LogOutOpen

[code=Delphi(Pascal)]
//******************************************************************************
//  エラーログ出力関数
//------------------------------------------------------------------------------
//  style         : KtLogOpen
//  parameter     : var LogFile : TextFile: エラーログ
//  return value  : Result  : String
//******************************************************************************
Function KtLogOpen(var tLogFile: TextFile; sFilePath: String) : Integer;
var
  iRet    : Integer;
  sFull,               //フルパス
  sDir    : String;    //ディレクトリ名
begin

  iRet   := ST_OK;

  //CSV格納フォルダパスセット
  sDir  := gsCsvPath;
  sFull := gsCsvPath + sFilePath;

  if (not DirectoryExists(sDir) and (sDir <> '')) then begin
    ForceDirectories(sDir);  //フォルダの作成
  end;

  //ディレクトリの作成が行えなかったときは終了
  if (not DirectoryExists(sDir)) then begin
    iRet := ST_ER;
  end;

  if (iRet = ST_OK) then begin
    if (FileExists(sFull) = True) then begin
      if (RenameFile(sFull,sFull) <> True) then begin
        iRet := ST_ER;
      end;
    end;
  end;

  if (iRet <> ST_OK) then begin
    Result := iRet;
    exit;
  end;

  //ログファイルの作成
  AssignFile(tLogFile, sFull);
  iRet := IOResult;
  if (FileExists(sFull) = True) then Append (tLogFile);

  Result := iRet
end;

//******************************************************************************
//  エラーログ出力関数
//------------------------------------------------------------------------------
//  style         : KtLogOut
//  parameter     : sErrMsg : エラーメッセージ
//                  iCsvCnt: Integer;
//                  sCsvRec: String
//  return value  : Result  : String
//******************************************************************************
procedure KtLogOut(var tLogFile : TextFile; sErrMsg: String; iCsvCnt: Integer; sCsvRec: String);
const
  _SV = #9;
var
  iRet     : Integer;
  strWork  : String;    //ディレクトリ名
begin

  //初回のみ、リテラル行を書込み
  if (gbFirstFlg = False) then begin
    //エラーログ読込チェック
    gbFirstFlg := True;

    //ファイルのオープン
    ReWrite(tLogFile);
    iRet := IOResult;
    if (iRet <> 0) then exit;

    strWork :=           'ファイル作成日'               + _SV;  //ファイル作成日
    strWork := strWork + 'ファイル作成時間'             + _SV;  //ファイル作成時間
    strWork := strWork + '入力者コード(システム固有)' + _SV;  //入力者コード(システム固有)
    strWork := strWork + 'CSV行番号'                    + _SV;  //CSV行番号
    strWork := strWork + 'メッセージ'                   + _SV;  //メッセージ
    strWork := strWork + 'CSVデータ内容';                       //CSVデータ内容

    //1行出力
    Writeln(tLogFile, strWork);
    iRet := IOResult;
    if (iRet <> 0) then exit;
  end;

  //ファイルのオープン
  Append (tLogFile);
  iRet := IOResult;
  if (iRet <> 0) then exit;

  //エラー内容を元のレイアウトと同様にセット
  strWork :=           IntToStr(Sdateget2)      + _SV;  //ファイル作成日
  strWork := strWork + IntToStr(giSysTime)      + _SV;  //ファイル作成時間
  strWork := strWork + KPR111EAF.T0041.DataText + _SV;  //入力者コード(システム固有)
  strWork := strWork + IntToStr(iCsvCnt)        + _SV;  //CSV行番号
  strWork := strWork + sErrMsg                  + _SV;  //エラーメッセージ
  strWork := strWork + sCsvRec;                         //CSVデータ内容

  //1行出力
  Writeln(tLogFile, strWork);
  iRet := IOResult;
  if (iRet <> 0) then exit;

end;
[/code]

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能,涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列(如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRD与Wang双参数模型)以及慢速动力学方法(包括SRF、RSC与RPR)。针对四阶方向张量,支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似;在平面取向分析中,则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型与非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数,适用于瞬态或稳态过程,并整合了Jeffery、Folgar-Tucker与ARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面,集成了平均场模型体系,包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型,适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量与热膨胀张量。 此外,软件具备经典层压板理论分析能力,可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面,提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
这是一个全面的MATLAB支持向量机(SVM)实现指南,系统性地展示了SVM在分类、回归、多类别任务及参数优化中的完整应用流程。内容分为三个主要部分,涵盖了从基础到高级的各个方面。 第一部分是SVM基础实现,展示了二分类问题的完整解决方案。代码演示了如何使用fitcsvm函数实现线性核与RBF核SVM,包括数据生成、标准化处理、模型训练和评估。特别重要的是,这部分详细讲解了参数调优方法,通过网格搜索和交叉验证自动寻找最优的正则化参数C和核参数。此外,还实现了多分类SVM(通过fitcecoc函数使用一对多策略)和支持向量回归(使用fitrsvm函数),并提供了决策边界的可视化功能。 第二部分专注于系统化的模型选择和参数优化。通过定义参数网格(包括不同核函数、正则化参数C、多项式次数、核尺度等),对SVM进行全面的超参数搜索。代码实现了自动化的性能比较,帮助用户选择最适合数据和任务的核函数,并绘制了学习曲线来分析模型在不同训练集规模下的表现,为实际应用中的模型选择提供依据。 第三部分探讨了SVM的高级应用场景,包括处理类别不平衡数据的多种策略(类别权重调整和代价敏感学习)、概率输出SVM的实现(可计算预测概率和绘制ROC曲线),以及简化版的增量学习示例。最后还提供了一个自定义SVM的简化实现,帮助理解SVM的核心数学原理。 这套实现从实际问题出发,提供了完整的解决方案框架,既包含MATLAB工具箱的高效应用,也涉及底层原理的实现,适合从学习研究到工程应用的不同需求。
Maa-HBR 基于Maa全新架构的HBR自动化小助手 License Repo stars Downloads (all assets, all releases) mirrorc 简介 本项目使用图像识别+模拟控制,用于简化Heaven Burns Red/炽焰天穹/绯染天空/红烧天堂每日流程。 由 MaaFramework 和 MFAAvalonia 强力驱动 环境要求 安装vc_redist运行库 使用MFAWPF GUI需要安装.NET8框架 快速开始 视频演示:自动化脚本Maa-HBR正式发布 下载Releases最新发行版中所用平台对应的压缩包,解压后打开Maa-HBR.exe即可开始使用。 勾选需要进行的任务,并用拖动的方式将任务按执行顺序排好。 搜索并连接到自己的adb设备(模拟器)或Win32窗口, 配置好MFA相关设置,如可以尝试使用多种屏幕捕获方式,选择截图时间相对较短的一种。 启动任务 GUI界面:GUI 注意事项 队伍名称需包含队伍序号(01-20),小于10的队伍序号需带前导0。 如:03时之修炼场,12宝石棱镜战。 尽量保证模拟器截图时间不要太高,游戏资源加载和网络速度不能过慢,否则可能出现识别出错或超时。 若使用PC端,需要保证游戏为全屏且屏幕比例为16:9,任务运行过程中不能主动操控电脑。 捕获方式和触控模式分别需要为DXGI_DesktopDup和Seize。 代码附属包:https://pan.quark.cn/s/581b224418db 若不希望脚本抢鼠标或屏幕比例不为16:9,可参考远程本地多用户桌面方案。 并需要在开始任务后手动切换到游戏界面(即HeavenBurnsRed.exe)。 合理安排任务顺序(或者直接按默认顺...
本论述聚焦于一款专为汽车制造行业设计的综合性数据分析软件系统。该系统采用Python编程语言构建,并利用Tkinter与Qt两种图形用户界面工具包实现跨操作系统部署。其核心目标在于通过多模块协同工作,系统性地提升汽车生产环节的效能与最终产品的质量水平。 在功能构成上,系统包含若干关键业务单元。效率分析单元负责对生产流程中的效能指标进行持续采集、处理与可视化呈现。该单元通过动态追踪产线关键参数,辅助管理团队定位影响整体产出的瓶颈环节,进而推动工艺流程的优化与资源浪费的削减,最终实现生产能力的有效扩张。 针对车辆噪声、振动与声振粗糙度(NVH)的专业评估,系统集成了半消声实验室测试管理单元。半消声环境是进行NVH特性精确测量的必要条件。此单元实现了对相关测试数据的统一管理与深度解析,支持技术研发人员细致考察车辆在不同工况下的NVH表现,从而为车型设计与驾乘舒适性的改进提供坚实的实证依据。 生产线终端(EOL)质量监测单元则专注于制造流程末端的检验与监控环节。该单元能够对车辆在最终装配阶段的质量控制状态进行实时观测与记录。它不仅可即时反馈检测结论,还能完整追溯产品在制造全周期中的质量演变轨迹,确保每台出厂车辆均符合既定品质规范。此项功能对于维护制造商的市场声誉与保障终端用户权益具有实质性意义。 得益于Python语言的通用性及所选GUI框架的跨平台特性,该软件系统可在多种主流操作系统环境中稳定运行。这种兼容性显著增强了工具的适用场景与部署弹性,为汽车制造企业提供了更广泛的技术选型空间。Python以其清晰的语法结构与丰富的生态资源,在数据分析与工程应用领域备受青睐;而Tkinter与Qt库则分别提供了便捷的基础界面开发能力与高性能的复杂界面构建支持,使开发团队能够打造出兼具友好交互体验与强大处理功能的桌面应用。 配套的补充材料可能涵盖技术文档、操作指南、示范案例等辅助内容,这些资源有助于使用者更全面地掌握系统的功能特性与实际操作方法。相关的配置说明则通常包含软件安装、环境设置与启动运行的具体步骤,以确保用户能够迅速完成部署并将其有效融入日常业务实践。 综上所述,该集成化数据分析系统为汽车制造领域的工程技术人员与运营管理者提供了一个功能完备、操作便捷且高度整合的专业工具。它通过提供精准、及时的数据洞察,助力相关决策者制定更为科学合理的业务策略,从而持续推动企业在生产效率与产品质量方面的整体提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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