ICS通信系统V2技术文档研究指南

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0 下载量 183 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 119KB RAR 举报
资源摘要信息:"SZ.691.0A1.V2.rar_V2_ics 文档" 1. ICS通信系统的概念和作用： ICS(Industrial Control System)，即工业控制系统，是一种专门用于工业生产环境的自动控制系统。它能够实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产效率和质量，降低生产成本。ICS系统广泛应用于电力、石油、化工、水处理、交通等领域。 2. ICS通信系统的技术特点： a. 高可靠性：ICS系统通常需要连续、稳定地运行，因此，其设计和实施都需要充分考虑系统的可靠性和稳定性。 b. 实时性：ICS系统需要实时地收集和处理生产数据，对生产过程进行实时监控和控制。 c. 安全性：ICS系统需要保证系统的数据安全和设备安全，防止数据泄露和设备故障。 3. ICS通信系统的组成： a. 控制器：控制器是ICS系统的核心部件，负责接收和处理控制指令，控制生产过程。 b. 传感器：传感器用于收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、流量等。 c. 执行器：执行器用于执行控制器发出的指令，控制生产过程。 d. 通信网络：通信网络用于连接控制器、传感器和执行器，实现数据的传输和交换。 4. ICS通信系统的研究意义： ICS系统的研究可以帮助我们更好地理解和掌握工业生产过程，提高生产效率和质量，降低生产成本。同时，ICS系统的研究也有助于我们发现和解决生产过程中的各种问题，提高生产安全。 5. ICS通信系统的技术文档： 技术文档是记录和描述ICS系统设计、实施、使用和维护等方面信息的重要资料。通过阅读和理解技术文档，我们可以更好地理解和掌握ICS系统的功能和特性，提高系统的使用效率和安全性能。 6. 内话系统的概念和作用： 内话系统是一种用于内部通信的系统，它可以让系统内部的各个部门或者人员进行有效的信息交流和沟通。内话系统在企业、机关、学校等领域都有广泛的应用。 7. 内话系统的组成： 内话系统的组成主要包括电话交换机、电话终端、传输网络等部分。电话交换机负责处理通话请求，电话终端用于拨打电话和接听电话，传输网络用于连接电话交换机和电话终端。 8. 内话系统的研究意义： 内话系统的研究可以帮助我们更好地理解和掌握内部通信的方式和方法，提高内部通信的效率和质量，促进内部信息的交流和共享。 9. ICS文档中的信息解读： 文档中可能会包含ICS系统的设计、实施、使用和维护等方面的详细信息，我们可以通过解读这些信息，更好地理解和掌握ICS系统的工作原理和特性，提高系统的使用效率和安全性能。 10. 内话系统与ICS通信系统的关系： 内话系统可能会作为ICS通信系统的一部分，用于实现系统的内部通信。同时，内话系统也可以独立存在，用于实现组织内部的通信。 以上就是关于SZ.691.0A1.V2.rar_V2_ics文档的知识点总结。通过对这些知识点的深入理解和掌握，我们可以更好地理解和使用ICS通信系统和内话系统，提高生产和工作的效率和质量。

[V.I._Arnold,_Mark_Levi,_J._Sz_cs]_Geometrical_Met(z-lib.org).djvu

2023-09-25 上传
[V.I._Arnold,_Mark_Levi,_J._Sz_cs]_Geometrical_Met(z-lib.org).djvu

STTOOL_F1_90_v200_00_SZ.exe

2020-04-26 上传
o9u盘灰付工罪。

FileName_Save = "修改后.docx" print('正在处理:' + fileName) document = docx.Document(fileName) # 修改表格格式 temp_i_row = 0 for i_index, i_table in enumerate(document.tables): # 设置表格外边框为 1.5 磅 tblPr = i_table._element.xpath('w:tblPr')[0] tblBorders = OxmlElement('w:tblBorders') tblBorders.set(qn('w:top'), 'on') tblBorders.set(qn('w:left'), 'on') tblBorders.set(qn('w:bottom'), 'on') tblBorders.set(qn('w:right'), 'on') tblBorders.set(qn('w:insideH'), 'on') tblBorders.set(qn('w:insideV'), 'on') tblBorders.set(qn('w:sz'), '24') tblBorders.set(qn('w:val'), 'single') tblBorders.set(qn('w:space'), '0') tblPr.append(tblBorders) # 设置表格内边框为 0.75 磅 for row in i_table.rows: for cell in row.cells: for paragraph in cell.paragraphs: for run in paragraph.runs: run.font.size = Pt(10) cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:insideH'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:insideV'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:top'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:bottom'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:left'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:right'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:sz'), '18') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:val'), 'single') cell._element.tcPr.tcBorders.set(qn('w:space'), '0') # 保存文档 document.save(FileName_Save) 报错：AttributeError: 'CT_TcPr' object has no attribute 'tcBorders'

2023-06-09 上传
这个报错的原因是因为在修改表格内边框的时候，代码中使用了 `cell._element.tcPr.tcBorders`，而实际上 `CT_TcPr` 对象并没有 `... # 保存文档 document.save(FileName_Save) ``` 这样应该就可以解决这个报错了。

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式

2023-06-08 上传
pos_code = tf.concat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])], axis=0) if self.pos_bias: att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code else: att_map = tf....

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

2023-05-17 上传
self.batch_sz = batch_sz self.enc_units = enc_units self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.enc_units, return_sequences=True, ...

用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

2023-06-08 上传
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2])) am_shape = tf.shape(att_map) att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_...

output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size;

2023-06-08 上传
其中p.norm_target_sz表示目标的标准化大小，prod()表示将p.norm_target_sz中的元素相乘，p.output_sigma_factor和p.hog_cell_size是算法中的参数。具体来说，该公式是根据目标大小和图像坐标系中的分辨率来计算高斯...

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

2023-06-08 上传
首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors，用于对目标进行尺度变换。在此基础上，计算尺度...

lead(a.n_EN_SZ)over(partition by a.VC_CPDM,a.C_ID,a.vc_scdm,a.l_tzlx order by a.D_YWRQ) PRI_SZ 将这个sql代码转换成python代码

2024-09-10 上传
df['PRI_SZ'] = df.groupby(level=[0, 1, 2, 3]).n_EN_SZ.shift(-1) # 重置索引，这样可以回到原始的DataFrame结构 df.reset_index(inplace=True) # 现在df中包含了额外的列'PRI_SZ'，它包含了每个分组中下一行的'...

output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size; y = gaussianResponse(p.cf_response_size, output_sigma); yf = fft2(y);

2023-06-08 上传
其中，p.norm_target_sz 表示目标的大小，prod(p.norm_target_sz) 表示目标大小的面积，sqrt(prod(p.norm_target_sz)) 表示目标大小的平方根，即目标的尺寸。p.output_sigma_factor 是一个系数，用于控制高斯响应...
我虽横行却不霸道
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