effector - 必应词典

最新推荐文章于 2024-09-11 09:30:18 发布
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实际的机械臂控制（9）Moveit单独控制机械臂末端在XYZ三个轴的平移和旋转(基于python)
qq_33328642的博客
03-01 7768
0. 序言 在moveit中，控制机械臂的末端执行器运动的API有两个，分别是： shift_pose_target set_pose_target 第一个API：shift_pose_target group_name.shift_pose_target(DOF_Index, DOF_moveit_value, end_link_name) 一个个分析 group_name时你的规划组的名字。就比如，我用的规划组的名字是 arm 那么我调用这个API时就是： arm.shift_pose_targ
effector-preset
05-07
yarn add -D openapi@^1.0.0 effector-openapi-preset 创建配置 // openapi.config.js module . exports = { file : 'path to local or remote swagger v2 or v3 spec' , outputDir : 'relative path to generated...
ROS入门九 MoveIt！编程（上）
qq_41415238的博客
06-18 3604
ROS入门九 MoveIt！编程 接口介绍基础编程编程接口关节空间规划关节空间介绍代码部分工作空间规划工作空间的介绍代码部分 接口介绍 由move_group的框架图可以看出，前面讲的是关于GUI可视化接口的部分，通过可视化的形式完成了机械臂的运动规划的控制，主要是去熟悉了关于MoveIt！提供的GUI接口。 接下来的是C++/Python用户接口的部分，这里的整个用户接口都是通过action或者service或者是其他信息跟Move_group来做数据交互的，最终Move_group完成了路径规划之后，
通过ROS控制真实机械臂(14) --- 笛卡尔运动规划
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12-19 1万+
笛卡尔运动规划Python接口https://blog.csdn.net/qq_32618327/article/details/99966978 笛卡尔运动规划C++接口https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/81189737 Moveit!官网API介绍：http://docs.ros.org/kinetic/api/moveit...
movegroup运动控制函数总结
坐于屋顶望月球
05-01 2439
1.set_pose_target( ): INPUT：pose, end_effector_link = “” Set the pose of the end-effector, if one is available. The expected input is a Pose message, a PoseStamped message or a list of 6 floats: [x...
软件测试报告——必应词典&&必应背单词
weixin_34407348的博客
12-28 258
测试人员：10061189 谭传奇， 10061160 连昭鹏 测试软件：必应词典&&必应背单词 版本：1.6.2.0 (BETA) 第一部分：BUG以及不合理的地方 （1）据说禁IE后点搜索无反应，当年不习惯用IE9，用了360浏览器，测试是有反应的，莫非是因为是IE内核？ 　　不过禁用网络后，点搜索就没反应了，以及设置里的反馈意见处无法启用浏览器 （2）当...
推荐项目：Effector-Storage——无缝同步存储的利器
gitblog_01157的博客
09-11 667
推荐项目：Effector-Storage——无缝同步存储的利器 Effector-Storage，一颗在Effector宇宙中闪耀的小模块，旨在为开发者提供一个轻量级解决方案，将Effector的商店状态与各种类型的存储（如本地存储、会话存储、IndexedDB、Cookies等）无缝对接。对于那些渴望在客户端应用中实现数据持久化，尤其是在多窗口间同步状态的开发人员而言，这无疑是一个福音。 技术...
effector-storage: 基于Effector的状态管理解决方案
gitblog_00363的博客
09-11 391
effector-storage: 基于Effector的状态管理解决方案 项目介绍 Effector-storage 是一个专为 Effector 设计的状态管理扩展库，它旨在简化状态管理的过程，提供更加高效且可维护的方式来处理复杂的前端应用程序状态。Effector 是一个事件系统和状态容器，它让状态逻辑变得更加清晰，而 effector-storage 则进一步增强了这一能力，使得开发者能够...
effector-reeffect:效应器:comet:的并发效果
05-16
效应物效应 :comet: 像常规效果一样，但效果更好：) ... import { createReEffect } from 'effector-reeffect' // create ReEffect const fetchUser = createReEffect ( { handler : ( { id } ) => fetch
hybrid-end-effector-concept:简单HTMLCSS网站尝试使用Bootstrap 5，内容传达了我的本科研究项目
03-20
【标题】中的“hybrid-end-effector-concept”暗示了一个涉及机械工程或机器人技术的研究项目，特别是关于末端执行器的设计，这种执行器可能是结合了多种功能或技术的混合型装置。末端执行器是机器人系统中与工作...
Effector-Storage: 实现多种存储与localStorage同步的模块
资源摘要信息: "effector-storage" 是一个与 `effector` 框架配套使用的模块，它允许开发者将 `effector` 中的 `store` 数据与各种存储机制进行同步，包括但不限于 `localStorage`、`sessionStorage`、异步存储、...
effector-root：自动化在根域创建效应器单位
资源摘要信息:"effector-root 是一个库，它解决了在开发应用程序时，将所有创建的效应器（即事件和状态）移动到根域的问题。它提供了一种方式，允许开发者避免手动修改每个效应器的声明，从而加快开发流程。 在Web...
必应词典win10问题
weixin_34346099的博客
11-05 1053
转载于:https://www.cnblogs.com/atuo/p/9909462.html
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
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