安徽科技学院 信网学院网络文化节 刘庞

EPLAN二次开发实战指南:从API接口到定制化界面 本文为EPLAN二次开发实战指南,详细介绍了从搭建C#开发环境、理解API接口到创建定制化插件的完整流程。通过实战案例,如批量修改设备属性和设计交互式界面,帮助电气工程师利用EPLAN二次开发实现工作流程自动化与深度定制,从而显著提升设计效率。 阅读详情

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct sentence{//定义一个结构体用于句子中单词的排序和存储
char word[20];//存储句子中的单词
int number;//将句子中的单词按第一次出现的顺序编号
}a[1000];
bool mycmp(sentence &m,sentence &n){//定义排序函数
return m.number<=n.number;
}
int main(){
system(“color b”);//将系统文字颜色转化为自己喜欢的颜色
cout<<">欢迎您的使用<"<<endl;
char s[10000];
cout<<“请输入一段句子或者字符:\n”;
gets(s);
int l=strlen(s);
cout<<"\t\t操作序号"<<endl;
cout<<"\t\t±---------------------------------------+"<<endl;
cout<<"\t\t| 1、输出段落中的不同单词出现次数 |"<<endl;
cout<<"\t\t| 2、输出26个字母在段落中出现的次数 |"<<endl;
cout<<"\t\t| 3、输出0~9字符在段落中出现的次数 |"<<endl;
cout<<"\t\t| 4、查找输入单词在文中第一次出现的位置 |"<<endl;
cout<<"\t\t| 5、退出程序 |"<<endl;
cout<<"\t\t±---------------------------------------+"<<endl;
cout<<"\t\t******************************************"<<endl;
int v;
cout<<“请您选择1-5:”;
while(~scanf("%d",&v)){
if(v1){
int k1=0,n=0;
for(int i=0;i<l;i++){
if(islower(s[i]))s[i]=toupper(s[i]);//将句子中的字母全部转化为大写
}
for(int i=0;i<l;i++){
if(isalpha(s[i]))a[k1].word[n++]=s[i];
else if(!isalpha(s[i])&&isalpha(s[i+1])){
n=0;k1++;
}
}
a[0].number=1;//将第一个单词编号为1
int x=2;
for(int i=1;i<=k1;i++)a[i].number=0;
for(int i=1;i<=k1;i++){
int flag1=0;
for(int j=0;j<i;j++){
if(strcmp(a[i].word,a[j].word)0){
a[i].number=a[j].number;//如果前面该单词不是第一次出现,则它的编号为第一次出现赋值的值
flag1=1;
break;
}
}
if(flag1
0){
a[i].number=x;//如果是第一出现的话,则赋值为x,并把x++;
x++;
}
}
sort(a,a+k1+1,mycmp);//按单词在段落中出现的先后顺序排序
int ans=1;
for(int i=0;i<k1;i++){
if(strcmp(a[i].word,a[i+1].word)!=0){
cout<<a[i].word<<":";
for(int i=0;i<ans;i++)cout<<"";//该单词出现了多少次就输出多少个
cout<<ans<<endl;
ans=1;
}
else ans++;
}
int o=1;
for(int i=k1;i>=0;i–){
if(strcmp(a[i].word,a[i-1].word)!=0){
cout<<a[i].word<<":";
for(int i=0;i<o;i++)cout<<"*";
cout<<o<<endl;
break;
}
else o++;
}
printf("\n");
cout<<“请您选择1-5:”;
}
if(v
2){
char alpha[26];
int k2=0;
int sum[26]={0};//用于存储各个字母出现的次数
for(int i=‘a’;i<=‘z’;i++)alpha[k2++]=i;
for(int i=0;i<l;i++)if(isupper(s[i]))s[i]=tolower(s[i]);
char *p=s;//定义指针
while(*p){
for(int j=0;j<26;j++){
if(*palpha[j]){
sum[j]++;
}
}
p++;//往右移
}
for(int i=0;i<26;i++){
cout<<“字母 “<<alpha[i]<<” 出现的次数为:”<<sum[i]<<endl;
}
printf("\n");
cout<<“请您选择1-5:”;
}
if(v
3){
int sum[10]={0};
char *p=s;
while(*p){
for(int i=0;i<=9;i++){
if(*p-'0’i)sum[i]++;
}
p++;
}
for(int i=0;i<10;i++){
cout<<“数字 “<<i<<” 出现的次数为:”<<sum[i]<<endl;
}
printf("\n");
cout<<“请您选择1-5:”;
}
if(v
4){
char x[20];
cout<<“请输入你想要查找的单词:”;
cin>>x;
for(int i=0;i<l;i++)if(isupper(s[i]))s[i]=tolower(s[i]);
int k3=0,q=0;
char b[1000][20];
for(int i=0;i<l;i++){
if(isalpha(s[i]))b[k3][q++]=s[i];
else if(!isalpha(s[i])&&isalpha(s[i+1])){
q=0;k3++;
}
}
int flag2=0;
for(int i=0;i<=k3;i++){
if(strcmp(b[i],x)0){
cout<<“您所要查找的单词在文中第”<<i+1<<“个单词处第一次出现”<<endl;
flag2=1;
break;
}
}
if(flag2
0)cout<<“文中没有您所要查找的单词!”<<endl;
printf("\n");
cout<<“请您选择1-5:”;
}
if(v==5){
cout<<“感谢您的使用!”<<endl;
cout<<“再见!”<<endl;
break;
}
if(v<=0||v>=6){
cout<<“请输入数字1-5中的一个!”<<endl;
cout<<endl;
cout<<“请您选择1-5:”;
}
}
return 0;
}

单词、字符统计查找系统代码说明
出于对编程的兴趣,在家一直没有放松对c/c++的学习。在这篇代码中我运用了结构体、数组、函数、字符串、指针和循环结构等等c/c++基本知识。
在我代码中main函数的开始,我用了system(“color b”)将系统的文字颜色转化为我喜欢的蓝色。这里的color 后面的字符为十六进制数0-F,一个数字代表一种颜色。
首先结构体就是一个可以包含不同数据类型的结构,它是一种可以自己定义的数据类型。而数组只是用于存储数据或者字符,结构体和数组主要有两点不同,第一结构体可以在一个结构中声明不同的数据类型,
第二相同结构的结构体变量是可以相互赋值的,而数组是做不到的,因为数组是单一数据类型的数据集合,它本身不是数据类型(而结构体是)。我在我的这篇代码中定义了结构体用于储存一句话中的单词以及将
单词在文章中第一次出现的先后顺序进行编号,再写一个排序的函数,到mian函数中调用写的这个排序函数直接将单词按文中第一次出现的顺序进行排序然后输出。
数组是个好东西,它可以存储一个固定大小的相同类型的元素的顺序集合。它可以将我们所输入比较大的数据或者字符储存起来,使我们使用数据更加的方便,比如利用sort函数进行排序的时候就须要用到的就
是数组。
字符串是c/c++中非常重要的一个知识点。在我的代码中运用了大量的字符串来处理数据。其中strcmp(s1,s2)函数用于判断两个字符串是否相等,相等方慧志为0,s1<s2返回值为-1,否则返回值为1。
Strlen()函数用于判断char类型字符串的长度。Isdigit()函数用于判断某一字符是否为数字,isalpha()函数用于判断字符是否为字母,isupper()和islower()函数分别用于判断字母是大写还是小写。
其中的toupper()函数用于将字母转化为大写,tolower()用于将字母转化为小写。
在我的代码中多次使用if…else语句判断条件是否为ture,虽然我的代码中没有使用条件语句,但是其实条件语句和if…else使用起来是一样的,比如c?a:b,这一句条件语句的意思就是如果c为真,则计算a的值,
否则则计算b的值,使用起来非常的方便,但是特别要注意问好和冒号的位置。
c++的指针可以简化编程任务的执行。指针是一个变量,其值为另一个变量的地址。使用指针的时候通常用于进行下列操作:定义一个指针变量,把变量地址赋值给指针,访问指针变量中可变地址的值。
我在代码中运用了while循环和for循环,循环语句允许我们多次执行一个语句或语句组。在循环过程中也有着控制语句,比如break语句的作用为终止循环,continue语句用于引起循环跳过主体的剩余
部分,立即重新开始测试条件。
由于疫情的原因,我们这学期的c++没有上,但是我在不能放松对c++的学习,我会在假期继续抽出时间来学习c++,不断提高自己写代码的水平。

从零开始做对容量规划:一文讲透 SAP Greenfield sizing 与 Quick Sizer 落地方法 摘要 SAP项目早期硬件规划面临业务细节缺失的挑战,Greenfield sizing方法通过Quick Sizer工具将业务需求转化为硬件资源需求。该方法聚焦主要负载驱动因素而非精确预测,采用标准化问卷形式输入并发用户数、业务处理量等参数,输出内存、CPU等资源需求。关键步骤包括选择正确的Quick Sizer版本、创建sizing项目、参考SAP基准测试和认证目录校准结果,最终将需求交由硬件厂商落地。该方法特别适用于缺乏历史数据的新系统部署,帮助在不确定性中建立可控的容量规划模型,避免资源浪费或性能不足 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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juiceious的博客 186

安徽科技学院 信网学院网络文化节 储文科

//宿舍管理: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<ctype.h> #include<string.h> #define STU_FILE “student.txt” struct Student { char num[12]; //学号 char roomnum[10]; //宿舍号 char gender[10]; //性别 char

juiceious的博客 207

安徽科技学院 信网学院网络文化节 朱辉煌

#include #include #include #include<conio.h> using namespace std; //学生类 class Student { //写三个属性姓名学号以及成绩 public: char name[20]; char id[20]; int score; Student* next; void input(); void ReadFile(istream & in); void show(); }; void Student::input()

juiceious的博客 218

安徽科技学院 信网学院网络文化节 陈梦生

#调用函数 import requests import re #找到要爬取小说的链接 url=‘http://book.zongheng.com/showchapter/986590.html’ #更改爬虫的头部信息,防止有些网站禁止爬虫爬取 headers={‘User-Agent’:‘Mozilla/5.0’} #发送请求 r=requests.get(url,headers=headers) #获取网页的状态码 t=r.status_code #获取网页内容 html=r.text #状态码等于20

juiceious的博客 213

安徽科技学院 信网学院网络文化节 唐坤

#include #include #include #include #include #include using namespace std; int n; ofstream outfile; class student{ public: void pingjunfen(); void zongfen(); void shuru(); void shuchu(); void chaxun(); void shanchu(); void tianjia(); void paixu(); void

juiceious的博客 219

安徽科技学院 信网学院网络文化节 周文重

#encoding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns import argparse import random import numpy as np from sklearn.svm import SVC #从sklearn中导入SVM from sklearn.datasets import * from sklearn.model_

juiceious的博客 197

安徽科技学院 信网学院网络文化节 刁广

文件1————javabean package com.game.card; public class card { private String[] card = new String[5000]; private int front; private int rear; public boolean end() { if (front == rear) return false; else return true; } public void init() { rear = front

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