最近上海疫情严重,闲赋在家无事可做,手机里不断的推送一些无脑的谩骂声音,索性找点事情做,将3月份实施的一个自动搬运小项目做一个简单的汇总,便于今后项目实施中积累一些经验.项目需求非常简单,因为能力有限也做不了大项目,弄点小项目赚点零花钱. 一.  自动搬运需求 (1)车间有多条生产线,要实现在生产线上实现料架的自动搬运,以其中两条生产线未例.(此应用场景在生产车间应该是属于比较常见的场景,布局示意图如下图)   (2)   A-1,A-2,B-2,B-1 属于一条生产线,C-1,C-2,D-2,

1. AGV小车的发展背景 在现代化工业的发展中,提倡高效,快速,可靠,提倡将人从简单的工作中解放出来.机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上.机器人具有可编程.可协调作业和基于传感器控制等特点,自动导向小车(Automated Guided Vehicle 简称AGV)便是移动机器人的一种,是现代化工业物流系统中的重要设备,主要为储运各类物料,为系统柔性化.集成化.高效运行提供了重要保证. AGV小车构成系统图 AGV小车有三个关键系统,运行系统.导引系统.控制系统,其它还包括有路线系统及安全

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/xmxkf/article/details/51649975 本文出自:[openXu的博客] 目录: Buffer FlatMap flatMapIterable concatMap switchMap GroupBy Map cast Scan Window 源码下载   变换操作符的作用是对Observable发射的数据按照一定规则做一些变换操作,然后将变换后的数据发射出去,接下来看看RxJava中主要有哪些变换操作符: 1. B

项目背景介绍 日立电梯在2008年到2012年期间分别在五地工厂(上海.广州.天津.成都.扶梯)上线了ERP系统,在后续的使用时间里,逐渐发现现有ERP系统对于生产现场管理,产品质量追溯,产能控制等方面做不到“精细化管理”,主要表现在以下几个方面: ERP系统对企业生产过程的主体-生产现场管理没有涉及到.即在目前ERP的计划模式下,缺乏对实际进度的了解,因此其每天下达的生产计划存在着不合理的现象(无限产能). 目前整个集团的各个制造基地的制造流程不统一,各自按照自己的情况进行生产.导致集团无法统

上一篇我们实现了把流水线的制品保存到azure的流水线制品仓库里去,本篇我们会开始研究azure的发布流水线. 本篇要研究的是把流水线仓库的制品发布到任意一台公网的linux服务器上去,所以我们先研究FTP和流水线的联动. 首先我们需要创建一条发布流水线,点击左侧的Releases,创建新的流水线,选择我们在前几篇文章中发布到仓库的制品. 创建好流水线后,点击Stages添加第一个步骤,这里我们选择Empty Job,填入一下基础的信息,然后点击我们创建好的步骤进行任务的编辑, 进来之后azur

curl http://xxx.xx.xx.xx:xxxx/jenkins/publish?fileName=${fileName}&tag_name=${tag_name} 如图调用不符合curl命令传参格式,将&改为\&如下图: curl http://xxx.xx.xx.xx:xxxx/jenkins/publish?fileName=${fileName}\&tag_name=${tag_name} 改为如图curl可以直接在服务器调用成功,但是在Jenkins脚本

前言:   曾经一再的询问自我;是否真的完全了解任天堂这个游戏老铺的真实本质?或许从来就没有人能够了解,世间已经有太多的真相被埋没在谎言和臆测之中.作为 一个十多年游龄的老玩家,亲眼目睹了任天堂从如日中天慢慢走向落落寡合,或许终有一天,会象辉煌一时的泰坦王朝那样成为遥远的传说.因何而兴?因何而衰? 无意指点功过是非,仅仅为了重头审视那一段巨人的足迹……   1997年10月4日午后,日本石川县小松市的国道上发生了汽车追尾事故并造成严重的交通堵塞.一个年过半百的男子走下搭乘的日产车想检查一下车体被

自己在Excel整理了很多想写的话题,但苦于最近比较忙(其实这是借口).... 上篇文章<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>介绍了异步队列的实现,本篇文章介绍我实际工作者遇到了处理多线程问题及基于异步队列底层数据结构的解决方案. 需求如下:1.提供数据服写入服务供上层应用调用,数据写入服务处理的吞吐量要达到60w/s每秒,也就是用户每秒发送60w的数据然后通过数据写入服务写到数据库中(数据库为公司自主研发的实时数据库). 2.尽量简化上层应用调用服务的复杂度. 一.分析性能瓶颈 1

verilog实现16位五级流水线的CPU带Hazard冲突处理 该文是基于博主之前一篇博客http://www.cnblogs.com/wsine/p/4292869.html所增加的Hazard处理,相同的内容就不重复写了,可点击链接查看之前的博客. CPU设计 该处理器的五级流水线设计: 类似于MIPS体系架构依据流水线结构设计.只要CPU从缓存中获取数据,那么执行每条MIPS指令就被分成五个流水阶段,并且每个阶段占用固定的时间,通常是只耗费一个处理器时钟周期. 处理器在设计时,将处理器的

流水线 流水线(Pipeline)是理解D3D必须要掌握的概念. 整个流水线有很多步骤,有的步骤是固定功能,不用怎么配置,有的步骤是要写代码的,也就是所谓的着色器程序(Shader). 一般来说,将流水线分为两类:渲染流水线和计算流水线.严格地说并这有这么明确的区分,因为他们都可以干别的事.但这里还是按这种分类来说. 渲染流水线 最开始的显卡加速器使用硬件的顶点变换来实现3D加速.现在几乎可以在显卡上实现任何算法了. 下图是具体的流程: 蓝底的是可编程的步骤,绿底的是固定功能的步骤.每一步都定义

将陆续上传本人写的新书<自己动手写CPU>(尚未出版),今天是第15篇,我尽量每周四篇 上一章建立了原始的OpenMIPS五级流水线结构,可是仅仅实现了一条ori指令,从本章開始,将逐步完好. 本章首先讨论了流水线数据相关问题.然后改动OpenMIPS以解决该问题.并在5.3节验证了解决效果.接着对逻辑.移位操作与空指令的指令格式.使用方法.作用进行了一一说明.在5.5节通过扩展OpenMIPS实现了这些指令,最后编写測试程序,对实现效果进行了检验. 5.1 流水线数据相关问题 我们在第4章实

相信很多朋友都在使用Markdown或者restructuredText格式来编写一些技术文档,也会把这些文档放在github上分享给社区.GitHub提供了很好的Markdown格式解析支持,但是这些文档的阅读体验并不好,而且有些时候我们可能只希望给用户提供可阅读的html格式而不希望直接把Markdown格式也分享出去. 为了满足这些要求,我曾经使用ReadTheDocs的服务很长时间,因为它提供了很漂亮并且适配各种屏幕尺寸和手机的css风格.但是我相信很多人也和我一样,一直都很纠结它的访问

前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在. 首先回顾一下容器执行Lambda表达式的方式,以ArrayList.forEach()方法为例,具体代码如下: // ArrayList.forEach() public void forEac

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

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1. 创建jenkins的流水线 2. 创建artifactory的镜像仓库 3. 创建generic的仓库上传需要的 war包还有tar包. 4. 修改pipeline的 脚本 主要修改的地方. 修改war包的原始路径, 将路径修改为步骤3中定义的路径. 修改后未成形的脚本 #!/usr/bin/env groovy node ('master') { //Clone example project from GitHub repository git url: 'https://github

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间.实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据.tf.data API可以帮助我们构建灵活高效的输入流水线.本文档介绍了 tf.data API的功能,以及在各种模型和加速器上构

第一种分类方式: 图形管道(如下7步): 顶点数据 : 由3D模型传递的三角形网格 顶点着色 : 编写CG程序对各个顶点进行着色 生成几何图元 : 连接特定的顶点生成几何图元,例如连接三个顶点生成一个三角形图元 光栅化 : 对几何图元包围的像素进行插值,例如颜色插值 片段着色 : 编写CG程序对各个片段进行着色 逐片段操作 : 对各个片段进行设置操作 帧缓存 : 计算后的片段颜色中记录的像素序列 2.2 渲染流水线的三个概念阶段: 应用阶段 → 几何阶段 → 光栅化阶段 2.3.1 (应用阶段)