xaxis=f['/AXIS?AXIS1'][...]是什么意思

时间: 2023-02-25 09:37:46 浏览: 158
PDF

D3.js实现柱状图的方法详解

xaxis=f['/AXIS?AXIS1'][...]是一段Python代码，意思是读取hdf5文件f中名为"/AXIS?AXIS1"的数组，并将该数组赋值给变量xaxis。 "..."表示读取该数组的全部数据，如果是切片读取，则可以在中括号内指定读取范围。 hdf5是一种数据存储格式，具有高效、高容量等特点。在读取hdf5数据时，需要使用h5py库。
阅读全文

相关推荐

pdf

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.xlabel('Numbers', fontsize=14) plt.ylabel('Squares', fontsize=14) plt.show() 如果默认的刻度间隔和范围不符合需求，我们可以手动进行调整...
zip

Apache ECharts组件Vue.js.zip

xAxis: { data: ['数据1', '数据2', '数据3'] }, yAxis: {}, series: [ { name: '数据系列', type: 'bar', data: [10, 20, 30] } ] } // 设置图表配置并渲染 this.chartInstance.setOption(option) } ...

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using XCharts; public class NewBehaviourScript : MonoBehaviour { // Start is called before the first frame update void Start() { var chart = gameObject.GetComponent(); if (chart == null) { chart = gameObject.AddComponent(); chart.Init(); } chart.SetSize(580, 300);//代码动态设置尺寸，或直接操作chart.rectTransform，或直接在Inspector上改 var title = chart.EnsureChartComponent<Title>(); title.text = "Simple Line"; var tooltip = chart.EnsureChartComponent<Tooltip>(); tooltip.show = true; var legend = chart.EnsureChartComponent<Legend>(); legend.show = false; var xAxis = chart.EnsureChartComponent<XAxis>(); xAxis.splitNumber = 10; xAxis.boundaryGap = true; xAxis.type = Axis.AxisType.Category; var yAxis = chart.EnsureChartComponent<YAxis>(); yAxis.type = Axis.AxisType.Value; chart.RemoveData(); chart.AddSerie("line"); for (int i = 0; i < 10; i++) { chart.AddXAxisData("x" + i); chart.AddData(0, Random.Range(10, 20)); } }

其中，XAxis 和 YAxis 组件表示折线图的横轴和纵轴，这里设置了它们的类型、分割数、是否自动计算边界等属性。AddSerie() 方法用于添加一个数据系列，这里添加的是 Line 类型的数据系列。AddXAxisData() 和 AddData...

public static void createLineChart(double[] data) { XYSeries series = new XYSeries("Data"); for (int i = 0; i < data.length; i++) { series.add(i+1, data[i]/10000); } XYSeriesCollection dataset = new XYSeriesCollection(series); JFreeChart chart = ChartFactory.createXYLineChart( "Best Time vs. Generation", "Generation", "Best Time", dataset, PlotOrientation.VERTICAL, true, true, false ); chart.setBackgroundPaint(Color.WHITE); XYPlot plot = chart.getXYPlot(); plot.setBackgroundPaint(Color.white); plot.setDomainGridlinePaint(Color.lightGray); plot.setRangeGridlinePaint(Color.lightGray); NumberAxis xAxis = (NumberAxis) plot.getDomainAxis(); xAxis.setStandardTickUnits(NumberAxis.createIntegerTickUnits()); xAxis.setTickUnit(new NumberTickUnit(100)); xAxis.setTickMarkInsideLength(5.0f); xAxis.setTickMarkOutsideLength(0.0f); NumberAxis yAxis = (NumberAxis) plot.getRangeAxis(); yAxis.setTickUnit(new NumberTickUnit(0.01)); yAxis.setTickMarkInsideLength(5.0f); yAxis.setTickMarkOutsideLength(0.0f); XYLineAndShapeRenderer renderer = new XYLineAndShapeRenderer(); renderer.setSeriesPaint(0, Color.black); renderer.setSeriesStroke(0, new BasicStroke(1.0f)); plot.setRenderer(renderer); ChartPanel chartPanel = new ChartPanel(chart); chartPanel.setPreferredSize(new Dimension(500, 500)); JFrame frame = new JFrame("Plot"); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); frame.getContentPane().add(chartPanel); frame.pack(); frame.setVisible(true); } 如何将纵轴变成可以自适应数据大小的

NumberAxis yAxis = (NumberAxis) plot.getRangeAxis(); yAxis.setAutoRange(true); 这里将 yAxis 强制转换为 NumberAxis 类型，然后调用 setAutoRange(true) 方法，表示让纵轴自适应数据大小。

let option = { title: { text: '氧含量趋势图', left: 'center' }, xAxis: { type: 'time', // type: 'time',小时 min: this.X_axis_and_Y_axis.X[0], // 设置X轴最小时间 max: this.X_axis_and_Y_axis[this.X_axis_and_Y_axis.X - 1], // 设置X轴最大时间 // data: this.X_axis_and_Y_axis.X, // axisLabel: { // interval: 'auto', // } }, yAxis: {}, series: [{ type: 'line', data: this.X_axis_and_Y_axis.Y, lineStyle: { color: gradientColor, width: 3 } }], tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross', }, formatter: function (params) { var xValue = params[0].axisValue; // 获取X轴数据 var yValue = params[0].data; // 获取Y轴数据 return '时间：' + xValue + '
数据：' + yValue; } }, }这一段JavaScript代码X轴不显示

3. 确保 this.X_axis_and_Y_axis[this.X_axis_and_Y_axis.X - 1] 表达式能正确获取到最大的时间值。可以通过打印 this.X_axis_and_Y_axis[this.X_axis_and_Y_axis.X - 1] 确认表达式是否返回了正确的值。 如果...

let option = { title: { text: '氧含量趋势图', left: 'center' }, xAxis: { type: 'time', // type: 'time',小时 min: this.X_axis_and_Y_axis.X[0], // 设置X轴最小时间 max: this.X_axis_and_Y_axis.X[Last_digit_of_X_axis], // 设置X轴最大时间 // data: this.X_axis_and_Y_axis.X, // axisLabel: { // interval: 'auto', // } }, yAxis: {}, series: [{ type: 'line', data: this.X_axis_and_Y_axis.Y, lineStyle: { color: gradientColor, width: 3 } }], tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross', }, formatter: function (params) { var xValue = params[0].axisValue; // 获取X轴数据 var yValue = params[0].data; // 获取Y轴数据 return '时间：' + xValue + '
数据：' + yValue; } }, };这JavaScript的一段代码中Y轴数据没有以趋势图显示

例如，你可以在 this.X_axis_and_Y_axis.Y 的位置替换为你实际的 Y 轴数据。确保 this.X_axis_and_Y_axis.Y 是一个包含足够数据点的数组，每个数据点对应于时间轴上的一个时间点。 示例代码如下： ...

解释这段代码每行的意思：for i in range(0, len(x_valid)): N = 1024 fs = 12000 t = np.linspace(0, 1024 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename)#中心频率 cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(1024 / 100, 1024 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x) plt.clf() plt.close()

这段代码的含义是：对于x_valid的长度，从0遍历到其长度-1，每次循环执行以下操作：设定N为1024，fs为12000，用np.linspace生成长度为N的时间向量t，wavename为'cmor3-3'，totalscal设定为256，fc为通过pywt库计算...

void ControlComply::VehiclePoseCalculation() { CONTROL_PARAM_IN para_in; para_in.cur_position.x_axis = mNavData.xAxis; para_in.cur_position.y_axis = mNavData.yAxis; para_in.cur_position.z_axis = mNavData.zAxis; para_in.cur_position.heading = mNavData.heading; para_in.key_point = mKeyPoint; // pubalgor.FindKeyPointByTargetPoint_P(mPathList,mNavData.xAxis,mNavData.yAxis); ros::param::get("forward_preview_dis", para_in.forward_preview_dis); ros::param::get("back_preview_dis", para_in.back_preview_dis); ros::param::get("preview_time", para_in.preview_time); ros::param::get("curve_preview_dis", para_in.curve_preview_dis); ros::param::get("preview_time2", para_in.preview_time2); para_in.cur_gear = mGear; para_in.vehicle_speed = mNavData.gpsSpeed; BiaAngleCalculate(mPathList, para_in, mControlData); // std::cout<<"keypoint ="<<mKeyPoint<<std::endl; // std::cout<<"xyz_array[0].x_axis = "<<xyz_array[0].x_axis<<", "<<"xyz_array[0].y_axis = // "<<xyz_array[0].y_axis<<std::endl; // std::cout<<"car x = "<<mNavData.xAxis<<", "<<"car y = "<<mNavData.yAxis<<std::endl; }

然后，将车辆的当前位置和航向角从相应的成员变量（如mNavData.xAxis、mNavData.yAxis和mNavData.heading）中获取，并将它们分别赋值给para_in.cur_position.x_axis、para_in.cur_position.y_axis和para_...

解释 import pywt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import preprocess path = r'F:\biyesheji\4\hebingmat' x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = preprocess.prepro( d_path=path, length=784, number=30, normal=True, rate=[0.6, 0.2, 0.2], enc=False, enc_step=28) for i in range(0, len(x_valid)): N = 784 fs = 12000 t = np.linspace(0, 784 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename) cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(784 / 100, 784 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x)

其中 plt.contourf 函数用于绘制等高线图，plt.axis 函数用于设置坐标轴，plt.gcf 函数用于获取当前的 figure 对象，plt.gca 函数用于获取当前的 axes 对象，plt.subplots_adjust 函数用于调整子图的...

scatter.options['singleAxis']=single_axis scatter.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False), yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False), title_opts=titles )

这段代码是使用 ...其中，'singleAxis' 参数指定是否启用单轴模式，'xaxis_opts' 和 'yaxis_opts' 分别设置 x 轴和 y 轴的选项，'title_opts' 则设置了图表标题的选项。具体的选项可以参考 pyecharts 官方文档。

let option = { title: { text: '氧含量趋势图', left: 'center', feature: { magicType: {type: ['line', 'bar']}//此处最新版本echarts可设置三个值（stack-堆叠模式）,可自行查看echarts文档 } }, xAxis: { type: 'time', axisLine: { // X 轴轴线样式 lineStyle: { color: '#999999' } }, axisLabel: { // X 轴刻度标签样式 color: '#999999', formatter: function (value) { // 格式化 X 轴标签显示 return echarts.format.formatTime('hh:mm:ss', value); } }, splitLine: { // X 轴分隔线样式 lineStyle: { color: '#EEEEEE' } }, min: that.X_axis_and_Y_axis.X[0], max: that.X_axis_and_Y_axis.X[Last_digit_of_X_axis], }, yAxis: { type: 'value', axisLine: { // Y 轴轴线样式 lineStyle: { color: '#999999' } }, axisLabel: { // Y 轴刻度标签样式 color: '#999999' }, splitLine: { // Y 轴分隔线样式 lineStyle: { color: '#EEEEEE' } }, splitArea: { // Y 轴背景色配置 show: true, areaStyle: { color: { colorStops: [{ offset: 0, color: 'rgba(135, 206, 235, 0.8)' // 渐变起始色 }, { offset: 1, color: 'rgba(135, 206, 235, 0.2)' // 渐变结束色 }], globalCoord: false } } } }, series: [{ type: 'line', name: '氧气', data: that.X_axis_and_Y_axis.Y, // 替换为你的 Y 轴数据数组 // data: that.X_axis_and_Y_axis.Y, // 替换为你的 Y 轴数据数组 lineStyle: { color: '#FF0000', // 替换为你的线条颜色 width: 1 } }], tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' }, formatter: function (params) { var xValue = params[0].axisValue; var yValue = params[0].data; return '时间：' + xValue + '
数据：' + yValue; } } };其中的data: that.X_axis_and_Y_axis.Y,只显示了刻度并没有显示趋势

根据你提供的代码，我注意到你的数据是使用 data: that.X_axis_and_Y_axis.Y 设置的，但是你提到只显示了刻度并没有显示趋势。这可能是因为数据格式不正确或者数据点之间的间隔太小，导致趋势线无法显示出来。 请...

import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

这段代码的功能是读取一个 csv 文件，分别计算 AQI 和 PM2.5 的每月平均值，并将它们分别用柱状图和折线图展示在同一个图表中。其中，柱状图表示 PM2.5，折线图表示 AQI，两者共用 x 轴（月份），而 y 轴分别是 PM...

c=( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width="800px",height="700px" ) ) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）",y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）",y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts( position="right" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国各省2019年结婚登记数量（万对）" ) ) ) )这段代码怎么修改

.add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）", y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_...

bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

2. 然后，使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的数据，这里的 x_axis 是一个包含 x 轴数据的列表。 3. 使用 add_yaxis 方法添加 y 轴的数据，'词频' 是系列的名称，y_axis 是一个包含 y 轴数据的列表。 4. 使用 set_...

继续上面的问题 我作图部分代码是这样的 showQueueData(){ let dataMap = {}; this.responseData.forEach(item => { if (!dataMap[item.name]) { dataMap[item.name] = { name: item.name, type: 'line', data: [], }; } dataMap[item.name].data.push({ value: [item.monitorDate, item.enqueueCountDiff], queueSize: item.queueSize, enqueueCount: item.enqueueCount, dequeueCount: item.dequeueCount, enqueueCountDiff: item.enqueueCountDiff, dequeueCountDiff: item.dequeueCountDiff, consumerCount: item.consumerCount, producerCount: item.producerCount, }); }); let seriesData = Object.values(dataMap); let myChartOptions = { tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'line', lineStyle: { color: '#999' } }, formatter: params => { let data = params[0].data; return ${data.name}
queueSize: ${data.queueSize}
enqueueCount: ${data.enqueueCount}
enqueueCountDiff: ${data.enqueueCountDiff}
dequeueCount: ${data.dequeueCount}
dequeueCountDiff: ${data.dequeueCountDiff}
consumerCount: ${data.consumerCount}
producerCount: ${data.producerCount} }, }, xAxis: { type: 'time', }, yAxis: { type: 'value', }, series: seriesData, }; let myChart = this.$echarts.init(document.getElementById("myChart")); myChart.setOption(myChartOptions) }, 但是我现在只有设置trigger: 'axis'时有悬浮窗，trigger: 'item'时没有悬浮窗，而我需要的不是横轴触发而是点触发，可以帮我分析出代码是哪里有问题吗

根据你提供的代码，似乎是因为你没有配置 series 数据项的 symbol 和 symbolSize 属性导致无法触发点触发事件。点触发事件需要在每个数据点上添加标记，因此需要配置 symbol 和 symbolSize 来指定标记的...

self.plot_canvas.update_layout(xaxis=dict( rangeslider=dict( visible=True, range=[self.start_index, self.end_index] # 设置x轴范围为显示的数据范围 ), type="linear" ))

self.plot_canvas.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True, range=[self.start_index, self.end_index]), type="linear")) 是用于更新 matplotlib 中的绘图区域 self.plot_canvas 上 x 轴的...

import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) divorse_data =divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data3=divorse_data["2019年"] x_axis_data=show_data3.index.tolist() y_axis_data1=show_data2.values.tolist() y_axis_data2=show_data3.values.tolist() c=( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width="800px",height="700px" ) ) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）",y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）",y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts( position="right" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国各省2019年结婚登记数量（万对）" ) ) ) ) c.render_notebook()这段代码哪有问题，如何修改

.add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）", y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts...

// 从 DataTable 中读取第一列和第二列作为横轴和纵轴数据 DataTable dataTable = dataSet.Tables[0]; PointPairList list1 = new PointPairList(); for (int row = 0; row < dataTable.Rows.Count; row++) { double x1 = Convert.ToDouble(dataTable.Rows[row][0]); double y1 = Convert.ToDouble(dataTable.Rows[row][1]); list1.Add(x1, y1); } // get a reference to the GraphPane GraphPane myPane = zedGraphControl.GraphPane; // Set the title and axis labels myPane.Title.Text = "Pressure vs Flow"; myPane.XAxis.Title.Text = "Pressure"; myPane.YAxis.Title.Text = "Flow"; // create a new scatter plot with blue circles as symbols LineItem scatterPlot = myPane.AddCurve("", list1, Color.Blue, SymbolType.Circle); scatterPlot.Line.IsVisible = false;LineItem scatterPlot = myPane.AddCurve(“”, list1, Color.Blue, SymbolType.Circle); scatterPlot.Line.IsVisible = false;已有上述代码，，想使用自定义函数a*(((c+1)/2)/(c+exp(b*x))-0.5)对散点进行拟合，请重新写一个写出完整的C#代码

Tuple, double, double, double> coefficients = Fit.FunctionMultiDim((x, p) => CustomFunction(p[0], p[1], p[2], x[0]), list1.Select(p => new[] { p.X }).ToArray(), list1.Select(p => p.Y).ToArray(), new[]...

void ControlComply::SetNavigationData(robot::navigation_msg navigation_t) { int flag = 0; string rtk_state = "rtk_fixed"; // if(mTaskType != ADAPTIVEHOOK) mNavData = navigation_t; // std::cout<<"control location 99999999999999999999 ="<< mNavData.xAxis<<std::endl; if (strcmp(mNavData.rtkState.c_str(), rtk_state.c_str()) == 0) { mGpsFixed = true; } else { mGpsFixed = false; } mControlData.vehicleSpeed = mNavData.gpsSpeed; cur_vehicle_x = mNavData.xAxis; cur_vehicle_y = mNavData.yAxis; cur_vehicle_heading = mNavData.heading; cur_pos.x_axis = mNavData.xAxis; cur_pos.y_axis = mNavData.yAxis; }

最后，函数将导航数据中的xAxis和yAxis分别赋值给了变量cur_pos.x_axis和cur_pos.y_axis。 总结来说，这段代码的功能是根据接收到的导航数据更新控制相关的变量，并根据导航数据中的rtk状态更新变量...

最新推荐

recommend-type

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.xlabel('Numbers', fontsize=14) plt.ylabel('Squares', fontsize=14) plt.show() ``` 如果默认的刻度间隔和范围不符合需求，我们可以手动进行调整...
recommend-type

OPPO 推搜广多业务多场景的统一预估引擎实践 (1).pdf

OPPO 推搜广多业务多场景的统一预估引擎实践 (1).pdf
recommend-type

C#HR人事管理系统源码数据库 MySQL源码类型 WebForm

HR人事管理系统源码 项目描述 人事管理，对用户，部门，职位，进行管理 运行环境：jdk7+tomcat7+mysql+IntelliJ IDEA+maven 使用技术：spring+spring mvc+mybatis+ligerUI+jquery+metronic+jsp
recommend-type

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法的基本概念与起源 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。起源于20世纪60年代末至70年代初，由John Holland及其学生和同事们在研究自适应系统时首次提出，其理论基础受到生物进化论的启发。遗传算法通过编码一个潜在解决方案的“基因”，构造初始种群，并通过选择、交叉（杂交）和变异等操作模拟生物进化过程，以迭代的方式不断优化和筛选出最适应环境的
recommend-type

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
recommend-type

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难