P8里的导线应称为"连接",连接的颜色代表了其电位的传递路径,如可以给三相电源设置成黑色,PE设为绿色,N设为蓝色等等.  P8中电位在连接和元器件中传递的方法是由元器件的连接点属性决定的,如接触器.断路器默认将电位分别从1.3.5号连接点传递到2.4.6号连接点,也就是说接触器.断路器的进和出可带相同电位:而变压器的一次侧却不把电位传递给二次侧,说明变压器的进和出不带相同电位.  每个元器件的连接点的电位传递属性都可自行重新设定.在元器件属性对话框中->符号数据/功能数据页,单

目       录 1.      概述... 2 2.      搜索应用... 2 3.      多数据源绑定... 3 4.      视图背景设置颜色... 4 5.      多级别文件夹... 4 6.      组合及拆分图元... 5 1.   概述 有一个项目案例,一个区域性的工业企业环境环保平台建设,部分功能应用了iNeuOS视图建模(可以叫组态)功能模块. 但是没有想到的是使用视图建模功能模块开发了有1000多张监测预警画面,在应用的过程中现场也提出来很多合理化的改进建议

border 用emmet写border的时候, 缩写是:bd. 不是b, 也不是bdr: b会扩展成bottom, bdr 会扩展成 border-right, border的宽度: 1px 基本上== thin, 很细的 border的全部样式一次性写完的固定写法是: border: 宽度width + 样式style + 颜色color border属性中最重要的属性是 border-style: 是边框的样式, 因为 border-style的默认值是 :none. 是没有边框. bor

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改 大家将就的看哈 建议大佬们还是看看原文 点击收获原文 其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击 下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连

将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口.Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作. 该模式中有三种角色: 1.目标:是一个抽象类,它是客户想使用的接口 2.被适配者:被适配者是一个已经存在的抽象类或者是接口,需要被适配 3.适配器:适配器是一个类,它继承目标并包含有被适配者的引用.它的职责是将被适配者适配为目标 本例子中的三相电流是目标,现在有洗衣机,可以直接使用三相电流,电视机,可以使用两相电流,现在要将电视机适配为可以直接使用三相电流.实现如下: (1)

首先我们创建一个示例表: Create table test_group (v_name varchar2(4) ,v_size varchar2(4) ,v_color varchar2(4) ,n_num number(4) ); --插入数据 insert into test_group select '桌子','大','红',10 from dual union all select '桌子','大','绿',10 from dual union all select '桌子','小',

使用 HTML5 设计辅助功能 Rajesh Lal 下载代码示例 如果您真的对面向广大受众感兴趣,将需要为网站设计辅助功能. 辅助功能使网页更易于访问.更易于使用,可供每个人浏览. 通常,使用最新的技术更易于实现辅助功能. 当前,这意味着使用 HTML5. 为了具备易访问性,您需要在多种设备上提供您的内容,如使用键盘或鼠标的普通计算机.屏幕阅读器.音频浏览器.具有有限带宽的设备.旧式浏览器和计算机以及手机和触摸设备. 而且,它应覆盖最广泛的人群,包括残障人士.老年人.文化水平不高或暂时患病的人

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

1.canvas转换方法 1.1canvas转换方法 二.canvas实现图形的中心点旋转 step1:获取canva元素并指定canvas的绘图环境 var canvas=document.getElementById('canvas'); var context=canvas.getContext('2d'); step2:在画布(100,100)的位置绘制一个100*100的矩形 context.fillRect(100,100,100,100); step3:要实现图片的中心旋转,首先我

闲聊: 小颖去年在上家公司用的vue1.0之前在做路由这块用的router.map,但是现在vue2.0里已经不能用了,所以之前解决权限问题的例子,小颖也参考不了呜呜 之前看一个美女写的:elememtui(有关权限的那些事) 小颖也想试试怎么根据不同的用户,给不同的访问菜单权限,昨天下午小颖试了好久,都没弄好,用户刚登陆进去菜单栏是好的,但是当页面一刷新,左侧的菜单就不见了,但当小颖点击了别的地方后,左侧的菜单栏又能出来了,阿西吧擦,昨天折腾了小颖一下午,在下班前还是没弄好,回去因为才搬了家房

串口通信,opencv3.0 窗口大小可调 编译 cmake ../ make ./color 正常光线下运行比较稳定,找圆比较准确.程序设置了圆的半径区间以及圆心最小间距,以满足产品的需求,可自行修改调试. 历程如下 #define USE_SERIAL 0 // 1:use serial  0:not use serial    //用串口调试时置1,不用串口时一定要置0,否则会报错 #include <iostream> #include "opencv2/highgui/hi

一.引言   从今天开始我们开始讲[结构型]设计模式,[结构型]设计模式有如下几种:适配器模式.桥接模式.装饰模式.组合模式.外观模式.享元模式.代理模式.[创建型]的设计模式解决的是对象创建的问题,那[结构型]设计模式解决的是类和对象的组合关系的问题.今天我们就开始讲[结构型]设计模式里面的第一个设计模式,适配器模式.说起这个模式其实很简单,在现实生活中也有很多实例,比如:我们手机的充电器,充电器的接头,有的是把两相电转换为三相电的,当然也有把三相电转换成两相电的.我们经常使用笔记本电脑,笔记

Socket是什么? 是套接字,除此之外我也不太清楚,先略过 直接上实例,首先服务端: ; //自定义端口号 private string ServerUser = "Tracy"; //自定义昵称 private Socket clientSK; private delegate void AppendRich(string txt,string user); //定义委托是为了避免在AppendText时出现"richTextBox1不是该线程创建"的错误提示

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.

使用的包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn import datasets 获取数据 方式一 读取网页提供的数据: df = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)df.columns = ['d1', 'd

案例如图: <section class=" chartWrap"> <div class="chartContent"> <div class="chartInfo"> <canvas class="canvasVip " id="chartEl" width="240" height="240">你的浏览器不支持ca

一.引言 从今天开始我们开始讲[结构型]设计模式,[结构型]设计模式有如下几种:适配器模式.桥接模式.装饰模式.组合模式.外观模式.享元模式.代理模式.[创建型]的设计模式解决的是对象创建的问题,那[结构型]设计模式解决的是类和对象的组合关系的问题.今天我们就开始讲[结构型]设计模式里面的第一个设计模式,中文名称:适配器模式,英文名称:Adapter Pattern.说起这个模式其实很简单,在现实生活中也有很多实例,比如:我们手机的充电器,充电器的接头,有的是把两相电转换为三相电的,当然也有把三

线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例.我们来看看具体过程:  下面我们将两条曲线绘制到一个图形里:   可以看到这种方式下,两个线条共用一个坐标轴,并且自动区分颜色. plot方法的核心是plot(x,y),x表示横坐标值的序列,y表示x某个坐标对应的y值,实际上就是y=f(x)函数.当只提供y的时候,x默认使用0-n的整数序列.这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线.如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线. 题外

一.颜色空间转换 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('lena.jpg') # 转换成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('gray', img_gray) cv2.waitKey(0) 颜色转换其实是数学运算,如灰度化最常用的是:gray = R* 0.299 + G* 0.587 + B * 0.

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 简言之,通过openCV可实现计算机图像.视频编辑.广泛应用于图像识别.运动跟踪.机器视觉等领域.(OpenCV-Python就是用Python包装了C++的实现,背后实际就是C++的代码在跑,所以代码的运行