问题描述 创建完工艺对象,使用MC_MoveAbsolute工艺指令进行绝对定位,发现在下达指令后,电机会出现先超过目标位置再回调的现象,即过冲. 电机连接的机械结构为旋转轴,而不是线性轴. 解决方法 通过咨询西门子官方技术支持(4008104288),技术人员给出了相关建议,经过以下方法解决: 设备>调试>一键优化,启动优化后,驱动器会自动估算最优值,之后将参数保存在ROM中.(前提是安装了TIA startdrive,才能在博途中调试S210电机) 通过工艺对象>组态>控制回路

参考:SINAMICS S210 操作说明 1.系统概述 P28 节2.2 单相版驱动器的系统组件和附件 2.电源接线 P56 节3.2 单相 230 V 版驱动器的连接示例 单相版驱动器在 IT 电网上运行 3.接口说明 P163 节5.4 单相版驱动器的接口和操作元件 4.OCC电缆 P156 节5.4.2 电机和驱动器通过一条 MOTION-CONNECT OCC 电缆相连. 在 OCC 电缆中集成了用于动力.抱闸.编码器和屏蔽的电缆. 5.制动电阻 P169 节5.4.4.4 6.其他接

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in

基于GPU加速的三维空间分析 标签:supermap地理信息系统gisit 文:李凯 随着三维GIS 的快速发展和应用普及,三维空间分析技术以其应用中的实用性成为当前GIS技术研究的热点领域.面对日益庞大的三维数据处理现状,为满足GIS各行业对专业化三维空间分析的实用性需求,SuperMap GIS 7C(2015)提供了丰富且实用的基于GPU图形硬件加速的三维空间分析功能,做到“即时分析.即时完成”的超强性能,具体包括通视分析.可视域分析.动态可视域分析.阴影率统计分析.天际线分析.剖面线分析

西门子S7-1200 紧凑型PLC在当前的市场中有着广泛的应用,作为经常与SINAMICS G120系列变频器共同使用的PLC,其USS通信协议的使用一直在市场上有着非常广泛的应用.本文将主要介绍如何使用USS通信协议来实现S7-1200与G120变频器的通信. 1．控制系统原理和接线图 下图是本例中所使用的原理和接线图. 图1:控制系统原理和接线图 2．硬件需求S7-1200 PLC目前有3种类型的CPU:1)S7-1211C CPU.2)S7-1212C CPU.3)S7-1214C CPU

matplotlib可视化 构件图形 用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion()#本次运行请注释,全局运行不要注释 plt.show() 接下来我们来显示预测数据 每隔50次训练就刷新一次图形 用红色宽度为5的线条来显示我们的预测数据与输入数据之间的关系 并暂停0.1

过去二十年,中国诞生了大批To C的高市值互联网巨头,2C的领域高速发展,而2B领域一直不温不火.近两年来,在C端流量饱和,B端数字化转型来临的背景下,中国越来越多的科技公司已经慢慢将触角延伸到了B端.“To B or not To B,结果还是To B”已经成为业内探讨的重要话题.作为典型的TO B领域,云计算一直是各巨头的必争之地.过去十年内,云计算的基础设施在高速成长, IaaS领域呈现出高度竞争的状态,且布局相对趋于稳定.如何在云计算领域加强企业服务成为巨头们面临的一大挑战. 在海外,在

MIP是用CDN做加速的么?准确答案是:是,但不只是. MIP全称Mobile Instant Pages,移动网页加速器,是百度提出的页面加速解决方案.MIP从前端渲染和页面网络传输两方面进行优化,杜绝页面渲染中的阻塞问题,提升页面展现速度. 页面渲染耗时与MIP加速原则 页面渲染耗时主要分为以下三类:DNS解析耗时,网络传输耗时,浏览器渲染重绘耗时. MIP加速的基本原理就是减少各个步骤的耗时: 为减少DNS解析,MIP-Cache将静态文件以相对路径储存在百度CDN中: 为减少网络传输耗时

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目录 对SignalR不了解的人可以直接移步下面的目录 SignalR系列目录 前言 前段时间一直有人问我 在用SignalR 2.0开发客服系统[系列1:实现群发通讯]这篇文章中的"/Signalr/hubs"这个虚拟目录到底是做什么的? 由于小弟当时也是一知半解所以很牵强,这段时间特意抽空详细了解了一番,分享如下: 正文 前面我们一直都说这个是一个虚拟目录,那么这个东西到底是来做什么的呢? 我们先解释一下:这个路径前面的/Signalr/是目前你所有的SignalR的Hub在客户端

一.前言 先回顾下上一节创建docker-machine的过程,默认情况下docker toolbox中的docker-machine使用virtual box创建虚拟机,KI首次启动时创建虚拟机的过程,大致相当于下面这条命令: docker-machine create --driver virtualbox default 输出如下: Running pre-create checks... Creating machine... (default) Copying /Users/yjmyz

加速Android Studio/Gradle构建 android android studio gradle   已经使用Android Studio进行开发超过一年,随着项目的增大,依赖库的增多,构建速度越来越慢,现在最慢要6分钟才能build一个release的安装包,在网上查找资料,发现可以通过一些配置可以加快速度,这里跟大家分享一下. 开启gradle单独的守护进程 在下面的目录下面创建gradle.properties文件: /home/<username>/.gradle/ (L

回顾现状 在之前的学习过程中,react单页应用经过webpack打包之后会输出大概如下的目录结构,它就是站点的所有前端组成了:   1 2 3 4 5 6 MacBook-Pro:output baidu$ ll total 8 drwxr-xr-x  4 baidu  staff  136 10 27 16:06 css drwxr-xr-x  5 baidu  staff  170 10 27 16:05 images -rw-r--r--  1 baidu  staff  543 10

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.这是第二篇,记录用ffmpeg实现dxva2. 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 第二篇翻译的在DirectShow中支持DXVA 2.0,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6125351.html 在做dxva2的过程中,参考了许多网上的代码,这些代码

国外一篇文章,有点意思,转载过来,准备尝试下~ 中文地址:http://www.cnblogs.com/rubylouvre/p/3471490.html 原文地址:http://blog.teamtreehouse.com/increase-your-sites-performance-with-hardware-accelerated-css 你知道我们可以在浏览器中用css开启硬件加速,使GPU (Graphics Processing Unit) 发挥功能,从而提升性能吗? 现在大多数电

原文地址:http://www.whosmall.com/post/90 关闭极速版迅雷ThunderPlatform.exe进程 ThunderPlatform.exe目的:利用P2P技术进行用户间加速,该通道产生的上传流量会提升通道的健康度,从而提升通道加速效果. 目的是好,但是每次只要不关闭迷你迅雷版也还是会不停的上传数据(碎语:关闭迷你迅雷版是不会出现这个进程的,如果有可能你安装不完整.),影响网络带宽.对于有强迫症的我,决定还是取消了. 方法:迅雷设置-高级设置-下载加速,关闭"开启迅

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添加缓存环境变量 : 在 ~/.bashrc 环境变量文件中 添加 export USE_CCACHE=1环境变量, 加速随后的编译过程; 分配缓存磁盘大小 为 ccache 指定磁盘中的一部分大小, 用于缓存, 使用prebuilts/misc/linux-x86/ccache/ccache -M 50G 命令,大小可以自己设定,20G也可以. 命令执行位置 在 Android 源码根目录执行 prebuilts/misc/linux-x86/ccache/ccache -M 50G 命令;

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis