352. Patience is the best remedy. 忍耐是良药

最新推荐文章于 2021-10-09 19:25:34 发布
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忍耐是良药。
352.Patience is the best remedy. 忍耐是良药
ylmmee的专栏
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忍耐是良药
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A bad beginning makes a bad ending.不善始者不善终。 A bad workman always blames his tools.不会撑船怪河弯。 A bird in the hand is worth than two in the bush.一鸟在手胜过双鸟在林。 A bad thing never dies.遗臭万年。 A boaster a...
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the-patience-stone_farsi_persian-780009.zip_Patience_matlab_olde
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标题中的"The-patience-stone_farsi_persian-780009.zip_Patience_matlab_olde"似乎是指一个与电影《耐心的石头》（The Patience Stone）相关的项目，该项目可能涉及使用MATLAB进行某种计算或分析。在描述中提到的...
吉他谱_Patience - Guns N' Roses.pdf
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吉他谱《Patience》是Guns N' Roses乐队成员Izzy Stradlin的原声吉他作品，这首歌曲的风格柔和，伴奏使用了钢弦吉他。整首曲目节奏为120拍每分钟，主要由D#、A#、F#、C#、G#和D#这几个和弦构成。曲谱提供了清晰的...
Encryption_DES_java.zip_Image Encryption_The First_honest matlab
09-19
Java code for multi-layer/multi-level image encryption. At first level, effectively encrypts the image. At second level, re-... Have patience when reading the code (an honest advise for java beginners)
基于Matlab与Yalmip的多用户储能电站日前经济调度优化模型
04-13
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Yalmip工具箱，结合Gurobi求解器，实现多用户（如工业园区内的多个工厂）储能电站的日前经济调度优化。主要内容涵盖模型建立、变量定义、目标函数设定、约束条件配置以及求解过程。文中通过具体的代码实例展示了如何根据分时电价和各用户的用电需求，制定最优的储能充放电计划，从而达到降低总体电费的目的。此外，还讨论了一些常见的实现细节和技术难点，如充放电效率的正确处理、初始荷电状态（SOC）的设定等。 适合人群：具有一定编程基础并对电力系统优化感兴趣的工程师或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望减少电费支出并提高能源利用效率的企业或机构。通过学习本文提供的方法，能够掌握如何构建和求解类似的优化问题，进而应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提到的技术手段不仅限于储能调度，还可以扩展到其他类型的资源分配问题。对于想要深入了解优化理论及其工程应用的人来说，这是一个很好的入门案例。
OFDRserver.zip
04-13
OFDR分布式传感python代码 包括激光器远程控制 数据解调 这个是一个基于 PC 端的 **OFDR 系统（Optical Frequency Domain Reflectometry，光学频域反射测量）服务端程序**，主要用于控制光纤分布式传感实验中的硬件设备、采集数据并进行初步处理。 以下是该仓库的主要内容与功能总结： --- ### **项目功能简介** 该项目是一个 PC 端服务程序，用于实现 **光纤频域反射测量（OFDR）系统** 的控制和数据采集功能。其核心用途包括： 1. **与实验设备通信**： - 控制波长扫描光源（如 Santec、Yokogawa 等）； - 控制 DAQ（数据采集卡，如 Advantech PCIE-1840）； - 通过串口与其他设备通信（如温控模块）。 2. **数据采集与同步控制**： - 启动光源扫描； - 通过触发机制同步采集数据； - 采样数据存储为二进制或文本格式，供后续分析。 3. **图形化界面（GUI）操作**： - 使用 Qt 框架实现基本的图形界面，支持设备配置、参数设置、采集控制等功能。 4. **数据处理与显示**： - 实现基本的 FFT 处理； - 可视化信号波形； - 有部分代码实现数据的预处理和拟合操作。 OFDR 光线分布式传感 光频域反射技术 python
西门子S7-1200 PLC Modbus RTU控制步进电机的梯形图程序实现及调试技巧
最新发布
04-13
内容概要：本文详细介绍了使用西门子S7-1200 PLC及其485信号板通过Modbus RTU协议控制步进电机的方法。主要内容涵盖硬件配置、关键程序代码、数据处理方法以及常见的调试技巧。文中提供了具体的梯形图代码示例，如初始化Modbus主站、主站轮询、数据指针配置等，并针对实际应用中可能出现的问题给出了详细的解决办法，例如波特率和校验位的正确设置、数据传输时的字节交换处理、通信超时等问题。此外，还强调了硬件连接的重要性，如正确的485接线方式和终端电阻的使用。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要使用PLC进行设备控制并熟悉西门子博途软件平台的用户。 使用场景及目标：帮助读者掌握利用西门子S7-1200 PLC和Modbus RTU协议控制步进电机的具体实现步骤，提高系统的可靠性和稳定性。适用于工厂自动化生产线、机械设备控制等领域。 其他说明：文中提到的一些细节问题（如波特率的实际值、校验方式的选择等）对于初次接触此类项目的开发者来说非常有价值。同时，作者还分享了一些实用的小贴士，如使用抓包工具来辅助调试，这有助于加快项目进度并减少不必要的麻烦。
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### 下载并使用RT-DETR模型的最佳权重 为了获取RT-DETR模型的最佳权重文件（`best.pt`），可以按照以下方法操作： #### 安装依赖库 首先，需要安装必要的Python包来支持RT-DETR模型的加载和训练。可以通过运行以下命令完成环境准备[^1]： ```bash !pip install -q supervision roboflow ``` #### 获取预训练权重 官方提供了RT-DETR-L模型的预训练权重下载链接，可以直接通过该地址下载模型文件[^2]： ```plaintext https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/rtdetr-l.pt ``` 此链接中的`.pt`文件即为预训练权重。 如果目标是最佳权重（`best.pt`），通常是在自定义数据集上微调后的结果保存下来的最优模型参数。如果没有特定的数据集微调过程，则上述提供的预训练权重已经是可用的最佳版本之一。 #### 使用预训练权重进行训练或推理 在项目根目录下创建`train.py`脚本，并利用Ultralytics框架加载模型以及执行训练任务[^3]。以下是代码实现示例： ```python from ultralytics import RTDETR import os if __name__ == '__main__': # 加载预训练模型 model = RTDETR(model="rtdetr-l.pt") # 开始训练 results = model.train( data="VOC.yaml", patience=0, epochs=100, device='0', batch=8, seed=42 ) ``` 对于转换到其他硬件平台的需求，例如RKNN3588芯片上的部署，可参考相关文档说明如何将PyTorch模型导出至ONNX格式再进一步转化为RKNN模型[^4]。 --- ###
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