美联储加息25个基点并暗示暂停，鲍威尔称“现在降息为时过早”
1. 雷达讯号侦测超高什么意思？
在电子狗功能设定中，有一项是雷达讯号侦测设定，雷达讯号侦测可分超高、高、智能、关闭四个等级。普遍上认为雷达测速探测器的灵敏度越高越好，所以默认的选择超高模式。
但是考核雷达测速探测器的指标除了灵敏度外，还要考核雷达测速探测器的误报率。因为，在我们的周围存在许多电信号，随着灵敏度的提高，误报的比率也会提高。
单纯在高速路行使还好，一旦进入城市就如同草木皆兵，因此，并不是灵敏度越高越好。可以根据实际需要选择雷达讯号侦测模式。
2. 威力雷达什么意思？
威力雷达指标（RAD）是钱龙系列分析产品中特有技术指标，它在指标编制中考虑到大盘指数与个股间的因素，从而进行编制的。
它是一种针对个股分析使用的指标。该指标包括两支移动线，白色为指标线，黄色为指标移动平均线。
使用RAD指标进行买卖操作，不用每次向上的交叉都去理会，而应关注那些在交叉后指标走势较陡的个股。这样虽会错过最低点买入机会，但基本可保证中间主升段的持仓获利，并可以过滤掉一些较小的股价波动。
3. 全路段雷达测速是不是有效的？
1、雷达波束较激光光束（射线）的照射面大，因此雷达测速易于捕捉目标，无须精确瞄准。
2、雷达测速设备可安装在巡逻车上，在运动中的实现检测车速，是“流动电子警察”非常重要的组成部分。
3、雷达固定测速误差为±1Km/h，运动时测误差为±2Km/h，完全可以满足对交通违章查处的要求。
4、雷达发射的电磁波波束有一定的张角，固有效测速距离相对于激光测速较近，最远测速距离为800M（针对大车）。
5、雷达测速仪因技术成熟，价格适中，因此，广受欢迎。
6、雷达测速仪发射波束的张角是一个很重要的技术指标。张角越大，测速准确率越易受影响；反之，则影响较小。
4. 车牌识别雷达如何调试？
一、车牌识别系统调试前准备工作
1、将电脑IP地址和相机设置为相同的网段；
2、关闭防火墙
3、车牌识别系统安装调试工具
二、车牌识别系统识别区配置
按照车辆进出车场的行车路线，将车辆停放于距离车牌识别相机3.5-4.5m的位置，通过调节车牌识别的万向节，将车牌定位于相机画面的中下部2/5的位置，车牌需与画面保持水平，然后通过拉动画面中的触发框节点，进行识别区设定，在配置识别区时建议识别区上限不超过画面的中线，触发区整体高度约为画面整体高度的1/3，触发区尽量排除掉遮挡物；
三、车牌识别系统相机主要参数配置
1、修改IP：根据设备所处的内网进行IP配置，在确定IP前可使用PING工具排查IP是否被占用；在配置完设备IP后，建议在路由中进行MAC地址和IP绑定操作，避免内网中IP冲突；
2、车牌识别系统触发方式：默认视频触发，如果现场采用地感触发则选择地感触发
3、车牌识别系统优先城市：根据车牌识别系统所在地选择省份简称
4、车牌识别系统场景选择：正常没有明显顺光或逆光的环境中，选择正常地面出入口；如果有地库出入口光线长时间较暗的环境，可选择地库出入口；有明显顺光和逆光的环境，可选择常规顺逆光；极端顺利光通常不选择，朋友们在做规划是也需要避免有极端顺逆光环境；在此项配置完成后，经过一段时间后可检查全天各时段的识别结果，在进行配置的微调；
5、车牌识别系统安装距离：在配置好识别区后，根据安装距离选择合适的安装距离，然后在进行实际行车识别测试，如果界面识别结果为红色，且提示像素过大，则配置的安装距离需要增大，如提示过小，则需要减小配置的安装距离，直到识别结果显示正常；
6、车牌识别系统来车方向：常规应用场景中“从上至下”是应用的最多的模式，即车辆从上方进入画面后，车牌识别系统开始识别车牌，当车牌进入识别区时，车牌识别系统输出识别结果；
在进出车道分开的场景中，可使用“双向”模式，这样在后车跟车很近没有被识别的情况下，车辆在倒车进入识别区时即可触发识别结果，相对于从上到下的模式，车辆需移动的距离更短，可以提升通行效率；
7、车牌识别系统相机补光灯设置：通常设定为日夜自动切换，通过光线感应模块来自动开启和关闭补光灯，也更可以根据现场需求设定为常亮和常灭，如果是地库长暗的环境，可设定为常量；也可以根据时间段来设定补光灯开启和关闭；
四、车牌识别系统屏显协议和波特率需要根据根据屏显控制卡来配置，按厂家提供的参数提供配置即可；
五、车牌识别系统相机时间同步
5. 特性雷达效是什么意思？
1 特性雷达效是指在机器学习领域中，通过对样本数据进行特征提取、特征选择和特征加权等处理，以提高模型的分类准确率和泛化能力。2 特征是指样本数据中的各种属性或特点，如花瓣长度、颜色等。在机器学习中，选择合适的特征对于模型的效果至关重要。通过特征提取、特征选择和特征加权等处理，可以进一步提高模型的性能，降低误差率。3 特性雷达效的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和优化机器学习模型。通过对特征的分析和处理，可以找到对于模型分类准确率和泛化能力起决定性作用的特征，从而进一步提高模型的性能和效果。
