月份名字 FM

最新推荐文章于 2024-06-21 16:14:41 发布
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Vince Chang
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Linux驱动开发: Linux下RTC实时时钟驱动
09-24 3998
Linux内核版本: 3.5 1.1 Linux下RTC时间的读写分析 1.1.1 系统时间与RTC实时时钟时间 Linux系统下包含两个时间：系统时间和RTC时间。 系统时间：是由主芯片的定时器进行维护的时间，一般情况下都会选择芯片上最高精度的定时器作为系统时间的定时基准，以避免在系统运行较长时间后出现大的时间偏移。特点是掉电后不保存。 RTC时间：是指系统中包含的RTC芯片内部所维护的时间。RTC芯片都有电池+系统电源的双重供电机制，在系统正常工作时由系统供电，在系统掉电后由电池进行供电。因此
oracle笔记系列（二）
雪顶儿的博客
03-03 415
Lesson 3  Single Row Functions函数：这里的函数相当于java中写好的一些方法，有名字，可以传递参数，实现某一项具体功能。函数分为:      1.单行函数：  ①字符函数  ②日期函   ③数字函     ④转换函数      2.分组函数学前须知：        哑表dual：是一个虚拟表，辅助查找和运算。通常用在select语句中，作为查询的目标表结构，oracl...
ABAP FM总结
SAP Consultant - Improve myself everyday 每天进步一点
03-19 2995
ABAP 函数总结 常用函数解释 函数名 描述 SD_VBAP_READ_WITH_VBELN 根据销售订单读取表vbap中的信息 EDIT_LINES 把READ_TEXT返回的LINES中的行按照TDFORMAT=“*”重新组织 VIEW_MAINTENANCE_CALL 维护表视图 函数名 描述 DY_GET_FOCUS 获得屏幕焦点 DY_GET_SET_FIELD_VA
佐臻Jorjin WLAN/BT/FM 模组WG7310 WLAN关闭后，蓝牙无法打开
生于忧患，死于安乐
02-13 3500
网上介绍该模块的资料少之又少，但是现在市场上依然有很多客户在使用该器件。        详细查看了WG7310的数据手册WG7310-0A-DTS-R03.pdf的蓝牙上电部分，估计他们是从其他平台上面截图制作成的pdf文档，上电时序图都不清晰，包括时间间隙多少都没有说明，而且时序图明显不是制作出来的，是贴的图片。       在Windows mobile 6.5平台，使用Omap37xx+
记录视图测试中遇到的sql语句
qq_43215836的博客
04-21 795
例：DECODE(NVL(SUM(IVT.N_SETT_MONEY_FACT), 0), 0, 0, (NVL(SUM(IVT.N_SETT_MONEY_FACT), 0) - NVL(SUM(IVT.N_SETT_MONEY_DUE), 0))) DECODE decode（value，if1，then1，if2，then2，ij3，then3，…else） NVL NVL( string1, replace_with) if string为null， 返回 replace_with，否则返回string
Google 谷歌最新I/O发布会发布的 Imagen 3 - Google最高质量的文本生成图像模型，openai的技术实现、未来规划、AGI应用、GPT-5的发布
代码讲故事
06-21 1750
Google 谷歌最新I/O发布会发布的 Imagen 3 - Google最高质量的文本生成图像模型，openai的技术实现、未来规划、AGI应用、GPT-5的发布。
C#毕业设计之编程宿舍系统准备篇
张晨光老师的播客
01-02 2302
条件：条件成立循环的操作，姓名：欧阳锋性别：男家住：深圳。。。。属性；弹吉他；跳街舞；。。。。能力欧阳锋外传——封装。
android安卓源码海量项目合集打包-1
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chenhao0568的专栏
06-11 15万+
下载地址 最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。 卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 00000200 5E7A:7F30 F:. ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar │ │ Android 实现 标签 拖动 改变位置.rar │ │ android 流式布局和热门标签.zip │ │ ...
select语句(3)--单值函数
suwu150
09-16 2979
1.字符函数日期函数转换函数数字函数分组函数哑表dual ：是一个虚拟表，用来构成select的语法规则，oracle保证dual里面永远只有一条记录。面语句，我们查询后能够看到只有列D,其内容为X：显示1+1的结果,可以看出,dual很多时候是为了构成select的标准语法select 1+1 from dual; 假如我们在公司，有时会遇到加薪问题，加薪时可能会有区别，比如经理加1000，普通人员加400，等问题，那么我们该怎么解决？？这时我们就需要用到case...when...then..语句,de
Windows窗口消息大全
wzk456的专栏
12-29 1318
Windows窗口消息大全,全不全自己看 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include "AFXPRIV.H"//消息值的定义来源 #include "Dde.h"//DDE消息值的定义来源 #include "CPL.H"//控制面板消息值的定义来源 #include "W
统计性描述 print(df1.describe()) # 将日期转换为数字 df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df1['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df1['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df1['date'], df1['close'], label='Close') ax.plot(df1['date'], df1['open'], label='Open') ax.plot(df1['date'], df1['high'], label='High') ax.plot(df1['date'], df1['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('坤彩科技') # 设置横轴的显示格式和间隔 #from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter #ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月"，可以根据需要进行修改 ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度 ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 plt.savefig('a1.jpg') # 保存图表 plt.show() # 显示图表 写一个循环，相同上述绘图，从1到14，同时每一个title为对应股票名字
05-31
好的，以下是代码实现： ``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from matplotlib.font_...每张图片的标题为对应的股票名字，即 "Stock 1" 到 "Stock 14"。
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
北京交通大学机器人技术与应用研究性学习
08-09
完整报告（PDF）、完整代码
MATLAB实现基于子空间方法的MIMO-OFDM信道估计与均衡系统
08-09
本项目使用MATLAB开发了一套完整的MIMO-OFDM系统信道估计与均衡解决方案，采用子空间方法进行精确信道参数估计，并集成MMSE均衡器实现高效信号补偿，适用于5G等现代无线通信场景。
三菱FX3U PLC两轴(XZ)点动、回零与定位程序详解及应用 · PLC编程
08-09
三菱FX3U系列PLC在自动化控制系统中针对XZ两轴的标准程序编写方法，涵盖轴点动、回零及相对与绝对定位三大主要功能。首先讲解了各功能所需的硬件连接方式，如电机驱动器与PLC端口的具体对接；接着提供了相应的梯形图编程实例，包括点动操作中按钮与输出脉冲的关系，回零过程中原点接近开关的作用及其对应的程序逻辑，以及相对和绝对定位时的目标位置设定与执行命令。通过对这些基本功能的理解和实践，能够帮助读者快速上手并掌握复杂的运动控制逻辑。 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三菱FX3U PLC进行设备控制的人群。 使用场景及目标：适用于各类涉及线性运动控制的应用场合，如数控机床、包装机械等。通过学习本篇文章，可以更好地规划项目流程，明确从硬件搭建到软件编程的具体步骤，从而提高工作效率，确保系统稳定可靠地运行。 其他说明：文中提供的代码片段均为简化版本，实际应用时可能需要根据具体情况做适当修改。此外，掌握这些基础知识后，还可以进一步探索更多高级特性，如多轴联动、速度曲线优化等。
elasticsearch-5.0.2.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
FM1702资料介绍
由于提供的信息中标题、描述、标签和文件名称列表均为"FM1702资料"，该信息不足以详细推断出具体的知识点。"FM1702"可能是某种型号的产品、文件编号或是特定项目代号，但是由于缺少进一步的具体内容和上下文，无法...
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