CAD/CAM练习题与答案详解

需积分: 0 0 下载量 169 浏览量 更新于2024-08-04 收藏 74KB DOC 举报
"《CADCAM》练习题及答案" 这篇文档包含了《CADCAM》课程的练习题目和对应的答案，旨在帮助学习者巩固CAD/CAM相关知识。以下是部分题目和知识点的详细解释： 1. 尺寸标注的组成：一个完整的尺寸由尺寸线、尺寸界线、文本和箭头组成，选项D是正确的。这涉及到CAD软件中的基本绘图规范，理解这些元素有助于精确地创建和理解工程图纸。 2. 图形输入设备：鼠标器、图形输入板和键盘是常见的图形输入设备，而打印机是输出设备。了解这些设备的分类对于使用CAD软件至关重要。 3. 计算机辅助工艺过程设计：它的简称是CAPP，涉及产品制造工艺流程的设计和优化。 4. 支撑软件：它是各种CAD/CAM应用软件的工具和基础，提供实现特定功能如几何建模、数据交换等的支持。 5. 图形输出设备：打印机、绘图仪和显示器属于此类，而扫描仪是输入设备。选择合适的输出设备对于高质量的图形呈现非常重要。 6. OFFSET偏移命令：在CAD中，OFFSET命令可以偏移直线、多边形和样条曲线，但不能偏移面域。 7. 数据结构：线性表是最简单的基本数据结构，通常包括数组或链表，是许多复杂数据结构的基础。 8. 选择所有对象：在CAD中，输入"All"可以快速选择图形中的所有对象，便于整体操作。 9. CAD/CAM系统集成的关键：信息集成和共享是系统集成的核心，确保设计和制造过程的协同工作。 10. 工艺过程设计系统：CAPP系统用于毛坯设计、加工方法选择、工序设计等，是连接设计与制造的重要环节。 11. 拉长命令：在CAD中，拉长命令用于延长或缩短线段，快捷键是"Clen"。 12. 派生式CAPP系统：零件分类成组基于特征矩阵，以便快速找到类似零件的工艺信息。 13. 几何造型：属于CAD范畴，是创建和修改三维模型的基本方法。 14. 计算机辅助设计：简称CAD，主要涉及产品设计和二维/三维模型创建。 15. 布尔运算：差集、并集和交集是常见的布尔运算，用于组合或减去几何对象，"打断"命令不在此列。 16. FMS（柔性制造系统）优点：它能提高劳动生产率，缩短生产周期，减少在制品和库存，选项A和D正确。 这些题目覆盖了CAD/CAM的基本概念、操作和系统集成，对于学习和掌握CAD/CAM技术具有指导意义。通过解答这些问题，学习者可以深化对CAD/CAM软件的理解，提升实际操作技能。

机械CADCAM课后习题集答案解析.doc

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机械CADCAM课后习题集答案解析 本文档提供了机械CADCAM课后习题集的答案解析，涵盖了CAD、CAPP、CAM技术的概念、特点和应用领域等多方面的知识点。该文档共分为两章节，第一章主要讲解了CAD/CAM技术的概念、功能、...

模具CAD／CAM练习题.doc

2022-11-15 上传
"模具 CAD/CAM 练习题" 本文档提供了关于模具 CAD/CAM 的详细知识点，涵盖了 CAD/CAM 的基本概念、系统功能、硬件和软件组成、技术发展趋势、输入设备、系统软件、图形处理技术、几何建模、图形变换、图形裁剪、...

计算机原理练习题和答案.doc

2022-07-08 上传
这份练习题和答案涵盖了计算机基础知识，适合复习或准备相关考试的人士。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **电子计算机**：电子计算机是一种利用电子元件（如电子管、晶体管、集成电路等）进行数据处理的设备，...

def detect(): cv2.namedWindow("cam", cv2.WINDOW_NORMAL) cam = cv2.VideoCapture(1)什么意思

2023-05-03 上传
这段代码是用 OpenCV 库来检测摄像头，并创建了一个名为 "cam" 的窗口用于显示摄像头捕获的图像。具体解释如下： - `cv2.namedWindow("cam", cv2.WINDOW_NORMAL)`：创建名为 "cam" 的窗口，并设置窗口属性为可调整...

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图，怎么解决

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cam_img = cam_img / np.max(cam_img) # 使用 matplotlib 显示热力图 plt.imshow(cam_img) plt.show() ``` 这样就可以在 Jupyter Notebook 或者 Python IDE 中显示热力图了。如果仍然无法显示，可以尝试将 `plt....

sprintf(cStr,cam_mode.lcd_sx,cam_mode.lcd_sy,cam_mode.cam_width,cam_mode.cam_height);把这个参数怎么改成const char * restrict

2023-05-18 上传
sprintf(cStr, format, cam_mode.lcd_sx, cam_mode.lcd_sy, cam_mode.cam_width, cam_mode.cam_height); ``` 其中，我们首先定义了一个 const char * 类型的指针变量 format，用于存储格式化字符串，它的值为 "%d x...

c++通过$拆分这个qstring字符串921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332.jpg$921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332_ir.jpg

2023-11-23 上传
QString str = "921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332.jpg$921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332_ir.jpg?"; QStringList list = str.split("$"); // 以$为分隔符拆分字符串 QString num1 = list[0]; /...

下面 tensorflow代码转化为paddlepaddle2.2.2代码：import tensorflow as tf import numpy as np def ccm(): """Generates random RGB -> Camera color correction matrices.""" # Fixed XYZ -> Camera CCM. cam2xyz = [[0.4679,0.2145,0.3176],[0.1433,0.8236,0.0331],[0.0003,-0.3607,1.3604]] xyz2cam = tf.convert_to_tensor(np.linalg.inv(np.array(cam2xyz)),dtype = np.float32) # Multiplies with RGB -> XYZ to get RGB -> Camera CCM. rgb2xyz = tf.to_float([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375], [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750], [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]]) rgb2cam = tf.matmul(xyz2cam, rgb2xyz) # Normalizes each row. rgb2cam = rgb2cam / tf.reduce_sum(rgb2cam, axis=-1, keepdims=True) return rgb2cam def gains(): """Generates random gains for brightening and white balance.""" # RGB gain represents brightening. rgb_gain = 1.0 # Red and blue gains represent white balance. red_gain = 1.0 / 0.5527 blue_gain = 1.0 / 0.4844 return rgb_gain, red_gain, blue_gain

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rgb2cam = rgb2cam / fluid.layers.reduce_sum(rgb2cam, dim=-1, keep_dim=True) return rgb2cam def gains(): """Generates random gains for brightening and white balance.""" # RGB gain represents ...

用python以及PySpin库实现多个FLIR相机的同步拍摄

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for cam in cam_list: cam.Init() cam.ExposureAuto.SetValue(PySpin.ExposureAuto_Off) cam.ExposureTime.SetValue(10000) cam.GainAuto.SetValue(PySpin.GainAuto_Off) cam.Gain.SetValue(0) ``` 5. 针对每...

if test1: model = ResNet(50,4) # 加载模型参数 model.load_dict(paddle.load('resnet-COVID.pdparams')) # 指定卷积层 layer = 'bb_3_2' gradcam = GradCAM(model, layer) img = Image.open(upload_img) img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # RGB -> BGR if not os.path.exists("gradcam"): os.mkdir("gradcam") gradcam.save(img, file="gradcam/cam.png") cam = cv2.imread("gradcam/cam.png") cam = cam[:, :, ::-1] # BGR -> RGB st.image(cam) img = paddle.reshape(GradCAM.transform(img.astype('float32')), [-1, 3, 224, 224]) classes = ["COVID", "LungOpacity", "Normal", "ViralPneumonia"] model.eval() # 返回每个分类标签的对应概率 results = model(img) # 概率最大的标签作为预测结果 label = paddle.argmax(results).item() predict_result = classes[label] st.write("**结果**") st.write(predict_result) b1=st.button("了解详情") if b1: if predict_result == "LungOpacity": st.sidebar.title("普通肺炎") st.sidebar.write("欢迎来到我的应用程序！") 这段代码中为什么出现结果图片后点击了解详情没有出现弹窗并且结果图片也没了

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根据你提供的代码，我发现问题可能在于你在保存 GradCAM 结果图片时，指定了相对路径 "gradcam/cam.png"，而在部署 Streamlit 应用程序时，可能无法在当前目录下创建名为 "gradcam" 的文件夹并保存图片。因此，可能...
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