POPHMI软件新功能：寄存器数值转换与显示模式详解

综合资料
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POPHMI软件新增功能使用说明是一份针对上海博深电子有限公司开发的工业监控软件的重要文档，主要介绍了几个关键的新增特性，以提升用户对PLC（可编程逻辑控制器）数据处理和显示的灵活性。 首先，软件新增了寄存器数值转换功能，这是在实际项目中常见的操作，用于将PLC寄存器的数值通过特定的倍率和偏移量进行线性转换，以便在POP文本显示器上以更易读的形式显示。例如，如果一个寄存器原始值为20，经过10倍率和100的偏移后，在显示器上会显示为3.00；相反，如果用户在显示器上手动输入3.00，软件会计算出实际写入PLC的数值为20。这个功能有助于简化数据解读，提高工作效率。 其次，POPHMI软件引入了新的显示模式选项，使得用户可以根据需要在文本和寄存器元件上选择不同的显示效果，包括放大、正常、缩小以及专供西文的Text模式。值得注意的是，中文文本显示仅支持后三种模式，以适应不同语言环境的需求。 最后，文档详细解释了POP-L型文本显示器的串口连接方式，与传统型号有所区别。这种新型显示器的9芯串行通讯端口使用了RS485接口，与以前的RS422接口有所不同，具体连接线路上，RS485接口由原来的4根线扩展到了B信号和A信号的4个独立管脚，这可能是为了增强数据传输的稳定性和兼容性。 POPHMI软件的这些新增功能提升了用户界面的灵活性和实用性，使得用户能更好地管理和控制PLC数据，同时适应了不同设备的连接需求。这对于从事自动化控制或工业监控的工程师来说，是一份非常实用的参考资料。

JSP学生学籍管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT).zip

2024-09-21 上传
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

省市区数据，完成三级联动，选择地区

2024-09-21 上传
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机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

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2024秋招华为笔试题大全-仅供参考具体需要根据实际修改

2024-09-21 上传
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借助于Ascend310 AI处理器完成深度学习算法部署任务，

2024-09-21 上传
应用背景为变电站电力巡检，基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测，并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务，并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

基于深度学习的物体识别与抓取方法，六自由度机械臂，python编写程序.zip

2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

电子设计论文文档资料液面检测器电子设计论文文档资料液面检测器

2024-09-21 上传
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基于深度学习的多特征电力负荷预测.zip

2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

CenterNet 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）

2024-09-21 上传
CenterNet 是一种用于目标检测的神经网络架构，它的核心思想是利用目标的中心点作为检测的关键信息。这种方法与传统的目标检测方法（如基于边界框的方法）有所不同，因为它不直接预测目标的边界框，而是预测目标的中心点坐标和目标的宽度与高度。 CenterNet 的主要特点包括： 1. **中心点预测**：网络输出目标的中心点坐标，以及目标的宽度和高度。 2. **热图（Heatmap）**：网络生成一个热图，其中每个像素点的值表示该点成为目标中心点的概率。 3. **回归任务**：除了中心点坐标，网络还需要预测目标的宽度和高度，这通常通过预测中心点周围的偏移量来实现。 4. **多任务学习**：CenterNet 通常会同时预测目标的类别、中心点坐标、宽度、高度以及目标的旋转角度（在某些变体中）。 5. **端到端训练**：CenterNet 可以直接在最终的目标检测任务上进行端到端的训练，无需复杂的区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）或锚点（anchor）机制。 6. **高效性**：由于省略了传统目标检测中的一些步骤，CenterNe

c#代码介绍23种设计模式-03工厂模式(附代码)

2024-09-21 上传
1. 工厂方法模式之所以可以解决简单工厂的模式： 是因为它的实现把具体产品的创建推迟到子类中，此时工厂类不再负责所有产品的创建，而只是给出具体工厂必须实现的接口， 这样工厂方法模式就可以允许系统不修改工厂类逻辑的情况下来添加新产品，这样也就克服了简单工厂模式中缺点 2. 使用工厂方法实现的系统，如果系统需要添加新产品时： 我们可以利用多态性来完成系统的扩展，对于抽象工厂类和具体工厂中的代码都不需要做任何改动。 例如，我们我们还想点一个“肉末茄子”，此时我们只需要定义一个肉末茄子具体工厂类和肉末茄子类就可以。而不用像简单工厂模式中那样去修改工厂类中的实现 3. 从UML图可以看出，在工厂方法模式中，工厂类与具体产品类具有平行的等级结构，它们之间是一一对应的。针对UML图的解释如下： Creator类：充当抽象工厂角色，任何具体工厂都必须继承该抽象类 TomatoScrambledEggsFactory和ShreddedPorkWithPotatoesFactory类：充当具体工厂角色，用来创建具体产品 Food类：充当抽象产品角色，具体产品的抽象类。任何具体产品都应该继承该类 Tom
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