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通过上述代码示例，我们可以轻松地在C#中读取Fanuc机器人数学信号。这种方法不仅简单高效，还能够很好地支持机器人控制和状态反馈。希望本文能够为读者提供一个清晰的参考，帮助他们在实际项目中灵活运用RSNAP库实现类似的功能。c#读取fanuc机器人的数据信号。例如IO信号。数字输出。数字输入。机器人输出。机器人输入等等也可以读取R寄存器等信号提供c#源程序。提供相关的机器人配置文档。如果您有更多关
西门子S7-1500PLC汽车模具项目案例发那科机器人,变频器,100多个气缸 ，1台S7-1516F-3PN/PD,1台S7-1214C ,11个分布式IO,IM151-3 PN间的智能通讯以及2台西门子TP1200触摸屏控制，带有安全模块 .程序块结构清晰 程序带中文注解，是学习借鉴好帮手 可复制直接使用！在自动化程度日益提高的汽车模具制造领域，西门子S7 - 1500PLC凭借其强大的性能，
这份白皮书是《2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》，由火山引擎发布，旨在为企业在大模型技术的应用落地提供指导和参考。以下是对白皮书内容的详细解读分析：核心观点• 大模型与业务深度融合：大模型技术已进入与业务深度整合的关键时期，企业正基于具体业务场景积极探索大模型的实际部署与应用潜力.• 落地周期和应用速度超预期：大模型能够大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长，企业实现大模型部署
摘要： 本文探讨了将大型语言模型DeepSeek-7B部署到资源受限的边缘设备和嵌入式系统的挑战与解决方案。通过模型剪枝、量化（如INT8/FP16）、硬件适配及推理引擎优化（如ONNXRuntime、TensorRT），显著降低了模型的内存占用和计算需求。结合ARM NEON指令集优化和内存管理策略，实现了在嵌入式平台（如NVIDIA Jetson、ARM Cortex-A72）上的高效推理，延
在实际应用中，该机制展现出三大典型特征：首先是记忆窗口的滑动管理，系统会维护固定长度的对话缓存，当超出容量时自动淘汰最早的信息，确保资源占用可控；当用户提出“我指的是第一个方案里的第三步”这类嵌套指代时，系统会启动多级检索流程，先定位目标方案，再提取具体步骤，这种分层解析方式显著提升了长对话的连贯性。对于开发者而言，理解这套记忆机制的价值不仅在于技术借鉴，更能帮助我们在设计对话系统时合理设定预期，
无需自建集群：全托管服务，分钟级开通开发体验友好：Jupyter Notebook 风格，支持 Magic Command 快速连接计算资源安全合规：天然集成 RAM 权限体系、VPC 网络隔离、敏感信息加密成本可控：按量付费 + 包年包月，适合测试与生产混合场景。
（一）基于注意力机制的归因解释人类视觉系统在观察外界信息时，会自动聚焦于感兴趣区域并抑制不相关的信息。基于深度学习的注意力机制类似于人类视觉系统，可以从输入信息中筛选出利于模型预测的特征并赋予其更高的权重。基于注意力机制的事后可解释方法通过可视化注意力权重解释信号特征对模型决策的贡献。具体来讲，在深度网络中融入注意力机制，在训练过程中通过反向传播算法优化网络，注意力权重会自适应为输入信号的特征分配
学习大数据处理工具时发现理解数据库和数据仓库两个概念的重要性，这里进行一个总结。
阿里云提供的大数据计算服务MaxCompute（原名ODPS，Open Data Processing Service的简称）是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案，主要用于实时性要求不高的离线计算分布式处理场景。因此，大数据计算服务MaxCompute不能用于数据的实时处理场景中。
在云栖大会的ODPS分论坛上，阿里云MaxCompute迎来了十五周年的重大技术发布。从云原生到AI原生，MaxCompute正式宣告迈入一个全新的发展阶段，推出AI原生数据仓库核心能力，构建面向AI时代的大数据基础设施。
开发者可基于此框架快速迭代，或引入 RTOS、文件系统、AI 指纹识别算法，持续拓展“高安全、低功耗、易维护”的智能门禁生态。代码摒弃 RTOS，采用 1 ms SysTick 时基，配合 16 路状态机实现“伪并行”。使用 TIM1 高级定时器互补 PWM，占空比 5 % 起步，每 2 ms 递增 1 %，实现“软启动”，避免机械冲击。当前密码摘要使用 SHA-256，可通过 替换“crypto
**产生原因：**上游数据中的字段类型为decimal（38,18），下游数据类型也为decimal**解决方法：**将两表数据类型统一。上游数据的类型为decimal，下游数据类型也为decimal
MaxCompute物化视图是一种预先计算并存储结果数据的数据对象，它作为一张虚拟表存在MaxCompute项目中，是一个或多个表的聚合、过滤以及Join组合计算的结果。基于MaxCompute优化器强大的自动查询改写能力，当作业可以复用物化视图结果时，优化器自动将复杂操作替换为读取物化视图操作，从而提升作业执行速度、节省作业计算资源。阿里云MaxCompute在飞天发布时刻推出了“物化视图智能推
本文分享了 MaxCompute 在 Data + AI 领域所做工作的介绍，包括面向 Python 生态和 AI 计算场景的演进历史，MaxCompute 在 Data + AI 领域构建的核心能力和相关解决方案，以及基于这些核心能力支撑的应用场景和成功客户案例。
本文根据ODPS十五周年·年度升级发布实录整理而成。
数据倾斜是指在并行计算模式下（map-reduce框架，数据被切分为N个片段，分发到不同的计算节点上，单独计算），部分节点处理的数据量远大于其他节点，造成该节点计算压力过大，从而导致少数节点的运行时长远远超过其他节点的平均运行时长，进而影响整体任务产出时效，造成任务延迟，这个现象就是数据倾斜。...
随着数据收集手段不断丰富，行业数据大量积累，数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据（TB、PB、EB）级别。MaxCompute致力于批量结构化数据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。云原生大数据计算服务（MaxCompute）是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速
最近在做一些业务宽表的迁移，因为一个比较老的数仓示例已基本已弃用。该仓库为了快速响应数据需求，采用简单模式，没分开发环境和生产环境，使用的查询语言是MySQL。而迁移的目标仓库是标准模式（开发生产分环境跑），使用的ODPS SQL。在迁移的过程中，经常遇到的报错问题就是关于数据类型不一致，一段几百行的SQL，报错，调试，定位到问题，修改好，重跑，又报错……改了又改，最终跑通之后，粗算一下时间，足足
将大模型“装”进手机、融入供应链，带到办公室和生产线……2024年以来，不少国产大模型已经踏上和实体产业相融合的新赛道，加速多场景落地。今年《政府工作报告》明确指出，持续推进 “人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。“支持大模型广泛应用”首次被写入《政府工作报告》
通过聚合拆分再聚合的方式实现一行数据变分组的多行多列
一、开通Dataworks（1）百度搜Dataworks，进入如下页面，点击立即开通（2） 这里要选好自己想要的配置，这里展示我之前的配置解决方案：选DataWorks+MaxCompute组合产品DataWorks：标准版购买时长：1年MaxCompute：按量付费（3）开通好之后，进入Dataworks的控制台，点击dataworks首页二、进入dataworks首页三、数据开发（1）点击数据
原文链接：https://blog.csdn.net/yitian_z/article/details/90729172案例：本文主要描述阿里云数据处理平台DataWorks中MaxCompute常用操作命令一、表操作（1）删除表：DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;1、如果不指定if exists选项而表不存在，则返回异常。若指定此选项，无论表是否存在，皆返回成功
在平时的工作中，经常有按照不同维度筛选和统计数据的需求。拿视频会员订单数据来说吧，运营人员要查看深圳市的成功下单数或则深圳市某一种产品的成功下单数或者某一种产品的所有成功下单数时，每天的订单数又很大，现查的话按照不同的维度去查询又很慢。此时本篇文章或许会帮助到你。group by：主要用来对查询的结果进行分组，相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。可以添加聚合函数。grouping sets
前端时间，使用阿里云MaxCompute做数据仓库，处理大数据的分析处理，整理一下数据仓库的基础理论。BI（Business Intelligence 商业智能）的作用操作性数据特点：细节化，分散化；决策性数据：综合化，集成化；企业对应用继承的需求：1，实时监控；2，决策支持；3，预测；现有应用系统无法达到企业的要求：1，数据分散；2，数据不兼容；3，系统应用孤立；BI：1，通过集成
摘要： ODPS（Open Data Processing Service），是阿里巴巴通用计算平台提供的一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案，现在已更名为MaxCompute，MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。ODPS（Open Data Processi
MaxCompute是阿里云大数据计算服务的一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。MaxCompute适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您
最近一直在看《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》一书，读完之后感觉受益良多。第一，对于整个大数据的体系有了更多且清晰的认知；第二，对于不同系统的逻辑处理方式给予了引导；第三，毕竟是阿里多年技术的累计产出，而且都是阿里技术大牛写的，干货相当多；最后，如果对于大数据方向想有更深入的了解，推荐阅读本书。
缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）缓慢变化维是维度技术中用于描述维度变化情况的一种分类。什么是SDC?在现实的实施中先说一下缓慢变化维的概念。缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）指的是：维度中的某一个或某几个属性不是固定不变，会随着时间的推移发生低频次改变。打个比方，小李在魔都奋斗多年，成功买房落户，那么小李的户籍地址就会发生变化；如果
刚刚，DeepSeek官方发布DeepSeek-V3模型更新技术报告。！而且这。DeepSeek-V3-0324和之前的DeepSeek-V3。打破了之前传言该版本base模型是R2的传言。，与此前网传的685B有所出入。开源版本上下文长度为128K（网页端、App和API提供 64K 上下文）。私有化部署时只需要更新checkpoint和tokenizer_config.json（tool ca
昨天夜里，深夜惊雷。一个新团队突然发了一个首款通用行的项目：Manus。演示在此，我人直接看麻了。看完我的第一感觉，卧槽，人类又要一败涂地了。这尼玛，就是OpenAI的DeepResearch和Claude的Computer Use的究极集合体，甚至，他还能自己写代码，直接Coding Agent。这特么是什么怪物啊。。。我预想到这一天会来，只是没想到，来的如此之早。Manus在GAIA的评分上，
表饱和度（字段是否为空）、字段阈值（数值类字段取值是否超出有效边界）是评估数据质量的关键指标，由于是单表内字段级别的校验和统计，并且几乎涉及所有表，范围大、逻辑简单、重复性强，很多数据工程师会使用 PyODPS 进行相关功能的开发。本文基于 PyODPS 分别使用 3 种方式实现了“饱和度统计”功能，展示了它们的执行效率，并分析了原因。
表结构新建好并提交发布后，您可以使用 DataWorks 通过数据集成任务、MaxCompute 节点任务向 MaxCompute 表中写入数据，DataWorks 深度适配数十种大数据及 AI 计算引擎进行数据集成，支持自定义数据集的开发与调度。此外，DataWorks 还支持通过上传数据功能将本地数据导入 MaxCompute 表中。当然，也可以使用 DataWorks 对写入的数据进行二次开
本文将为您带来基于阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 以及大数据治理开发平台 Dataworks 实现使用自定义数据集微调 DeepSeek-R1 蒸馏模型，通过这一过程能够简化模型微调和数据集构建的过程，提高开发效率。
大数据竞赛的第二阶段需要通过远程桌面的方式连接阿里提供的虚拟机， 所有操作都是在远程主机上进行， 在搞清楚文件回传方式之前真是各种麻烦（写博客都没有办法贴代码）。 用了两个上午初步上手， 希望接下来进展顺利， 不要第一个月就惨遭淘汰。 首先在cmd 通过mstsc 链接远程桌面， 远程桌面上只有一个我的电脑图标。 C盘目录下的TOOLS文件夹中有eclipse ，pyth
近几年，互联网行业发展风起云涌，“大数据”炙手可热，对处于初始阶段的大数据而言，很多企业都不会错失机会。那么，大数据未来的发展前景和应用策略如何?本文将结合融信教育多年来经验为大家解析：趋势一数据的资源化何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理...
（一）基本概念1.ODPS：Open Data Processing Service， 简称ODPS；是由阿里云自主研发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域；阿里巴巴的离线数据业务都运行在ODPS上；2.御膳房：基于ODPS的一个应用模型；基于公共云计算的数据管理、计算和交换平台，为政府机构、企业、科研机构、第三方软件服务商等客户，提供大
背景大数据存储场景：一般有点实力的公司，会自有机房，将自己的内部数据存储在服务器集群当中，而一些前期没考虑机房的公司，会选择将数据存储在公有云上，国内现在比较厉害的有阿里云、华为云、亚马逊云等。今天有个需求，客户公司，他们的数据存储在阿里云上，使用的是MaxCompute（原ODPS）来计算和分析数据。MaxCompute（原ODPS）是一项面向分析的大数据计算服务，它以Serverless架构提
《ODPS权威指南》笔记ODPS简介ODPS是什么**ODPS（Open Data Processing Services）**是一个海量数据处理平台，提供大数据处理的云计算服务，基于阿里巴巴自主研发的分布式操作系统开发，主要提供结构化和半结构化数据的存储和计算。ODPS的作用基于SQL构建大规模数据仓库和企业BI系统于DAG和Graph等分布式编程模型开发数据应用基于统计和机器学习算法开发大数据
FineDataLink是一款集实时数据同步、ELT/ETL数据处理、数据服务和系统管理于一体的数据集成工具，可在Windows或Linux环境上部署，全程基于B/S浏览器端进行任务开发和任务运维，更多精彩功能，邀您体验，希望能帮您解决企业中数据从任意终端到任意终端的处理和传输问题。Doris作为一款简单易用、高性能和统一的分析数据库，有丰富的生态环境，兼容MySQL，适合OLAP分析，不仅可以支
慈善募捐系统是针对慈善事业的统计，和大数据检索的分析，以及爬取网站慈善事业的功绩做的慈善数据的统计分析，针对各地的人文需求设计的一款公开的慈善募捐平台，将人们在进行慈善事业或发展的流程交于平台管理，可以解决传统存在的信任问题，使募捐的过程中实现可信、可控、可管，提高募捐过程的透明性、高效性、高安全性、隐私保密性。本系统基于java语言开发，对外开放式接口模式区块链是一种比较特殊的分布式数据库。分布
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