برچسب:"اسپارک dji"

• 

  خواص و کاربرد های موثر اسپارک و عوامل فرآیندی اسپارک

  ارسال شده در: مهندسی تولید, اسپارک

  17 بازدید

  خواص و کاربرد های موثر اسپارک و عوامل فرآیندی اسپارک خواص و کاربرد های موثر اسپارک و عوامل فرآیندی اسپارک توضیح و خواص و کاربرد : بسته به شرایط و امکانات روش های شستشوی متنوعی در اختیارمی باشد تا توان پایدار عمل اسپارک را به دست آورد :• غوطه وری کامل ( رایج ترین متد و درعین حال دفع گرما )• شستشوی فشاری با الکترود توخالی یا در کنار الکترود• شستشوی مکشی با الکترود توخالی یا در کنار الکترود• شتشو با عقب کشیدن الکترود• شستشوی حرکتی با حرکت نسبی بین قطعه کار و الکترود بدون اینکه فرآیند...

  ادامه مطلب
• 

  عوامل موثر فرآیندی در اسپارک بخش دوم و خواص و کاربرد اسپارک

  ارسال شده در: مهندسی تولید, اسپارک

  16 بازدید

  عوامل موثر فرآیندی در اسپارک بخش دوم و خواص و کاربرد اسپارک عوامل موثر فرآیندی در اسپارک بخش دوم و خواص و کاربرد اسپارک توضیح و خواص و کاربرد مواد : کاربرد عمومی و رفتار سایش کم و سرعت براده برداری بالابرای ماشینکاری پرداخت و خشن و ساخت الکترود با ماشینکاری سخت و انبساطحرارتی شدید و بدون لبه های شکننده و مستعد برای اعوجاجعوامل : مس الکترولیتتوضیح و خواص و کاربرد مواد : کاربرد عمومی و سایش خیلی کم و چگالی جریانبزرگتر از cu و وزن کمتر الکترود و ساخت الکترود با ماشینکاری آسان و بدون...

  ادامه مطلب
• 

  مدت زمان ماشین کاری و مقادیر مرجع در اسپارک

  ارسال شده در: مهندسی تولید, اتصالات جدانشدنی

  20 بازدید

  مدت زمان ماشین کاری و مقادیر مرجع در اسپارک مدت زمان ماشین کاری و مقادیر مرجع در اسپارک Apache Spark یک چارچوب محاسباتی خوشه ای با منبع باز است.Apache Spark به عنوان پایه معماری آن مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDD)،یک مجموعه چندگانه از اقلام قابل خواندن است که در میان یک دسته از ماشین هاتوزیع شده است، که در یک روش تحمل آماری نگهداری می شود.در Spark 1.x، RDD اولین وظیفه برنامه نویسی برنامه (API) بود،اما از Spark 2.x استفاده از API Dataset تشویق شده استتکنولوژی RDD همچنان...

  ادامه مطلب
• 

  عوامل موثر فرآیندی در اسپارک

  ارسال شده در: مهندسی تولید, اتصالات جدانشدنی, اسپارک

  19 بازدید

  عوامل موثر فرآیندی در اسپارک عوامل موثر فرآیندی در اسپارک جرقه جریان با استفاده از قابلیت زمانبندی سریع Spark Core برای انجام تجزیهو تحلیل جریان است. این داده ها را در سطوح کوچک به دست می آورد و تحولات RDDرا در آن دسته های مینی داده ها انجام می دهد. این طراحی همان مجموعه ایاز کد کاربردی که برای تجزیه و تحلیل دسته ای ساخته شده است را می تواندر جریان تجزیه و تحلیل استفاده کرد، بنابراین تسهیل اجرای آسان معماری لامبدارا فراهم می کند. با این حال، این سهولت با مجازات تأخیر زمانی برابر با...

  ادامه مطلب