谁知道为什么在马桶水箱里放瓶子可以节水？

抽水马桶其实也分老式跟新式的抽水马桶，以前老式的抽水马桶是水箱跟马桶分来的，而现在大多数是水箱马桶连接在一起的连体抽水马桶，那么这两种的抽水马桶结构图及工作原理又是怎么样的呢，让我们一起来了解清楚之后再来探讨一下抽水马桶下水慢、下水不畅的原因以及修理方法吧！一、抽水马桶结构图及工作原理介绍1.抽水马桶的结构图 A.抽水马桶一般的分为老式抽水马桶和新式抽水马桶，相比新式抽水马桶老式的在结构式还是比较的简单。老式的抽水马桶主要组成部分是由进水管、出水管、水塞、渗水管、浮球、杠杆、放水旋钮等。老式的在放水的时候，是利用了杠杆的原理通过扳动旋钮将水塞拉起放水。水箱满了，水塞就会落下堵住水口。 B.新式抽水马桶是在老式抽水马桶改进的，主要的优点是省水、结构简单、降低成本。新式抽水马桶在机构上比老式的相对复杂一些，但是功能上有很大的改变。新式抽水马桶可以防止溅出水，有双按钮开关，小点的开关是应用小号大点的开关是用于上大号的。既节约了水也节约了成本。这种防止溅水的抽水马桶是由双层底蓄水桶和马桶两部分组成的。在这个结构中主要是能够改变水位，使用中不容易溅水。2.抽水马桶的工作原理介绍 抽水马桶的工作原理得围绕着马桶的组成部分来讲，比如当我们方便完之后，会按下水箱上面的那个放水按钮，按下按钮的同时按钮会通过杠杆的原理把水塞拉起来。水箱里面的水回放出来，冲下污物水箱里面的水放干净以后，水塞会自己落下来堵住了流水口。之后浮球跟着水箱里面的水面下降带动着杠杆把水管的水塞拉开把水放进水箱里面，以方便下一次的使用。抽水马桶中的抽水式下面管子的s弯，就是坐便器下面的那个弯，排箱排水冲污物时，水箱里面的水冲出来超过这个s弯时就产生了虹吸原理，把脏水和污水一块冲走了。一直到s弯剩下少量的水时，就停止了冲水，留下少许的水成了水封。二、抽水马桶下水慢、下水不畅修理方法1.马桶冲水量不足、出现停水等问题导致抽水马桶下水不畅修理方法：（1）如果下水量不足，可以拿下水箱盖子，调节下水量。在马桶放水按钮下面两个塑料杆，上面有旋塞可以调节塑料棒长短控制下水量。（2）假如还是不行的话，只能换马桶，可以选择虹吸式马桶，效果不错。2.由于马桶安装时候法兰接口安装时装偏，导致下水流量减少，抽水马桶下水慢修理方法：（1）安装马桶时：要全程监督，一定要确认安装位置、方式没有纰漏，不然出现问题后，严重的就要把整个拆了重新安装。（2）安装马桶后：不要马上试水，马上试水的话会把底部水泥冲走，造成马桶不稳，以及从底部漏水。也不要马上使用、因底部水泥未干。

大家可能并不了解我们经常使用的马桶，大家不要以为马桶就是简简单单的设计，没什么技术含量。其实不然，马桶的设计也包含了不少物理学原理呢。如果你家里的马桶出现故障，首先要排查故障的原因，但是如果不了解马桶结构图那就很难把握到底是哪里出了问题，其实关于生活中的一些小知识，大家还是多学习一些为好，俗话说技多不压身，今天我们就来学习一下坐式马桶结构图吧。一、马桶原理1、冲落式冲水原理：借冲洗水的冲力直接将污物排出。冲落式是依靠有效水量以最快流速、最大流量，均匀地汇集于前胎最佳位置而拢起，发挥有效水量的最大效能，封盖住污物，将污物排出。2、一般虹吸式冲水原理：借冲洗水在排水道所形成的虹吸作用将污物排出。3、喷射虹吸式冲水原理：借助水封下设有的喷射孔喷出水流加速污物排出。虹吸现象的产生是在大气压的情况下，迅速形成液柱高度差，从而产生压力差，使液体从受压力大的高水位流向压力小的低水位，并充满污管边才能产生虹吸现象，直至液体全部排出冲入空气中，虹吸形成越早，虹吸作用产生越迅速，有效水量流失就越少，虹吸作用持续时间越长，排污功能越好，越节水。4、漩涡虹吸式座便器冲水原理：利用冲洗水形成的漩涡将污物排出。优缺点对比：冲落式：节水，噪音大射虹吸式：节水，水流推进速度快冲洗彻底，喷射采用圆形中孔，水力充沛而不喷溅。静音虹吸/漩涡虹吸：静音，用水量较多。二、坐式马桶结构图其他文章精彩推荐：安华卫浴怎么样安华卫浴官网价格登勒卫浴怎么样?登勒卫浴官网报价

马桶是人们日常生活中都会用到的东西，因为它具有非常好的功能和装饰性，所以被很多人都深受喜爱，也是人们都非常喜欢用到的卫浴产品。但是马桶的种类和工作原理大家应该都不是很了解，所以在选择的时候总是会遇到很多问题。我们就为大家带来了几张马桶原理图，顺便带大家了解一下马桶的工作原理以及使用注意事项。马桶的工作原理1、直冲式直冲式座便器是利用水流的冲力来排出脏污，一般池壁比较陡，存水面积也比较小，这样水力集中，便圈周围落下的水力加大，冲污效率非常高。利用被压缩的空气形成的很大的推力，冲水速度快，冲力大，强排污，速度快，用水少，不泄漏。直冲式由于使用的是水流瞬间强大的动能，所以冲击管壁的声音比较大。2、虹吸式虹吸式座便器的结构是排水管道呈“∽”型，在排水管道充满水后会产生一定的水位差，借冲洗水在便器内的排污管内产生的吸力将便便排走，由于虹吸式座便器冲排是不是借助水流冲力，所以池内存水面较大，冲水噪音较小。虹吸式座便器还分为旋涡式虹吸、喷射式虹吸两种。马桶的使用需要注意什么1、冲水要盖上马桶盖这个细节非常容易被忽略，要是冲水时马桶盖打开，马桶内的瞬间气旋会将菌或微生物带到6米高的空中，而且会在空气中停留几个小时，然后落在墙壁和牙刷、漱口杯、毛巾上等。所以要养成冲水时盖上马桶盖的习惯。2、马桶圈细菌多要重点清洁可能很多人都不知道，污染比较严重的地方是马桶圈，而这个污染最为严重的地方恰好是人们皮肤接触最为“亲密”的地方，所以要重点进行清洁，每隔几天就要用稀释的家用消毒液擦拭，保持马桶圈的清洁。3、马桶内的脏物及时清洗马桶内的脏物要及时清洗，否则很容易形成污渍，还会滋生细菌，在清洗的时候要将马桶圈掀起，然后用洁厕剂喷淋内部，等几分钟之后再将马桶刷彻底刷洗一遍，最好用细头的刷子，这样才能更好地清洁马桶内缘和管道口深处。以上内容就是本次小编为大家带来的马桶的工作原理与使用注意事项的相关介绍，供大家参考。相信大家在阅读本文之后也会对马桶原理图有了一定的了解，希望能够给正在选择马桶的朋友们提供到一些建议。

抽水马桶的“抽水”是指大便器下面的S形弯，在排污时，马桶内的水面超过S弯的高点时，形成的虹吸现象，能够把大便器的水和污物一同抽走。一直到只剩下少量水时，虹吸破坏，留下的少量水，形成了水封。 不同形式的水箱，只是为了供应定量水而设置的，不是“抽水”的意思。

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马桶，日常生活的卫浴必用品，这是每个家庭都必须有的，但是如果我们一点也不了解抽水马桶工作原理及结构介绍，那么，当马桶出现小问题的时候我们就被难住了，实际上抽水马桶工作原理是很简单的，不过我们现在还没有真正的了解马桶，如果我们了解了就不会再觉得马桶只是脏、臭的印象了。 【抽水马桶工作原理】 1、你按下按钮从而会拉动马桶内部的链子，所以就可以打开冲水阀了。 2、然后你就会发现水箱中有大量的水冲到马桶中，从而冲洗干净，这时候冲水阀也会回到原位。 3、水的冲力将启动便池中的虹吸管，虹吸管会将便池中的污物吸到排水道中。 4、同时，水箱中的水位将下降，浮块也将下降。下降的浮块会打开上水阀。 5、水流经上水阀，为水箱和便池注水。水箱充水时，浮块将漂起，当浮块达到一定高度时，上水阀将闭合。 6、如果马桶出现故障， 上水阀无法闭合，溢流管可防止水箱中的水溢出。 【抽水马桶的原理作用】 抽水马桶的工作原理是根据水的释放而转换的，简单来说，利用放水旋钮和水塞控制放水和储水来工作。原理非常简单。使用者在使用时，打开开关水龙头就能使用。 从专业术语上来说，它是根据抽水马桶原理图进行的，利用连接的水塞金属绳或者是尼龙绳拉起的水塞，然后再向上拔出出水管的埠。 工作原理非常简单，就是根据抽水马桶原理图而操作的马桶，每当使用者使用开关，开始抽水时，水就会从马桶的储水器里上升到马桶内，再到达最终位置，就是这样的原理，通俗易懂。从更深方面来说，水位下降冲洗时候，便把冲洗池的开关一起打开，浮球连同杠杆由于水位的原因，压入水管的埠。从而堵住出水口。 【抽水马桶的种类】 普通的球阀式抽水马桶：一般在水箱里都装有一个塑胶浮球和橡胶的活塞，再加一根进水管和一根出水管，还有一根是排污管，通过浮球的浮力来控制水箱的进水和出水，操作起来也是比较方便的，但是使用寿命却不是很长，价格便宜。 自控型节水抽水马桶：马桶体上方是一个大水箱，大水箱的里面安放了一个小水箱，小水箱中有进水控制装置和浮体、控制可靠，水封作用好，一次冲洗干净，安装维修都比较方便。 这样的抽水马桶在日常生活中比较常见。 气压式抽水马桶：采用国际先进高科技密封式冲水装置，用水量在6升以下，直线运送距离达到9米远，冲水力特别强劲。目前抽水马桶的技术在不断革新。新型底座设计，形体和管路保证排水畅通无阻， 预留水面比较传统面积大40%，这样减少清洁的工作量，价格较贵。 不知道通过对上述内容的学习，您现在觉得抽水马桶工作原理是什么呢？希望您越来越喜欢它。

直冲马桶原理图解1. 介绍直冲马桶又叫做掀盖式马桶，是目前市场上最常见的马桶种类。它采用的是直接将水从水箱内流入马桶内的清洗方式，所以水流速度快，冲刷干净。下面为大家详细介绍一下直冲马桶的工作原理。2. 水箱部分直冲马桶的水箱和传统马桶的水箱有很大的不同。直冲马桶的水箱通常比传统马桶的水箱更小，因为水箱的大小会影响水的流速。另外，直冲马桶的水箱里面有调节水位的装置，可以根据需求来调整水位高低。3. 冲水阀部分冲水阀位于水箱底部，控制着水的流入量。当水箱内的水位上升到一定程度时，冲水阀自动打开，水就会从冲水阀中流入下部的马桶内进行冲洗。4. 冲洗系统部分直冲马桶的冲洗系统相对比较简单。水从冲水阀中流入下部的马桶内，通过U形弯曲的管道而进入到马桶的下沿。那么，水从马桶底部冲击出来，就能将污物冲刷走了。另外，打开水阀后，水流会落到马桶与管道相连接处，形成的水柱会让马桶倒立处产生较强的负压，促进排泄物排放。5. 双冲系统部分一些新型的直冲马桶会安装双冲系统。这种马桶可以根据需要来选择不同的冲洗量。具体来说，双冲系统有两种不一样的冲水按键。按下其中一个，便会释放出比较少的水量进行小便冲洗。按下另一个，则会释放大量的水量进行大便冲洗。双冲系统既能节水又不会影响冲洗效果，具有很高的实用价值。6. 常见问题直冲马桶常见的问题包括冲洗不干净、水位过低、冲洗声音过大等。如果遇到这些问题，我们可以通过观察机器的工作状态，并对可能损坏的零件进行及时的维修来解决。7. 总结去购买马桶时，我们可以选购市场上较为成熟、性价比高的的直冲马桶。通过了解直冲马桶的工作原理，我们就能够熟悉马桶的使用方法，避免因不当使用而影响其使用寿命。在日常使用中，可以适当调节水位，采用双向冲洗系统，让每一次冲洗都更节水环保。

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1.十个有关家务的物理知识 家中的用电器是并联的，开关与所控制的电器串联，插座可临时加接用电器，也并联在电路中；可调台灯，电炉较暗时，电路中电阻较大，电能表转动较慢，节约电能；电饭堡煮饭、电炒锅煮菜、电水壶烧开水是利用电能转化为内能，都是利用热传递煮饭、煮菜、烧开水的；排气扇（抽油烟机）利用电能转化为机械能，利用空气对流进行空气变换； 电饭煲、电炒锅、电水壶的三脚插头，插入三孔插座，防止用电器漏电和触电事故的发生；微波炉加热均匀，热效率高，卫生无污染。加热原理是利用电能转化为电磁能，再将电磁能转化为内能；家中的电灯，是利用电流的热效应工作的，将电能转化为内能和光能；厨房的炉灶（蜂窝煤灶，液化气灶，煤灶，柴灶）是将化学能转化为内能，即燃料燃烧放出热量；电冰箱由温控开关控制，是间歇性工作的，可以节约电能；测电笔可以区别火线和零线，笔中的电阻很大，它可以限制通过人体的电流；楼梯间的感应灯由声和光控制，光元件和声元件是串联的。 二、与热学知识有关的现象 1.与热学中的热膨胀和热传递有关的现象：使用炉灶烧水或炒菜，要使锅底放在火苗的外焰，不要让锅底压住火头，可使锅的温度升高快，因为火苗的外焰温度高；锅铲、汤勺、漏勺、铝锅等炊具的柄用木料制成，是因为木料是热的不良导体，以便在烹任过程中不烫手；炉灶上方安装排风扇，是为了加快空气对流，使厨房油烟及时排出去，避免污染空间；滚烫的砂锅放在湿地上易破裂。这是因为砂锅是热的不良导体，烫砂锅放在湿地上时，砂锅外壁迅速放热收缩而内壁温度降低慢，砂锅内外收缩不均匀，故易破裂；往保温瓶灌开水时，不灌满能更好地保温。因为未灌满时，瓶口有一层空气，是热的不良导体，能更好地防止热量散失；炒菜主要是利用热传导方式传热，煮饭、烧水等主要是利用对流方式传热的；冬季从保温瓶里倒出一些开水，盖紧瓶塞时，常会看到瓶塞马上跳一下。这是因为随着开水倒出，进入一些冷空气，瓶塞塞紧后，进入的冷空气受热很快膨胀，压强增大，从而推开瓶塞；冬季刚出锅的热汤，看到汤面没有热气，好像汤不烫，但喝起来却很烫，是因为汤面上有一层油阻碍了汤内热量散失（水分蒸发）；冬天或气温很低时，往玻璃杯中倒入沸水，应当先用少量的沸水预热一下杯子，以防止玻璃杯内外温差过大，内壁热膨胀受到外壁阻碍产生力，致使杯破裂；煮熟后滚烫的鸡蛋放入冷水中浸一会儿，容易剥壳。因为滚烫的鸡蛋壳与蛋白遇冷会收缩，但它们收缩的程度不一样，从而使两者脱离 2.节水马桶相关的物理现象及原理 节水马桶的工作原理图及现象图如下图所示：挑选技巧要挑选到质量合格的马桶除了到正规卖场选择品牌产品外，消费者自己也要有一双火眼金睛。专家告诉记者，主要从四个方面就能大致对节水马桶的质量做出判断。首先是看陶瓷坯体：如果是贴牌马桶，或是无牌马桶，技术上不够讲究，其烧成温度只有八九百度，那么容易造成坯体吸水率比较高，使用时间一长就会发黄。 所以，选购马桶之时，要多关注坯体的质量。 其次看釉料：杂牌无牌马桶外层一般采用普通釉料，不够光滑，污渍容易残留，这就会出现多次冲不干净的现象。 另外，不够光滑还会更多地滞留细菌，影响卫生。好的马桶会采用高品质抗菌釉，光滑度好，容易冲干净。 再次看水件：水件是马桶最关键的部位，直接决定马桶的使用寿命和冲水效果。许多人会发现家里的马桶用了一段时间就出现按键发硬、按下去弹不上来或者冲水无力等问题，这就说明你选了一个水件品质较差的马桶，如果保修不到位，那就只能更换新马桶了。 最后还需要现场试冲：一般多数卖场销售店都会有试用装置。消费者不妨直接一试心仪马桶的冲水效果。 1、气压节水马桶。是利用进水的动能推动叶轮转动压气装置对气体进行压缩，利用进水的压能对压力容器中的气体进行压缩，带有较高压力的气体和水先对厕所进行强冲洗，然后再用水冲净，以实现节水的目的，容器内还有一个浮球阀，浮球阀用于控制容器内的水量不超过一定值。 2、无水箱节水马桶。其马桶内部呈漏斗状，无接水口、冲水管腔及防臭弯管。 马桶的排污口直接与下水道相通。马桶排污口处有一气球，内充介质为液体或气体。 脚踏马桶外部的压吸泵使气球膨胀或收缩，借此将马桶排污口打开或关闭。利用马桶上方的射流器将残余污物冲刷干净。 本发明节水，体积小，成本低，不堵塞，无跑冒滴漏现象。适合节水型社会的需要。 3、废水再利用式节水马桶。主要是将生活废水再次利用，同时注重马桶的清洁程度不减，所有功能不变的一种马桶。 功能原理超旋风节水马桶采用高能效增压冲水技术，创新超大管径冲水阀，保证冲水效果的同时更加注重节水环保新概念。一次冲净 仅需3.5升 由于高效能地释放了水的势能和冲洗力，所以单位水量的冲力更加强劲，一次冲水，即可达到彻底冲净效果，用水却仅需3.5升。 相比普通节水坐便器，每次冲水节省40%。 超导水圈，瞬时增压 全面释放水能量 恒洁独创超导水圈设计，平时圈内蓄水待发，按下冲洗阀时，不用等待水流填充，可瞬间完成从高位势能到冲洗孔的水压传导和增强，水能量完全释放，强劲冲出。 劲漩虹吸，极速水流 彻底冲净不返流 全面改进冲水管道，冲水时存水弯能产生更大的真空，虹吸拉力随之增强，将污物强劲又迅速的拉进排水弯道，冲洗洁净的同时更避免拉力不足产生的返流问题。 系统整体优化，节水全面升级 A、陡壁冲洗，冲力强劲； B、喷水孔挡板设计，不留污物； C、超大冲水管径，冲水更快更流畅； D、管道优化，迅速汇流将污物顺畅排出。 双腔双孔节水马桶废水再利用这里以双腔双孔节水马桶为例：该马桶是一种双腔双孔节水马桶，涉及坐式马桶。通过双腔双孔马桶与洗脸盆下方防溢防臭蓄水桶的组合来实现废水再利用，达到节水目的。 本发明是在现有坐式马桶的基础上研发的，主要包括坐便器、马桶水箱、隔水板、废水腔、净水腔、两个进水口、两个排水孔、两个独立的冲刷管道、马桶触发装置和防溢防臭蓄水桶。生活废水经防溢防臭蓄水桶和连接管储存至马桶水箱废水腔，多余废水经溢水管排至下水道；废水腔进水口不设进水阀，废水腔排水孔、净水腔排水孔、净水腔进水口均设有阀门；马桶冲刷时同时触发废水腔排水阀和净水腔排水阀，废水经废水冲刷管道从下面冲刷便盆，净水经净水冲刷管道从上面冲刷便盆，共同完成坐便器的冲洗。 除上述功能原理之外，还有这样一些道理存在，包括：三级虹吸劲冲系统、节水系统、双晶亮洁釉技术等，借冲洗水在排水道形成超强的三级虹吸劲冲系统将污物排出的便器；在原釉面基础上再覆盖透明微晶层，就像镀了一层滑膜，合理的施釉，整个表面一气呵成，杜绝挂污现象。表现在冲洗功能上，达到了排污彻底、自我清洁的境地，从而实现节水。 优点本双腔双孔节水马桶与一般马桶相比有以下优势：1、能够有效实现生活废水再利。2、不改变马桶的外观体积大小。 3、不改变马桶的操作使用流程。4、不降低马桶的卫生清洁程度。 5、不因废水存积散发任何异味。 3.100条生活物理知识 (1)坐在快速行驶的车上，在转弯的时候，会感觉向外甩，这是离心现象。 （2）指甲剪、剪刀、镊子的工作原理，是杠杆。 （3）人们使用的镊子、筷子、剪刀等 （4）汽车刹车后不能马上停下火车上的乘客向前倾倒 （5）施工时用一重物，看其是否与墙平行 （6）挂在壁墙上的石英钟，当电池的电能耗尽而停止走动时，其秒针往往停在刻度盘上“9”的位置。 这是由于秒针在“9”位置处受到重力矩的阻碍作用最大。 （7）有时自来水管在邻近的水龙头放水时，偶尔发生阵阵的响声。 这是由于水从水龙头冲出时引起水管共振的缘故. （8）电炉“燃烧”是电能转化为内能，不需要氧气，氧气只能使电炉丝氧化而缩短其使用寿命。

很多的人群都在使用马桶，但是很多的人并不知道马桶原理图是怎样，并且在挑选马桶的时候不知道那种类型的马桶质量比较好，那种类型的马桶比较实用，不宜堵，可能会选一些不是很好的马桶使用，现在让我们跟随我们来了解一下马桶的原理图以及马桶的选购方法!一、马桶原理图详解1、以上的马桶原理图来看，马桶是由水箱和坐便器两大部分组成的，又分为进水管、出水管、渗水管、放水旋钮、浮球和杠杆。2、上述马桶原理图表现水箱控制马桶放水和加水，它是靠浮力和重力、加上杠杆原理工作的，当我们用完马桶后会按下防水按钮，这时通过杠杆原理将水塞拉起来，同时堵信注水口，这时水就会流到坐便器中，水箱里的水流完了，水塞就会重新落下，将山水口堵住，打开注水口，同时水箱开始蓄水。水箱蓄水的过程是靠浮力和重力完成的，浮球失去浮力会后下沉，打开注水阀门(此时注水口已经打开)，水流进入水箱，这样水箱就可以蓄水了。3、当水进入坐便器后是如何工作的呢，这是一个虹吸现象，当坐便器内充满水时，水就会排向山水口，也就是S形管，S形管又叫做虹吸管，能将水排尽它功不可没，坐便器在短时间内聚集了很多水，又在短时间内排出去，就是它的功劳，当水快在S管排完时，S管内会形成一个短暂我低压环境，在水压的作用下，水会被挤入S管，当低压消失，部分无法排出水返回坐便器，形成水封，这就是我们看到的水会全部排入S管，又出来的原因。二、马桶的选购方法1、用手轻轻抚摸马桶的表面,如果没有凹凸不平的感觉,并且觉得釉面和坯体的手感都十分细腻,这表明马桶的质量比较好。如果是中低档次的马桶,其表面的釉面和坯体会比较粗糙,颜色暗淡,在灯光的照射下会发现有小孔。2、高档的坐便器因为烧制时的温度高,达到了全瓷化的要求,所以掂在手上会有沉甸甸的感觉。而中低档的坐便器烧成温度低,时间也短,所以没有达到全瓷化的要求。3、高温烧制的马桶吸水率很低,因此不容易吸进污水、产生异味。而有些中低档的马桶吸水率很高,当吸进了污水后很容易发出难闻气味,且很难清洗。时间久了,还会发生龟裂和漏水的现象。在挑选的时候,可以用手轻轻敲击马桶,如果敲击的声音沙哑,不清脆响亮,那么这样的马桶很可能会有内裂,或是产品没有烧熟。以上就是马桶原理图的详解以及马桶的选购方法，通过以上的内容相信你可以了解马桶的工作原理并且可以了解马桶的选购方法，马桶是依靠浮力、重力、杠杆等等原理工具就可以使马桶正常的运转，。

怎么把马桶抽水抽水马桶原理主要是虹吸原理，抽水马桶原理图依据的也是虹吸原理。抽水马桶的“抽水”是指大便器下面的S形弯，在排污时，马桶内的水面超过S弯的高点时，形成的虹吸现象，能够把大便器的水和污物一同抽走。一直到只剩下少量水时，虹吸破坏，留下的少量水，形成了水封。虹吸：虹吸现象是液态分子间引力与位差能造成的。即利用水柱压力差，使水上升再流到低处。由于管口水面承受不同的大气压力，水会由压力大的一边流向压力小的一边，直到两边的大气压力相等，容器内的水面变成相等高度，水就会停止流动。利用虹吸现象很快就可将容器内的水抽出。抽水马桶由以下主要部分组成：进水管、出水管、渗水管、水塞(进水和出水)、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。

这些原理图在它的说明书里面都有，你可以直接打开说明书之后在里面就能够查找到了。

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　抽水马桶由以下主要部分组成：进水管、出水管、渗水管、水塞（进水和出水）、浮球、放水旋钮及杠杆。一定要弄清以上各部件在工作中的作用。　　以下为抽水马桶（水箱）的工作原理，仅供参考：　　放水时，扳动放水旋钮，旋钮通过杠杆将出水塞拉起。这样水箱的水就会放出。水被放出后，出水塞落下，堵住出水口。此时，浮球也因水面下降，处在水箱底部。而浮球的下落，带动杠杆将进水塞拉起，而使水进入水箱内。随着水面的上升，浮球也会因浮力逐渐升高，直至通过杠杆将进水塞压下，堵住进水口。这样水箱内又盛满水。想一想，可调旋钮的作用是什么？　　当进水管因故障而漏水时（如：进水塞不能堵住进水口或进水管破裂），水箱内水面会不断升高，最终将溢出水箱。而渗水管的设置就解决了这个问题。当水面升高至渗水管口时，水就会从渗水管流入马桶内，不会使水漫过水箱。而进水管正常工作时，水箱内水面不会达到渗水管口处，所以也就不用担心水会流走。

f复合物指的是芳香烃的氟化物及其衍生物与钠的复合物。在有机合成反应中，f复合物可应用于芳烃的引入、缩合、取代等反应中，具有催化剂的作用。简单来说，它是化学反应中常用的催化剂。同时，由于f复合物具有高反应活性和选择性，能够在较温和的反应条件下完成一些复杂化学反应，因此在药物、化工等领域有广泛的应用。

从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 了解GCN（图卷积神经网络）之前，必须对离散卷积（具体说就是CNN中的卷积）有个清楚的认识。 如何通俗易懂地解释卷积？ ， 离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示，CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的卷积核， 通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权求和构成feature map实现空间特征的提取 ，其中权重就是卷积核的值。 那么卷积核的值如何确定呢？实际上卷积核值的确定过程就是模型训练的过程：首先随机初始化卷积核的值，然后根据反向传播梯度下降不断优化（即不断更新卷积核的值）直到模型收敛，此时卷积核的值被确定。 卷积核的参数通过优化求出才能实现特征提取的作用，GCN的理论很大一部分工作就是为了引入可以优化的卷积参数。 注：这里的卷积是指深度学习（CNN）中的卷积，与数学中定义的卷积运算严格意义上是有区别的。可以参考该内容 卷积神经网络中的卷积与数学中卷积的区别 CNN在计算机视觉中具有广泛应用，对图片具有强大的特征提取能力。但需要注意的是： CNN处理的图像或者视频数据中的像素点（pixel）是排列很整齐的矩阵 （如图2所示，也就是很多论文中提到的Euclidean Structure）。 与之相对应，科学研究中还有很多 Non Euclidean Structure的数据，如图3所示，社交网络、信息网络中有很多类似的结构。 实际上，这样的网络结构（Non Euclidean Structure）就是图论中抽象意义上的拓扑图。 所以， Graph Convolutional Network中的Graph是指数学（图论）中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图。 那么为什么要研究GCN？原因有三： 综上所述，GCN是要为除CV、NLP之外的任务提供一种处理、研究的模型。 GCN的本质目的是来提取不规则的拓扑图的空间特征 ，那么实现这个目标只有graph convolution这一种途径吗？当然不是，vertex domain(spatial domain)和spectral domain实现该目标是两种最主流的方式。 （1） vertex domain(spatial domain) 是非常直观的一种方式。顾名思义：提取拓扑图上的空间特征，那么就把每个顶点相邻的neighbors找出来。这里面蕴含的科学问题有二： a、按照什么条件去找中心vertex的neighbors，也就是如何确定receptive field？ b、确定receptive field，按照什么方式处理包含不同数目neighbors的特征？ 根据a,b两个问题设计算法，就可以实现目标了。推荐阅读这篇文章 Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 图4是其中一张图片，可以看出大致的思路）。 这种方法主要的缺点如下： c、每个顶点提取出来的neighbors不同，使得计算处理必须针对每个顶点 d、提取特征的效果可能没有卷积好 （2） spectral domain 就是GCN的理论基础了。这种思路就是希望借助图谱的理论来实现拓扑图上的卷积操作。从整个研究的时间进程来看：首先研究GSP（graph signal processing）的学者定义了graph上的Fourier Transformation, 进而定义了graph上的convolution，最后与深度学习结合提出了Graph Convolutional Network。 认真读到这里，脑海中应该会浮现出一系列问题： Q1 什么是Spectral graph theory？（解释待定） Spectral graph theory 请参考，简单来说就是 借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质 。 Q2 GCN为什么要利用Spectral graph theory？ 这应该是看论文过程中读不懂的核心问题了，要理解这个问题需要大量的数学定义及推导，没有一定的数学功底难以驾驭（我也才疏学浅，很难回答好这个问题）。 所以，先绕过这个问题，来看Spectral graph实现了什么，再进行探究为什么？ Graph Fourier Transformation及Graph Convolution 的定义都用到图的拉普拉斯矩阵，那么首先来介绍一下拉普拉斯矩阵。 对于图 , 其Laplacian 矩阵的定义为 , 其中 是Laplacian矩阵， 是顶点的度矩阵（对角矩阵），对角线上元素依次为各个顶点的度， 是图的邻接矩阵。看图5的示例，就能很快知道Laplacian 矩阵的计算方法。 这里要说明的是： 常用的拉普拉斯矩阵实际有三种 ： 不需要相关内容的读者可以略过此部分 其实维基本科对 Laplacian matrix 的定义上写得很清楚， 国内的一些介绍中只有第一种定义 。这让我在最初看文献的过程中感到一些的困惑，特意写下来，帮助大家避免再遇到类似的问题。 为什么GCN要用拉普拉斯矩阵？ 拉普拉斯矩阵矩阵有很多良好的性质，这里写三点我感触到的和GCN有关之处 superbrother 拉普拉斯矩阵与拉普拉斯算子的关系 GCN的核心基于拉普拉斯矩阵的谱分解，文献中对于这部分内容没有讲解太多，初学者可能会遇到不少误区，所以先了解一下特征分解。 矩阵的谱分解，特征分解，对角化都是同一个概念 （ 特征分解_百度百科 ）。 不是所有的矩阵都可以特征分解 ，其充要条件为n阶方阵存在n个 线性无关 的 特征向量 但是拉普拉斯矩阵都是半正定对称矩阵 （半正定矩阵本身就是对称矩阵， 半正定矩阵_百度百科 ， 此处这样写为了和下面的性质对应，避免混淆），有如下三个性质： 由上可知，拉普拉斯矩阵一定可以谱分解，且分解后有特殊形式。 对于拉普拉斯矩阵其谱分解为： 其中 ，是单位特征向量组成的矩阵， 是列向量。 是n个特征值构成的对角矩阵。 由于 是正交矩阵，即 因为 （这是定义） 所以 进而这里的特征分解又可以写成： 把传统的傅立叶变换以及卷积迁移到Graph上来，核心就是把拉普拉斯算子的特征函数 变为Graph对应的拉普拉斯矩阵的特征向量。 参考论文 The Emerging Field of Signal Processing on Graphs (a) Graph上的傅里叶变换 传统的傅立叶变换定义为 是信号 与基函数 的积分， 那么为什么要找 作为基函数呢？从数学上看， 是拉普拉斯算子的特征函数（满足特征方程）， 就和特征值有关 。 广义的特征方程定义为 其中， （一个矩阵）是一种变换（对向量 变换）， 是特征向量或者特征函数（无穷维的向量）， 是特征值。 满足： 当然 就是变换 的特征函数 ， 和特征值密切相关。 那么，可以联想了， 处理Graph问题的时候，用到拉普拉斯矩阵 （拉普拉斯矩阵就是拉普拉斯算子，想了解更多可以参考 Discrete Laplace operator ）， 自然就去找拉普拉斯矩阵的特征向量了。 是拉普拉斯矩阵， 是其特征向量，自然满足下式 离散积分就是一种内积形式，仿照上述内容定义Graph的傅立叶变换 是Graph上的 维向量， 与Graph的顶点一一对应， 表示第 个特征向量的第 个分量。那么特征值（频率） 下的 的Graph傅立叶变换就是与 对应的特征向量 进行内积运算 。 注：上述的内积运算是在复数空间中定义的，所以采用了 ，也就是特征向量 的共轭。 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 ： 即 在Graph上傅立叶变换的矩阵形式 为： 式中： 的定义与第五节中的相同 （b）Graph上的傅立叶逆变换(频域（ ）到时域（ ）) 类似地， 传统的傅立叶逆变换是对频率 求积分 ： 迁移到Graph上变为对特征值 求和 ： 利用矩阵乘法将Graph上的傅立叶变换推广到矩阵形式 ： 即 在Graph上傅立叶逆变换的矩阵形式为： 式中： 的定义与第五节中的相同 （2）推广卷积 在上面的基础上，利用 卷积定理 类比来将卷积运算，推广到Graph上。 由卷积定理可知， 两个函数的卷积等于各个函数傅立叶变换的乘积的逆变换 ，即 将上述过程推广到Graph： 则有 存疑：可能是满足交换律？不确定 进一步得到 注：通过乘以 对等式右边做逆变换。 很多论文中的Graph卷积公式为： 式(2)中， 表示Hadamard product（哈达马积），对于两个维度相同的向量、矩阵、张量进行对应位置的逐元素乘积运算。 式（1）和式（2）是完全相同的。 （1）为什么拉普拉斯矩阵的特征向量可以作为傅里叶变换的基？ 傅里叶变换一个本质理解就是： 把任意一个函数表示成了若干个正交函数（由sin,cos 构成）的线性组合。 那么： 为什么graph上任意的向量 都可以表示成这样的线性组合？ 原因在于 是graph上 维空间中的 个线性无关的正交向量，由线性代数的知识可以知道： 维空间中 个线性无关的向量可以构成空间的一组基，而且拉普拉斯矩阵的特征向量还是一组正交基。 (2)怎么理解拉普拉斯矩阵的特征值表示频率？ 在graph空间上无法可视化展示“频率”这个概念，那么从 特征方程 上来抽象理解。 将拉普拉斯矩阵 的 个非负实际特征值，从小到大排列为 ,而且最小的特征值 ，因为 维的全为1向量对应的特征值为0.(这一句不太懂)。 从特征方程的数学理解来看： 在有Graph确定的 维空间中，越小的特征值 表明：拉普拉斯矩阵 其对应的基 上的分量、“信息”越少，那么当然就是可以忽略的低频部分了。 其实 图像压缩 就是这个原理， 把像素矩阵特征分解后，把小的特征值（低频部分）全部变成0，PCA降维也是同样的，把协方差矩阵特征分解后，按从大到小取出前K个特征值对应的特征向量作为新的“坐标轴”。 Graph Convolution的理论告一段落了，下面开始Graph Convolution Network Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同，但是万变不离其宗，(1)式是推导的本源。 第1节的内容已经解释得很清楚：Deep learning 中的Convolution 就是要设计含有trainable共享参数的kernel，从(1)式看很直观：graph convolution中的卷积参数就是 Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs 中简单粗暴地把 变成了卷积核 ，也就是： （为避免混淆，本文中称 是卷积核， 的运算结果为卷积运算矩阵） 式（3）就是标准的第一代GCN中的layer了, 其中 是激活函数， ，就跟三层神经网络中的weight一样是任意的参数，通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整， 就是graph上对应于每个顶点的feature vector（由数据集提取特征构成的向量）。 第一代的参数方法存在着一些弊端，主要在于： （1） 每一次前向传播，都要计算 三者的矩阵乘积，特别是对于大规模的graph，计算的代价较高，也就是论文中， 的计算复杂度 （2） 卷积核不具有spatial localization（这个在第9节中进一步阐述） （3） 卷积核需要 个参数 由于以上的缺点第二代的卷积核设计应运而生。 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering ，把 巧妙设计成了 ，也就是： 上面的公式仿佛还什么都看不出来，下面利用矩阵乘法进行变换，来一探究竟。 进而可以导出: 小说明： 上述等式成立的原因是 ，其中 (4)式就变成了: 其中 是任意的参数，通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整。 式（5）所设计的卷积核其有点在于： （1）卷积核只有K个参数，一般K远小于n，参数的复杂度被大大降低了。 （2）矩阵变换后，神奇地发现不需要做特征分解了，直接用拉普拉斯矩阵L进行变换。然而由于要计算 ，计算复杂度还是 （3）卷积核具有很好的spatial localization，特别地，K就是卷积核的receptive field，也就是说每次卷积会将中心顶点K-hop neighbor上的feature进行加权求和，权系数就是 更直观地看， 就是对每个顶点上一阶neighbor的feature进行加权求和，如下图所示： 同理，K=2的情形如下图所示： 注： 上图只是以一个顶点作为实例，GCN每一次卷积对所有的顶点都完成了图示的操作。 在第二代GCN中， 是 的矩阵，所以 的计算复杂度还是 ， Wavelets on graphs via spectral graph theory 提出了利用Chebyshev多项式拟合卷积核的方法，来降低计算复杂度。卷积核 可以利用截断(truncated)的shifted Chebyshev多项式来逼近。 （这里本质上应该寻找Minimax(极小值) Polynomial Approximation, 但是作者说直接利用Chebyshev Polynomial的效果也很好） 其中 是Chebyshev多项式的系数， 是取 的Chebyshev多项式，进行这个shift变换的原因是Chebyshev多项式的输入要在[-1, 1]之间。 由Chebyshev多项式的性质，可以得到如下的递推公式 其中， 的定义同上，是 维的由每个顶点的特征构成的向量（当然，也可以是 的特征矩阵，这时每个顶点都有 个特征，但是 远小于 。 这个时候不难发现：式（6）的运算不再有矩阵乘积了，只需要计算矩阵与向量的乘积即可。计算一次 的复杂度是 ， 是图中边的集合，则整个运算的复杂度是 。当graph是稀疏图的时候，计算加速尤为明显，这个时候复杂度远低于 上面的讲述是GCN最基础的思路，很多论文中的GCN结构是在上述思路的基础上进行了一些简单数学变换。理解了上述内容，就可以做到“万变不离其宗” 。 CNN中有两大核心思想：网络局部连接，卷积核参数共享 。 那么我们不禁会联想：这两点在GCN中是怎样的呢？以下图的graph结构为例来探究一下 （a）如果利用第一代GCN，根据式（3）卷积运算矩阵（ ）即为 这个时候，可以发现这个卷积核没有 local的性质，因为该卷积核得到的运算矩阵在所有位置上都有非0元素。以第一个顶点为例，如果考虑一阶local关系的话，那么卷积核中第一行应该只有[1,1],[1,2],[1,5]这三个位置的元素非0。 换句话说，这是一个global全连接的卷积核。 （b）如果是第二代GCN，根据式（5）当 K=1卷积运算矩阵即为

卷积层具有稀疏交互、参数共享、等变表示的特点。1、卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。2、这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。应用领域：1、影像辨识：卷积神经网络通常在图像分析和图像处理领域中使用。关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。2、图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。

HongLongLong，因为这个英文名字看起来非常的奇怪，所以网友们都拿他开玩笑。

这两种都是回油过滤器，RFA是微型直回式的两种过滤器外观不一样，尺寸不一样

一、分类的不同：网线cat5e和cat6是两种不同类别的网线，cat5e归属于超五类网线，而cat6则归属于六类网线。虽然分类不同，但是两者的工作原理相同，也都有同样类型的RJ-45插头，并且能够插入计算机、路由器或其他类似设备上的任何以太网插孔。二、传输带宽的不同：Cat5e的传输频率带宽为100MHz，而cat6的传输频率带宽为250MHz，两者具有明显的差距。三、最高传输速度和距离的不同：Cat5e网线应用于千兆以太网中，传输距离可达100m，可支持1000Mbps传输速度。Cat6网线可以在250MHz带宽中提供高达10Gbps的传输速度。Cat6最适用于传输速率为1Gbps的应用。四、使用10GBASE-T应用的不同：Cat5e网线和Cat6网线的传输距离都是100m，但是在使用10GBASE-T应用时，Cat6网线的传输距离最大可达55米。五、传输性能的不同：Cat6网线具有内部分离器，可降低干扰或近端串扰（NEXT），与Cat5e网线相比相比，它还提高了远端串扰（ELFEXT），并且回波损耗和插入损耗更低，因此，Cat6网线的性能更好。参考资料来源：百度百科-网线（分类）

position属性有static、relative、absolute和fixed取值。区别是static，默认值，没有定位。relative，生成相对定位的元素，通过top，left，right的设置相对于其正常位置进行定位。absolute，生成绝对定位的元素，相对于static定位以外的第一个父元素进行定位。fixed，生成绝对定位的元素，相对于浏览器窗口进行定位。定位类型大多数情况下，height和width被设定为auto的绝对定位元素，按其内容大小调整尺寸。但是，被绝对定位的元素可以通过指定top和bottom，保留height未指定，来填充可用的垂直空间。它们同样可以通过指定left和right并将width指定为auto来填充可用的水平空间。定位元素是其计算后位置属性为relative，absolute，fixed或sticky的一个元素。相对定位元素是计算后位置属性为relative的元素。绝对定位元素是计算后位置属性为absolute或fixed的元素。粘性定位元素是计算后位置属性为sticky的元素。如果top和bottom都被指定，top优先。如果指定了left和right，当direction设置为ltr时left优先，当direction设置为rtl时right优先。

squirrel读：英 [u02c8skwu026aru0259l]，美 [u02c8skwu025cu02d0ru0259l]。squirrel的意思是：松鼠。词典释义：松鼠；松鼠科啮齿类动物；松鼠的毛皮。网络释义：小松鼠；松鼠；花狸鼠。双语例句：1、Running madly about in a squirrel cage of activity.在一项单调乏味的活动中拼命地忙碌。2、The little squirrel has a bushy tail.小松鼠拖着个大尾巴。3、The squirrel has a store of food那只松鼠储有大量的食物。4、A nocturnal member of the squirrel family searches for fungi, its favorite food.一名松鼠家族的夜行成员在寻找它最喜欢的食物——真菌。5、I often can see squirrel when Lin and I walk in the park.当我和林在公园里散步的时候，常常能看到松鼠。

核糖体? 翻译都是在核糖体中进行的 也就是在这时候才会在合成时候发生基因突变...应该是...

在Revit中，RFC是Revit Family Content的缩写，通常用于表示Revit家族文件。RFC文件的后缀名通常是.rfa。

降低钠的摄入 我国居民膳食指南中建议每人每日食盐摄入量不超过6g,而我国的人均食盐高达10.2g。钠盐摄入过多,主要通过增加血容量来引起血压升高,人吃咸了会..

1、打开标高符号显示错误的项目文件，依次选择：插入选项卡，从库中载入面板，载入族命令。2、弹出载入族对话框，顶部查找范围默认为China路径的话，软件安装就没问题，依次打开：注释——符号——建筑文件夹。3、在里面找到如下三个文件，选择这三个文件，点击打开按钮：标高标头上.rfa，标高标头下.rfa，标高标头正负零.rfa。

加拿大人！好像是两次吧，这个不太清楚。

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。---------------------- 下面是原答案 ------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

　　打开winrfa选项，　　点上面的File 然后点Open.rfa　　找到Modsf1942Archives目录下的Objects.rfa （如果你只是想要修改武器的参数的话 ）找到后打开这时你会看到一个列表比方说你想要修改Mp40的弹药数量， 就将滚动条下拉然后找到handweapons选项，下面这些就是Mp40的各种参数了　　-----------------------------------------------------------------------------　　ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40　　ObjectTemplate.itemIndex 3　　ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile　　rem ObjectTemplate.setTracerTemplate Tracer_Projectile CRD_UNIFORM/2/4/0　　ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0　　ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1　　ObjectTemplate.magSize 32　　ObjectTemplate.numOfMag 5　　ObjectTemplate.magType 0　　ObjectTemplate.reloadtime 4.3　　ObjectTemplate.roundOfFire 9　　ObjectTemplate.GUIIndex 7　　ObjectTemplate.setHudAmmoType ATAmmoBar　　ObjectTemplate.setAmmoBar "Ingame/Magbar_SMG_empty_32x64.tga"　　ObjectTemplate.setAmmoBarFill "Ingame/Magbar_SMG_full_32x64.tga"　　ObjectTemplate.setAmmoBarSize 46　　ObjectTemplate.setAmomBarPosX 4　　ObjectTemplate.setAmomBarPosY -11　　ObjectTemplate.setAmomBarTextPosX 8　　ObjectTemplate.setAmomBarTextPosY 4　　ObjectTemplate.setCrossHairType CHTCrossHair　　objectTemplate.aiTemplate MP40AI　　ObjectTemplate.zoomFov 0.6　　ObjectTemplate.altFireOnce 1　　ObjectTemplate.soldierZoomFov 0.9　　ObjectTemplate.soldierZoomPosition -0.02/-0.0/-0.08　　ObjectTemplate.soldierCameraPosition 0.01/-0.04/0.09　　ObjectTemplate.addRootSpeed 0　　ObjectTemplate.AmmoType 1　　ObjectTemplate.minDamage 0.5　　ObjectTemplate.distToStartLoseDamage 50　　ObjectTemplate.distToMinDamage 100　　rem ObjectTemplate.autoReload 1　　Rem *** Deviation Begin *****　　ObjectTemplate.velocity 1000　　ObjectTemplate.setRecoilForceUp CRD_UNIFORM/0.21/0.25/0　　ObjectTemplate.setRecoilForceLeftRight CRD_UNIFORM/-0.1/0.1/0　　ObjectTemplate.setHasRecoilForce 1　　ObjectTemplate.setGoBackOnRecoil 1　　ObjectTemplate.setFireDev 2.0 0.35 0.06　　ObjectTemplate.setDevMod 1.2 1.05 0.9　　ObjectTemplate.setMinDev 0.4　　ObjectTemplate.setTurnDev 0 0 0 0　　ObjectTemplate.setSpeedDev 0.8 0.2 0.2 0.1　　ObjectTemplate.setMiscDev 2.5 2.5 0.1　　Rem *** Deviation End *****　　ObjectTemplate.fireInCameraDof 1　　ObjectTemplate.loadSoundScript Sounds/mp40.ssc　　ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske　　ObjectTemplate.useSkeletonPartAsMain Mp40　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Lod　　ObjectTemplate.addTemplate e_MuzzThomp　　ObjectTemplate.setInputId -1　　ObjectTemplate.startoneffects 0　　ObjectTemplate.setPosition 0/0.023/0.43　　ObjectTemplate.setRotation 0/0/0　　ObjectTemplate.addTemplate e_Shell9mm　　ObjectTemplate.setInputId -1　　ObjectTemplate.startoneffects 0　　ObjectTemplate.setPosition 0/0.02/0.43　　ObjectTemplate.setRotation 0/0/0　　ObjectTemplate.networkableInfo HandFireArmsInfo　　rem ** Objects　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Trigger　　ObjectTemplate.geometry Mp40Trigger　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Plupp　　ObjectTemplate.geometry Mp40Plupp　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Mag　　ObjectTemplate.geometry Mp40Mag　　ObjectTemplate.create SimpleObject Mp40Simple　　ObjectTemplate.geometry Shad_Mp40　　ObjectTemplate.create AnimatedBundle Mp40Complex　　ObjectTemplate.geometry Mp40　　ObjectTemplate.hasDynamicShadow 1　　ObjectTemplate.createSkeleton animations/Mp40.ske　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Trigger　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Trigger　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Plupp　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart plupp　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Mag　　ObjectTemplate.bindToSkeletonPart Mag　　ObjectTemplate.create LodObject Mp40Lod　　ObjectTemplate.lodselector HandWeaponLodSelector　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Complex　　ObjectTemplate.addTemplate Mp40Simple　　-----------------------------------------------------------------------------　　先简单的介绍一下各种主要参数　　ObjectTemplate.create HandFireArms Mp40　　这个是武器的名称　　ObjectTemplate.projectileTemplate mp40Projectile　　这个是武器使用的弹药，如果你把它改成TigerProjectile的话，那游戏中的Mp40就会发射Tiger的炮弹（88MM的MP40?）　　ObjectTemplate.magSize 32　　这就是武器的弹药数量　　ObjectTemplate.projectilePosition 0/0/0　　这个参数是设定弹药从什么地方飞出来的，坐标X Y Z　　ObjectTemplate.numOfMag 5　　这个是武器的备用弹~~　　ObjectTemplate.reloadtime 4.3　　这个是武器重新装填弹药的时间　　ObjectTemplate.roundOfFire 9　　这一行参数是设定武器的射击速度，数值越高武器的射击速度越快　　ObjectTemplate.velocity 1000　　这个是弹药的飞行速度，如果你把它改成999XXXX的话就不用计算提前量了（CS？）　　以上这些参数都可以修改的~~　　不过不要修改的太BT...　　那样就失去游戏的乐趣了　　（PS:修改前一定要备份Objectes.rfa!)

漂亮

1、纳什均衡，Nash equilibrium ,又称为非合作博弈均衡，是博弈论的一个重要术语，以约翰·纳什命名。 2、约翰·纳什1948年作为年轻数学博士生进入普林斯顿大学。其研究成果见于题为《非合作博弈》（1950）的博士论文。该博士论文导致了《n人博弈中的均衡点》（1950）和题为《非合作博弈》（1951）两篇论文的发表。纳什在上述论文中，介绍了合作博弈与非合作博弈的区别。他对非合作博弈的最重要贡献是阐明了包含任意人数局中人和任意偏好的一种通用解概念，也就是不限于两人零和博弈。该解概念后来被称为纳什均衡。 　　 3、纳什的主要学术贡献体现在1950年和1951年的两篇论文，1950年他才把自己的研究成果写成题为“非合作博弈”的文章刊登在美国全国科学院每月公报上，立即引起轰动。说起来这全靠师兄戴维·盖尔之功，就在遭到冯·诺依曼贬低，嘲笑几天之后，他遇到盖尔，像说梦话似的告诉他自己已经将冯·诺依曼的“最小最大原理找到了普遍化的方法和均衡点。纳什这个初出茅庐的小子，根本不知道竞争的险恶，从没想到学术欺骗的后果。结果还是戴维·盖尔充当了他的“经纪人”，起草致科学院的短信，系主任列夫谢茨则利用方便的人脉关系亲自将文稿递交给科学院。纳什写的文章不多，他辩解说：少了才是精品。中国国内提一个教授，要求在“核心的刊物”上发表多少篇文章。按照这个标准可能纳什还不一定够资格。　 4、1996年诺贝尔经济学奖得主莫尔里斯当牛津大学艾奇沃思经济学讲座教授时也没有发表过什么文章，特殊的人才，必须有特殊的选拔办法。 　　 5、Nash平衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他人不改变策略，他就无法改善自己的状况。Nash在证明了在每个参与者都只有有限种策略选择、并允许混合策略的前提下，Nash平衡一定存在。以两家公司的价格大战为例，Nash平衡意味着两败俱伤的可能：在对方不改变价格的条件下，既不能提价，否则会进一步丧失市场；也不能降价，因为会出现赔本甩卖。于是两家公司可以改变原先的利益格局，通过谈判寻求新的利益评估分摊方案，也就是Nash平衡。类似的推理当然也可以用到选举，群体之间的利益冲突，潜在战争爆发前的僵局，议会中的法案争执等。 6、假设有n个局中人参与博弈，给定其他人策略的条件下，每个局中人选择自己的 纳什均衡 7、最优策略（个人最优策略可能依赖于也可能不依赖于他人的战略），从而使自己利益最大化。所有局中人策略构成一个策略组合（Strategy Profile）。纳什均衡指的是这样一种战略组合，这种策略组合由所有参与人最优策略组成。即在给定别人策略的情况下，没有人有足够理由打破这种均衡。纳什均衡，从实质上说，是一种非合作博弈状态。 　　 8、纳什均衡达成时，并不意味着博弈双方都处于不动的状态，在顺序博弈中这个均衡是在博弈者连续的动作与反应中达成的。纳什均衡也不意味着博弈双方达到了一个整体的最优状态，以下的囚徒困境就是一个例子。

数学中的卷积和卷积神经网络中的卷积严格意义上是两种不同的运算 公式为 如图1所示，a矩阵是 的矩阵，a矩阵经过数学卷积运算后得到c矩阵。现在我们计算 处的值，c矩阵其他值的计算方式与 一致。 根据公式（1），可得到 的计算过程如图2，抽象为公式为 会发现图2的计算过程就是图3中颜色相同的块相乘，并求和的过程。 总之， 和 卷积的过程是，卷积核 绕中心点旋转180度，然后与 对应位置相乘并求和 我们以“丢骰子为例”，使用单个下标的离散卷积，公式为 。我们投掷两颗骰子，求解两颗骰子点数为4的概率，则 那么，两枚骰子点数加起来为4的情况有： 因此，两枚骰子点数加起来为4的概率为： 符合卷积的定义，把它写成标准的形式就是： 本质上就是卷积核与图片局部区域对应位置相乘并求和，或者为图片的局部区域像素值加权求和，其中权值就是卷积核心。 这两种操作，很容易通过设计特定的“卷积核”，然后将其与像素矩阵的对应像素（不进行旋转）相乘得到 举例说明 我们对下述的图像进行平滑滤波和边缘提取处理 使用下面的卷积核，就可以得到预期的效果 实现原理： 哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核？

5）五类线：该类电缆增加了绕线密度，外套一种高质量的绝缘材料，传输率为100MHz，用于语音传输和最高传输速率为1000Mbps的数据传输，主要用于100BASE-T和1000BASE-T网络。这是最常用的以太网电缆。 6）超五类线：超5类具有衰减小，串扰少，并且具有更高的衰减与串扰的比值（ACR）和信噪比（Structural Return Loss）、更小的时延误差，性能得到很大提高。超5类线主要用于千兆位以太网（1000Mbps）。 7）六类线：该类电缆的传输频率为1MHz～250MHz，六类布线系统在200MHz时综合衰减串扰比（PS-ACR）应该有较大的余量，它提供2倍于超五类的带宽。六类布线的传输性能远远高于超五类标准，最适用于传输速率高于1Gbps的应用。六类与超五类的一个重要的不同点在于：改善了在串扰以及回波损耗方面的性能，对于新一代全双工的高速网络应用而言，优良的回波损耗性能是极重要的。六类标准中取消了基本链路模型，布线标准采用星形的拓扑结构，要求的布线距离为：永久链路的长度不能超过90m，信道长度不能超过100m。 通常，计算机网络所使用的是3类线和5类线，其中10 BASE-T使用的是3类线，100BASE-T使用的5类线。

你问的是否Revit载入族文件之后没有反应。首先软件中存在三种族文件，系统族、内建族和可载入族。可以从外部载入的族就是可载入族，即经常见到的后缀为rfa的族文件。确定是可载入族之后，通过插入选项卡中的载入族命令将该族文件载入项目中。然后在项目浏览器中，根据刚刚所载入族的族类别找到载入后的族，将其拖拽出来进行放置。如果不知道载入族的族类别，可以通过族名称进行搜索。搜索到之后用同样的方式就可以放置族文件。

机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。 在这里，神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为，发明的一类算法的统称。 神经网络是众多优秀仿生算法中的一种，读书时曾接触过蚁群优化算法，曾惊讶于其强大之处，但神经网络的强大，显然蚁群优化还不能望其项背。A、起源与第一次高潮。有人认为，神经网络的最早讨论，源于现代计算机科学的先驱——阿兰.图灵在1948年的论文中描述的“B型组织机器”[2]。二十世纪50年代出现了以感知机、Adaling为代表的一系列成功，这是神经网络发展的第一个高潮[1]。B、第一次低谷。1969年，马文.明斯基出版《感知机》一书，书中论断直接将神经网络打入冷宫，导致神经网络十多年的“冰河期”。值得一提的是，在这期间的1974年，哈佛大学Paul Webos发明BP算法，但当时未受到应有的重视[1]。 C、第二次高潮。1983年，加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络，在旅行商问题上获得当时最好结果，引起轰动；Rumelhart等人重新发明了BP算法，BP算法迅速走红，掀起神经网络第二次高潮[1]。 D、第二次低谷。二十世纪90年代中期，统计学习理论和支持向量机兴起，较之于这些算法，神经网络的理论基础不清晰等缺点更加凸显，神经网络研究进入第二次低谷[1]。 E、深度学习的崛起。2010年前后，随着计算能力的提升和大数据的涌现，以神经网络为基础的“深度学习”崛起，科技巨头公司谷歌、Facebook、百度投入巨资研发，神经网络迎来第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日，Google人工智能程序AlphaGo对阵韩国围棋世界冠军李世乭，以4:1大比分获胜，比众多专家预言早了十年。这次比赛，迅速在全世界经济、科研、计算机产业各领域掀起人工智能和深度学习的热烈讨论。 F、展望。从几个方面讨论一下。 1)、近期在Google AlphaGo掀起的热潮中，民众的热情与期待最大，甚至有少许恐慌情绪；计算机产业和互联网产业热情也非常巨大，对未来充满期待，各大巨头公司对其投入大量资源；学术界的反应倒是比较冷静的。学术界的冷静，是因为神经网络和深度神经网络的理论基础还没有出现长足的进步，其缺点还没有根本改善。这也从另一个角度说明了深度神经网络理论进步的空间很大。 2)、"当代神经网络是基于我们上世纪六十年代掌握的脑知识。"关于人类大脑的科学与知识正在爆炸式增长。[3]世界上很多学术团队正在基于大脑机制新的认知建立新的模型[3]。我个人对此报乐观态度，从以往的仿生算法来看，经过亿万年进化的自然界对科技发展的促进从来没有停止过。 3)、还说AlphaGo，它并不是理论和算法的突破，而是基于已有算法的工程精品。AlhphaGo的工作，为深度学习的应用提供了非常广阔的想象空间。分布式技术提供了巨大而廉价的计算能力，巨量数据的积累提供了丰富的训练样本，深度学习开始腾飞，这才刚刚开始。一直沿用至今的，是McChlloch和Pitts在1943年依据脑神经信号传输结构抽象出的简单模型，所以也被称作”M-P神经元模型“。 其中，f函数像一般形如下图的函数，既考虑阶跃性，又考虑光滑可导性。实际常用如下公式，因形如S，故被称作sigmoid函数。把很多个这样的神经元按一定层次连接起来，就得到了神经网络。两层神经元组成，输入层接收外界输入信号，输出层是M-P神经元(只有输出层是)。感知机的数学模型和单个M-P神经元的数学模型是一样的，如因为输入层只需接收输入信号，不是M-P神经元。 感知机只有输出层神经元是B-P神经元，学习能力非常有限。对于现行可分问题，可以证明学习过程一定会收敛。而对于非线性问题，感知机是无能为力的。BP神经网络全称叫作误差逆传播(Error Propagation)神经网络，一般是指基于误差逆传播算法的多层前馈神经网络。这里为了不占篇幅，BP神经网络将起篇另述。 BP算法是迄今最为成功的神经网络学习算法，也是最有代表性的神经网络学习算法。BP算法不仅用于多层前馈神经网络，还用于其他类型神经网络的训练。 RBF网络全程径向基函数(Radial Basis Function)网络，是一种单隐层前馈神经网络，其与BP网络最大的不同是采用径向基函数作为隐层神经元激活函数。 卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)是一种深度学习的前馈神经网络，在大型图片处理中取得巨大成功。卷积神经网络将起篇另述。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)与传统的FNNs不同，RNNs引入定向循环，能够处理那些输入之间前后关联的问题。RNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用[5]。RNNs将起篇另述。[5] [1]、《机器学习》，周志华著 [2]、《模式识别（第二版）》，Richard O.Duda等著，李宏东等译 [3]、《揭秘IARPA项目：解码大脑算法或将彻底改变机器学习》，Emily Singerz著，机器之心编译出品 [4]、图片来源于互联网 [5]、 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

"Position"的中文翻译是 "位置" 或 "地位"。具体指的是一个人、物体、观点或概念在空间或社会中的所处位置或状态。在不同语境下，"position" 可以有不同的含义，例如在工作环境中，可以指职位；在军事中，可以指战术位置；在社会中，可以指社会地位等。短语搭配1、Position职务2、Lotus position跏趺坐 ; 结跏趺坐 ; 莲花坐式 ; 莲华坐3、position desired希望职位 ; 期望职位 ; 希看职位 ; 但愿职位双语例句Why should I hire you for the position?我为什么要雇用你来填补这个职位?。Do you have any questions about the position?关于这个职位，你有什么问题吗？What questions do you have for this position?你对这个职位还有什么问题吗？以上是position的中文翻译。

双绞线按电气性能划分的话，通常分为：三类、四类、五类、超五类、六类、七类双绞线等类型，原则上数字越大，版本越新、技术越先进、带宽也越宽，当然价格也越贵了。我们在为局域网选购线材时一般来说是选购五类或超五类网线，因为三、四类双绞线一般是使用在10M/bps的以太网中，而五类双绞线能满足现在日趋流行的100M/bps的以太网，超五类双绞线主要用于将来的千兆网上，但现在也普通应用于局域网中，因为价格方面比五类线贵不了多少，现在已有六类线了，一般用于ATM网络中，公司局域网中暂时还不推荐采用。目前三类、四类线目前在市场上几乎没有了，如果有，也不是以三类或四类线出现，而是假以五类，甚至超五类线出售，这是目前假五类线最多的一种。目前在一般局域网中常见的是五类、超五类或者六类非屏蔽双绞线，特别是目前的超五类和六类非屏蔽双绞线可以轻松提供155Mbps的通信带宽，并拥有升级至千兆的带宽潜力，因此，成为当今水平布线的首选线缆。而双绞线又可分为：屏蔽双绞线和非屏蔽双绞线，大多数局域网使用非屏蔽双绞线(UTP—Unshielded Twisted Pair)作为布线的传输介质来组网，网线由一定距离长的双绞线与RJ45头组成。超五类双绞线屏蔽的五类双绞线外面包有一层屏蔽用的金属膜，它的抗干扰性能好些。可能有读者会问那为什么不采用屏蔽的五类双绞线呢？这是因为屏蔽双绞线要求整个系统全部是屏蔽器件，包括电缆、插座、水晶头和配线架等，同时建筑物需要有良好的地线系统。但是在实际施工时，很难全部完美接地，从而使屏蔽层本身成为最大的干扰源，导致性能甚至远不如非屏蔽双绞线UTP。所以，除非有特殊需要，通常在综合布线系统中只采用非屏蔽双绞线。

设计院结构专业学习Revit作用大么 室内设计Revit用处相对不是很大 Revit主要偏向于建筑整体，还有外观性的一些东西室内设计Sketchup表现的更快速，渲染也相对好一些，家具库更全 revit中画结构楼板是在结构平面画还是在楼层平面画 1、首先打开电脑中的revit软件，然后打开revit文件，如下图所示。 revit结构和revit建筑有区别吗欢迎知情人士解答 两款软件 前者顾名思义偏向结构专业，不过国内主流为PKPM，暂时听说这个软件无接版口，所权以应用不广泛 后者很有名气，国内也推出了很多年了，用的比较成熟的上海这边有CCDI和现代院Revit组，北京整体更好一些，还有全国各地都有专门使用Revit建筑的设计院，暂时都还不多，在普及中 revit2016建筑设计培训课程怎么样 建筑设计工作，在BIM设计流行的当下，建筑师学习revit是一个很好的选择。 revit建筑设计需要的技能包括： 1、常规设计软件操作技能： 画图设计软件CAD快捷命令：包括绘图、修改、图层、标注等快捷键操作。 建筑设计软件天正快捷命令：包括轴网、柱墙、门窗、楼梯、平立剖、标注、图库等快捷键操作。 2、BIM分析软件操作技能： 清华日照分析软件：包括公建、住宅、工业规划设计建模、整体日照分析等软件操作。 PKPM节能分析软件：包括公建、住宅的节能分析等软件操作。 3、BIM设计软件操作技能： 第1个模块：高层图纸的建筑结构识图、构造、图集 第2个模块：Revit Architecture Structure的模型创建：标高——轴线——墙（幕墙）——柱——基础（筏板、独基、条基）——门窗——梁——板（天花板、屋顶、老虎窗）——楼梯（坡道）——散水——装饰构件 第3个模块：revit的族创建：可载入族、体量族、自适应族 第4个模块：revit的高级应用：幕墙、复杂造型的创建 第5个模块：revit的协同应用：协同工作流程和方法 实训项目：地上11层、地下1层的高层建筑、结构专业全流程的BIM建模实训。 4、建筑施工图设计技能： 建筑施工图设计实战操作：三类实际工程项目的全过程施工图设计实战操作 三类实际工程项目：住宅施工图设计、公建施工图设计、商业综合体施工图设计 三类层数工程项目：33层高层、17层高层、6层商业综合体建筑 建筑规划方案设计实训课程： 建筑规划方案设计实战操作：四类实际工程项目的全过程建筑规方案设计实战操作 四类实际工程项目：规划方案设计、住宅方案设计、公建方案设计、商业综合体方案设计 三类层数工程项目：33层高层、17层高层、6层商业综合体建筑 5、建筑设计规范： 居住区规划设计规范、规划管理技术规定（2013新版）、建筑设计防火规范（2014新版）、住宅建筑规范、住宅设计规范（2011新版）、民用建筑设计通则、办公设计规范、汽车库设计规范、汽车库防火规范等。 revit感觉入门好难啊 这本来就是一个很SB的软件。比如说键盘上那么长一个空格键，几乎没什么用处。完成和退处都要伸长手指去按Esc。镜像还分什么绘制线和拾取线。各种命令操作起来没有提示栏…… 我想问一下revit怎么做结构啊 Revit是一个平台，有Revit Building建筑，Revit Structure结构，Revit System水电，针对建筑的各个专业。只是目前国内还没有后两者的中国版本，但是很快就会进入国内了。 revit中的结构墙和建筑墙 现在分别绘制建筑结构墙体，查看它们的属性： 上图为建筑墙体属性，明天的可以看到专结构选项中的复选属框没有选中。上图为结构墙体，其中的结构相关的复选框都是被选中的。这个建筑结构墙体的主要区别，那么这个结构复选框到底有什么作用呢？ 1、在结构、建筑规程下查看到的构件是有区别的。在结构规程下只有结构墙体可以显示出来，但是在建筑规程里面建筑结构墙体都是可以显示出来的。所以软件区分结构墙体和建筑墙体并不是以我们给墙体的命名还有材质决定的，而是我们选用的墙体的类型。 2、添加钢筋的方式，在建筑墙体里面是不可以添加钢筋构件的，只能在结构墙体里面添加。 注：在可见性视图里面并没有结构墙和建筑墙的区分，如果在一个模型中既有建筑墙体，又有结构墙体只能通过过滤器或者是规程控制可见性。 Revit结构、Revit建筑软件主要区别是什么 两个软件的内核的一样的，architecture注重整个模型的建立，比如墙、柱、门、窗；而回structure注重建立结构构件答如结构柱、梁、桁架等。通俗点说就是两个软件在“常用”选项卡的内容不同，其他基本相同。这也使得Revit在2013版后都把建筑、结构和机电整合为一个软件。我记得论坛里貌似有扫盲贴 “revit”的构造样板、结构样板、建筑样板、之间有什么区别 主要的区别是根据不同建筑专业的要求，对单位，线形，不同构建的显示。 具体区别如下示： 基于样板的新项目，均沿袭样板的所有族、设置（比如单位、填充的样式、线样型式、线宽、视图比例等）以及几何图形。 样板文件是一个系统性的文件，其中的大多数的内容都来源于设计过程中的日积月累。 Revit族库简单的说就是把大量Revit族按照其特性、各种参数等属性自行进行分类、归档，而成的数据库。 随着项目的开展、深入，相关行业的企业或组织也会积累到一套属于自己独有的族库数据。 在以后的建模过程中，可直接调用内部自己的族库数据，并根据实际设计需要情况进行适当的修改，即可减少没必要的操作，提高工作效率。 Revit族库可以理解成是一种无形的知识生产力。 而族库的质量，则体现了相关行业企业或组织的核心竞争力所在。 (9)revi结构课程扩展阅读： Revit族是某一类别中图元的类，是根据参数(属性)集的共用、使用上的相同和图形表示的相似来对图元进行分组。一个族中不同图元的部分或全部属性可能有不同的值，但属性的设置是相同的。 Autodesk Revit 有三种族类型: 1、系统族: 系统族是在 Autodesk Revit 中预定义的族，包含基本建筑构件，例如墙、窗和门。 例如，基本墙系统族包含定义内墙、外墙、基础墙、常规墙和隔断墙样式的墙类型。 可以复制和修改现有系统族，但不能创建新系统族。 可以通过指定新参数定义新的族类型。 2、标准构件族: 在默认情况下，在项目样板中载入标准构件族，但更多标准构件族存储在构件库中。 使用族编辑器创建和修改构件。 可以复制和修改现有构件族，也可以根据各种族样板创建新的构件族。 族样板可以是基于主体的样板，也可以是独立的样板。基于主体的族包括需要主体的构件。 例如，以墙族为主体的门族。独立族包括柱、树和家具。 族样板有助于创建和操作构件族。 标准构件族可以位于项目环境外，且具有 .rfa 扩展名。 可以将它们载入项目，从一个项目传递到另一个项目，而且如果需要还可以从项目文件保存到库中。 3、内建族： 内建族可以是特定项目中的模型构件，也可以是注释构件。 只能在当前项目中创建内建族，因此它们仅可用于该项目特定的对象。 例如，自定义墙的处理。创建内建族时，可以选择类别，且您使用的类别将决定构件在项目中的外观和显示控制。

position读音：英 [pu0259u02c8ziu0283u0259n] 美 [pu0259u02c8zu026au0283u0259n] n.位置;职位;姿势;形势;阶级;立场[军事]阵地;阵势vt.安放;放置;确定…之位置[例句]Officers were plotting the aircraft"s exact position.官员们正在图上标出飞机的准确位置。

方法如下1、打开标高符号显示错误的项目文件，依次选择：“插入”选项卡，“从库中载入”面板，“载入族”命令。2、弹出载入族对话框，顶部“查找范围”默认为China路径的话，你的软件安装就没问题。3、依次打开：注释——符号——建筑文件夹，在里面找到如下三个文件，选择这三个文件，点击“打开”按钮。4、标高标头_上.rfa。5、标高标头_下.rfa。6、标高标头_正负零.rfa。7、再返回绘图窗口，选中相应的标高符号，在“属性”选项板中点击“编辑类型”，编辑标高的类型属性，将类型参数的“符号”一项改为相应的标头样式，如标高标头_上，按确定按钮，就可以了。8、返回绘图界面，标高标头已经正确显示。

区别：一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、作用不同1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。三、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络：1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。扩展资料人工神经网络的优点：1、具有自学习功能。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可很快找到优化解。参考资料来源：百度百科-前馈神经网络参考资料来源：百度百科-BP神经网络参考资料来源：百度百科-卷积神经网络参考资料来源：百度百科-人工神经网络

六类网线裸铜线径为0.57mm（线规为23AWG），绝缘线径为1.02mm，STP电缆直径为6.53mm。电缆中央的十字骨架随长度的变化而旋转角度，将四对双绞线卡在骨架的凹槽内，保持四对双绞线的相对位置，提高电缆的平衡特性和串扰衰减。另外，保证在安装过程中电缆的平衡结构不遭到破坏。扩展资料六类网线主要是使用在千兆网络，同时也会可以兼容百兆网络的传输。在行业中，一般千兆网线指的是六类网线，而百兆网线指的是超五类网线。在市面上，大部分的六类网线内部都带有一个十字骨架，少部分的六类网线是没有十字骨架的，在相关的规范中没有规定六类网线一定要用十字骨架，只要能到达到六类标准就可以了，所以在看网线是否为六类网线时，不能从是否含有十字骨架来分辨。六类网线要注意的是传输千兆网络的时候，要搭配千兆的设备来使用，如交换机，路由器等，不然是起不到传输千兆网络的作用的。参考资料来源：百度百科-六类网线

solidworks三维数据怎么保存为RFA格式的文件答：目前没有这个功能！而且Solidworks本身不会打开或导入RFA和RVT文件，也是不支持的！

Revit构件图元的文件格式是：“rfa.格式”补充：一般来说Revit常用的文件格式包括以下四类：rvt.—项目文件：即建模工程项目常用的保存格式；rte.—项目样板：其中包括了预载入的族的预设属性参数；rfa.—族文件：各类自建族。如门、窗、柱等；rft.—族样板：建族过程中使用的各类族样板文件。

汤唯和韩国导演金泰勇相识于电影《晚秋》，后来在韩拍广告又再次相逢，二人从朋友发展为恋人，事业上更是合拍，互为贵人。

思 鸽薇肉

巴雷特食管症可能是大家没有听说过的疾病，它是一种不常见的食管疾病，就是食管下端有不正常的柱状上皮覆盖，这种疾病多见于中老年人。患巴雷特食管症后需要及时进行治疗，否则病情会随着时间恶化，那么，巴雷特食管是什么病？巴雷特食管是怎么得的？1、定义Barrett食管（BE），又称巴雷特食管，即食管下段的鳞状上皮被柱状上皮覆盖。近25年来，胃食管反流病（GORD）和食管腺癌的发病率显著升高。目前普遍认为BE与GORD相关，并有发生腺癌的可能，是食管腺癌的癌前病变。近年来，基础研究着重于发现BE的发生、发展（不典型增生）及恶变的机制；临床研究则着重于BE的进展风险、肿瘤发生的易感因素及癌前指标的发现。2、BE发生机制目前普遍认为，BE是重度胃食管反流的获得性现象，黏液分泌的肠上皮化生常被视为是对回流物质的适应性和保护性反应。然而，具体哪些细胞受反流物质（酸、酶和十二指肠液）的影响而发展成为BE仍备受争议。3、BE的发展据估计，BE的真实发病率约为1.5%。大多数的BE可终生保持稳定，每年仅1%转变为低级别不典型增生。同时，基于以下两点，低级别不典型增生被认为是相对无害的：1.每年仅不超过2%的低级别不典型增生转变为高级别不典型增生；2.多次内镜活检发现，低级别不典型增生有逆转至简单化生的可能。然而，最近一项证据显示，低级别不典型增生转变为高级别不典型增生的真实比例可能更高，约为每年9%，这主要因为部分非不典型增生患者被错误地诊断为低级别不典型增生，因此准确地对不典型增生进行病理分级显得尤为重要。4、BE内镜干预随着人们对高级别不典型增生和肿瘤风险的认知的不断加深，内镜技术得到快速地发展，越来越多的辅助手段被应用到食管内镜中，如染料喷涂、自发荧光、窄带成像、放大内镜和拉曼光谱以及分子病理学等。内镜应用初期，一般采用热消融对不典型增生进行治疗，通常与质子泵抑制剂治疗联合应用或者偶尔与抗反流手术联合应用。然而，术后缺乏有效的证据证明增生的部位被完全摘除。在20世纪90年代末，内镜下黏膜切除术（EMR）得到迅速发展，通过EMR可以切除异常增生上皮,使化生黏膜得到有效的逆转,从而达到治疗和防止BE复发的目的。作为一种BE微创治疗手段，射频消融术（RFA）采用高频射频波破坏食管的内皮细胞，导致其发生热损伤，当食管内皮的异常细胞或癌前细胞被破坏后，在原来的位置上正常的组织可以再生修复。研究表明RFA能够去除90%左右的残留增生上皮。就目前的随访结果来看，RFA和EMR治疗效果较好且风险较低，而低度不典型增生又确有其风险性，那么是否可以在BE阶段就使用上述方法呢？近期证据表明，在BE阶段进行上述干预很可能是合理的，但仍存在一定的风险。在最近的一项随机试验中，RFA后3年的复发风险仅为1.5%，较对照组的26.5%显著降低；同时，治疗组的黏膜内癌的发生率仅为1.5%，也较对照组的8.8%显著降低。但是，仍推荐内镜复查以监控BE的复发。5、早期食管癌内镜干预目前，通过内镜监测的广泛应用、内镜成像技术的改进、分子病理学方法的应用和内镜评估的标准化等方式，早期食管癌的检出率得到显著的提高。EMR已经成为一种治疗早期食管癌的有效方式。EMR术前需对肿瘤进行精确定位，以确保能够切除足够的范围和深度。术后仍应内镜监测其疗效。对于肿瘤已经侵犯粘膜下层的患者，约20%可能出现淋巴结转移，其淋巴结转移的风险可通过肿瘤侵及的深度进行预测，但仍存在争议。同时，原发肿瘤的病理特征（分化程度和淋巴管浸润）和患者遗传组成也与淋巴结转移有关。前哨淋巴结活检技术可能可以作为判断是否进行食管切除术的一种手段。综上，食管内镜干预措施正被广泛地应用到BE和早期食管癌的不同阶段。外科医师应不断提高对内镜不良事件、术后监测和预后因素的认知。虽然长期干预疗效仍需更多可靠的证据，目前来看，内镜治疗仍是值得推荐的。6、食道癌治疗1、手术治疗。专家认为，最常见的治疗方法就是手术治疗，这也是食管癌治疗中比较常用的一种治疗的办法，在食管癌早期的时候手术治疗比较管用，但是，手术治疗是会给患者的身体造成一定伤害的，所以，一定要慎用。2、放射治疗。主要包括外放射和腔内放射、术前和术后放射治疗，对患者的损伤比较小。化学药物治疗，被用于手术或者是放疗的辅助治疗，和其他的治疗方法相配合，效果还是相当不错的。3、中医药治疗。这也是比较常用的一种食管癌治疗办法，中药治疗给患者带来的副作用很小，而且，是从根本上治疗疾病，所以，在食管癌治疗的时候，中医治疗是很受到大家欢迎的，但是，选择治疗方法的时候，一定要根据患者的自身症状去进行针对性的治疗，这样的治疗才能起到效果。食管癌治疗方法一般分为西医和中医，西医又可以分为放疗、化疗、手术等方法，每一种办法都是存在一定适应症的，手术治疗只适合早期治疗。但是，一般食管癌发现基本上都是在晚期，这个时候，用中医进行治疗，就可以弥补西医的缺点，发挥中医的优势，给患者带去福音。

一、 1995年，15岁的陈冠希交了一个女朋友，哪成想，不久之后，女朋友就和兄弟一同背叛了他。 这段恋情戛然而止。 伤心之余的陈冠希觉得不会再爱了，所以就有了游戏人间的态度，这也为他日后组建强大的唱诗班打下了基础。 同样是这一年，正在杭州读高一的汤唯，在一个淫雨霏霏的清晨，邂逅了同学朱雨辰，四目相对，火花四溅，两人迅速成为恋人。 那会儿年仅16岁的汤唯，绝对不会想到，在未来的2008年，她会因陈冠希彻底改变了命运的走向。 而眼下，本来有画家理想的汤唯，遇见爱情之后，梦想就改弦易辙，和男朋友朱雨辰一起报考了中央戏剧学院。 1997年，汤唯携手朱雨辰一同走进了高考的考场，结果双双落榜。 两人没有气馁，一起去了北京，在中央戏剧学院附近的南锣鼓巷租了一间平房，月租300元，房间很小，只能放下一张床和一台洗衣机。 尽管条件简陋，但能和心爱的人在一起，汤唯觉得很幸福，两人互相鼓励复习，偶尔诗性大发，还要唱诗一首。 1998年，汤唯和朱雨辰再次参加高考，而这次朱雨辰幸运地考上了，汤唯再次落榜。一年之后，不甘心的汤唯第三次参加高考，结果又落榜了。 不屈不挠的汤唯决定再考一年，但如果不是接下来遇到贵人的分析指点，汤唯很可能还要落榜。 二、 1999年，19岁的汤唯陪同学去一家广告公司面试。这家广告公司的老板叫竺明，后来成了汤唯的经纪人。 面试后，竺明觉得汤唯清爽、阳光，就跟运动员让人眼前一亮。就这样，同学被刷，汤唯却阴差阳错地进入了广告圈。 因为竺明看好汤唯，所以决定力捧她。在竺明丰富的资源下，汤唯从家电、服装甚至是房地产，可没少接广告。 就在汤唯忙着拍广告的同时，陈冠希在父亲朋友黎明的邀请下，拍了一部英文信用卡广告，随即被英皇签约。 不久之后，陈冠希就和张柏芝合作拍摄了一个地铁广告。在广告中，陈冠希露出了一抹邪魅的笑容。 那是伟大摄影事业的开端。 另一边的汤唯则因敬业打动了竺明，两人合作得很愉快。 竺明到底是生意人，看事通透。他建议汤唯说，表演专业要的都是像蒋勤勤、陈德容那种类型的美女，而她是属于那种需要仔细端详耐看性的类型。所以，竺明建议汤唯曲线救国，去考导演系。 汤唯就报考了导演系，结果还真就考上了，结束了四年的高考生涯，终于和男朋友胜利会师。 然而，考上中央戏剧学院的兴奋，却很快和朱雨辰的争吵中消失殆尽了。 大概是见了更多的中央戏剧学院的美女，朱雨辰已经对汤唯不是那么香了，一次激烈的争吵之后，汤唯就消失了。 汤唯再次出现时，已经是两个星期的事了，和朱雨辰一见面，她就提出了分手…… 失之东隅，收之桑榆。虽然告别了初恋，但在大学期间，汤唯却又遇到了一位贵人。日后，她之所以能出演《色戒》，和这位贵人有着千丝万缕的关系。 三、 2002年，著名戏剧策划人袁鸿在中戏举办“大学生戏剧节”，因为缺乏人手，他就叫来汤唯帮忙。 当时汤唯感冒嗓子发炎，但她没有忘记自己的承诺，请同学代自己去帮忙。 事后，袁鸿才知道这件事情，颇为动容。 这一年，在袁鸿的邀请下，台湾知名话剧导演赖声川来中央戏剧学院交流，还排演了话剧《如梦之梦》片段，汤唯也参与了排演。 在表演过程中，汤唯的沉静和投入，引起了赖声川的注意，他觉得汤唯的气质很像他的学生吴倩莲。 离开中央戏剧学院时，赖声川还特意嘱咐袁鸿要好好照顾汤唯。 那会儿，或许连赖声川都没有想到，他的一句话，会让汤唯出演《色戒》成为定局。 在大学期间，汤唯唯一出彩的经历就是参演了赖声川的话剧。 与汤唯平淡的生活不同的是，此时的陈冠希，已经变成了危险分子。 顶着“四小天王”名号的陈冠希，已经挖掘了吴彦祖的女朋友李美琪，顺手还摘下了阿娇这朵娇嫩的小花，后来还因为阿娇差点和余文乐动手。 那会儿，能和陈冠希媲美的只有张柏芝，张柏芝一会儿和歌手陈晓东传绯闻，一会儿又投入到了谢霆锋的怀抱中。 心痒难耐的陈冠希，最后也加入了俄罗斯方块小游戏的混战中…… 一直到2006年，遇到杨永晴之后，陈冠希好像遇到了真爱，收敛了许多。 但此时，他的电脑已经设置成了一个定时炸弹，并开始了两年的倒计时。 陈冠希这边在倒计时，汤唯那边却按了人生的快捷键。 四、 2006年，汤唯已经毕业两年，却陷入了连八卦媒体都不想招惹她的窘境。 毕业之后，汤唯先是参加了“2004届环球小姐”比赛，最后止步北京赛区第五名，几乎等于打了一场酱油。 此后，她又在《后海前街》和《兄弟如手足》这两部电视中饰演了角色，但没有激起一点浪花。 一直到2006年，汤唯终于迎来了彻底改变命运的机会。 这一年，她第一次在电影《警花燕子》中饰演了女主角“田燕”。 这部电影为汤唯拿下了第6届电影频道数字电影百合奖“优秀女演员”奖的同时，也和男主角田雨因戏生情，成为恋人。 那会儿的汤唯也绝对不会想到，机缘巧合之下，这部电影让她走进了李安的世界。 这一年，已经蜚声世界的李安，野心勃勃地开始筹拍《色戒》。消息一出，各路女星都想饰演女一号“王佳芝”。 就在李安在选角过程挑花了眼的时候，一位看过《警花燕子》的朋友，向李安推荐了汤唯。 李安当即飞往北京面试汤唯。第一次见到真人，李安的直觉告诉他，这就是他想要的“王佳芝”。 不过，李安是个慎重的人，他并没有立即定下汤唯，而是给朋友赖声川打了个电话，征求对方的意见。 颇为欣赏汤唯的赖声川，肯定了李安的眼光，给他吃了一颗定心丸，他决定让汤唯担任女一号“王佳芝”。 电影拍摄期间，田雨前去探班。汤唯和田雨约定，等拍完《色戒》，他们就结婚，过上举案齐眉的生活。 同一时期，沉溺在美好爱情的陈冠希，为了表达自己的坦诚，主动给杨永晴看了过去拍摄的各种片子，触目惊心的镜头，让杨永晴一度感到不适，让其删掉，陈冠希照做了。 近了，近了，陈冠希和汤唯这两个八竿子都打不着的人，终于因为一件事跌落至人生谷底。 五、 不仅如此，内地观众嫌看得不过瘾，特意去香港看了未删节版。 舆论的助推下，汤唯一夜之间火遍大江南北，由此成为了香艳的“硬盘女神”，一举斩获“金马奖最佳新人奖”，各种广告代言纷至沓来。 汤唯是翻身了，但田雨却始终过不了这个坎。毕竟，电影里那些用力过猛的激情戏，确实超出了常人难以接受的地步。 两人就此分道扬镳。 《色戒》这部电影，对于汤唯来说，犹如坐了一次过山车，她的事业刚刚抵达巅峰，就快速陨落。 因为她被陈冠希拉下了水。 2008年，陈冠希的电脑坏了，送去维修。一个叫谢立翘的技术人员，发现了那些并未被彻底删除干净的照片，他像发现了新大陆一样，兴奋地呼朋唤友一道观看。 看着看着，有人就掏出了U盘，最后照片就被传到了网络上。 那颗定时炸弹爆炸了，病毒式的传播一夜之间，让陈冠希成了街上的老鼠，人人喊打的同时，也遭到了封杀。 陈冠希宣布退出娱乐圈，躲在汽车后备箱里，逃离了香港。 陈冠希虽然走了，但事情的余波波及到了汤唯。她所有的广告被禁，通告也全部取消，甚至连捧红她的《色戒》也成为批判的对象…… 就在汤唯前途未卜之际，李安出手相助，委托朋友江志强签下了汤唯，江志强曾被好莱坞杂志称为“亚洲最成功的制片人”。 在江志强的安排下，汤唯离开舆论漩涡，去英国进修了两年。 两年后，汤唯回国和张学友一起主演了电影《月满轩尼诗》，开启了复出之路。 2011年，韩国导演金泰勇相中了汤唯，邀请她出演了电影《晚秋》。汤唯凭“安娜”一角，斩获韩国百想艺术大赏“影后”，成为史上首位获得韩国“影后”的外国女演员。 在汤唯的高光时刻，沉寂几年的陈冠希，此时也按捺不住了，他在微博上发了一张汤唯的照片并说：“我超喜欢她。” 兜兜转转的几年里，汤唯传出了几段绯闻后，最后回归到原点，于2014年嫁给了金泰勇。 一路走来，汤唯在影视圈摸爬滚打，波折不断，却是关关难过关关过，这其中虽然离不开贵人的提携，但最重要的是自己要有不放弃的信念，唯有如此，才能乘风破浪，挂帆出海！

超五类网线和超六类网线区别如下：1、外观标号差异：网络电缆的绝缘盖板上会有一串黑色英文。超六线是CAT6e。5条线路为CAT5，6条线路为CAT6，CAT3（三种网线）在市场上流通。2、不同的结构：当你剥去电线的绝缘时，你会看到电线里有8根小电线，每两根电线缠绕在一起形成一对，总共是4对——这就是“双绞线”这个名字的由来。四对五种以上的双绞线直接包在绝缘皮革中。超六种类型的网络电缆，在绝缘皮夹克的中间加了一个交叉骨架，每对绞合的电线都固定在交叉骨架的凹槽中。3、性能区别超五类网线的传输速度，最大可达千兆（1000Mbps）；超六类网线的传输速度，最大可达万兆（10000Mbps）。扩展资料：当以太网使用双绞线作为传输介质时，它只需要2对（4核）电线来发送和接收信号。使用双绞线作为传输介质的快速以太网有三个标准：100base－tx、100base－t2和100base－t4。式中：100base－t4标准要求信号传输全部使用4对线路，其他两个标准仅要求2对线路。100base－tx标准是快速以太网中最常见的标准。BeldenIBDN公司开发了一种高性能电缆系统，在40°c后仍能正常工作，并在1999年底正式推出IBDN4800LX系统。其最终指数达到300mhz带宽，它仍然可以达到20°c规定的性能指标6标准50°c。为了区分普通6类布线系统，这种带宽性能远远超过6类布线叫做超6类。参考资料：百度百科-超五类网线参考资料：百度百科-超六类网线