点子分布动态管制图

管制图的解读方式是基于统计过程控制的理论，用以辨别异常型态。当出现以下情况之一时，即可确认存在异常型态，需要进一步调查可能的原因。

用控制图监控过程 控制图通过定期抽样和打点，用于日常质量管理和工艺改进，帮助识别异常波动，及时采取措施，将工艺标准维持在预期水平。 步骤： 定期从过程中抽取样本数据。 将数据绘制在控制图上。 观察数据点，判断是否存在异常模式，例如超出控制限或出现非随机趋势。 如果发现异常，则需要查明原因并调整工艺流程。 持续监控过程，确保其处于受控状态。

首先分析了分布式任务计划的组成要素，并针对规划问题进行了建模，提出了一个平台定价模型。随后设计了一个分布式协作框架，用于实现任务计划的动态调整。该框架包括内部模块和外部模块：内部模块通过Ｎ－ｂｅｓｔ算法和反馈策略完成决策实体内部的二次分配；外部模块则用于决策实体间的协作，特别是在任务精度低于期望值时的调整。最后，通过仿真实验证明了该模型的有效性，并讨论了其在不同情况下的适用性。

根据提供的文件内容，我们可以探讨分布式数据库系统中的Region动态管理问题。Region按大小分割的概念通常出现在诸如HBase、BigTable等系统中，用于有效地管理数据的分布和存储。每个Region包含一系列行键范围，通过水平切分数据以实现负载均衡。随着数据增长，Region会自动分裂为更小的单元，以维持合理的大小和优化系统性能。Region的管理由RegionServer组件负责，涵盖了分裂和合并等操作，而设置合适的阈值则是关键，影响系统的稳定性和性能。在云环境中，动态管理Region尤为重要，以应对数据量的快速变化和系统弹性需求。

本帖最后由白素于2012-10-30 09:52编辑。首先使用鼠标左键选择要复制的点，然后选择目标位置进行复制，点击左键完成操作，按右键退出。以下是相关图片的应用示例。

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

建立矫正行动管理制度 定义制程系统 决定控制特性 顾客需求 问题区域及相互关系

Matlab 绘制图形功能全面且多样，既可绘制标准图形，又可进行高层和底层绘图。高层绘图能力便于快速绘图，底层绘图能力则提供了灵活性，可创建自定义图形。

function B=boundaries(BW,conn,dir) %输入二进制图像，跟踪目标边缘轮廓