txt文件查找快捷键

最新推荐文章于 2025-04-26 12:31:26 发布
最新推荐文章于 2025-04-26 12:31:26 发布
阅读量545 收藏
点赞数 2
分类专栏： 基本操作 文章标签： javascript
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mynameispy/article/details/140315379
版权

Ctrl+F

输入想要搜索的内容，点击查找即可

Python从0到100（二）：Python语言介绍及第一个Pyhon程序
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
03-04 4100
Python从0到100（二）：Python语言介绍及第一个Pyhon程序。与C和Java比，Python的学习成本和难度曲线不是低一点，更适合新手入门，自底向上的技术攀爬路线。
【Prism系列】Prism子窗口实现
songhuangong123的博客
08-27 2478
为了实现MvvM整个实现过程，有亿点绕，这里从头梳理一遍。1 需要建立一个用户控件（MyDialog）充当窗口内容，Prism框架提供默认窗口包含此用户控件。2 需要为用户控件，配置一个ViewModel（MyDialogViewModel），此 ViewModel必须实现接口IDialogAware3 MyDialog与MyDialogViewModel需要关联起来4 需要通过RegisterDialog注册MyDialog5 在主窗口中注入。.........
动态规划——编辑距离系列问题
chuangshangbeidong的博客
10-31 798
动态规划——编辑距离系列问题1 概述2 实战2.1 判断子序列2.2 不同的子序列 1 概述 编辑距离原题——72. 编辑距离，是LeetCode上的一道 hard 级别的题目，该题允许对两个字符串进行增删改（没有查）的操作，而一些类似的题目可能操作起来没有这道题这么复杂，但是也可利用同样的思路去做，因此我们把这些题型提取出来，当作一个知识点来做巩固。下面将按照由易到难的顺序来依次解决这些题目，当然有一些题目也可以用贪心等思想去做，但是由于本文着重讲解动态规划算法，所以涉及到其它的算法暂不作讨论。 2 实战
动态规划4-编辑距离问题
weixin_30376453的博客
08-31 378
给定两个字符串S和T，对于T我们允许三种操作： (1)在任意位置添加任意字符(2)删除存在的任意字符(3)修改任意字符 问最少操作多少次可以把字符串T变成S？ 例如： S＝ “ABCF” T = “DBFG” 那么我们可以 (1) 把D改为A(2) 删掉G(3) 加入C 所以答案是3。 分析： 这个最少的操作次数，通常被称之为编辑距离。“编辑距离”一...
【算法入门】LeetCode 72：编辑距离 - 动态规划（Java & JavaScript）|力扣72. 编辑距离题解：Java与JavaScript动态规划详解|动态规划经典问题详解
最新发布
南北极之间
04-26 628
每个状态的定义和出发边界拼写校验、基因突变等可以用滚动数组优化空间复杂度到 O(n)坚持编程练习，逐步深入，你会发现动态规划的世界其实超精彩！祝你编码顺利，算法不断突破！编辑距离问题是一个经典的动态规划问题，通过构建 DP 表，我们能够高效地计算出将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数。希望本文能帮助你更好地理解这一问题及其解决方案，掌握动态规划的基本思想是解决许多类似问题的关键。定义dp[i][j]表示将word1的前i个字符转换成word2的前j个字符所使用的最少操作数。
编辑距离问题
qq12323qweeqwe的博客
11-14 435
11221
编辑距离问题（动态规划）
songyang66的博客
04-16 2565
1.距离编辑问题的结构性质 2.子问题的递归结构 3.算法描述 #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; int minEditDistance(string str1,string str2) { int dp[100][100];//代表字符串A的前i个字符与字符串B的前j个字符 形成的两个字符串变换所需要的最小编辑距离。 if(str1==str2) ...
编辑距离问题——动态规划
qq_46591394的博客
08-25 188
问题描述 给定两个字符串s和t，求利用删除、插入、替换三种操作将s替换为t串的最小编辑次数，即最短编辑距离。 动态规划代码求解 import numpy def Minimum_Edit_Distance(s, t): """ :param s: 字符串s :param t: 字符串t :return: s和t的最小编辑距离 """ n = len(s) m = len(t) # 新建D[0...n,0...m]和Rec[0...n,0...m]两
Hadoop（2）—— HDFS（2）—— shell采集数据到HDFS(有亿点bug需要解决)
weixin_54348877的博客
10-12 2836
通过编写shell脚本，用于采集服务器上的日志文件，并将海量日志上传至HDFS中。 1. 准备工作：创建以下目录、创建日志文件 1.1创建目录 输入：mkdir –p /export/data/logs 输入：mkdir –p /export/data/logs/log （存放日志） 输入：mkdir –p /export/data/logs/toupload （存放待上传文件） 验证创建： 输入：cd /export/data/logs 输入：ls 1.2创建日志文...
免费馅饼的亿点小思路
CoderZeng的博客
10-12 2812
仗剑天涯，从我的摘要开始（滑稽
亿点对账（解压即可使用）
10-30
总结来说，亿点对账是一个专注于财务对账的实用工具，通过其强大的数据处理能力、友好的用户界面以及持续的更新维护，为企业财务部门提供了高效、安全的解决方案。用户只需简单解压并运行文件，即可享受到专业级的...
动态规划之编辑距离问题
04-24
动态规划之编辑距离问题
动态规划——编辑距离问题
上道的程序员
09-03 1105
目录 1.题目描述： 2.示例： 3.问题分析 4.绘图分析 5.代码设计 6.结果展示 7.题目扩展 1.题目描述： 给定两个单词word1和 word2，计算出将word1转换成word2所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 题目中隐含...
动态规划之编辑距离问题*
生命不息，奋斗不止
11-01 535
由公式可以看出，(i-1,j)对应删除操作，(i,j-1)对应插入操作。 可以这样理解，现在耗费了di-1,j步操作将字符串a(1,i-1)转换成了b(1,j)，则在将a(1,i)转换成b(1,j)时，我们可以直接删掉字符a(i)， 问题变成a(1,i-1)转换成b(1,j)，从而dij就等于di-1,j+1。同理，现在耗费了di,j-1步操作将字符串a(1,i)转换成了b(1,j-1)， 则...
传感器安装位置请更清晰亿点，原理也是
02-26
<think>好的，用户之前已经问过关于飞机制造中测量两个水平放置圆柱同轴度的方案，现在他再次提问，要求更清晰地解释传感器的安装位置和原理。我需要回顾之前的回答，看看哪里可能不够清楚，并针对性地进行补充。 首先，用户之前的提问中，我提到了使用龙门架和旋转臂安装激光传感器，但可能示意图不够详细，或者文字描述不够具体。用户现在需要更清晰的安装位置说明，可能需要更详细的步骤分解和图文描述，但由于不能使用图片，必须用文字更详细地描述。 在原理部分，用户可能对三维坐标重建和轴线拟合的具体过程有疑问。需要更详细地解释激光传感器如何通过旋转和移动获取数据，以及如何将这些数据转化为圆柱的轴线参数。此外，可能需要用更直观的方式说明同轴度的计算方式，比如几何上的偏差分析。 另外，用户可能对传感器的布局和对称性不太清楚，需要进一步解释为什么选择四个传感器，上下左右各一对，以及如何通过对称布局消除误差。可能还需要解释龙门架移动的路径，如何覆盖整个圆柱的长度，确保测量的全面性。 还要考虑到用户可能对实际应用中的操作步骤有疑问，比如校准过程、温度补偿的具体实现，或者如何确保测量精度在0.5mm以内。需要结合这些因素，将安装位置和原理更详细地分解，可能分步骤或分部分进行说明。 最后，要确保语言简洁明了，避免专业术语过多，但又要准确。可能需要用比喻或类比的方法，让读者更容易理解传感器布局和测量原理。同时，检查是否有遗漏的关键点，如辅助传感器的作用，如旋转编码器和直线光栅尺的具体功能，如何与主控系统协同工作。</think>以下是针对双圆柱同轴度测量系统的传感器安装位置和测量原理的详细解析，通过三维空间定位逻辑和机械结构分解进行说明： --- ### **一、传感器安装拓扑图（文字版三维描述）** ``` 龙门架横梁（X轴导轨） ↑ [旋转臂]━┳━[伺服电机]━┳━[旋转臂] ┃ ┃ ▼ ▼ 激光传感器组1 激光传感器组2 / \ / \ 上 下 左 右 上 下 左 右 (垂直交叉布局) (垂直交叉布局) ``` #### **1. 核心传感器布局（4组8传感器）** | 传感器组 | 安装位置 | 测量方向 | 功能描述 | |----------|-----------------------|----------------|---------------------------| | 组1-上 | 旋转臂顶端 | 垂直向下发射 | 捕捉圆柱上表面轮廓 | | 组1-下 | 旋转臂底端 | 垂直向上发射 | 捕捉圆柱下表面轮廓 | | 组2-左 | 旋转臂左侧延伸支架 | 水平向右发射 | 捕捉圆柱左侧轮廓 | | 组2-右 | 旋转臂右侧延伸支架 | 水平向左发射 | 捕捉圆柱右侧轮廓 | **对称性设计**：两组传感器呈中心对称布局，通过交叉测量消除单侧误差 --- ### **二、机械结构动态配合原理** #### **1. 三轴协同运动** | 运动轴 | 驱动方式 | 行程范围 | 定位精度 | |--------|---------------|--------------|-----------| | X轴 | 直线电机 | 0-6m（可调） | ±0.01mm | | θ轴 | 伺服减速电机 | 0-360° | ±0.005° | | Z轴 | 电动升降柱 | ±50mm | ±0.1mm | **运动逻辑**： ``` for x in 0 → L（步进10mm）: 旋转臂转动θ从0°→360°（步进1°） 同时触发8个传感器采样 通过Z轴微调保持测量距离恒定（20±2mm） ``` --- ### **三、测量原理深度解析** #### **1. 点云数据生成模型** **坐标转换公式**： ``` X_total = X_光栅尺 + R·cosθ Y_total = Y_初始偏移 + R·sinθ Z_total = 激光测距值 + Z补偿量 ``` （其中R为旋转臂半径，θ为编码器角度） **数据密度计算**： - 轴向分辨率：10mm/点（X轴步进） - 周向分辨率：1°/点 → 圆周方向约1.7mm/点（Φ200mm圆柱） - 单圆柱单次扫描数据量：600mm/10mm × 360° = 21,600点 #### **2. 轴线拟合算法流程** ```python # 圆柱轴线拟合伪代码 def cylinder_fitting(points): # 第一阶段：粗拟合 centroid = np.mean(points, axis=0) # 计算点云质心 # 第二阶段：精迭代 for _ in range(10): # 迭代优化 # 计算各点到当前轴线的距离 errors = [distance_to_axis(point, current_axis) for point in points] # 用RANSAC算法剔除离群点 inliers = points[errors < 3*sigma] # 最小二乘法更新轴线参数 new_axis = least_squares(inliers) return new_axis ``` **关键参数**： - 拟合残差阈值：≤0.2mm - 迭代收敛条件：Δθ<0.01°, Δd<0.05mm --- ### **四、误差抑制技术详解** #### **1. 安装误差补偿矩阵** 建立九参数补偿模型： ``` [ΔX ΔY ΔZ]^T = K·[X Y Z θ T V]^T + B ``` 其中： - K：温度/角度/位置耦合系数矩阵（3×6） - B：基础偏移量向量 - T：温度传感器读数 - V：振动传感器频谱特征值 #### **2. 实时补偿案例** 当检测到Y方向振动幅度＞0.05g时： 1. 启动加速度计数据融合 2. 采用卡尔曼滤波修正测量值： ```matlab Q = diag([0.01 0.01 0.01]); % 过程噪声协方差 R = diag([0.1 0.1 0.1]); % 观测噪声协方差 [x_est, P] = kalman_filter(z, Q, R); ``` --- ### **五、典型安装剖面图（文字描述）** ``` 剖面视角：垂直于圆柱轴线方向 ------------------------------------------- | 龙门立柱 旋转机构外壳 | | █ ┌──────────┐ | | █ │ 编码器 │ | | █ ├──────────┤ | | █ │ 激光器组1│◄→20mm测量距| | █ ├──────────┤ | | █ │ 激光器组2│ | | █ └──────────┘ | | 被测圆柱体 | ------------------------------------------- ``` **安装间隙要求**： - 传感器端面距圆柱表面：20±2mm - 旋转臂径向跳动：＜0.01mm - 结构刚性：一阶固有频率＞100Hz --- ### **六、测量系统标定流程** 1. **几何标定**： - 使用标准圆柱（标称误差±0.005mm） - 全行程扫描建立空间误差地图 2. **动态标定**： - 施加0.1-10Hz振动激励 - 记录传感器响应曲线 3. **温度标定**： - 在20-35℃范围内以5℃为步进 - 记录热膨胀导致的测量漂移 经标定后系统综合精度可达： - 静态测量：±0.15mm - 动态测量：±0.35mm --- 该方案通过多传感器空间融合测量和智能误差补偿，在航空制造苛刻环境下仍可稳定实现0.5mm同轴度检测要求。实际部署时建议采用碳纤维复合材料测量臂，在保证刚性的同时降低热膨胀影响。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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