流程控制编码方案设计——Poorscope.zip Windows压缩包解析

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 175KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Poorscope.zip_WINDOWS_是一个包含过程控制编码方案设计的压缩包文件。根据文件标题和描述,该压缩包可能包含了与在Windows环境下进行过程控制编程相关的文件。过程控制编码通常是工业自动化中的一部分,涉及到编写用于控制和监视物理过程的软件。" 1. 标题分析: 标题中提到的"Poorscope.zip_WINDOWS_"表明这是一个针对Windows操作系统的压缩包文件。文件名中的"Poorscope"可能是一个项目名或工具名,而"zip"表示文件被压缩以方便存储和传输。"WINDOWS"作为标签,进一步确认了文件的兼容性和目标操作系统。 2. 描述分析: 描述中的"schematic design of process controll coding"揭示了该压缩包文件主要包含有关过程控制编码的设计信息。过程控制编码是工业自动化和控制系统中的一个关键环节,它涉及到创建代码来监控和管理物理过程,比如温度控制、压力调节、流量测量等。 3. 文件名称列表分析: - "Pr_scope.bas": 这个文件扩展名为.bas,表明它可能是用BASIC语言编写的程序代码。在早期的控制系统和简单的微控制器编程中,BASIC语言被广泛使用。此文件可能是过程控制软件的一个模块或脚本。 - "PR_SCOPE.HEX": .HEX文件通常包含了十六进制代码,这种格式广泛用于存储二进制数据,尤其在编程微控制器或固件时。这个文件可能是某种硬件设备或微控制器的程序代码,通常用在编程器上将其烧录到微控制器中。 - "Ph3_2.jpg": 这个图片文件可能是一张过程控制的示意图或流程图,通常用于说明或设计过程控制系统的某些方面。图片文件在技术文档和项目报告中是常见的,用于直观地解释复杂的过程。 - "PoorSCOPE.pdf": PDF文件格式广泛用于文档共享,因为它具有跨平台兼容性和不易于编辑的特性,确保了文档的格式一致性。该文件可能是整个过程控制编码设计项目的报告或手册,提供了详细的设计说明和实施指南。 综上所述,"Poorscope.zip_WINDOWS_"压缩包包含了与Windows操作系统兼容的过程控制编码方案的多个文件。这些文件涉及到了编码的实现(.bas和.hex文件)、系统设计的视觉表示(.jpg图片文件)以及完整的设计文档(.pdf文件)。对于从事过程控制编程的工程师或技术人员来说,这些文件将是非常有用的资源,可以提供一个完整的过程控制编码解决方案的概览和实施细节。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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