，常用于在有限的资源下，如何使得收益最大化的问题。譬如我们有一个背包，其容量为C；而有n个物品，每个物品的重量分别为w1, w2, ..., wn，其价值分别为v1, v2, ..., vn。假设每个物品只有一个，且每个物品只能选择0个或1个，我们要在不超过背包容量的情况下，如何选择某些物品，使得其总价值最大？背包算法的核心思想是，将问题转化为满足某种限制条件的最优解问题，然后通过循环迭代出最终方案。在背包问题中，我们需要尽可能多地选择可以装进背包的物品，并计算其总价值。因此，我们可以将问题转化为动态规划的形式。具体来说，我们可以定义一个状态数组dp[i][j]，其中dp[i][j]表示在容量为j的背包中前i个物品的最大价值。那么当前位置的最优解就可以通过前一位置推导而来，其转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])其中dp[i-1][j]表示不选当前物品，dp[i-1][j-w[i]] + v[i]表示选择当前物品。我们需要比较这两种情况的价值大小，取最大值作为当前位置的最优解。最终的答案即为dp[n][C]，其中n为物品数目。总的来说，背包算法通过动态规划的思想，将最优化问题转化为满足限制条件的最优解问题，并通过迭代求解出最终方案，是一种常见的优化算法。