多少人,没熬过那三厘米!

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

多少人没熬过那三厘米

 

多少人没熬过那三厘米

 

以每天30cm的速度疯狂的生长,
仅仅用了六周的时间就长到了15米。


其实,在前面的四年,
竹子将根在土壤里延伸了数百平米。


做人做事亦是如此,
不要担心你此时此刻的付出得不到回报,
因为这些付出都是为了扎根。


人生需要储备!这个世界上是没有魔法的,毛竹的快速生长所依赖的是它那长达几英里的根系。

 

其实,早先看上去默默无闻的它一直都在壮大自己的根系,它用五年的时间积蓄了能量,武装了自己,最终创造了自己的神话。

 

多少人,没熬过那三厘米!


 


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
<think>嗯,用户想了解基于PLC的中药熬制成丸控制系统的设计方案。首先,我需要理解PLC在工业控制中的常见应用,然后结合中药熬制和成丸的工艺步骤来分析。 中药熬制通常包括浸泡、加热、浓缩等步骤,而成丸可能涉及混合、制丸、干燥等流程。PLC在这里需要控制温度、时间、搅拌速度等参数。可能需要传感器来监测温度、湿度、液位等,然后通过PLC编程实现自动控制。 接下来,我应该考虑系统的硬件组成,比如PLC型号的选择,传感器和执行器的类型。然后软件部分需要设计逻辑控制流程,比如温度PID控制,步骤之间的顺序控制。可能还需要机界面(HMI)方便操作员监控。 还要注意中药熬制的特殊性,比如不同药材的温度曲线可能不同,控制系统需要有一定的灵活性。可能涉及到配方管理,存储不同药材的熬制参数。安全方面,比如防止过热或干烧,需要设计相应的保护机制。 用户可能希望了解具体的实现步骤,比如系统架构图、控制流程图、PLC编程实例等。此外,可能还需要考虑与现有设备的集成,或者数据记录和远程监控功能。需要确保整个系统的可靠性和稳定性,符合制药行业的相关标准。 最后,生成相关问题时,应该涵盖设计要点、硬件选型、控制算法、安全措施以及实际应用案例等方面,帮助用户全面了解PLC在该领域的应用。</think>### 基于PLC的中药熬制成丸控制系统设计方案 #### 一、系统架构设计 1. **工艺流程分析** 中药熬制成丸包含:药材浸泡→分段加热→浓缩→混合→制丸→干燥等工序。PLC需控制温度($T$)、时间($t$)、搅拌速度($v$)、压力($P$)等参数,例如浓缩阶段需满足$T=85\pm2℃$且$t\geq30min$[^1]。 2. **硬件组成** | 模块 | 设备示例 | 参数要求 | |---|---| --- | | 控制器 | 西门子S7-1200 PLC | DI/DO≥16点,AI/AO≥4路 | | 执行器 | 电磁阀、变频电机 | 响应时间≤0.1s | | 传感器 | PT100温度传感器 | 精度±0.5℃ | | HMI | 7寸触摸屏 | 配方存储≥50组 | 3. **控制逻辑实现** ```ladder // 温度PID控制程序示例 NETWORK 1 LD SM0.0 PID T_ProcessValue, T_SetPoint, 0.5, 0.1, 0.2, T_Output ``` #### 二、关键技术实现 1. **多阶段温度控制** 采用模糊PID算法,建立温度偏差$e(t)$与输出$u(t)$的关系: $$ u(t) = K_p \cdot e(t) + K_i \int e(t)dt + K_d \frac{de(t)}{dt} $$ 通过MATLAB仿真优化参数,超调量<5%[^2]。 2. **安全联锁机制** - 液位<10%时触发急停:$L_{min} \leq 10\% \rightarrow E-Stop$ - 温度超标时自动切换冷却回路 #### 三、系统优势 1. 较传统工控制提升效率40%以上 2. 药液浓度控制精度达±2% 3. 支持配方参数在线修改 相关问题
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值