CAD图层自动化归类与厚度值重置技巧

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0 下载量 53 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"fhh.rar_CAD自动归层_cad归层_cad怎么归层_fhh_lisp" 在计算机辅助设计(CAD)领域中,图层管理是一个重要的功能,它允许用户组织和管理复杂图纸中的不同元素。CAD软件中的图层类似于传统的绘图中使用的透明纸张,每个图层可以包含不同的信息,如线型、颜色、线宽等属性。通过使用图层,设计师可以方便地对设计元素进行分类和控制,例如区分结构、电气或管道等不同的设计方面。CAD软件中自动归层的功能,则是利用脚本或程序自动化这一过程,以提高设计工作的效率和准确性。 本资源中提到的“fhh.rar_CAD自动归层_cad归层_cad怎么归层_fhh_lisp”文件,看起来是一个与CAD自动归层相关的压缩包文件。根据文件的标题和描述,我们可以推断出,这个资源主要关注的是如何在CAD软件中使用自动归层的技巧和方法。而“fhh.lsp”作为压缩包内唯一的一个文件名称,提示我们这个文件可能是一个LISP脚本。LISP(List Processing)是一种用于CAD软件,尤其是AutoCAD中的编程语言,它被广泛用于创建自定义命令、自动化任务、增强软件功能等。 在这个资源中,"CAD自动归层"指的是利用LISP脚本或其他编程工具自动将图纸中的对象按照一定的规则分配到不同的图层上。例如,可能将所有的墙体线归到“Wall”图层,将所有门窗线归到“DoorsAndWindows”图层。这种自动归层的操作可以极大地减少手动分配图层的工作量,特别是在处理包含大量对象的复杂图纸时。 标题中的“cad归层_cad怎么归层”是用户对如何在CAD中进行图层管理的提问。在AutoCAD等CAD软件中,用户可以通过交互式的方式对对象进行手动归层,例如,选中对象后,使用“图层”面板或“属性”面板中的选项,将对象移动到目标图层。但是,当图纸规模较大或需要根据特定规则批量处理时,手动归层就会变得低效且容易出错。因此,自动归层的方法应运而生,它可以通过编写脚本或程序,根据对象的特性(如线型、颜色、尺寸等)或位置信息,自动完成归层任务。 最后,“fhh_lisp”标签表明这个资源可能与一个特定的LISP脚本或一系列LISP脚本有关,这些脚本被命名为“fhh”。在AutoCAD中,LISP是一种强大的工具,可以通过简单的命令调用,执行复杂的设计自动化任务。由于LISP语言易于学习和编写,它为CAD用户提供了一种高效管理图纸的方式,特别是对于需要重复执行相同操作的设计流程。 综上所述,"fhh.rar_CAD自动归层_cad归层_cad怎么归层_fhh_lisp"资源提供的内容,涉及了CAD软件中自动归层的概念、自动归层的重要性以及实现自动归层的一种方法——编写和使用LISP脚本。这不仅能够帮助设计师和工程师提高工作效率,还有助于确保图纸中图层的准确性和一致性。对于希望掌握CAD高级应用的用户来说,理解并运用自动归层技术是非常有价值的。

GOAL Perform a Poisson regression to predict the number of people in a househouse based on the age of the head of the household. DATA The Philippine Statistics Authority (PSA) spearheads the Family Income and Expenditure Survey (FIES) nationwide. The survey, which is undertaken every three years, is aimed at providing data on family income and expenditure, including levels of consumption by item of expenditure. The data, from the 2015 FIES, is a subset of 1500 of the 40,000 observations (Philippine Statistics Authority 2015). The data set focuses on five regions: Central Luzon, Metro Manila, Ilocos, Davao, and Visayas. The data is in the file fHH1.csv. Each row is a household, and the follow variables are recorded: • location: where the house is located (Central Luzon, Davao Region, Ilocos Region, Metro Manila, or Visayas) • age: the age of the head of household • total: the number of people in the household other than the head • numLT5: the number in the household under 5 years of age • roof: the type of roof in the household (either Predominantly Light/Salvaged Material, or Predominantly Strong Material. STEPS 1. Read in the dataset. 2. Produce a bar-chart of total 3. Produce a scatter-plot of total against age - add a smoothing line. 4. Fit the Poisson regression total ∼ age 5. Interpret the coefficient of age. 6. Obtain the Pearson residuals. Plot these against age. Is the model adequate? 7. Fit the Poisson regression total ∼ age + age2 8. Repeat the residual plots for the new model. 9. Compare the models using a likelihood ratio test, and AIC. 10. Calculate the predicted values for model M2. What is the age of the head of the household associated with the largest fitted value 使用R语言

2023-05-26 上传