这是我在开发过程中收藏的一些帖子 希望对大家有帮助~~~
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内容概要:本文详细介绍了施耐德M580系列PLC的存储结构、系统硬件架构、上电写入程序及CPU冗余特性。在存储结构方面,涵盖拓扑寻址、Device DDT远程寻址以及寄存器寻址三种方式,详细解释了不同类型的寻址方法及其应用场景。系统硬件架构部分,阐述了最小系统的构建要素,包括CPU、机架和模块的选择与配置,并介绍了常见的系统拓扑结构,如简单的机架间拓扑和远程子站以太网菊花链等。上电写入程序环节,说明了通过USB和以太网两种接口进行程序下载的具体步骤,特别是针对初次下载时IP地址的设置方法。最后,CPU冗余部分重点描述了热备功能的实现机制,包括IP通讯地址配置和热备拓扑结构。 适合人群:从事工业自动化领域工作的技术人员,特别是对PLC编程及系统集成有一定了解的工程师。 使用场景及目标:①帮助工程师理解施耐德M580系列PLC的寻址机制,以便更好地进行模块配置和编程;②指导工程师完成最小系统的搭建,优化系统拓扑结构的设计;③提供详细的上电写入程序指南,确保程序下载顺利进行;④解释CPU冗余的实现方式,提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文中还涉及一些特殊模块的功能介绍,如定时器事件和Modbus串口通讯模块,这些内容有助于用户深入了解M580系列PLC的高级应用。此外,附录部分提供了远程子站和热备冗余系统的实物图片,便于用户直观理解相关概念。
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Android Studio Meerkat 2024.3.1 Patch 1(android-studio-2024.3.1.14-windows.zip)适用于Windows系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/90557033 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/90557035
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1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-GRU锂电池剩余寿命预测(Matlab完整源码和数据) 2.数据集:NASA数据集,已经处理好,B0005电池训练、B0006测试; 3.环境准备:Matlab2023b,可读性强; 4.模型描述:Transformer-GRU在各种各样的问题上表现非常出色,现在被广泛使用。 5.领域描述:近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer-GRU在该领域的应用。 6.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
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这是一个完整的端到端解决方案,用于分析和预测阿联酋(UAE)地区的二手车价格。数据集包含 10,000 条二手车信息,覆盖了迪拜、阿布扎比和沙迦等城市,并提供了精确的地理位置数据。此外,项目还包括一个基于 Dash 构建的 Web 应用程序代码和一个训练好的 XGBoost 模型,帮助用户探索区域市场趋势、预测车价以及可视化地理空间洞察。 数据集内容 项目文件以压缩 ZIP 归档形式提供,包含以下内容: 数据文件: data/uae_used_cars_10k.csv:包含 10,000 条二手车记录的数据集,涵盖车辆品牌、型号、年份、里程数、发动机缸数、价格、变速箱类型、燃料类型、颜色、描述以及销售地点(如迪拜、阿布扎比、沙迦)。 模型文件: models/stacking_model.pkl:训练好的 XGBoost 模型,用于预测二手车价格。 models/scaler.pkl:用于数据预处理的缩放器。 models.py:模型相关功能的实现。 train_model.py:训练模型的脚本。 Web 应用程序文件: app.py:Dash 应用程序的主文件。 callback
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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内容概要:本文档涵盖了一项关于企业破产概率的详细分析任务,分为书面回答和Python代码实现两大部分。第一部分涉及对业务类型和破产状态的边际分布、条件分布及相对风险的计算,并绘制了相应的二维条形图。第二部分利用Python进行了数据处理和可视化,包括计算比值比、识别抽样技术类型、分析鱼类数据集以及探讨辛普森悖论。此外,还提供了针对鱼类和树木数据的统计分析方法。 适合人群:适用于有一定数学和编程基础的学习者,尤其是对统计学、数据分析感兴趣的大学生或研究人员。 使用场景及目标:①帮助学生掌握统计学概念如边际分布、条件分布、相对风险和比值比的实际应用;②教授如何用Python进行数据清洗、分析和可视化;③提高对不同类型抽样技术和潜在偏见的理解。 其他说明:文档不仅包含了理论知识讲解,还有具体的代码实例供读者参考实践。同时提醒读者在完成作业时需要注意提交格式的要求。
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