POP文本显示器用户手册：硬件概述与JB_HMI软件使用

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"上海秀拓POP文本显示器用户手册V6.0.pdf" 这本用户手册详细介绍了上海秀拓POP文本显示器的使用和配置，适用于想要理解和操作这种小型人机界面的用户。POP文本显示器是一种用于工业自动化领域的设备，它提供了简单直观的界面，允许用户与各种自动化设备进行交互。 在第一章中，手册对POP文本显示器进行了硬件概述，包括基本描述、产品规格、产品结构和定义、外型尺寸以及安装方法。这部分内容详细阐述了显示器的物理特性，如其尺寸、接口和键盘功能，帮助用户了解如何正确安装和操作设备。 第二章深入讲解了JB_HMI界面组态软件的使用。该软件是设计和配置POP文本显示器画面的关键工具。它包括了软件运行的要求、工程文件和人机交互画面的基本概念，以及工程画面内容的组织。手册还详细描述了软件的操作步骤，如新建、打开、保存和关闭工程。此外，还涵盖了编辑、文件、工具和元件等菜单的功能，如新建画面、元件复制粘贴、用户设备配置、系统设置、报警信息管理、文本库和图片库编辑，以及各种图形元素（如文本、动态文本、状态指示、功能键、寄存器、ASCII字符、位图、棒状图、数据曲线图和动态图片）的使用和配置。 第三章则专注于POP文本显示器与不同品牌和型号的串口设备的连接方法，如西门子S7-200系列PLC、OMRON全系列PLC、三菱FX系列PLC、松下FP系列PLC和永宏FB系列。这些章节提供了具体的通信协议和连接步骤，以确保显示器能成功地与这些自动化控制器进行数据交换。 这份用户手册为用户提供了全面的指南，从硬件的初步认识到软件的深度操作，再到实际应用中的设备连接，覆盖了POP文本显示器使用的各个方面，是操作和维护这类人机界面设备的重要参考资料。

上海秀拓JB-HMI新增功能说明.rar

2019-09-16 上传
上海秀拓JB-HMI新增功能说明rar,上海秀拓JB-HMI新增功能说明

void mutation(population& pop) { // 位变异 for (int i = 0; i < NP; i++) { for (int j = 0; j < D; j++) { if (rand() < MUTATE_RATE * RAND_MAX) { pop.indiv[i].dim[j] += (UPBOUND[j] - LOWBOUND[j]) * (rand() / (RAND_MAX + 1.0) - 0.5); if (pop.indiv[i].dim[j] < LOWBOUND[j]) pop.indiv[i].dim[j] = LOWBOUND[j]; if (pop.indiv[i].dim[j] > UPBOUND[j]) pop.indiv[i].dim[j] = UPBOUND[j]; } } } }

2023-06-12 上传
double x = pop.indiv[i].dim[j]; double lb = pop.lb[j]; double ub = pop.ub[j]; x = x + delta * (ub - lb); if (x ) { x = lb; } else if (x > ub) { x = ub; } pop.indiv[i].dim[j] = x; } } } } ...

if ((i!=j) and (abs(pop.indv[i].x - pop.indv[j].x)<min_d) and (pop.indv[i].x - pop.indv[j].x != 0))

2023-05-05 上传
2. pop.indv[i].x 和 pop.indv[j].x 之差的绝对值小于 min_d 3. pop.indv[i].x 和 pop.indv[j].x 不相等 如果这三个条件都成立，那么整个布尔表达式的值为真（True），否则为假（False）。在编程中，这种类型的语句...

360pop-ctc-p1-v2.1.1.52600

2023-10-02 上传
360pop-ctc-p1-v2.1.1.52600是360手机的固件版本号。这个版本号表示了该固件的一些重要信息。其中，360pop指的是手机型号，表示这个固件适用于360手机pop系列；ctc代表了Customization Test Cases，即定制测试用例，...

请帮我修改一下代码，修改要求如下：实验测试参数设置（种群大小40， 搜索维度30，迭代代数3000代，重复测试次数5次；以上）；测试维度为30维；代码如下：% 粒子优化算法 clc clear % 设置初始参数 nPop = 50; % 种群数量 nVar = 2; % 变量数量 maxIter = 3000; % 最大迭代次数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % 惯性权重 lb = [-5 -5]; % 变量下限 ub = [5 5]; % 变量上限 % 初始化种群 pop.Position = rand(nPop, nVar) .* (ub - lb) + lb; pop.Velocity = zeros(nPop, nVar); pop.Cost = zeros(nPop, 1); % 计算适应度值 for i = 1:nPop pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); end % 初始化个体最优位置和适应度值 pop.Best.Position = pop.Position; pop.Best.Cost = pop.Cost; % 初始化全局最优位置和适应度值 [globalBestCost, globalBestIndex] = min(pop.Cost); globalBest.Position = pop.Position(globalBestIndex, :); % 迭代寻找最优解 for iter = 1:maxIter for i = 1:nPop % 更新粒子速度 pop.Velocity(i,:) = w * pop.Velocity(i,:)... + c1 * rand(1,nVar) .* (pop.Best.Position(i,:) - pop.Position(i,:))... + c2 * rand(1,nVar) .* (globalBest.Position - pop.Position(i,:)); % 更新粒子位置 pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:); % 处理越界情况 pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb); pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub); % 计算适应度值 pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); % 更新个体最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < pop.Best.Cost(i) pop.Best.Position(i,:) = pop.Position(i,:); pop.Best.Cost(i) = pop.Cost(i); end % 更新全局最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < globalBestCost globalBest.Position = pop.Position(i,:); globalBestCost = pop.Cost(i); end end % 输出迭代过程中的最优解 disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(globalBestCost)]); end % 输出最终结果 disp('Optimization finished.'); disp(['Best Solution: x1 = ' num2str(globalBest.Position(1)) ', x2 = ' num2str(globalBest.Position(2))]); disp(['Best Cost: ' num2str(globalBestCost)]); % 适应度函数 function cost = CostFunction(x) cost = x(1)^2 + x(2)^2; end

2023-05-29 上传
pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:); % 处理越界情况 pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb); pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub); % 计算适应度值 pop....

二叉树的中序遍历也可以循环地完成。给定循环中堆栈的操作序列如下（其中push为入栈，pop为出栈）： push(1), push(2), push(3), pop(), push(4), pop(), pop(), push(5), pop(), pop(), push(6), pop()

2023-06-28 上传
这是关于二叉树的遍历问题。如果按照给定的循环地完成，最终入栈的元素...4. pop()，输出3 5. push(4) 6. pop()，输出4 7. pop()，输出2 8. push(5) 9. pop()，输出1 10. pop()，输出5 11. push(6) 12. pop()，输出6。

以下代码有什么问题<script type="text/javascript"> window.onload = function () { var subMenus = document.querySelectorAll(".nav.pop-menu"); let i; for (i = 0; i < subMenus.length; i++) { let allAnchors = subMenus[i].querySelectorAll("a"); for (let item of allAnchors) { item.onclick = function () { let popMenu = this.closest("pop-menu"); popMenu.classList.remove("pop"); } } subMenus[i].addEventListener("mouseleave",function () { this.classList.remove("pop"); }); } } function popMenu () { var allPop = document.querySelectorAll(".nav.pop-menu.pop"); if (allPop.length > 0) { for (let k = 0; k < allPop.length; k++) allPop[k].classList.remove("pop"); } var menuItem = event.target.parentNode; var targetSubMenu = menuItem.querySelectorAll(".nav.pop-menu"); if (targetSubMenu) targetSubMenu.classList.add("pop"); } </script>

2023-05-25 上传
3. 在 `popMenu` 函数中，如果没有找到目标子菜单，`targetSubMenu` 的值为 `undefined`，此时调用 `targetSubMenu.classList.add("pop")` 会导致程序抛出异常。因此，在添加类名之前，应该先检查 `targetSubMenu` ...

``` def pop(self): return self.__list.pop()```解释一下流程

2024-06-10 上传
在 Python 中，`def pop(self): return self.__list.pop()` 是一个方法定义，通常会出现在一个类中，用于操作某个类的实例变量。这个方法的作用是执行列表（`self.__list`）的 `pop()` 函数，该函数从列表的末尾删除...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

2023-05-29 上传
idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]),size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() C = np.zeros((1,LEN))...

运行以下代码时：pop_data = pop_data.astype(float) eco_data = eco_data.astype(float)，发生了如下错误：could not convert string to float: '17,.4'，请写出问题所在，并给出解决代码

2023-05-24 上传
问题所在： ...pop_data = pop_data.str.replace(',', '.').astype(float) eco_data = eco_data.str.replace(',', '.').astype(float) ``` 这样就将所有的逗号替换为点号，然后成功地将字符串转换为浮点数。
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