闲谈Kubernetes 的主要特性和经验分享
主要介绍 Kubernetes 的主要特性和一些经验。先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。
我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。
当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能，今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。
1.Kubernetes的一些理念：
用户不需要关心需要多少台机器，只需要关心软件（服务）运行所需的环境。以服务为中心，你需要关心的是api，如何把大服务拆分成小服务，如何使用api去整合它们。
保证系统总是按照用户指定的状态去运行。
不仅仅提给你供容器服务，同样提供一种软件系统升级的方式；在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能，也是最难实现的。
那些需要担心和不需要担心的事情。
更好的支持微服务理念，划分、细分服务之间的边界，比如lablel、pod等概念的引入。
对于Kubernetes的架构，可以参考官方文档。
大致由一些主要组件构成，包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy，以及底层的网络支持（可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等）。
看上去也是微服务的架构设计，不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩，但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。
2.Kubernetes的主要特性
会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限，只能简单一些了。
另外，对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍，感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。
1）网络
Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题：
a. 紧耦合的容器之间通信，通过 Pod 和 localhost 访问解决。
b. Pod之间通信，建立通信子网，比如隧道、路由，Flannel、Open vSwitch、Weave。
c. Pod和Service，以及外部系统和Service的通信，引入Service解决。
Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址，不需要在Pod之间建立链接，也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。
注意：Pod重建后，IP会被重新分配，所以内网通信不要依赖Pod IP；通过Service环境变量或者DNS解决。
2） 服务发现及负载均衡
kube-proxy和DNS， 在v1之前，Service含有字段portalip 和publicIPs， 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。
DNS服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给etcd存档，而skydns通过etcd内的DNS记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是
https://www.doczj.com/doc/f211161844.html,space.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。
注意：kube-proxy 在集群规模较大以后，可能会有访问的性能问题，可以考虑用其他方式替换，比如HAProxy，直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。
3）资源管理
有3 个层次的资源限制方式，分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持，比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持；Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace层次就是对用户级别的资源限额了，包括CPU、内存，还可以限定Pod、rc、service 的数量。
资源管理模型 －》 简单、通用、准确，并可扩展
目前的资源分配计算也相对简单，没有什么资源抢占之类的强大功能，通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和，来计算某个Pod优先非配到哪些节点，还没有加入对节点实际可用资源的评估，需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源，只要进行收集计算即可，相信Kubernetes的后续版本会有支持。
4）高可用
主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用，实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。
一张图帮助大家理解：
也就是在etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个，而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。
5） rolling upgrade
RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易，通过一个一个替换Pod来更新service，实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc，并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本，在老的rc数量为0时将其删除。
通过kubectl提供，可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔，也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。
同样， Kuberntes也支持多版本同时部署，并通过lable来进行区分，在service不变的情况下，调整支撑服务的Pod，测试、监控新Pod的工作情况。
6）存储
大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理，在Kubernetes中，容器异常退出，kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外，如果我们在同一个Pod中运行多个容器，经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。
Docker 也有Volume的概念，但是相对简单，而且目前的支持很有限，Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念：Volume只是一个目录，并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样，后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。
创建一个带Volume的Pod：
spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛，有很多贡献者为其添加不同的存储支持，也反映出Kubernetes社区的活跃程度。
emptyDir 随Pod删除，适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据，支持 RAM-backed filesystemhostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源（比如本地Docker）。
gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。
awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs - 支持网络文件系统。
rbd - Rados Block Device - Ceph
secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息，使用 tmpfs （a RAM-backed filesystem）
persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源，而无需关心存储的提供方
glusterfs
iscsi
gitRepo
根据自己的需求选择合适的存储类型，反正支持的够多，总用一款适合的 :)
7）安全
一些主要原则：
1. 基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态，而且只有API server可以访问后端存储（etcd）。
2. 把用户分为不同的角色：Developers/Project Admins/Administrators。
3. 允许Developers定义secrets 对象，并在pod启动时关联到相关容器。
以secret 为例，如果kubelet要去pull 私有镜像，那么Kubernetes支持以下方式：
1. 通过docker login 生成 .dockercfg 文件，进行全局授权。
2. 通过在每个namespace上创建用户的secret对象，在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性（也可以统一设置在
serviceAcouunt 上），进行授权。
认证 （Authentication）
API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。
授权 （Authorization）
通过apiserver的安全端口，authorization会应用到所有http的请求上
AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式，其他需求可以自己实现Authorizer接口。
8）监控
比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。
Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也可以单独运行以standalone的方式。
注意： heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，如果将heapster以pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。
Q&A
问：kubelet本身也跑在pod里吗？
答：可以跑在容器里，也可以跑在host上，可以尝试hyperkube的集成工具。
问：roollback的具体机制是？
答：感觉应该通过lablel，再一个个替换已经升级的pod，不过还没仔细研究过。
问：Mesos和Kubernetes到底有什么区别？感觉有很多重合的地方。
答：Mesos和Kubernetes侧重点不同，确实有一些重合的地方；mesos更擅长资源管理，支持上层framework，k8s原生为容器设计，更关注app相关的一些问题。
问：“比如用HAProxy，直接导流到service的endpoints或者Pods 上”，haproxy如何导流到Pod上，podIP不是不固定的吗？
答：可以通过watch etcd或者api server的方式，监听变化来更新haproxy；kubeproxy改用haproxy，只是external loadbalancer的方式；如果要替换，需要重新开发。
问：有没有可以推荐的分布式Volume方案？你们使用起来性能如何？
答：分布式volume，可以尝试rbd，性能的话就需要自己多多测试，不断调优了；有用户提到在使用moosefs做存
储，对glusterfs的支持也很多。
问：k8s的插件规范吗？还是直接硬改？
答：有些还是比较规范的，可以plugin方式；有些还需要后续版本的调整，否则要动源码了。
问： k8s 如何监听docker 的事件，比如：在意外退出前，想抛出一些额外的事件，通知lb如何做？
答：不确定这个是监听docker的哪些事件，再pod，rc层面可以进行watch。
问： k8s如何设置各个pod的依赖和启动顺序？
答：目前没看到很好的控制Pod的依赖和启动顺序的机制 可以在应用层面避免这些依赖和顺序问题。
问：问一下k8s 集群内部容器间网络这块的解决方案有哪些，类似flannel这类方案的性能问题有什么好的解决方案？
答：目前flannel有其他的替代方案，但flannel部署比较方便，贴近Kubernetes的整体工作模式；性能上，如果做联机内网，总会有损耗，这个需要取舍了；有用户反映，华为的测试结果说ovs比flannel好，但是自己没有实际测试过；flannel的性能可以看coreos官网的blog，上面有测试报告。
问：先用容器做轻量级虚拟机，容器间可以通过hsotname访问，不知如何动手？
答：k8上的内网DNS（kube2dns + skydns） 应该可以满足需求，可以尝试一下。
问：有没有好的监控工具？
答：可以参考DockOne上的另外一篇文章。
Mrexamo
发帖于 11个月前
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纺织品检测标准 纺织纤维经过加工织造而成的产品称之为纺织品。中国是世界上最早生产纺织品的国家之一。青岛科标检测研究院有限公司认可授权检测业务范围包括：各类纤维、长丝、纱线；各类纺织产品、针织品、非织造布；家用纺织品；特种及功能纺织品；产业用纺织品，如绳线带、帘子布、过滤布、蓬盖布、土工合成材料、汽车内饰、医用纺织品等；各类纺织制品及服装检测；纺织复合材料；各类皮革毛皮及制品。 检测产品： 各种纤维成分面料：棉、麻、毛（羊、兔）、皮革、丝、涤纶、粘胶、氨纶、锦纶、CVC 等； 各种结构面料：机织（平纹、斜纹、缎纹）、针织（纬平、棉毛、罗文、经编）、天鹅绒、灯芯绒、法兰绒、蕾丝、涂层织物等； 成衣类：外衣、裤子、裙子、毛衫、T恤、棉衣、羽绒服等； 家纺：床单、棉被、床罩、毛巾等； 装饰用品：窗帘、桌布、墙布等； 其他：生态纺织品等； 检测项目： 1.色牢度测试项目： 2.环保检测项目： 3.结构分析测试项目： 织物密度（机织物）、织物密度（针织物）、编织密度系数、纱线支数、纱线捻度（每种纱）、幅宽、织物厚度、织物皱缩或织缩率、织物重量、纬斜、角度转曲等等； 4.成分分析项目： 纤维成分、水份含量、甲醛含量等等； 5.纺织品纱线和纤维测试项目： 纤维细度、纤维直径、纤维线密度、长丝纱纤度（细度）、单纤维强力(钩接强力/打结强力)、单纱强力、束纤维强力、线长度（每筒）、长丝数量、纱线外观等； 6.尺寸稳定性测试项目： 水洗尺寸稳定性、每增加一次水洗循环、洗涤后外观、干洗尺寸稳定性、每增加一次干洗循环、商业干洗后外观保持性、织物和服装扭曲/歪斜等等；
7.强力和其他品质测试项目： 拉伸强力、撕破强力、胀破强力、接缝性能、硬挺度测试、防钩丝测试、织物悬垂性、织物褶裥持久性、直横向延伸值（袜子）等等； 8.功能性测试项目： 防水性测试、吸水性、易去污性测试、拒油性测试、防静电测试、防紫外测试、燃烧性测试、抗菌、透气性测试、透湿性测试、吸湿快干、防辐射、耐磨性能等等； 9.其他物理性能测试项目： 拉链强力、拉链耐用度、色差评定、白度、洗唛建议等等； 检测标准： DB12/T 429-2010 纺织品色牢度评定方法图像解析法 DB32/T 525-2010 学生公寓用纺织品 DB33/T 749-2009 纺织品、皮革中全氟辛烷磺酸盐(PFOS)和全氟辛酸盐(PFOA)的测定液相色谱-串联质谱法 DB33/T 773-2009 纺织品甲壳胺纤维和其他纤维混合物定性定量分析方法 DB34/T 890.1-2014 学生公寓用纺织品第1部分：配套床上用品（三件套） DB35/T 983-2010 纺织品色牢度试验耐光黄变色牢度 DB41/T 693-2011 纺织品织物调温性能评价温度变化法 DB41/T 738-2012 学生公寓配套用纺织品 DB44/T 754-2010 纺织品中有机磷农药残留量的测定固相微萃取法 DB44/T 755-2010 纺织品中挥发性有害物质的测试吹扫捕集热解析法 DB50/ 144.1-2010 汽车内饰材料技术规范第1部分: 纺织品 DB51/T 1249-2011 纺织品标本 DB51/T 1613-2013 学生公寓用纺织品 DB52/T 845-2013 保健功能纺织品茶药枕（芯）、垫（芯） FZ/T 01009-2008 纺织品织物透光性的测定 FZ/T 01020-1992 纺织品机织物的描述 FZ/T 01026-2009 纺织品定量化学分析 FZ/T 01034-2008 纺织品机织物拉伸弹性试验方法 FZ/T 01035-2014 纺织品标示线密度的通用制（特克斯制） FZ/T 01036-2014 纺织品以特克斯(Tex)制的约整值代替传统纱支的综合换算表
纺织品物性检测 涉及物理性能测试项目：密度、纱支、克重、纱线捻度、纱线强力、织物结构、织物厚度、线圈长度、织物覆盖系数、织物皱缩或织缩率、曲斜变形、拉伸强力、撕裂强力、接缝滑移、接缝强力、粘合强力、单纱强力、纱线的单位线密度强力、防钩丝、折痕回复角测试、硬挺度测试、拒水性测试、防漏性、弹性及回复力、透气性、透水汽性能、一般成衣燃烧性、儿童晚服燃烧性、胀破强力、耐磨性测试、抗起毛起球性等物理性能检测 相关的依据检测标准 GB 18401-2003 国家纺织产品基本安全技术规范 DIN 德国标准学会 AATCC 美国纺织品染化师协会 AS 澳大利亚标准协会 ASTM 美国测试材料协会 JIS 日本工业协会 US CPSC 美国消费品安全委员会 FZ 中国纺织工业协会 ISO 国际标准化组织 IWS 国际羊毛局 BS 英国标准协会 IDFB 国际羽绒羽毛局 CAN 加拿大标准委员会 物理性能的分类 物理性能：密度（体密度、面密度、线密度）、粘度（粘度系数）、粒度、熔点、沸点、凝固点、燃点、闪点、热传导性能（比热、热导率、线胀系数）、电传导性能（电阻率、电导率、电阻温度系数）、磁性能（磁感应强度、磁场强度、矫顽力、铁损）. 铸钢的物理性能一般与锻钢相似。 弹性模量成分和结构的变化，对在室温下确定的碳钢和低合金钢的弹性常数只有很小的影响。弹性模量E是207千兆帕，泊松比是0.3,刚性模量是77.2千兆帕。温度升高对弹性模量和刚性模量有显着的影响。在高温状况下，弹性模量的情况是：200℃时，193千兆帕；360℃时，179千兆帕；445℃时，165千兆帕；490℃时，152千兆帕。在480℃以上时，弹性模量值下降很快。 密度铸钢的密度对于成分、结构和温度的变化是非常敏感的。中碳钢的密度范围是7.825-7.830克/厘米。铸钢件的重量时90磅/英尺或0.283磅/英寸。铸钢的密度也多少受断面尺寸或质量的影响。（图8） 容积变化从固相线至室温的固态收缩率在6.9-7.4之间变化，其变化为含碳量的函数。合金元素对这种收缩量没有重大的影响。刚刚凝固以后的金属，强度很低。铸模的刚度使得铸件的形状能很好地适应这种收缩状况，要成功地生产铸件，这是最为重要的因素了。 由于收缩的原因，要生产出合格的铸件，许多铸件设计需要进行大量的研究。 纺织品物理性能测试涉及内容 纺织品物理性能测试之涉及到：力学性能：拉伸断裂强力，撕破强力、顶（胀）破强力、按缝强力（缝口脱口程度）等； 色牢度：耐洗、耐水、耐汗渍、耐摩擦、耐唾液、耐过氧化漂白色牢度、耐干洗、耐熨烫、耐光色牢度，光汗复合色牢度等； 尺寸稳定性：水洗、干洗、汽蒸等；
纺织品知识以及测试名词中英文对照 测试项目 中文英文 物理性能布重测试Fabric weight 尺寸稳定性Dimensional Stability 外观测试Smoothness Appearance 缝线滑移测试Fabric slippage , Seam slippage 缝线强力测试Seam strength 撕破强力Tear Strength 拉伸强力Tensile /breaking strength 弹性Stretch Properties 回复率Recovery 残余伸长率Growth （线圈）密度（针织类）(Stitch) Density （经纬）密度（梭织类）Threads per unit length 布幅测试Fabric width 纱线支数Yarn count /yarn number/yarn size 耐磨性Abrasion Resistance（Resistance to Abrasion) 鼓爆强力测试Bursting strength 弓纬Bow 纬斜Skewness 转曲测试Spirality/Torque/Twisting 洗后扭曲Distortion after washing 纱线捻度twist 起毛起球Pilling Resistance 轻质梭织布的易烫性测试Easy to Iron 回潮率Moisture Content 色牢度非氯漂色牢度测试Color fastness to Non-Chlorine Bleach 氧化漂白损伤牢度测试Color fastness to Oxidative Bleach 水洗牢度测试Color fastness to Washing/accelerated washing 家庭水洗色牢度测试Color fastness to Home /actual /Domestic Laundering 汗渍色牢度测试Color fastness to Perspiration 水渍色牢度测试Color fastness to Water 摩擦牢度测试Color fastness to Crocking/Rubbing 干洗色牢度测试Color fastness to Dry Cleaning 氯漂色牢度测试Color fastness to Chlorine Bleach 氯水色牢度Color fastness to Chlorinated water 氯敏色牢度Color fastness to Chlorine Sensitivity 干热色牢度测试Color fastness to Heatry(Excluding Pressing) 热压烫色牢度测试Color fastness to Heat:Hot Pressing 耐汗渍日晒牢度测试Color fastness to Light and Perspiration 日晒牢度测试Color fastness to Light 渗色(bleeding)测试Bleeding 酸碱色牢度测试Color fastness to Acids and Alkaline
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
纺织品性能检测 科标检测专业提供纺织品检测服务，检测能力涵盖了纺织面料、皮革毛皮、羽绒羽毛、箱包、鞋类、材料阻燃等多个领域。提供正规、专业、快捷、优惠的第三方检测报告，并提供专业的产品标准咨询服务、产品测试技术咨询服务、产品标识标志技术指导、服装辅料技术咨询服务等，可出具权威CMA、CNAS资质认证、国家认可的检测报告和分析报告。 经济全球化的不断加深，导致纺织品的流通速度越来越快，人们对纺织品的需求已不仅仅是以往的“穿暖”功能，因此纺织品的质量安全也备受各国消费者关注。生产商必须符合相关法规的要求，产品经过相应的品质测试，才能被允许在目标市场销售。 检测产品： 1.各种纤维成分面料：棉、麻、毛（羊、兔）、丝、涤纶、粘胶、氨纶、锦纶、CVC等； 2.各种结构面料、布料：机织（平纹、斜纹、缎纹）、针织（纬平、棉毛、罗文、经编）、天鹅绒、灯芯绒、法兰绒、蕾丝、涂层织物等； 3.成衣类：外衣、裤子、裙子、毛衫、T恤、棉衣、羽绒服等； 4.家纺：床单、棉被、床罩、毛巾、床垫等； 5.装饰用品：窗帘、桌布、墙布等； 6.其他：生态纺织品 检测项目： 1.色牢度测试项目：耐洗色牢度、耐摩擦色牢度、耐干洗色牢度、耐汗渍色牢度、耐水色牢度、耐光照色牢度、耐氯水色牢度(游泳池水)、耐海水色牢度、耐漂白色牢度、耐唾液色牢度、实际洗涤色牢度(1次洗涤)、耐热压色牢度、耐干热色牢度、耐酸斑色牢度、耐碱斑色牢度、耐水斑色牢度、耐有机溶剂色牢度、光汗复合色牢度、泛黄测试、颜色转移、耐刷洗色牢度、色牢度评级等等； 2.环保检测项目：科标检测具有中国合格评定国家认可委员会CNAS认可及计量认证CMA资质，可提供gb18401全套标准检测，并进行纺织品、鞋类及箱包产品中SVHC、AZO Dye偶氮染料含量检测、DMF测试、UV测试、PFOS&PFOA检测、甲醛含量、邻苯二甲酸盐、重金属含量、VOC挥发性有机物、镍释放、PH值、壬基酚、气味量度、农药含量、apeo测试、含氯苯酚、致癌性分散染料、致敏性分散染料等检测分析服务。 3.结构分析测试项目：织物密度（机织物）、织物密度（针织物）、编织密度系数、纱线支数、纱线捻度（每种纱）、幅宽、织物厚度、织物皱缩或织缩率、织物重量、纬斜、角度转
纺织品性能与测试 实 验 课 总 结 XXXX学院 纺织工程XXX班 XXXX 2016年4月5日
目录 一、我国目前纺织品检测的现状 (2) 二、课程收获 (2) 实验过程 (2) 最大收获 (3) 解决知识误区 (3) 三、国家标准及国际标准 (4) 国家标准 (4) 国际标准 (4) 纺织品国家标准 (4) 附录1 (6)
2016年三月初，我们班在张老师的带领下，认识了解了纺织品相关性能的测试，并动手实践。在近六周的实验课中，我学会了很多书本上学不到的知识，提高了动手能力和对织物性能的基础理解能力，这对我以后的学习和工作有很大的帮助，很感谢老师在实验中给予我们的帮助。接下来，我将就我所学的进行如下总结。 《纺织品性能与测试实验》是一门结构完整、强调学生动手能力的实验课程。实验主要围绕织物的服用性能、机械性能和各种色牢度、拉伸性能等展开，主要有织物的耐皱、汽蒸收缩、缩水率、起毛起球、勾丝性、悬垂性、拉伸断裂、撕破强度、顶破强度、耐磨性能、耐气候性能、摩擦色牢度、刷洗色牢度、耐汗渍色牢度、升华色牢度、透气性、防水性、光泽性等十八个。 一、我国目前纺织品检测的现状 众所周知，纺织品出口最重要的环节就是纺织品质量检测，据我查资料得知，我国现阶段的纺织品质量检测市场主要是由国家性质的检验机构和第三方检验机构“两雄称霸”，而第三方检验机构又划分为国外第三方检验机构和国内第三方检验机构，但因为国内地撒放检验机构的人力、技术、检测力度、权威性都相对较弱，在国际、国内的市场份额都较少，所以与国外第三方检验机构无法相比。大部分出口型企业选择检验机构主要还是以国家质监部门和国外第三方检测机构为主。 纺织品检验学在纺织品进出口贸易中的重要份额，任何一家纺织品进出口企业，必须要重视它，才能在进出口贸易中立于不败之地。 所以，纺织品检测是非常有前途的一个方向。 二、课程收获 实验过程 这次实验课很大的不同就是老师充分给予了我们时间让我们思考实验，同时也让我们明白了独立思考的重要性。每次实验课前，我们会按照老师的要求，提前翻阅实验报告书，然后查阅资料，大致思考实验的几项原因：为什么要做这个实验？实验原理是什么？这个实验主要针对的织物面料有什么要求？会有什么影响因素影响该实验的结果等等？课堂上我们先听取老师讲解部分实验原理，然后动手实践操作，并记录数据，最后分析结果产生的原因及影响因素，整理誊写
习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分 析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 解答： 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。 最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答：
织物透气性及其测试方法 摘要：本文从织物的透气性能出发，简单介绍了织物透气性的影响因素、透气性的测试标准和方法。并结合GELLOWEN透气性测试仪，对织物透气性测试的步骤进行了详细说明。 1、织物的透气性能 透气性是气体对薄膜、涂层、织物等高分子材料的渗透性，是聚合物重要的物理性能之一，与聚合物的结构、相态及分子运动情况有关。而织物的透气性是指在一定的压差下，单位时间内流过织物单位面积的空气体积。一般气体通过织物有交织空隙和纤维间缝隙两条途径，而以交织空隙为主要途径。 空气透过织物的能力即织物的透气性，它直接影响到织物的服用性能。如夏季用的织物希望有较好的透气性，而冬天用的织物外衣透气性应该较小，以保证衣服具有良好的防风性能，防止热量的大量发散。对于国防及工业上某些用途的织物，透气性具有十分重要的意义。如降落伞的透气性要适中，过大下降速度太大;过小下降速度过慢。所以织物的透气性的好坏与织物的服用性能有密切的关系，随着人们对穿着舒适性要求越来越高，透气性织物的研究越来越受到重视。例如，CoolMaX 面料，杜邦公司研制的、专利技术的四管道纤维材料，具有强大的透气性和良好的湿气控制性，能将人体所产生的过多热量及汗水抽离皮肤，传输到面料表面，从而迅速蒸发;再如，戈尔特斯(GORE-TEX)面料，突破一般防水面料不能透气的缺点，通过一种轻、薄、坚固和耐用的薄膜，使其具有防水、透气和防风功能，广泛应用于宇航、军事及医疗等方面，被誉为“世纪之布”。
2、织物透气性的影响因素 2.1织物材料对透气性的影响 有试验表明(如下表)，对组织结构和厚度相似的棉、麻、羊毛、涤纶五类织物进行透气性测试，结果发现，棉、麻、羊毛等天然纤维和蛋白质纤维织物的透气性好于尼龙和涤纶等合成纤维织物，这说明，不同的织物材料对其透气性有着重要的影响。 2.2 织物组织结构对透气性的影响 织物组织结构也是影响织物透气性的一个重要因素。一般来说,不同组织结构的织物,其透气性关系为：透孔织物>缎纹织物>斜纹织物>平纹织物。这是因为平纹织物经纬线交织次数最多,纱线间孔隙较小,透气性也较小;透孔织物纱线间空隙较大,透气性也较大。由于织物组织结构与密度的变化,引起浮长增时织物的透气率也随之增加。当织物的经纬纱纱支不变,经密或纬密增加,织物的透气性下降;织物密度不变,而经纬纱细度减小,织物的透气性增加。一定范围内,纱线的捻度增加,纱线单位体积重量增加,纱线直径和织物紧度降低,织物的透气性提高。 2.3 加工方式对透气性的影响 织物染色之后一般都要经过后整理，而不同的后整理工艺对织物的透气性也有影响。比如，液氨整理 织物后，纤维变细，中空腔管和孔洞空隙变小，使织物透气性增加;而经三防整理的织物，因为将整理剂涂
数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e 的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义 最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模 最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。 例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习 有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。 某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算法来预测观众对影片的评分时，基于已有评分样本的机器学习算法获得了巨大成功。在9.4节中，我们将讨论此类算法的一个简单形式。 另一方面，当挖掘的目标能够更直接地描述时，机器学习方法并不成功。一个有趣的例子是，WhizBang!实验室1曾试图使用机器学习方法在Web上定位人们的简历。但是不管使用什么机器学习算法，最后的效果都比不过人工设计的直接通过典型关键词和短语来查找简历的算法。由于看过或者写过简历的人都对简历包含哪些内容非常清楚，Web页面是否包含简历毫无秘密可言。因此，使用机器学习方法相对于直接设计的简历发现算法而言并无任何优势。 1.1.3建模的计算方法 1 该初创实验室试图使用机器学习方法来进行大规模数据挖掘，并且雇用了大批机器学习高手来实 现这一点。遗憾的是，该实验室并没有能够生存下来。
纺织品测试知识简介 一、测试与分类： 1、按产品出口地不同，可分为： a）AATCC，ASTM---美洲国家 b）AS---澳大利亚和新西兰 c）BS---英国 d）CAN/CGSB—加拿大 e）DIN---德国 f）EN---欧洲国家 g）FTM，US CPSC---美国 h）GB，FZ---中国 i）ISO---欧洲国家 j) JIS—日本 k) NF---法国 l) SATRA---世界上大多数国家(鞋类型联合贸易研究协会) m）US CPSC----美国 2、按测试项目不同，可分为： a）缩水测试 b）物理性能测试 c）色牢度测试 d）化学性能测试 二、测试内容： 1、缩水测试 1）目的：测定梭织布或针织布经家用洗衣机反复水洗后的尺寸稳定性。 2）原理：洗涤之前，在试样上标记尺寸，通过测量标记在洗涤后的变化来判断试样的尺寸变化。 3）过程：按布种和客户要求选择洗涤及干燥方式、循环和干燥次数，加入标准洗涤剂及适当水位开始洗涤及干燥，最后得出测试结果。 2、物理性能测试 1）主要项目：纱支，密度，克重，拉伸强力，撕破强力，接缝滑移，接缝强力，顶破强力，耐磨，抗起毛起球性等。 2）具体说明： 纱支：指纱的粗细，目前用的大多是英制支数，用Ne表示，其定义是：公定回潮率9.89%时1磅重的棉纱线所具有的长率的840码的倍数。 ----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需-------------
密度：每INCH里纱线的根数。 克重：每平方码布的盎司重或每平方米布的克重。 拉伸强力：一定尺寸的织物被拉伸强力机用恒定的速率拉伸至断裂时的所用的力就是所测的拉伸强力。拉伸强力的测试有抓样法和条样法，根据不同的测试标准和客 户要求来选择具体的测试方法。 撕破强力：一定尺寸的试样，夹紧在撕破强力仪上，中间切一切口以确定撕破方向，撕破强力仪采用摆锤下降方式将试样从切口处撕破所用的力就是所测的撕破强 力。 接缝滑移：将一定尺寸的织物折叠后，沿宽度方向缝线，离缝线一定距离剪开后，使用拉伸强力仪用恒定的速率拉伸至一定的缝线开口所用的力或拉伸至一定的强 力时的开口距离，就是我们所测的接缝滑移。接缝滑移有定开口测力和定力测 开口两种方式，测试时根据不同的测试标准和客户要求来选择具体的测试方 法。接缝滑移一般只用于梭织物的测试。 接缝强力：同接缝滑移一样，将一定尺寸的织物折叠后，沿宽度方向缝线，离缝线一定距离剪开后，使用拉伸强力仪用恒定的速率拉伸使缝线断开所用的力就是所 测的接缝强力，接缝强力可以与接缝滑移同时进行，一般只用于梭织物的测 试。 顶破强力：在一定条件下，对一平面织物在一合适的角度上旋加一扩张性的膨胀力，直至其破裂为止，这个力就是顶破强力。 耐磨：在已知的压力下，将装在试样夹上的度样与标准磨擦布在一定压力下以一定的轨迹相互磨擦，直至织物出现客户要求的断纱根数或破洞时为止，记录实验终止时 的磨擦次数，就是所测的耐磨值。 抗起毛起球性：将织物在特定的条件下翻滚摩擦一定时间，观看它的表面起毛起球情况，起球是指纤维纠结形成的绒球簇立在织物表面。起毛是指织物表面纤维毛糙不平和(或) 纤维起毛，导致织物外观的改变，其起毛起球是通过评级样照或原样对比进行评定的。 3、色牢度测试 1）主要项目：水洗色牢度，干洗色牢度，摩擦色牢度，日晒色牢度，汗渍色牢度，水渍色牢度，氯漂色牢度，非氯漂色牢度，热压烫色牢度等。 2）基本内容： 水洗色牢度：将试样与标准贴衬织物缝合在一起，经洗涤、清洗和干燥，在合适的温度、碱度、漂白和摩擦条件下进行洗涤，使在较短的时间内获得测试结果。其间 的摩擦作用是通过小浴比和适当数量的不锈钢珠的翻滚、撞击来完成的，最 后对标准帖衬织物和试样用色牢度专用灰卡进行评级，得到测试结果。不同 的测试方法有不同的温度、碱度、漂白和磨擦条件及试样尺寸，具体的要根 据测试标准和客户要求来选择。一般水洗色牢度较差的颜色有翠兰、艳兰、 黑大红、藏青等。 干洗色牢度：同水洗色牢度一样，只是水洗改成干洗。 ----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需-------------
纺织品检测之物理性能详解 一、介绍 不同面料其性能表现各不一样，带来服装应用范围和最终用途也会大相径庭。因此，认识和掌握面料的各种性能，对正确地选用材料，合理地设计服装，满意地穿着服装会大有帮助，产生事半功倍的效果。面料的性能包括物理机械性能、化学性能、外观性能以及卫生保健性能和缝纫加工性能等服用性能。 二、定义： 织物在外力作用下引起的应力与变形间的关系所反映的性能叫做织物的物理机械性能。它包含强度、伸长、弹性及耐磨性等方面的性能。织物在服用过程中，受到较大的拉伸力作用时，会产生拉伸断裂。将织物受力断裂破坏时的拉伸力称为断裂强度；在拉伸断裂时所产生的变形与原长的百分率，称为断裂伸长率。⑴纤维的性质：纤维的性质是织物拉伸断裂性能的决定因素。纤维的断裂强度是指单位细度的纤维能承受的最大拉伸力，单位：CN/dtex。在天然纤维中，麻纤维的断裂强度最高，其次是蚕丝和棉，羊毛最差。化纤中，锦纶的强度最高，并且居所有纤维之首，其次是涤纶、丙纶、维纶、腈纶、氯纶、富强纤维和粘胶纤维。其中，粘胶纤维强度虽低，但略高于羊毛，在湿态下，其强力下降很多，几乎湿强仅为干强的40~50%。除粘胶纤维外，羊毛、蚕丝、维纶、富强纤维的湿强也有所下降，但棉、麻纤维例外，其湿强非但没有下降反而有所提高。涤纶、丙纶、氯纶、锦纶、腈纶等则因吸湿小，而使其干、湿态强度相差无几。至于断裂伸长率，则属麻纤维最小，只有2%左右，其次为棉，只有3~7%，蚕丝15~25%，而羊毛属天然纤维之首，可达25~35%。化纤中，以维纶和粘胶纤维的断裂伸长率最低，在25%左右，其它合纤均在40%以上。⑵纱线结构：一般情况下，纱线越粗，其拉伸性能越好；捻度增加，有利于拉伸性能提高；捻向的配置一致时，织物强度有所增加；股线织物的强度高于单纱织物。⑶织物的组织结构：在其它条件相同的情况下，在一定长度内纱线的交错次数越多，浮长越短，织物的强度和断裂伸长率越大。因此，三原组织中以平纹的拉伸性能为最好，斜纹次之，缎纹织物最差。⑷后染整加工：织物的后整理对拉伸性能的影响，应视具备情况而定，有利有弊。织物拉伸性能可用断裂强力、断裂伸长、断裂长度、断裂伸长率、断裂功等指标来表达。国际上通用经纬向断裂功之和作为织物的坚韧性指标。
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 科中的不同理解。接着介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义 最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模 最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。 例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习 有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。 某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算
一、单个名词解释 1 工艺纤维 2 初始模量 3 缩绒性 4 品质支数 5 临界捻系数 6 临界混纺比 7 滑脱长度 8 机织物结构相 9 紫外线防护系数 10 吸湿滞后性11 差别化纤维 12 标准大气条件 13 断裂长度 14 玻璃化温度 15 静电压半衰期 16 非织造布 17 复合纤维 18 抱合力 19 丝光棉 20 极限氧指数 二、比较成对概念 1 合成纤维与再生纤维 2 功能纤维与高性能纤维 3 结晶度与取向度 4 主体长度与品质长度 5 标准回潮率与公定回潮率 6 蠕变与松弛 7 透气性、透湿性与透水性 8 混纺织物与交织织物 9 纺织品功能的安全性与可靠性 10 耐热性与热稳定性11 调湿和预调湿 12 耐光性、光照稳定性 13 色纺纱与染色纱 14 纱线的号数偏差与支数偏差 15 纱线的随机不匀与附加不匀 16 湿法纺丝与干法纺丝 17 熔体纺丝与溶液纺丝 18 超长纤维与倍长纤维 19 热塑性与热定型 20 织物风格与手感 三、计算类 1.纤维原料公定重量的计算计算顺序如下：
（1） 计算净重。净重=毛重-包装物重 （2）计算准重。准重=净重×（100-实际含杂率）/（100-标准含杂率） （3）计算公定重量。公定重量=准重×（100+标准回潮率）/（100+实际 回潮率） 注意：代入上述公式中含杂率和回潮率的数值应是去掉百分号的数值 2. 纤维线密度转换与直径计算 各线密度指标转换公式： Ntex ×Nm = 1000 Nden ×Nm = 9000 Nden = 9 Ntex NeNtex=C ，对于英制回潮率与公定回潮率一致的纤维纱线C=590.5，对于棉纱C=583；涤棉65/35纱线，C=588 Ne 为英制支数（S ），Ntex 为公制号数（tex ） 直径计算公式：δ为纤维体积密度（g/cm3） 3. 纺织材料回潮率与公定重量的计算 计算公式： Ga 为纺织材料湿重； G0为纺织材料干重； 4. 混纺纱公定回潮率的计算 计算公式： Wi （%）为混纺材料中第i 种纤维的公定回潮率； Pi （%）为混纺材料中第i 种纤维的干重混纺比。 (%)%∑ =i i k P W W ）（混(%)100(%)0 ?-=G G G W a
各国对拉链物理性能测试要求的比较 由于不同国家的标准对拉链的品质、性能要求及测试方法存在一定的差异，了解这些标准的适用范围和技术内容就显得非常重要，特别是要根据产品销售的最终目的地来正确选择对应的标准，以规避贸易壁垒的风险。 表1 列出了部分国家的拉链测试方法标准及其适用的国家和地区。 表2 给出了目前几个主要的国内外标准所涵盖的拉链机械物理性能测试要求，其中的差异是显而易见的，选择哪个标准作为拉链品质的管控标准必须把产品的最终目的地作为重要考量内容，各方必须给予高度关注。 表2 各国标准中对拉链机械物理性能测试要求的选择
除了拉链的机械物理性能之外，还有一些性能要求也已成为目前评价拉链产品品质的重要内容，如外观、色牢度、尺寸稳定性和有害物质残留等。 1.外观性能 拉链的平直度、平整度可用于判断拉链链齿与织带在结合后是否处于比较平整的状态，平直平整的拉链在使用时可以避免纺织产品产生变形。此外，拉链也需要保证表面色泽统一，零部件完好，无明显缺损或变形，拉头的油漆层完整无气泡掉皮等。 2.有害物质残留 纺织品服装的生态安全性能已经成为目前纺织品服装国际贸易中最受关注的质量要求之一。这一方面源于绿色消费潮流的推动，另一方面也是由于绿色贸易壁垒的不断加剧。拉链作为成衣产品的重要组成部分，其生态安全性能同样也受到重视。虽然到目前为止尚无专门的强制标准来规范拉链的生态安全性能，但作为成衣产品整体的一部分，在成衣的质量监控中往往也会对拉链提出相应的生态安全性能要求，主要体现在对某些有害物质残留量的控制，如禁用偶氮染料、致敏性分散染料、致癌染料、邻苯二甲酸酯增塑剂、重金属等。
GB/T5453-1997 前言 本标准是根据国际标准ISO9237：1995对GB5453-85进行修订的。修订后的文本在主要技术内容上与该国际标准等效，同时，增加了适宜于国内仪器的内容。 本标准与原标准（GB5453-85）相比，主要作了以下几方面的修改： 1、透气性指标由透气量改为透气率； 2、增加了对试验面积的要求； 3、试样两面压降原规定为13mmH2O（127Pa），现改为根据织物类型选用50Pa，100Pa，200Pa，500Pa； 4、试验结果增加了计算变异系数CV（%）和气%的置信区间。 本标准从生效之日起，同时代替GB5453-85。 本标准的附录A、附录B都是提示的附录。 本标准由中国纺织总会科技发展部提出。 本标准由中国防大学纺织总会标准化研究所归口。 本标准起草单位：上海纺织科学研究院、国家棉纺织品质量监督检验中心。 本标准主要起草人：李晓雯、麦家俊、王宝军、严美华。 GB/T5453-1997 纺织品织物透气性的测定 ISO前言 ISO（国际标准化组织）是各国家标准研究所机构（ISO会员团体）的世界性联盟，国际标准的制定工作是通过ISO技术委员会来完成原。每个会员团体如对某一项目感兴趣，有权出席为该项目设立的技术委员会，与ISO有联系的政府和非政府的国际组织也可参加这项工作。ISO在有关电工标准方面与国际电工委叫会（IEC）保持着密切联系。 技术委员会采纳的国际标准草案均处经过各会员团体投票表决。国际标准发布须经至少75%经上会员团体赞成。 国际标准ISO 9237：1995是由ISO/TC 38纺织品技术委员会制定的。 本标准附录A和附录B仅供参考。 1 范围 本标准规定了测定织物透气性的方法。本标准适用于多种纺织织物，包括产业用织物、非织造布和其他可透气的纺织制品。 2 引用标准 下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均匀有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可
纺织检测 强制性国家标准《国家纺织品基本安全技术规范》GB18401-2003于2005年1月1日起正式实施。届时，不合格的服装纺织品将禁止销售。 ■ 检测类别 各种纤维成分面料（various fibrillar component fabrics）：棉、麻、毛（羊、兔）、丝、涤纶、粘胶、氨纶、锦纶、CVC等 各种结构面料（various structural fabrics）：机织（平纹、斜纹、缎纹）、针织（纬平、棉毛、罗文、经编）；天鹅绒、灯芯绒、法兰绒、蕾丝、涂层织物等 成衣类（Garment）：外衣、裤子、裙子、毛衫、T恤、棉衣、羽绒服等 家纺（Home Textile）：床单、棉被、床罩、毛巾等 装饰用品（Decoration articles）：窗帘、桌布、墙布等 其他（Other）：生态纺织品 ■ 检测项目 物理性能（Physical Property）：密度、纱支、克重、纱线捻度、纱线强力、织物结构、织物厚度、线圈长度、织物覆盖系数、织物皱缩或织缩率、曲斜变形、拉伸强力、撕裂强力、接缝滑移、接缝强力、粘合强力、单纱强力、纱线的单位线密度强力、防钩丝、折痕回复角测试、硬挺度测试、拒水性测试、防漏性、弹性及回复力、透气性、透水汽性能、一般成衣燃烧性、儿童晚服燃烧性、胀破强力、耐磨性测试、抗起毛起球性等色牢度(Colorfastness)：耐皂洗色牢度（小样）、耐摩擦色牢度、耐氯水色牢度、非氯漂色牢度、耐干洗色牢度、实际洗涤色牢度（成衣、面料）、耐汗渍色牢度、耐水色牢度、耐光照色牢度、耐海水色牢度、唾液色牢度 尺寸稳定性(Dimensional Stability)：水洗机洗尺寸稳定性、手洗尺寸稳定性、干洗尺寸稳定性、蒸气尺寸稳定性 外观持久性(Apperance After Wesh)：水洗机洗外观稳定性、手洗外观稳定性、干洗外观稳定性 化学成分分析(Chemical Analysis)：PH含量、甲醛含量、含铅量、偶氮染料测试、重金属含量测试、吸水性、水份含量、异味、棉的丝光效果、热压、干热、储藏升华、酸斑、碱斑、水斑、酚醛泛黄等 成分分析(Fiber Content Analysis)：棉、麻、毛（羊、兔）、丝、涤纶、粘胶、氨纶、锦纶、含绒量等 相关的依据检测标准