LightningChart 图表控件实战案例-DCC

DCC Dynamics借助LightningChart图表控件优化其环保系统的监控界面,实现了高性能的数据可视化,有效节省了10%-20%的能源。LightningChart的出色性能、易于理解和使用的示例、活跃的技术论坛以及高效的技术支持,为DCC Dynamics带来了显著的图表性能和视觉提升,赢得了客户好评。

DCC Dynamics 致力于为建筑管控行业生产OEM的监控和管理产品。公司的旗舰产品环境物流系统Environmental Logistics System” 用于大型建筑,校园及研究所设施,有效地节约10%-20%的能源。

 

DDC Dynamics的CEO Heather Granneman与我们分享了选择 LightningChart 图表控件的原因:

 

  1. 无与伦比的性能,
  2. 试用版中的Demo和示例简单易懂,
  3. 技术论坛活跃,但又没有过于活跃。

 

本司使用LightningChart 展示标准XY和3D图表,并进行结果分析。比如,LightningChart集成到多点触控交互式电机/风扇/泵控制优化界面中, 以及自动生成全组合能源管理系统-设备分析调查   来量化并改善能源管理基础设施的节能功效。

 

“LightningChart 运行速度很快,在图表生成统计数据方面令人刮目相看。图表渲染只占整个处理时间的一小部分,在几分之一秒内可记录成千上万的数据。LightningChart API很容易实现,绝对是在短期内可以熟练使用的API之一

 

Granneman女士提到她得到了多次的技术支持,每次技术支持回复迅速,准确,全面在我的学习过程中Arction 团队的服务非常耐心周到 

 

Granneman女士还指出了LightningChart带给DCC Dynamics 产品的收益:

 

在项目使用LightningChart之后,我们大大地提高了我们的图表性能和视觉外观。我们接到了客户的好评,选择lightningChart是正确的。

### EfficientNet B7 预训练权重文件的下载方法 EfficientNet 是一种高效的卷积神经网络架构,其在速度和精度上的表现令人印象深刻[^1]。对于 EfficientNet B7 模型,其预训练权重文件为 `efficientnet-b7-dcc49843.pth`。以下是获取该文件的具体方法: #### 方法一:通过官方 GitHub 仓库下载 EfficientNet 的官方实现位于 GitHub 仓库 `lukemelas/EfficientNet-PyTorch`,其中提供了所有版本的预训练权重文件。用户可以直接从以下链接下载 EfficientNet B7 的预训练模型权重文件: - 下载链接: [efficientnet-b7-dcc49843.pth](https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b7-dcc49843.pth) [^3] #### 方法二:通过 PyTorch 官方模型库下载 PyTorch 提供了常见预训练模型的下载接口,用户可以通过代码直接加载 EfficientNet B7 的预训练权重。以下是一个示例代码片段: ```python import torch from efficientnet_pytorch import EfficientNet # 加载 EfficientNet B7 模型及其预训练权重 model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b7') ``` 如果需要手动保存权重文件,可以使用以下代码将权重保存到本地: ```python # 保存预训练权重到本地 torch.save(model.state_dict(), 'efficientnet-b7-dcc49843.pth') ``` #### 方法三:手动下载并加载权重 如果无法通过上述方法直接下载,可以选择手动下载权重文件并加载到模型中。以下是一个完整的代码示例: ```python import torch from efficientnet_pytorch import EfficientNet # 手动指定权重文件路径 net_name = 'efficientnet-b7' model_ft = EfficientNet.from_name(net_name) net_weight = 'eff_weights/efficientnet-b7-dcc49843.pth' # 权重文件路径 state_dict = torch.load(net_weight) model_ft.load_state_dict(state_dict) ``` 确保权重文件已正确放置在 `eff_weights` 目录下[^2]。 #### 方法四:通过博客或第三方资源下载 如果由于网络原因无法从官方渠道下载,可以参考相关博客提供的备用下载链接。例如,某些博主会提供迅雷等加速下载方式[^5]。 --- ### 注意事项 1. **环境准备**:确保已安装 `EfficientNet-PyTorch` 库。如果未安装,可以通过以下命令完成安装: ```bash git clone https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch cd EfficientNet-Pytorch pip install -e . ``` 2. **硬件要求**:EfficientNet B7 是 EfficientNet 系列中参数量和计算量最大的模型,建议在具备高性能 GPU 的环境中运行。 ---
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