1小时搭建SolidWorks监控错误预警系统原型

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个快速原型系统,功能包括:1. 实时监控SolidWorks进程状态;2. 错误模式识别;3. 预警通知系统(邮件/短信);4. 简易管理面板。使用Python+Flask快速开发,集成Twilio短信API,要求在1小时内完成可演示的原型。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在工作室遇到SolidWorks偶尔崩溃却无人及时处理的问题,于是尝试用Python快速搭建了一个监控预警系统。整个过程不到1小时就实现了基础功能,分享下我的实现思路和关键步骤。

1. 监控进程状态

首先需要实时检测SolidWorks是否运行。通过Python的psutil库可以轻松获取系统所有进程信息,筛选出包含"solidworks"的进程名。当进程消失时(比如意外退出),就会触发后续处理。

2. 错误模式识别

单纯监控进程存在还不够,需要分析错误类型。我通过两种方式实现:

  • 读取Windows事件查看器中SolidWorks相关日志,过滤错误级别的事件
  • 监控特定目录下的崩溃报告文件生成时间戳

当连续出现相同错误代码(如场景中的-97,121,0组合)时,系统会标记为高频错误模式。

3. 预警通知系统

为了及时通知工程师,我选择了最快速的集成方案:

  1. 邮件通知:用smtplib库连接公司邮箱服务器,发送包含错误详情的HTML邮件
  2. 短信提醒:注册Twilio免费账户,通过API发送简短告警到值班手机

测试时发现Twilio的送达速度比邮件快3-5秒,适合紧急情况。

4. 简易管理面板

用Flask快速搭建了管理界面,主要功能包括:

  • 实时显示监控状态
  • 历史错误时间轴
  • 手动触发测试告警的按钮
  • 通知方式配置页面

界面虽然简单,但Bootstrap模板让它看起来足够专业。关键是用ajax实现了状态自动刷新,避免频繁手动刷新页面。

踩坑记录

  1. 权限问题:最初在读取系统日志时被拒绝,后来发现需要以管理员身份运行脚本
  2. 频率限制:Twilio试用账户有发送频率限制,正式使用需要升级套餐
  3. 进程误判:SolidWorks后台进程有时会短暂消失又出现,增加了5秒延时确认机制

优化方向

  • 加入机器学习模块分析错误规律
  • 集成Teams/钉钉等办公软件通知
  • 增加自动截屏保留崩溃现场功能

整个原型开发最耗时的其实是Twilio账号注册(约15分钟),核心代码不到50行。这种快速验证思路非常适合解决临时性痛点问题。

最近发现InsCode(快马)平台的云IDE环境特别适合这类小型开发——不用配置本地Python环境,内置的Flask模板能直接运行调试,还省去了部署服务器的麻烦。他们的网页版VS Code编辑器响应速度也很流畅,意外崩溃时还能自动恢复文件。

示例图片

最惊喜的是完成开发后,点击部署按钮就能生成可公开访问的演示链接,同事们在手机上也能实时查看监控状态。从编码到上线全程没离开浏览器,对快速原型开发实在太友好了。

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    开发一个快速原型系统,功能包括:1. 实时监控SolidWorks进程状态;2. 错误模式识别;3. 预警通知系统(邮件/短信);4. 简易管理面板。使用Python+Flask快速开发,集成Twilio短信API,要求在1小时内完成可演示的原型。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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