The SVD (СВД; Russian: снайперская винтовка Драгунова, romanized: snayperskaya vintovka Dragunova, lit. 'Dragunov sniper rifle'), GRAU index 6V1, [2] is a semi-automatic designated marksman rifle/sniper rifle [3] chambered in the 7.62×54mmR …

SVD步槍可使用老式莫辛-纳甘的M1891/30弹药，不過也有配屬專用的7N1弹，彈頭重152格令／9.7克。7N1子彈由俄国军械师维克多·萨贝尔尼科夫（Victor M. Sabelnikov）、薩索諾夫（P. P. Sazonov）以及德弗里安尼諾夫（V. M. Dvorianinov）在1950年代末期為SVD而并行研发的產品。

2025年2月21日 · SVD为一款采用短行程气动式活塞原理，转拴式枪栓方式运作的半自动步枪。其枪栓用三个锁耳进行闭锁，定位于膛室后方。由于早期的苏联子弹装药纯度不良，可能是含碳量略高的关系，射击之后常留下具腐蚀性的残渣与积碳，因此枪管与气体活塞管容易产生 ...

SVD早期设计的缠距为320mm，后来才缩短到240mm，并使枪口初速从830m/S降低到810m/s，320mm缠距发挥最佳精度，包括高精狙SV98都是320mm缠距，85仿制的时候也是采用了类似的315mm。

SVD狙击步枪（英文：SVD Sniper Rifle [9] ），是苏联1963年研制列装的一型狙击步枪。 SVD狙击步枪口径7.62毫米、全枪重量为4.3千克，增强型组件后有所增加；全枪总长为1220毫米，最大射程为1300米，弹匣容量10发子弹。

SVD為一款採用短行程氣動式活塞原理，旋轉式槍機方式運作的半自動步槍。其槍機用三個鎖耳進行閉鎖，定位於膛室後方。由於早期的蘇聯子彈裝藥純度不良，可能是含碳量略高的關係，射擊之後常留下具腐蝕性的殘渣與積碳，因此槍管與氣體活塞管容易產生 ...

SVD Dragunov狙击步枪于1963年7月3日取代了M1891 / 30 莫辛纳甘，并被采用为苏联军方的制式狙击步枪。 SVD被分类为步兵支援武器，在排级运用。 SVD采用半自动方法，因此即使是18岁的新兵，也可以成为精锐的狙击手，即使没有先发制人，也可以迅速开火以压制敌人。

SVD采用导气式，短行程活塞导气自动原理，其导气活塞单独地位于活塞筒中，在火药燃气压力下向后运动，撞击机框使其后坐，这样可以降低活塞和活塞连杆运动时引起的重心偏移，从而提高射击精度。 机框后坐时的开锁原理与AK相同，开锁后的一切抛壳、复进、装填动作也与AK基本相同。 护木设计并不是直接与枪管接触，而是固定在机匣上的。 枪管前端有瓣形消焰器，长70mm，有5个开槽，其中3个位于上部，2个位于底部。 这样，从消焰器上部排出的气体比从底部排出的 …

The SVD-30 is a semi-auto in the USSR faction in Enlisted. It comes with a premium squad which is currently available in the tech tree for 12.5 USD. The weapon can not be removed from the premium squad.

德拉格诺夫SVD狙击步枪（俄语：Снайперская винтовка Драгунова，Snayperskaya Vintovka Dragunova，缩写SVD），是由前苏联的艾伏坚尼伊·费多洛维奇·德拉格诺夫设计的一种半自动狙击步枪，德拉古诺夫SVD狙击步枪也是现代第一支为支援班排级狙击与长距离 ...

The Degtyaryov SVD-30 (RUS: Самозарядная Винтовка Дегтярева 1930 года / Samozaryadnayaa Vintovka Degtyareva 1930 goda | ENG: Degtyarev self-loading rifle 1930). This is a modification of the previous rifle, namely the AVD-30. The rifle was developed under the leadership of V. A. Degtyarev by designers BNK and S.

奇异值分解 (Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。 是很多机器学习算法的基石。 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在 PCA降维 算法中是如何运用运用SVD的。 1. 回顾 特征值 和 特征向量. 首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： Ax=\lambda x. 其中 A 是一个 n\times n 矩阵， x 是一个 n 维向量，则 \lambda 是矩阵 A 的一个特征值，而 …

2011年9月19日，俄罗斯国防部宣布全面退役德拉贡诺夫设计的SVD狙击步枪，并从国外进口更能适应现代化战争的远距离高精度狙击步枪。 SVD狙击步枪. 作为一支问世于1963年的狙击步枪，SVD已经列装于苏军、俄军部队近半个世纪，如果非要论一论这支枪的资历，那么可以说，只要是会打AK-47的毛子兵，配上SVD也差不到哪儿去。 毕竟SVD基本上就是AK-47的拉长“狙击枪版本”。 为了在战场上为苏军步兵提供中距离火力支援，苏联国防部于1963年选定由德拉贡诺夫设 …

Degtyaryov SVD-30. The Degtyaryov SVD-30 can be obtained by dismantling the scope from the SVD-33 model. Strangely enough, the model with the scope in the game is called SVD-30, but it should be called SVD-33.

This pack includes: - A premium squad of four level 4 radioman and one engineer armed with Degtyarev self-loading rifle, model of 1930 - Radioman have the ability to call rocket artillery - 200 Gold The SVD-30 is a self-loading rifle designed by Degtyarev in 1930, released in a limited series, and is an improved version of the 1926 model.

The SVD-30 is a self-loading rifle designed by Degtyarev in 1930, released in a limited series, and is an improved version of the 1926 model. This variant has been enhanced in several aspects: it is lighter in weight, the safety mechanism is more reliable, the extractor is strengthened, and the sight line is extended.

德拉古诺夫狙击步枪 （俄语： Снайперская Винтовка системы Драгунова образца 1963 года，拉丁化：Snayperskaya Vintovka Dragunova obraztsa 1963 goda，意为：德拉古诺夫系统狙击步枪1963年型，简称：СВД，拉丁化：SVD），是由 苏联 枪械设计师 叶夫根尼·费奥多罗维奇·德拉贡诺夫 在1958—1963年间设计的一种半自动 狙击步枪。 该枪是史上第一种以支援 班 排 级狙击与长距离火力支援用途而专门设计的狙击步枪，与先前各国军队直接在现有军用步枪或民 …

2024年6月17日 · Software subject to license (us.playstation.com/softwarelicense). One-time license fee for play on account’s designated primary PS4™ system and other PS4™ systems when signed in with that account.

2024年12月19日 · SVD-30 Squad for the semi auto BR II snipers & the fancy Katyusha strike. Maybe a Medic or Assault squad up to BR III, as that or the LMGs what i like the most.

2024年12月24日 · 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种矩阵分解技术，广泛应用于数据分析、信号处理、推荐系统、图像压缩等领域。 SVD将任意矩阵分解成三个矩阵的乘积，从而揭示了矩阵的核心结构和信息。