读取FANUC机床的倍率信息需要用到 FOCAS链接库. 根据FANUC的连接手册可以知道,进给倍率信号存在 Gn012寄存器中.在机床上更改倍率开关,发现G0012寄存器值变化,经验证G0012就是要读取的寄存器. 查阅FOCAS函数说明,使用 pmc_rdpmcrng 函数进行读取. 输入 (1)库句柄:(获取的句柄) (2)PMC地址类型的ID code; (0) 0i-D参考范围 ID code PMC地址类型 参考范围 (PMC类型) 0 G (Signal to PMC->CNC)

1.话不多说,先看效果 三菱CNC Fanuc CNC 2.能采集的数据有如下: 产量,状态,轴负载,坐标,主轴转速,三个倍率(主轴倍率 进给倍率 快速倍率),进给速度,当前加工程序名/程序号,当前程序块,当前刀号,模态数据; NC程序上传与下载,. 写那么多,不如来一张图片直接,下面是Web端实时陈显机床实时数据 手机小程序展示 3.NC程序下发 4.通过NC程序名=工件名,3.1 可以进行自动报工生产数量,3.2 统计NC程序加工用时占比,统计每个程序,产品 真正的[加工用时] 5.Winf

82课时的全套发那科机器人视频教程,学完可以掌握发那科机械手的使用和编程,需要的加我微信私私聊.X241602 FANUC 是日本一家专门研究数控系统的公司,成立于1956年.是世界上最大的专业数控系统生产厂家,占据了全球70%的市场份额.FANUC于1959年首先推出了电液步进电机,在后来的若干年中逐步发展并完善了以硬件为主的开环数控系统.进入70年代,微电子技术.功率电子技术,尤其是计算技术得到了飞速发展,FANUC公司毅然舍弃了使其发家的电液步进电机数控产品,一方面从GETTES公司引进直

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat

首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们

在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型,比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法,我们如何取评估它.我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估,如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用,如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的. 而准确率.精确率.召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例为正类,实际预测为正类,即为真正类(True Positv TP) 若一个实例为负类,实际预测为负类,即为真负

一.面临问题 在闲鱼生态里,用户之间会有很多种关系.其中大部分关系是由买家触发,联系到卖家,比如买家通过搜索.收藏.聊天等动作与卖家产生联系:另外一部分是平台与用户之间的关系.对这些关系分析之后我们发现这些关系中存在两个问题: 用户产生关系的层次不够丰富:现有系统只维护了一部分用户关系,包括收藏.点赞等,用户关系的层次还不够丰富. 用户之间关系是单向且不够实时:在现有的玩法中,买家可以通过多种行为与卖家产生联系,但卖家不能主动与买家发生关系和互动:而且平台计算的关系都是离线的,对用户的吸引力不足

简介 Protocol Buffers是什么? protocol buffers 是一种灵活,高效,自动化机制的结构数据序列化方法-可类比 XML,但是比 XML 更小.更快.更为简单.你可以定义数据的结构,然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据.你甚至可以更新数据结构,而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序. 1 . 使用protobuf实现节点间通信, 编码报文以提高传输效率; 2 . protobuf全程Protocol Buffers, 是

// ConsoleApplication5.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include<vector> #include<algorithm> #include<functional> #include<iostream> using namespace std; // ConsoleApplication5.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include<vector> #include<algo

1. 召回率和精准度 比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率,recall 精准度,比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc,排在最前面,precision 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内,才能匹配上 match phrase,proximity match,要求doc必须

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score,每一类(如car)的confidence   score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence  score和ground  truth  label如下: 接下来对confidence  score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true   positives + false  p

样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision):TP/(TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP/(TP+FN),正确预测为正占全部正样本的比例 假定手上60个正样本.40个负样本,系统查找了50正样本(TP+FP),其中40个是正样本. 即: TP =

精确率表示的是预测为某类样本(例如正样本)中有多少是真正的该类样本,一般用来评价分类任务模型. 比如对于一个分类模型,预测结果为A类的所有样本中包含A0个真正的A样本,和A1个不是A样本的其他类样本,那么该分类模型对于分类A的精确率就是A0/(A0+A1). 通常来说精确率越高,分类效果越好.但是在样本分布非常不均衡的情况下, 精确率高并不一定意味着是一个好的模型. 比如对于预测长沙明天是否会下雪的模型,在极大概率下长沙是不会下雪的,所以随便一个模型预测长沙不会下雪,它的精确率都可以达到99%以

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示名称(相同顺序). sample_weight:

总结:(图上 R的计算的分母应该是 :40+10 )(笔误) 模型条件放宽,负类被误判为正类的可能性就变大(即FP变大)精确率和准确率会受影响(变小) 模型条件变严格,正类有可能被误判为负类(即FN变大)召回率会变小 F-measure是一种统计量,F-Measure又称为F-Score,F-Measure是Precision和Recall加权调和平均,是IR(信息检索)领域的常用的一个评价标准,常用于评价分类模型的好坏. F1=2*PR  / (P+R) (P精确率,R召回率) 一般通过找到最