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压力单位换算bar psi_150psi等于多少bar
压力单位MPa、Psi和bar之间换算公式 1bar=10^5Pa Psi为英制压力单位. “磅力每平方英寸（1bf/in2）为1psi=6894.76 pa； 1bar等于10的5次方=10^5 pa ；1atm等于一个标准大气压=101325pa ；1at等于一project大气压（千克力每平方厘米 ※:压力单位的兆帕符号为 MPa 不要书写为 Mpa mpa ; 千帕符号 kPa 不要书写为 KPa Kpa 或 kpa; 帕的符号 Pa 不要书写为 pa ▲ 磅力/英寸2（lbf/in2, psi ） ※:压力单位的磅力/英寸2符号为 lbf/in2, psi 不要书写为 Ibf/ln2 Psi ; ▲ 毫米汞柱（mmHg） ※:压力单位的毫米汞柱符号为 mmHg 不要书写为 mmhg ;
3.4K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏ADAS性能优化
User space lowmemorykiller -PSI
ULMK 是基于PSI （pressure stall information）信息来notify lmkd 来kill 进程。PSI 是ULMK基础。 What's the PSI PSI 是Facebook 用于监控系统资源使用压力，而采取相关的策略的运营工具。 PSI 就可以解决这类OOM livelocks 问题。 我们利用PSI还可以内存压力进行减载。 我们可以利用PSI的信息来处理基于各种VM统计信息进行启发式分析和预测OOM，并避免OOM livelocks issue。 PSI memory File : /proc/pressure/memory 它提供有关由于内存压力而导致的进程等待时间的信息。
1.1K20编辑于 2022-05-13 - 来自专栏spark 与大数据
特征漂移指标 PSI
] = psi_df['percent_a2'].apply(lambda x: eps if x == 0 else x) # 计算每行的 psi psi_df['psi'] = (psi_df['percent_p2 '] - psi_df['percent_a2']) * np.log(psi_df['percent_p2'] / psi_df['percent_a2']) print(psi_df) bin p2 求和 psi = psi_df['psi'].sum() print(psi) # 0.4533650280982507 通过上述代码实现可以看出：特征漂移实际是在计算预期数据和实际数据的分布差异情况 令 p2 = x1, a2 = z1, 计算出 psi1; 令 p2 = x2, a2 = z2, 计算出 psi2; 令 p2 = x3, a2 = z3, 计算出 psi3; 通过 psi* 就能看出是哪个特征引起的不稳定 psi 是模型已经上线了，受环境影响生产中的数据时刻在变化，psi 判断当前模型能不能适应这些变化的数据。psi 还有个作用是用来筛选特征。
78140编辑于 2023-11-06 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
模型稳定性指标—PSI
通常包括特征PSI和模型PSI。 特征PSI关注特征的取值是否随时间推移发生大的波动，可用于模型训练和上线前特征选择、变量监控等。 下面是按等宽计算PSI的具体实例： 3 PSI阈值衡量标准 两个样本间的差异越小，PSI值越小，代表越稳定，一般来说， PSI<0.1，样本分布有微小变化，变量较稳定可以入模，或模型较稳定可以不做调整 '] = (psi_df['expect'] + 1) / psi_df['expect'].sum() #计算每个箱内的数值 psi_df['psi'] = (psi_df['actual_rate '] - psi_df['expect_rate']) * np.log(psi_df['actual_rate'] / psi_df['expect_rate']) #得到PSI psi = psi_df['psi'].sum() return psi, psi_df cal_psi( train_date['predict'], test_date['predict'])
4.4K11编辑于 2023-08-21 - 来自专栏量子化学
PSI4程序安装及运行
最后写入以下两个环境变量： export PATH=$HOME/software/psi4conda/bin:$PATH export PSI_SCRATCH=/scratch/zhigang/PSI4 PSI4也可以从源码编译，但有一定的难度。如果有读者成功编译过PSI4，欢迎与大家分享。 更多更详细的说明可参考PSI4官方的在线说明文档，见： https://psicode.org/psi4manual/master/index.html 三、从Gaussian向PSI4传轨道 公众号前期介绍过的开源程序 使用示例如下 fch2psi water.fch 这样会生成PSI4输入文件water_psi.inp（内含坐标和基组数据）和water.A文件（内含Alpha轨道数据）。 PSI4的输出文件非常易读，本文就不做介绍。后续我们还将陆续介绍PSI4的其他功能。
3.8K40发布于 2021-07-16 - 来自专栏量子化学
用Psi4计算RESP电荷
Psi4的使用（PsiAPI为例） Psi4的安装可以参考公众号之前的文章《PSI4程序安装及运行》，建议下载预编译版本或者用Docker镜像运行程序。 我用的版本是Psi4conda-1.4rc3-py39-Linux-x86_64.sh。另外，Psi4还支持wsl2版以及有windows版，建议大家试试。 Psi4有两种使用模式，一种是类似大多数常规程序的可执行文件运行输入文件控制方法（Psithon），另一种是写个Python脚本与Psi4交互的方式（PsiAPI）。 通过psi4.set_options方法指定。 使用Psi4计算RESP不要忘记引用RESP模块以及Psi4本体程序。 4.
1.5K30发布于 2021-09-07 - 来自专栏ADAS性能优化
PSI 与ULMK --android low memory killer
PSI+ULMK 在Android10以及以后的版本，android变采用基于PSI 的ULMK PSI 是Facebook搞的一套东西并在2018 年开源。PSI提供了一种评估系统资源压力的方法。 ,&psi_cpu_fops); psi_init 函数中初始化统计管理结构和更新任务的周期： psi_period = jiffies_to_nsecs(PSI_FREQ); //默认2s group_init Cgroup中各个分组的PSI 信息跟踪是类似的。 struct psi_group 用来定义PSI 统计管理数据，其中包括各cpu 状态、周期性更新函数、更新时间戳、以及各PSI 状态的时间记录。 PSI状态一共有六种： enum psi_states { PSI_IO_SOME, PSI_IO_FULL, PSI_MEM_SOME, PSI_MEM_FULL, PSI_CPU_SOME, /* 另一侧ULMK 会监听PSI event。当PSI event 发生时，ULMK 会epoll当前 的PSI event,然后根据PSI event的采用相关的策略。
3.3K20编辑于 2022-05-13 【隐语SecretFlow】 Unbalanced PSI Benchmark性能测试报告
PSI）。 针对这种场景，隐语实现并开源了专门的非平衡PSI（Unbalanced PSI）协议，能得到更好的性能。具体来讲：与ecdh-psi对比，ecdh-psi在大数据集上进行两次加密操作。 隐语实现的非平衡PSI只在大数据集上进行一次加密操作，在大数据集与小数据集的体量相差非常大的时候，总体计算量和运行时间大约是ecdh-psi的1/2。 本文给出隐语非平衡PSI协议（Unbalanced PSI）的具体测试环境、步骤、和数据，供大家参考。 Balanced PSI Benchmark报告为了方便大家对比，同等硬件资源和数据规模下，对平衡PSI做了性能测试，报告如下：解读：Balanced PSI 跑20亿*2000万规模数据时，在8C16G
18710编辑于 2025-10-13- 来自专栏mazhen.tech
使用PSI（Pressure Stall Information）监控服务器资源
PSI 量化了由于硬件资源紧张造成的任务执行中断，统计了系统中任务等待硬件资源的时间。我们可以用 PSI 作为指标，来衡量硬件资源的压力情况。停顿的时间越长，说明资源面临的压力越大。 PSI 已经包含在 4.20及以上版本的 Linux 内核中。 PSI 阈值监控 用户可以向 PSI 注册触发器，在资源压力超过自定义的阈值时获得通知。 如何向 PSI 注册触发器呢？ PSI 应用案例 Facebook 是因为一些实际的需求开发了 PSI。其中一个案例是为了避免内核 OOM(Out-Of-Memory) killer 的触发。
1.3K10编辑于 2023-11-24 - 来自专栏Python数据科学
风控模型：PSI 稳定性指标详解(Python)
PSI的使用场景 PSI的实际分布和预期分布在不同的场景、不同类型下是不尽相同的。 一般情况下，PSI稳定性指标的参考值如下： PSI的Python实操 下面我们用Python代码来实操一下PSI指标的计算，以及PSI指标逐月的计算。 上面是一个单变量或者模型分的PSI计算。将以上计算函数calculate_psi封装造出以逐月计算PSI的函数，代码如下。 [mt] = pd.concat(psi_month_detail_each) # oot每月所有变量的psi值 psi_array.append(col_psi_dict ) # oot上逐月变量psi汇总表 psi_month_table = pd.DataFrame(psi_array).T psi_month_table.columns =
6K11编辑于 2023-11-30 - 来自专栏SAMshare
特征稳定性指标PSI的原理与代码分享
Index 01 PSI的概念 02 PSI的生成逻辑 03 PSI的业务应用 04 PSI的Python实现 01 PSI的概念 PSI全称叫做“Population Stability Index” PSI值没有指定的值域，我们需要知道的是值越小越稳定，一般在风控中会拿0.25来作为筛选阈值，即PSI>0.25我们就认定这个变量或者模型不稳定了。好了，那具体PSI怎么计算呢？ 4）观察是否有PSI超过0.25的变量，剔除。 = A_sub_E * ln_A_divide_E psi = PSI_i.sum() return tt, psi tt, psi = cal_psi(df, df_test , 'age', 'target') print("PSI: ", psi) tt Reference [1] 风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用 https://zhuanlan.zhihu.com
4.8K20编辑于 2022-02-25 白光干涉仪中的垂直扫描干涉测量模式（VSI）和相移干涉测量模式（PSI）以及结合 VSI 和 PSI 的高分辨测量模式（VXI）
它克服了 PSI 模式在台阶高度测量上的限制，能够测量更高台阶或更粗糙表面，但在精度上相较于 PSI 模式稍低。 PSI 模式PSI 模式基于单色光干涉，利用单色光作为光源，通过测量分析干涉图的干涉相位来获取样品表面高度信息。 然而，PSI 模式存在 1/4 波长台阶高度的测量限制，即当相邻两点高度超过光源波长的 1/4 时，干涉相位值会模糊，导致测量不准确。 VXI 模式VXI 模式结合了 VSI 和 PSI 两种测量模式的优势，利用 VSI 模式的垂直扫描能力以及 PSI 模式的高精度相位测量能力，实现更高分辨率和更广泛测量范围的测量。 总结白光干涉仪中的 VSI、PSI 和 VXI 三种测量模式在原理、精度、适用表面类型等方面存在差异。
48110编辑于 2025-07-12- 来自专栏JavaWeb
系统监控-监控方面比Tomcat Manager更加强大的Psi-Probe
为什么我要使用Psi Probe做监控工具？ https://github.com/psi-probe/psi-probe/releases 配置conf/tomcat-users.xml文件。 <! -- psi probe相关角色配置 --> <role rolename="probeuser"/> <role rolename="poweruser"/> <role rolename="poweruserplus <em>Psi</em> Probe管理端页面 ?
1.2K21发布于 2019-08-08 - 来自专栏java 微风
解决：Throwable:Stub index points to a file without PSI: com.intellij.openapi.fileTypes.UnknownFileType
IDEA 报错：stub index point to a file without PSI 并且IDEA 中左边栏部分内容不断刷新，死循环一般的闪 ...
83330发布于 2019-08-14 - 来自专栏javascript趣味编程
6.2 粘性流体涡量-流函数法求解流场
(i,2)-psi(i,1))/dh^2; xi(i,n+1)=-2*(psi(i,n)-psi(i,n+1))/dh^2; end for j=2:n xi(1,j) =-2*(psi(2,j)-psi(1,j)+dh)/dh^2; xi(n+1,j)=-2*(psi(n,j)-psi(n+1,j))/dh^2; end for i=2:n for j=2:n u(i,j)=(psi(i,j+1)-psi(i,j-1))/(2*dh); v(i,j)=-((psi(i+1,j)-psi(i-1,j))/(2*dh )); err1=(psi(i+1,j)+psi(i-1,j)+psi(i,j+1)+psi(i,j-1)+xi(i,j)*dh^2)/4-psi(i,j); psi(i,j )=psi(i,j)+rho*err1; err2=(xi(i+1,j)+xi(i-1,j)+xi(i,j+1)+xi(i,j-1))/4 ...
2.4K20发布于 2019-04-26 分子对接PyRasetta--Protein Geometry
简单补充一下chi1，phi, psi。chi1（chi-one）、phi 和 psi 是用于描述蛋白质分子中氨基酸残基构象的二面角。 角# 使用点积公式计算二面角cos_psi = normal1.dot(normal2) / (normal1.norm() * normal2.norm())psi_rad = math.acos(cos_psi )# 确定二面角符号（使用右手法则）if normal1.dot(vector4) < 0: psi_rad = -psi_rad# 转换为角度psi_deg = math.degrees(psi_rad )print(f"Residue A:{resid} 的psi角: {psi_deg:.2f}°")# 更简单的方法：使用PyRosetta内置函数验证# Rosetta可以直接计算任何二面角calculated_psi = tripeptide.psi(2)print("original phi:", orig_phi)print("original psi:", orig_psi)# print the xyz coordinates
47220编辑于 2025-09-22- 来自专栏分享学习
centos7.2上phpwind的搭建
下的psi_memory.h文件只能拷贝到/usr/include/mysql/psi这个文件夹下边 cp -r /usr/include/mysql/mysql/psi /usr/include/ 1026 cp /usr/include/mysql/mysql/psi/psi_memory.h /uar/include/mysql/psi_memory.h 1027 cp /usr /include/mysql/mysql/psi/psi_memory.h /usr/include/mysql/psi_memory.h 1028 ln -s /usr/include/mysql /usr/include/mysql/psi/ 1034 find / -name psi_memory.h 1035 find / -name psi 1036 cp -r / usr/include/mysql/mysql/psi /usr/include/mysql//psi 1037 make 1038 make test 1039 histort
2.9K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏OSChina
小程序部分样式总结---.wxss
PHJlY3Qgd2lkdGg9IjciIGhlaWdodD0iMjAiIHg9IjQ2LjUiIHk9IjQwIiBmaWxsPSIjRTlFOUU5IiByeD0iNSIgcnk9IjUiIHRyYW5zZm9ybT0idHJhbnNsYXRlKDAgLTMwKSIvPjxyZWN0IHdpZHRoPSI3IiBoZWlnaHQ9IjIwIiB4PSI0Ni41IiB5PSI0MCIgZmlsbD0iIzk4OTY5NyIgcng9IjUiIHJ5PSI1IiB0cmFuc2Zvcm09InJvdGF0ZSgzMCAxMDUuOTggNjUpIi8 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
72520发布于 2019-08-01 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
安全多方计算（5）：隐私集合求交方案汇总分析
图2 隐私集合求交分类示意图 三、 PSI方案介绍 3.1 基于DH的PSI方案 基于DH的PSI方案[3]流程如图3所示，该方案基于DH密钥交换的思路，实现两次可以交换加密顺序的加密操作，使得参与双方对于交集数据 图3 基于DH的PSI方案流程示意图 基于DH的PSI方案主要分为以下3个步骤： 1. Alice选择随机数作为私钥。 基于DH的PSI方案思想简单，易于实现，但也具有一定的局限性，例如：基于公钥加密实现PSI功能会产生较大的计算开销。因此，适用于数据量较小的场景。 经典的基于OT的PSI方案仍具有很大的计算开销及通信开销，但是OT的扩展协议为构建高效的PSI方案提供了理论支撑。在3.3中，我们以OPRF为例，介绍基于OT扩展协议的高效PSI方案。 图8 基于OPRF的PSI方案总体流程示意图 我们将基于OPRF的PSI方案分为以下步骤进行阐述： 1. 请求者将数据映射为，映射过程如图9所示。
4.6K10编辑于 2022-11-14 - 来自专栏Dechin的专栏
分子动力学模拟之SETTLE约束算法
(psi)], [0, 1, 0], [np.sin(psi),0,np.cos(psi)]]) RX = np.array (psi)], [0, 1, 0], [np.sin(psi),0,np.cos(psi)]]) RX = np.array (-rb*np.cos(phi)+rc*np.sin(psi)*np.sin(phi))*(crd_t0[2][1]-crd_t0[0][1]) beta = -rc*np.cos(psi)*( -rc*np.cos(psi)*np.sin(theta)-rb*np.cos(theta)*np.cos(phi)-rc*np.cos(theta)*np.sin(psi)*np.sin(phi), -rb*np.sin(phi)+rc*np.sin(psi)*np.cos(phi)], [rc*np.cos(psi
1.1K30编辑于 2022-05-09
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