Error in S-function 'f/S-Function': S-Function 'weiyi_' does not exist

这个错误提示表明在Simulink模型中的某个S-Function块中使用了一个名为'weiyi_'的S-Function，但是该S-Function并不存在。

你可以按照以下步骤来解决这个问题：

1. 检查模型中的所有S-Function块，找到使用了'weiyi_'的S-Function块。

2. 确认该S-Function块的名称是否正确，如果不正确，将其更改为正确的名称。

3. 如果确保该S-Function块的名称正确，那么可能是该S-Function块的库文件没有添加到Simulink中。你需要将该S-Function块所在的库文件添加到Simulink库中。

4. 如果以上步骤都没有解决问题，那么可能是该S-Function块的库文件没有正确安装或编译。你需要重新安装或编译该库文件。

希望这些信息对你有所帮助！

相关问题

读取一个30g以上的csv文件，逐行读取该csv文件，文件有五列，分别为schedulerid、nameid、addlongtime、variableid、val。 当读取到行，第二列为47且第三列时间相同时，时间格式举例为20220223082350，构建新的csv文件，文件一共有三列，第一列为schedule，第二列为time，第三列为weiyi，将连续相同的第三列情况下的第五列数值，写入在新建csv文件weiyi下的一个单元格中每个数值以“,”隔开，并将第三列相同的时间改变格式为2022/02/23 08:23:50写入新建csv文件time中，第一列写入新建文件csv文件schedule中。

由于数据量很大，可以采用分块读取的方式，每次读取一定行数的数据，处理后写入新的csv文件中。

示例代码：

import pandas as pd
import datetime

# 定义读取的块大小
chunksize = 100000

# 定义输出文件名和列名
output_file = 'output.csv'
output_cols = ['schedule', 'time', 'weiyi']

# 打开输出文件，写入列名
with open(output_file, 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(output_cols)

# 逐块读取原始文件
for df in pd.read_csv('input.csv', chunksize=chunksize):
    # 筛选出第二列为47的行
    df = df[df['nameid'] == 47]
    # 按时间排序
    df = df.sort_values('addlongtime')

    # 遍历每一行，构建新的数据行
    new_rows = []
    last_time = None
    last_weiyi = None
    for index, row in df.iterrows():
        time_str = row['addlongtime']  # 时间字符串，格式为20220223082350
        time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y%m%d%H%M%S')  # 转换为datetime对象
        weiyi = row['val']
        if time_obj == last_time:
            # 如果时间相同，将当前weiyi加入到上一个数据行的weiyi中
            last_weiyi.append(weiyi)
        else:
            # 如果时间不同，构建新的数据行
            schedule = row['schedulerid']
            time_str = time_obj.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')  # 将时间格式化为2022/02/23 08:23:50
            last_time = time_obj
            last_weiyi = [weiyi]
            new_row = [schedule, time_str, last_weiyi]
            new_rows.append(new_row)

    # 写入新的数据行到输出文件中
    with open(output_file, 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        for row in new_rows:
            writer.writerow(row)

注意：由于数据量很大，上述代码可能需要较长时间才能运行完毕。建议在测试时先读取一小部分数据进行测试。

用Python的pyodbc操作Access数据库，数据库名称为weiyi，User表的字段有User_ID，like，hate；使用户能在网页界面上实现点赞和踩的功能，能记录点赞（like）和踩（hate）的数量，并且能取消点赞或踩。

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤进行解答。首先，需要在Python中安装pyodbc模块，这个模块可以让我们通过Python来操作Access数据库。安装方法可以通过pip命令来完成，具体命令如下：

pip install pyodbc

安装完成后，我们需要连接到weiyi数据库，可以使用如下代码：

import pyodbc

conn = pyodbc.connect(r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=C:\path\to\weiyi.accdb;')
cursor = conn.cursor()

其中，r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)}'表示使用Microsoft Access Driver来连接Access数据库，DBQ参数指定了数据库文件的路径。

接下来，我们需要创建User表，可以使用如下代码：

cursor.execute("""
CREATE TABLE User (
    User_ID INTEGER PRIMARY KEY,
    like INTEGER DEFAULT 0,
    hate INTEGER DEFAULT 0
)
""")

这个表有三个字段，User_ID表示用户的ID，是主键；like表示点赞的数量，初始值为0；hate表示踩的数量，初始值为0。

然后，我们需要在网页界面上实现点赞和踩的功能。可以使用如下代码来更新User表中like和hate的值：

# 点赞
cursor.execute("""
UPDATE User SET like = like + 1 WHERE User_ID = ?
""", (user_id,))

# 踩
cursor.execute("""
UPDATE User SET hate = hate + 1 WHERE User_ID = ?
""", (user_id,))

其中，user_id是用户的ID，需要根据实际情况进行替换。

如果需要取消点赞或踩，可以使用如下代码：

# 取消点赞
cursor.execute("""
UPDATE User SET like = like - 1 WHERE User_ID = ?
""", (user_id,))

# 取消踩
cursor.execute("""
UPDATE User SET hate = hate - 1 WHERE User_ID = ?
""", (user_id,))

最后，记得提交修改并关闭数据库连接：

conn.commit()
conn.close()

以上就是用Python的pyodbc操作Access数据库，实现网页点赞和踩的功能的方法。