Delta机器人3D打印机Python控制程序发布

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0 下载量 56 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 17KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Delta机器人3D打印机。_Python_下载.zip文件是一个包含名为'rostock-master'的压缩包内容。Delta机器人3D打印机是一种特定类型的3D打印机，采用Delta机器人设计，其特点是具有较高的打印速度和打印范围。Delta机器人3D打印机的设计允许其在垂直方向上进行高效的运动和定位，适用于需要快速打印较大尺寸对象的场合。通常这类打印机使用开源硬件和软件，方便用户进行定制和优化。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而著称。它支持面向对象、命令式、函数式和过程式编程。在3D打印领域，Python常常被用来开发打印控制软件、切片软件以及管理打印任务。 由于文件描述信息较少，没有具体提及'rostock-master'的详细内容，但根据常见的项目结构，我们可以推测该文件可能包含用于控制Delta机器人3D打印机的Python代码、配置文件以及相关的文档。例如，它可能包括用于机器校准、打印任务规划、运动控制以及用户界面交互的Python脚本和库。 Delta机器人3D打印机的控制系统通常是基于微控制器或微处理器，如Arduino或Raspberry Pi，而Python代码则可能用于与这些设备通信。在使用'rostock-master'文件时，用户可能需要根据自己的硬件配置进行适当的修改或编译工作。 此外，考虑到'rostock-master'文件名，我们可以推测这可能与RepRap项目有关。RepRap是一个开源的3D打印机项目，旨在制造可以自我复制的3D打印机。该项目推动了3D打印技术的普及和创新。如果真是如此，那么用户可能需要安装RepRap的固件和软件来使打印机运行。 用户在下载和使用该资源之前，应该具备一定的技术背景，了解基本的3D打印原理、机械操作以及电子和计算机编程知识。此外，用户需要有能力对软件进行调试和维护，以确保打印质量和设备的安全运行。对于3D打印机的爱好者、工程师或研究人员而言，这种软件资源是宝贵的，可以为他们提供更深入探索和开发3D打印技术的机会。"

工作空间.zip_delta 工作空间_delta机器_delta机器人_工作空间_空间机器人

2022-07-14 上传
"工作空间.zip_delta 工作空间_delta机器_delta机器人_工作空间_空间机器人"这一标题和描述揭示了我们即将探讨的核心——如何计算Delta机器人在三维空间中的工作区域。 Delta机器人是由三个相同的连杆臂组成，每个...

Arduino_Master_Delta-0.2-py3-none-any.whl.zip

2024-06-25 上传
标题中的“Arduino_Master_Delta-0.2-py3-none-any.whl.zip”是一个压缩文件，其中包含了与Arduino相关的资源，特别是与Delta机器人控制相关的代码或库。这个文件的格式是.zip，意味着它是一个被压缩的文件集合，...

Arduino_Master_Delta-0.8-py3-none-any.whl.zip

2024-06-25 上传
Delta机器人常用于高速拾取和放置操作，例如3D打印机的挤出头部分。通过Python控制，用户可以编写复杂的算法来精确控制机器人的运动。 安装此库的步骤大致如下： 1. 首先，确保你的Python环境已经安装了`pip`，这是...

分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

2023-06-09 上传
5. `delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)`：计算隐藏层的误差，其中`np.dot`是点积运算符，`self.relu_derivative`是激活函数的导数。 6. `grad_weights2 = np.dot(self...

class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数

2023-06-08 上传
好的，如果要加上损失函数的话，可以在backward方法中计算损失函数对网络输出的导数，然后将其与之前计算得到的delta2相乘得到最终的delta2。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross Entropy）等，下面以...

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

2023-07-12 上传
5. 使用上述数据框对象以及一个名为"cal_delta_pcc"的函数计算正样本和负样本的delta值(positive_delta和negative_delta)。 6. 使用上述delta值以及一个名为"delta_wilcox_test"的函数计算Wilcoxon秩和检验结果...

优化这段代码为8个X：import numpy as npdef gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a))# 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9])gray_relation_analysis(X, Y)

2023-06-11 上传
a = r * (delta_x_max - delta_x) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y) / (delta_y_max - delta_y_min) print("元素的关联度为：") for i in range(k): print("%.8f" % a[i]) #...

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

2023-07-09 上传
11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`：根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。 12. `self._last_error = error`：更新上...

data_dir='/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17' for file1 in ${data_dir}/*.fasta; do for file2 in ${data_dir}/*.fasta; do if [ "$file1" != "$file2" ]; then touch snp_indel.end.sh && cat snp_indel.end.sh && \ export PATH=/public/work/Personal/pangshuai/software/conda/miniconda3/bin/:${PATH} && \ nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter && \ dnadiff -d ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer && \ show-coords -rcloT ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.coords && \ show-coords -THrd ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.syri.coords && \ show-snps -ClrTH ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp && \ show-diff ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.inv && \ perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.SNPs ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Insertions ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Deletions 10000000 && \ touch snp_indel.end.tmp && \ mv snp_indel.end.tmp snp_indel.end && \ sleep 10 fi done done ,增加一个判断，使/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17路径下以.fasta结尾的文件两两一组不分前后只组合一次，然后再执行touch 后面的代码

2023-06-03 上传
perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer....

优化这段代码 function [car, time_end] = Veh_following_IDM(car, time, time_step) time_end = 0; car.a_pre = car.a; car.d(:, :) = 0; %--------------更新速度和位置--------------% for car_n = length(car.v):-1:1 car.x(car_n) = car.v(car_n) * time_step + (car.a(car_n) * time_step^2) / 2 + car.x(car_n); car.v(car_n) = max(car.a(car_n) * time_step + car.v(car_n), 0); % 约束速度项大于等于0 end %--------------计算加速度--------------% sort_x = sort(car.x); car_n_last = length(sort_x); for car_id = length(sort_x):-1:1 car_n = car_id; if car_n ~= car_n_last car_n_front = car_id + 1; % 找出前车 [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front); car.a(car_n) = a_n; if car.f(car_id) ~= 0 % 其他的操作 end else car.a(car_n) = 0; end end if sum(car.v(:,:)) <= 0.001 && time > 0.1 time_end = time; end end %% 车辆加速度计算函数，IDM模型 function [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front) global road_length d_max h_safe car_length v_max a_max d_safe theta kappa_i road_width time_step =0.1; delta_x = car.x(car_n_front) - car.x(car_n) - car_length; delta_y = car.y(car_n_front)- car.y(car_n) ; theta = delta_y / delta_x; if delta_x < 0 delta_x = delta_x + road_length; end v_n_plus = car.v(car_n) * cos(theta); v_n_minus = car.v(car_n) * sin(theta); delta_v = v_n_plus - car.v(car_n_front)* cos(theta); term1 = 1 - (v_n_plus / v_max)^4; term2 = (((d_safe + v_n_plus * kappa_i * h_safe) + (v_n_plus * delta_v) / (2 * sqrt(a_max*d_max))) / (delta_x - car_length))^2; term3 =delta_y / road_width; term4 = (2 * (v_n_minus *time_step+ delta_y)) / (time_step^2); a_n = a_max * (term1 - term2) + term3 *term4; end

2023-07-12 上传
term2 = (((d_safe + v_n_plus * kappa_i * h_safe) + (v_n_plus * delta_v) / (2 * sqrt(a_max*d_max))) / (delta_x - car_length))^2; term3 =delta_y / road_width; term4 = (2 * (v_n_minus *time_step+ ...
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