热物性测试方法分类
PA10T材料物性表
P ROVISIONAL D ATA S HEET G RIVORY HT G RIVORY XE 4027 BLACK 9916 Product description Grivory XE 4027 black 9916 is a 30% glass-fibre reinforced flame retardant (UL 94 V-0) engineering thermoplastic material based on a semicrystalline, partially aromatic co-polyamide. Grivory XE 4027 black 9916 is free of halogens and red phosphorus. RoHS: Grivory XE 4027 black 9916 is in compliance with RoHS (2002/95/EC, Re-striction of Hazardous Substances). WEEE:Parts produced from Grivory XE 4027 black 9916 are not subject to "selec-tive treatment" according the Directive 2002/96/EC on Waste Electrical and Elec-tronic Equipment. ISO polymer designation: PA 10T/X ASTM designation: PPA, polyphthalamide The main distinguishing features of Grivory HT-PPA, when compared to other poly-amides, are its good performance at high temperatures providing parts which are stiffer, stronger, have better heat distortion and dimensional stability as well as excel-lent chemical resistance and low moisture absorption. Grivory XE 4027 black 9916 is especially suitable for injection moulded components in electrical and electronic applications which require a flame class acc. UL 94 V-0. The material is suitable for lead-free SMT reflow soldering acc. i.e. JEDEC J-STD-020C (peak temperature 260°C). Compo-nents conforming to JEDEC MSL1 are achievable.
原材料详细检验规程
原材料详细检验规程 编制：王刚 审核： 批准： 批准日期： 生效日期： 包头市新达科技有限责任公司
序号名称页次 目录 1 阀体详细检验规程 2 2 减速电机详细检验规程 2 3 电路板组件详细检验规程 2 4 泽越电路板（RP2610） 1 5 壳体详细检验规程 1 6 基表详细检验规程 1 7 换能器检验标准 1 8 包装物详细检验规程 2 9 其它材料检验规程 2
1、阀体详细检验规程 1.1目地 检查阀体的质量状况并判断 1.2适用范围 适用于外购、退库的阀体 1.3职责 1.3.1检验员负责检查和判断 1.3.2生产部负责材料的实验 1.4检验批的构成 以《报检单》中包含的产品为一个检验批 1.5检验内容、方法及质量要求见(表一) 1.6综合判断 各项检查项目均应符合相应判定要求时，判定整批产品合格，否则不合格。 1.7其它事项 1.7.1应遵循《质量管理制度》中原材料验收制度的各项要求1.7.2在验收制度中未提到的特殊现象产生时，根据实际情况进行处理 1.8记录 《物资抽检记录》
附：表一
2、减速电机检验规程 2.1目地 检查电机的质量状况并判定 2.2适用范围 适用于外购和退库的电机 2.3职责 2.3.1检验员负责检查和判定 2.3.2生产部负责材料的试验 2.4检验批的构成 以《报检单》中包含的产品为一个检验批 2.5检验内容、方法及质量要求见(表二) 2.6综合判断 各项检查项目均应符合相应判定要求时，判定整批产品合格，否则不合格。 2.7其它事项 2.7.1应遵循《质量管理制度》中原材料验收制度的各项 要求 2.7.2在验收制度中未提到的特殊现象产生时，根据实际 情况进行处理。 附：表二
解读差异——分类算法与聚类算法_光环大数据培训
https://www.wendangku.net/doc/e916159417.html, 解读差异——分类算法与聚类算法_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。 2. 二者解决的具体问题不一样 分类算法的基本功能是做预测。我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。 聚类算法的功能是降维。假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容
数据库测试的分类和方法
数据库测试的分类和方法 数据库, 分类 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例 如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相 同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试 集成测试是主要针对接口进行的测试工作，从数据库的角度来说和普通测试稍微有些区别对于数据库测试来说，需要考虑的是 数据项的修改操作 数据项的增加操作 数据项的删除操作 数据表增加满 数据表删除空 删除空表中的记录 数据表的并发操作 针对存储过程的接口测试 结合业务逻辑做关联表的接口测试 同样我们需要对这些接口考虑采用等价类、边界值、错误猜测等方法进行测试单元测试 单元测试侧重于逻辑覆盖，相对对于复杂的代码来说，数据库开发的单元测试相对简单些，可以通过语句覆盖和走读的方式完成 系统测试相对来说比较困难，这要求有很高的数据库设计能力和丰富的数据库测
试经验。而集成测试和单元测试就相对简单了。 而我们也可以从测试关注点的角度对数据库进行分类 功能测试 对数据库功能的测试我们可以依赖与工具进行 DBunit 一款开源的数据库功能测试框架，可以使用类似与Junit的方式对数据库的基本操 作进行白盒的单元测试，对输入输出进行校验 QTP 大名鼎鼎的自动测试工具，通过对对象的捕捉识别，我们可以通过QTP来模拟用户 的操作流程，通过其中的校验方法或者结合数据库后台的监控对整个数据库中的数据进行测试。个人觉得比较偏向灰盒。 DataFactory 一款优秀的数据库数据自动生成工具，通过它你可以轻松的生成任意结构数据库，对数据库进行填充，帮助你生成所需要的大量数据从而验证我们数据库中的功能是否正确。这是属于黑盒测试 数据库性能 虽然我们的硬件最近几年进步很快，但是我们需要处理的数据以更快的速度在增加。几亿条记录的表格在现在是司空见惯的，如此庞大的数据量在大量并发连接操作时，我们不能像以前一样随意的使用查询，连接查询，嵌套查询，视图，这些操作如果不当会给系统带来非常巨大的压力，严重影响系统性能 性能优化分4部分 1物理存储方面 2逻辑设计方面 3数据库的参数调整 4SQL语句优化. 我们如何对性能方面进行测试呢，业界也提供了很多工具 通过数据库系统的SQL语句分析工具，我们可以分析得到数据库语句执行的瓶
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
Sabic DX10311原料物性表
L NP* Thermocomp* Compound DX10311A sia Pacific: COMMERCIAL DX10311 is 30% glass fiber reinforced, impact modified polycarbonate resin. High flow and good ductility. T YPICAL PROPERTIES 1 TYPICAL VALUE UNIT STANDARD M ECHANICAL T ensile Stress, brk, Type I, 5 mm/min 117M Pa A STM D 638T ensile Strain, brk, Type I, 5 mm/min 2.6%A STM D 638T ensile Modulus, 5 mm/min 8330M Pa A STM D 638F lexural Stress 190M Pa A STM D 790F lexural Modulus 7670M Pa A STM D 790T ensile Stress, break, 5 mm/min 119M Pa I SO 527T ensile Strain, break, 5 mm/min 2.7%I SO 527T ensile Modulus, 1 mm/min 8260M Pa I SO 527F lexural Stress, yield, 2 mm/min 182M Pa I SO 178F lexural Stress, break, 2 mm/min 181M Pa I SO 178F lexural Modulus, 2 mm/min 7720M Pa I SO 178I MPACT Charpy Impact, unnotched, 23°C 57k J/m2I SO 179/2C Izod Impact, unnotched, 23°C 752J /m A STM D 4812 Izod Impact, notched, 23°C 196J /m A STM D 256 Charpy Impact, notched, 23°C 20k J/m2I SO 179/2C T HERMAL H DT, 0.45 MPa, 3.2 mm, unannealed 128°C A STM D 648 CTE, -40°C to 40°C, flow 1.9E-051/°C A STM E 831 CTE, -40°C to 40°C, xflow 6.4E-051/°C A STM E 831P HYSICAL S pecific Gravity 1.42-A STM D 792M old Shrinkage, flow, 3.2 mm (5)0.1 - 0.3%S ABIC Method M old Shrinkage, xflow, 3.2 mm (5) 0.2 - 0.4% S ABIC Method Melt Volume Rate, MVR at 300°C/5.0 kg 37 c m3/10 min I SO 1133 1) 2) PLEASE CONTACT YOUR LOCAL SALES OFFICE FOR AVAILABILITY IN YOUR AREA DISCLAIMER : THE MATERIALS AND PRODUCTS OF THE BUSINESSES MAKING UP THE SABIC INNOVATIVE PLASTICS Source, GMD, Last Update: COMPANY, ITS SUBSIDIARIES AND AFFILIATES ("SABIC IP"), ARE SOLD SUBJECT TO SABIC IP' S STANDARD CONDITIONS OF SALE, WHICH ARE INCLUDED IN THE APPLICABLE DISTRIBUTOR OR OTHER SALES AGREEMENT, PRINTED ON THE BACK OF ORDER ACKNOWLEDGMENTS AND INVOICES, AND AVAILABLE UPON REQUEST. ALTHOUGH ANY INFORMATION, RECOMMENDATIONS, OR ADVICE CONTAINED HEREIN IS GIVEN IN GOOD FAITH, SABIC IP MAKES NO WARRANTY OR GUARANTEE, EXPRESS OR IMPLIED, (I) THAT THE RESULTS DESCRIBED HEREIN WILL BE OBTAINED UNDER END-USE CONDITIONS, OR (II) AS TO THE EFFECTIVENESS OR SAFETY OF ANY DESIGN INCORPORATING SABIC IP MATERIALS, PRODUCTS, RECOMMENDATIONS OR ADVICE. EXCEPT AS PROVIDED IN SABIC IP' S STANDARD CONDITIONS OF SALE, SABIC IP AND ITS REPRESENTATIVES SHALL IN NO EVENT BE RESPONSIBLE FOR ANY LOSS RESULTING FROM ANY USE OF ITS MATERIALS OR PRODUCTS DESCRIBED HEREIN.Each user bears full responsibility for making its own determination as to the suitability of SABIC IP' s materials, products, recommendations, or advice for its own particular use. Each user must identify and perform all tests and analyses necessary to assure that its finished parts incorporating SABIC IP materials or products will be safe and suitable for use under end-use conditions. Nothing in this or any other document, nor any oral recommendation or advice, shall be deemed to alter, vary, supersede, or waive any provision of SABIC IP' s Standard Conditions of Sale or this Disclaimer, unless any such modification is specifically agreed to in a writing signed by SABIC IP. No statement contained herein concerning a possible or suggested use of any material, product or design is intended, or should be construed, to grant any license under any patent or other intellectual property right of SABIC Innovative Plastics Company or any of its subsidiaries or affiliates covering such use or design, or as a recommendation for the use of such material, product or design in the infringement of any patent or other intellectual property right * LNP is a trademark of the SABIC Innovative Plastics Company * Thermocomp is a trademark of the SABIC Innovative Plastics Company ? 1997-2011 SABIC Innovative Plastics Company.All rights reserved T ypical values only. Variations within normal tolerances are possible for variose colours.All values are measured at least after 48 hours s torage at 230C/50% relative humidity. All properties, except the melt volume rate are measured on injection m oulded samples.All samples are prepared according to ISO 294. O nly typical data for material selection purpose.Not to be used for p art or tool design. 3) T his rating is not intended to reflect hazards presented by this or any o ther material under actual fire conditions.4) O wn measurement according to UL. 5) Measurements made from laboratory test coupon. Actual shrinkage may vary outside of range due to differences in processing conditions, equipment, part geometry and tool design. It is recommended that mold shrinkage studies be performed with surrogate or legacy tooling prior to cutting tools for new molded article.
测试方法分类
一、基本概念 1、测试用例（案例）主要记录：测试步骤、方法、数据、预期结果的文档，由测试人员在执行测试之前编写的 2、编写用例的方法 （1）等价类划分 （2）边界值 （3）因果图 （4）判定表 （5）正交排列法 （6）场景法 （7）测试大纲法 （8）状态转换图 3、写用例参考什么？ （1）文档：需求、开发文档、用户手册 （2）参考已经开发出来的软件 （3）讨论 二、等价类划分 1、应用场合 只要有数据输入的地方，就可以使用等价类划分 把无限多的数据根据需求，划分成多个区域（有效、无效），
从每个区域中选取一个代表性数据进行测试即可 说明： 穷举测试是最全面的测试，但是是不能采用的方法，时间成本太高，编写用例的方法主要解决的问题是如何使用最少的数据，达到最大的覆盖 2、核心概念 （1）有效等价类 对程序规格有效的、合理的输入数据的集合 程序接收到有效等价类，可以正确计算、执行 （2）无效等价类 对程序规格无效的、不合理的输入数据的集合 程序接收到无效等价类，应该给出错误提示，或者根本不允许输入 3、如何使用？ 首先明确测试对象—第一个数文本框 说明：在测试第一个数的时候，保证第二个数正确 （1）根据需求，划分等价类 ①有效等价类 -99—99之间的整数 ②无效等价类
A、非整数 B、<-99的整数 C、>99的整数 （2）细化等价类 往往依据的不是字面的需求，而是基于对数据存储方式的深入理解以及数据格式的理解 ①正负数补码计算不一样，有必要把正数、负数单独测试-99—0整数 0—99整数 ②非整数可以进一步细分 小数 字母 汉字 符号 （3）建立等价类表（熟练后直接做该步）
原材料检测标准模板
XXXX防水材料有限公司 原材料检测标准 编制: 审核: 批准: 日期: 目录索引
1.沥青 2.软化油 3.粉料 4.胎基 5.面膜 6.隔离膜 7.改性剂, 树脂 8.包装物( 纸心、包装袋、桶) 沥青
1 采样 1.1 液体沥青 常规检验样品取样量≥ 1L。 1.1.1 从槽车、罐车中取样 当车上设有取样阀或顶盖时, 则可从取样阀或顶盖处取样。 从取样阀取样至少应先放掉4L沥青后取样; 从顶盖处取样时, 由中部取样; 从出料阀取样时, 应在出料约二分之一时取样。 1.1.2 从桶中取样 按表1-1规定随机取样的要求取出样品后充分混合, 从充分混合后的样品中取1L液体沥青样品。 1.2 碎块状固体沥青 取样量应≥ 1.5kg。 散装的碎块固体沥青, 在散装车上均匀分布取20次以上, 总样量不少于25kg, 再用干净的适当的工具打至粉末状, 混合充分后, 从中取出不少于1.5kg供检验用。 2 技术指标
3 检测 3.1 仪器及材料 电炉, 软化点仪, 电子天平( 0.001g) , 延度模具, 恒温水浴, 温度计, 针入度计, 标准针, 容量瓶( 250ml) , 针入度试样皿, 玻璃板, 刀, 延度仪( 启动时应无明显波动) , 甘油或刚煮沸的蒸馏水, 隔离剂( 以重量计, 由两份甘油和一份滑石粉调制而成) 3.2 延度 3.2.1准备: 取适量的沥青置于烧杯中( 保证取的样足够检测用) , 放在电炉上加热( 电炉上面要垫上石棉网) , 小心加热装样品沥青的烧杯, 并不断搅拌以防止局部加热, 直到样品变得流动。小心搅拌以免气泡进入样品中。加热至倾倒的时间不超过2h, 其加热温度不超过预计沥青软化点的110℃。 3.2.2 制作试件: 将模具组装在玻璃板上, 将隔离剂涂于玻璃板表面及侧模的内表面, 以防沥青沾在模具上。板上的模具要水平放好, 以便模具的底部能够充分与板接触。在充分搅拌之后, 把样品倒入模具中, 在组装模具时要小心, 不要弄乱了配件。在倒样时使试样呈细流状, 自模的一端至另一端往返倒入, 使试样略高出模具, 将试件在空气中冷却30min, 然后放在规定温度的水浴中保持30min取出( 25℃) , 用热的直刀
大数据常用算法清单
目录 大数据经典算法 (2) 一、C4.5 (2) 二、K-Means算法 (2) 三、支持向量机 (2) 四、The Apriori algorithm (2) 五、最大期望(EM)算法 (2) 六、PageRank (3) 七、AdaBoost (3) 八、kNN: k-nearest neighbor classification (3) 九、Naive Bayes (3) 十、CART: 分类与回归树 (3) 十一、mahout算法集 (4)
大数据经典算法 一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法， 二、K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。它与处理混合正态分布的最大期望算法(本十大算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 三、支持向量机 支持向量机，它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 五、最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
大数据开发算法都有哪些
大数据开发算法都有哪些 若想在一个领域中站稳脚跟，就必须有超人的魄力和先进的知识；同样，你如果想在大数据行业拿到高薪，就必须有独特的技能，熟练的技巧。千锋教育大数据培训带来高薪必备的几个算法，助攻你的大数据行业。 一、推荐算法 CB 基于内容的算法-CB，它根据用户过去喜欢的产品（item），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。例如，一个推荐饭店的电影可以依据用户之前喜欢很多的电影为他推荐。（Hadoop） CF 协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。是一种基于相似度的方法。CF算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。（Hadoop） 二、分类算法 SVM SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方
法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，SVM最基本的应用就是分类。（Hadoop） 它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。（Hadoop） NB 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。 这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。（Hadoop） 三、聚类算法 层次聚类 层次聚类方法（Hierarchical Clustering）就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。 按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法，取决于层次分解是以
尼龙产品物性
尼龙产品物性
原料级PA6系列 TF2450I ①原料描述部分 规格级别注塑级外观颜色本色透明颗粒用途概述电子接插件 备注说明高流动，易脱模，可替代新会美达M2500I ②原料技术数据 性能项目测试方法测试数据数据单位拉伸强度ISO527 65 MPa 断裂伸长率ISO527 8 % 弯曲强度ISO178 85 MPa 悬臂梁缺口冲击强度ISO180 3 KJ/m2 密度ISO1183 1.13 g/cm3 洛氏硬度ISO2093/2 117 - 熔点ISO3416 220 ℃ 热变形温度/0.45mpa ISO75 165 ℃ 阻燃性UL-94 HB - 表面电阻率ISO167 1013Ω 填充量灼烧法0 %
增强级PA6系列 TF100 ①原料描述部分 规格级别注塑级外观颜色本色透明颗粒用途概述汽车配件、电子电器配件、电动工具、齿轮、机械零件等备注说明全新料，30-33%玻纤增强，高强度，易染色 ②原料技术数据 性能项目测试方法测试数据数据单位拉伸强度ISO527 170 MPa 断裂伸长率ISO527 5 % 弯曲强度ISO178 235 MPa 悬臂梁缺口冲击强度ISO180 22 KJ/m2 密度ISO1183 1.36 g/cm3 洛氏硬度ISO2093/2 120 - 熔点ISO3416 225 ℃ 热变形温度/0.45mpa ISO75 215 ℃ 阻燃性UL-94 HB - 表面电阻率ISO167 1013Ω 填充量灼烧法30 % TF100-120 ①原料描述部分 规格级别注塑级外观颜色本色半透微黄颗粒用途概述汽车配件、电子电器配件、电动工具、齿轮、机械零件等备注说明一级回料，30-33%GF增强，易染色
原材料检验规程
原材料检验规程 1范围 本检验操作规程根据公司实际情况，规定了原材料的检验操作规格。 本检验操作规程适用于技质部对管材生产用原材料的检验。 2规范性引用文件 下列文件中的条款通过引用而成为本部分的条款。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本部分。 GB/T 3682-2000 热塑性塑料熔体质量流动速率和熔体体积流动速率的测定(idt ISO 1133：1997) GB 15558.1-2003燃气用埋地聚乙烯（PE）管道系统第1部分：管材 GB/T13663-2000 给水用聚乙烯(PE)管材 GB/T 17391-1998 聚乙烯管材与管件热稳定性试验方法(eqv ISO/TR 10837:1999) 3 检验项目及要求 在对原材料进行检验之前，应对原料进行必要的预处理，如取样，获取供应商材料原始检测报告，对应的检测设备与检测方法。 3.1 杂质含量 杂质定义为除填充物外限定温度下无法挥发的物质。 3.2 外观 粒子应清洁无污染物，颗粒大小应均匀，整批原料应无其他杂质，包装完好。 3.3 熔融指数 熔融指数与原料质保单（当无质保单时，以产品说明书为准）标称值的偏差小于±20%。 3.4 灰分含量 生产原料杂质不得大于3%。 3.5 氧化诱导时间 原材料氧化诱导时间大于20min以上。 3.6 挥发份测试 原材料的挥发份应符合《原材料检验质量标准》中各原材料的标准规定。 3.7 拉伸强度 PE原材料拉伸强度不低于20MPa 3.8 断裂伸长率 PE原材料拉伸断裂伸长率应≥350%
4 试验方法及结论判定 4.1 原料外观 采用随机目测。 检验员对原材料开包抽查进行目测检验。 对于物理和力学性能试验时不同批次分开取样。 不符合要求的原料应结合具体性能再做合格判定。 4.2 熔融指数判断 熔融指数的测试参数为190℃，240s。 检验员负责统计熔指各项数据情况。 4.3灰分含量 测试仪器及参数：马弗炉内密闭烘烧温度为600℃，时间为15min，。 对不符合要求的原料判为不合格，并通知技术部门对原料进行监控及处理。 4.4 氧化诱导时间 测试参数为200℃。 检验员对抽样原料进行检测。 对不符合要求的原料判为不合格，并通知技术部门对原料进行监控及处理。 4.5 水份测试 测试仪器为红外水份测试仪，测试参数为110℃，20min。 检验员每4小时对造粒车间进行一次抽样检测，每班对管材车间进行一次抽样检测。 对不符合表2的原料应判为不合格。 对于不合格的混配料与给水管自产料，应拒收，并通知供应部进行处理。 4.6拉伸强度与断裂伸长率试验 4.6.1试样要求 图2 类型2试样
比表面积测试方法分类
测试方法分类 比表面积测试方法有两种分类标准。一是根据测定样品吸附气体量多少方法的不同，可分为：连续流动法、容量法及重量法（重量法现在基本上很少采用）；另一种是根据计算比表面积理论方法不同可分为：直接对比法比表面积分析测定、Langmuir法比表面积分析测定和BET法比表面积分析测定等。同时这两种分类标准又有着一定的联系，直接对比法只能采用连续流动法来测定吸附气体量的多少，而BET法既可以采用连续流动法，也可以采用容量法来测定吸附气体量。连续流动法 连续流动法是相对于静态法而言，整个测试过程是在常压下进行，吸附剂是在处于连续流动的状态下被吸附。连续流动法是在气相 色谱原理的基础上发展而来，由热导检测器 来测定样品吸附气体量的多少。连续动态氮 吸附是以氮气为吸附气，以氦气或氢气为载 气,两种气体按一定比例混合，使氮气达到指定的相对压力，流经样品颗粒表面。当样品管置于液氮环境下时，粉体材料对混合气中的氮气发生物理吸附，而载气不会被吸附，造成混合气体成分比例变化，从而导致热导系数变化，这时就能从热导检测器中检测到信号电压，即出现吸附峰。吸附饱和后让样品重新回到室温，被吸附的氮气就会脱附出来，形成与吸附峰相反的脱附峰。吸附峰或脱附峰的面积大小
正比于样品表面吸附的氮气量的多少，可通过定量气体来标定峰面积所代表的氮气量。通过测定一系列氮气分压P/P0下样品吸附氮气量，可绘制出氮等温吸附或脱附曲线，进而求出比表面积。通常利用脱附峰来计算比表面积。 特点：连续流动法测试过程操作简单，消除系统误差能力强，同时具有可采用直接对比法和BET方法进行比表面积理论计算。 容量法 容量法中，测定样品吸附气体量多少是利用气态方程来计算。在预抽真空的密闭系统中导入一定量的吸附气体，通过测定出样品吸脱附导致的密闭系统中气体压力变化，利用气态方程P*V/T=nR换算出被吸附气体摩尔数变化。 直接对比法 直接对比法比表面积分析测试是 利用连续流动法来测定吸附气体量， 测定过程中需要选用标准样品（经严 格标定比表面积的稳定物质）。并联 到与被测样品完全相同的测试气路 中，通过与被测样品同时进行吸附，分别进行脱附，测定出各自的脱
测量方法的分类
测量方法的分类 测量是以确定量值为目的的一系列操作，采用各种手段将被测量与同类标准量进行比较，从而确定出被测量大小的方法称为测量方法。测量方法对测量工作是十分重要的，它关系到测量任务是否能完成。因此要针对不同测量任务的具体情况进行分析后，找出切实可行的测量方法，然后根据测量方法选择合适的检测技术工具，组成测量系统，进行实际测量。对于测量方法，从不同的角度出发，有不同的分类方法。按测量手段和获得测量结果的方法不同进行分类，主要有直接测量、间接测量和组合测量三种测量方法。 1. 直接测量、间接测量和组合测量 （1）直接测量 在使用仪表进行测量时，对仪表读数不需要经过任何运算，就能直接表示测量所需要的结果，称为直接测量。例如，用磁电式电流表测量电路的支路电流，用弹簧管式压力表测量锅炉压力，汽车油位表、暖气管道的压力表等等就是直接测量。直接测量的优点是测量过程简单而迅速，测量结果直观，缺点是测量精度不容易做到很高。这种测量方法是工程上大量采用的方法，如图1-5所示。 图1-5 各种直接测量的实例 (a) 各种卡尺；(b) 温度计；(c) 血压计 （2）间接测量 有的被测量无法或不便于直接测量，但可以根据某些规律找出被测量与其他几个量的函数关系。这就要求在进行测量时，首先对与被测物理量有确定函数关系的几个量进行测量，然后将测量值代入函数关系式，经过计算得到所需的结果，这种方法称为间接测量。例如，对生产过程中的纸张或地板革的厚度进行测量时无法直接测量，只得通过测量与厚度有确定函数关系的单位面积重量来间接测量。因此间接测量比直接测量来得复杂，但是有时可以得到较高的测量精度。 例如：测量一根导体的电阻率，根据公式l R d 4/ 2πρ ，只需测量导体的直径、长度
软件测试分类
软件测试分类 1、黑盒测试：指把被测软件看作是一个黑盒子，我们不去关心盒子里面的结构是什么样子的，只关心软件的输入数据和输出结果。 2、白盒测试：指把盒打开，去研究里面的源代码和程序结构。 3、静态测试:指不实际运行被测软件，而只是静态地检查程序代码、界面或文档中可能存在错误的过程。 对于代码测试，主要测试代码是否符合相应的标准和规范。 对于界面测试，主要测试软件的实际界面与需求中的说明是否相符。 对于文档测试，主要测试用户手册和需求说明是否真正符合用户的实际需求。 4、动态测试：指实际运行被测程序，输入相应的测试数据，检查实际输出结果和预期结果是否相符的过程。所以我们判断一个测试属于动态测试还是静态测试，唯一的标准就是看是否运行程序。 5、单元测试：指对软件中最小可测试单元进行检查和验证。例如：C语言中，单元一般指1个函数；在Java里，单元一般指1个类;在图形化的软件中，单元也可以指1个窗口，1个菜单等。总结起来，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。 单元测试的通过标准是什么： (1)程序通过所有单元测试的用例 (2)语句的覆盖率达到100% (3)分支覆盖率达到85% 如何进行单元测试: 单元测试主要用白盒测试方法，一般我们先静态地检查代码是否符合规范，然后动态地运行代码，检查其它实际运行结果。当然检查程序的运行结果是否正确是一个最基本的要求，我们还要检查很多项，比如程序的非法数据的容错处理，程序的边界值处理等。 桩模块：是指模拟被测模块所调用的模块。 驱动模块：是指模拟被测模块的上级模块。 桩模和驱动模块例子： include
大大数据建模和算法特征
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。