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数字孪生技术架构

因此,资产管理是数字孪生体平台的杀手级应用。高度集成的信息物理系统的核心功能为实时控制,因为它来自嵌入式系统,就是为了实时控制而产生的,但数字孪生体通过对传统工业系统的解耦,形成了分层的结构,客观地说,它牺牲了一定的性能,换来了灵活性,这也是它具有通用目的技术特征的原因之一。数字孪生体平台的杀手级应用有可能是资产管理,按照数字孪生化五个等级的要求,第一级几何模型构成了数字资产的基本特征,虽然这个等

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#架构#微服务#分布式
LabVIEW多路数据采集程序

学习之路,长路漫漫,写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中,我们去记录思考的过程,便于日后复习,梳理自己的思路。学习之乐,独乐乐,不如众乐乐,把知识讲给更多的人听,何乐而不为呢?

#单片机#stm32#嵌入式实时数据库
机器学习信号处理

使用机器学习处理信号,我以语音信号为例。常见的声学信号特征有:这些是声学信号中,常见的手工特征。针对特定的信号,会有一些常用的特征。一些通用的方法有:小波分解,信号分解(提取信号不同频率的特质)、主成分分解等。可以根据问题,先提取信号特征,再将特征输入到机器学习模型中进行建模分析。此外,机器学习(深度学习)技术本身也可以做信号特征的处理,比如以传统的全连接神经网络构造自编码器,或者是以卷积为基的深

#机器学习
OpenCV-手势语言识别

设定训练集batch_size=50,则每训练50张图片后进行一次迭代,根据损失函数前向传播,完成参数更新。需要Python 3.6及以上配置,在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需的配置,下载地址为:https://www.anaconda.com/,也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。在模型训练过程中,同时保存模型当前已训练周期数、权重、损失函数、优化算法,

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#opencv#python#tensorflow
vue使用x2js对xml数据进行转换处理

为了以一种简单易用的方式访问XML数据,你可能不想编译一个C解析器,而是想寻找一个更方便的解决方案。xml2js是一个简单的XML到JavaScript对象转换器,支持双向转换。最简单的安装xml2js的方式是使用npm。只需执行npm install xml2js,npm将会下载xml2js及其所有依赖。xml2js也可以通过Bower进行安装,只需执行bower install xml2js,

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#vue.js#xml#前端
Element+Vue+OpenLayers的项目实战

全局安装是指在计算机的任何位置都可以访问Vue,局部安装只能在局部位置访问Vue,在命令行窗口中使用“-g”表示全局安装。图1-8中,文件夹node_modules中保存的是项目的依赖包文件,package.json是项目依赖包的配置文件,该文件中的“dependencies”键(key)对应的值(value)是该项目引入的外部库文件,如图1-9所示。项目运行成功后,会有一个IP地址,浏览器中输入

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#vue.js#前端#javascript
LabVIEW的编程-程序框图入门笔记

例如,若开关的边框为绿色,表示它可与Express VI(快速VI)上任意带绿色标签的输入端相连。在前面板控件中输入的数据将通过控件接线端传输至程序框图,然后进行数据的加减运算。连线板是一组与VI中的输入控件和显示控件对应的接线端,类似于文本编程语言中的函数调用参数列表。在程序框图的流程图中进行编程,可以控制和操纵在前面板上定义的输入和输出功能。程序框图对象包括接线端、子VI、函数、常量、结构和连

#物联网#人工智能#嵌入式实时数据库
labview与stm32通信

学习之路,长路漫漫,写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中,我们去记录思考的过程,便于日后复习,梳理自己的思路。学习之乐,独乐乐,不如众乐乐,把知识讲给更多的人听,何乐而不为呢?

#stm32#嵌入式实时数据库#嵌入式硬件
基于labview的智能大棚监控系统-上位机

学习之路,长路漫漫,写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中,我们去记录思考的过程,便于日后复习,梳理自己的思路。学习之乐,独乐乐,不如众乐乐,把知识讲给更多的人听,何乐而不为呢?

#嵌入式硬件#嵌入式实时数据库#学习
机器学习算法之决策树实现鸢尾花数据分类

**决策树案例:鸢尾花数据分类**import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport warningsfrom sklearn import tree #决策树from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

#算法#决策树#python +1
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