0．1 本书读者对象
Beckhoff 的 CX、CPxxxx、Cxxxx 系列控制器的用户。
这些用户的共同点是，控制软件已经预装在订购的控制器上，用户需要用自己的电脑对
控制器进行编程。控制器是基于 PC 的架构，并安装 Windows 操作系统。书中表述的
CX、CX 控制器、控制器，是由于文字编辑时期不同，表述有所差别，实际所指适用于
所有基于 Windows 平台的 TwinCAT 控制系统。
TwinCAT2.0 软件用户。反对撒非官方打官司地方官反对
这些用户的特点是，TwinCAT 控制软件需要自己安装在运行 Windows7 或者 Windows
操作 XP 系统第三方的工控机上。用户可以在工控机上编程，也可以用自己的笔记本电
脑对工控机进行编程。
0．2 本书主要内容
本套从书分为上下两册，此为上册，讲解 TwinCAT 系统配置、 PLC 编程、各种 Beckhoff
硬件、常用控制功能、通讯功能的实现。下册为《TwinCAT NC PTP 实用教程》，讲解运动
控制方面的各种配置和编程。
上册为《TwinCAT 2.0 从入门到精通》的内容为：
第 1 章，系统概述，包括原理、选型、安装和接线
第 2 章，编程入门，实现用最简单的程序控制一套硬件。
第 3 章，TwinCAT 开发环境的深入介绍，不做练习，仅供查询。
第 4 章，操作系统和硬件，包括系统备份、桌面接管等工具。
第 5 章，常用功能：包括掉电保持、数据存储、配方功能等
第 6 章，TwinCAT 库文件，重点介绍温控、PID、OS 功能扩展、EtherCAT 诊断和配置
第 7 章，连接 IO 模块，介绍各种 IO 模块的特殊用法。
第 8 章，连接其它 TwinCAT 系统，包括 ADS 通讯和 Realtime Ethernet
第 9 章，连接第三方设备 ，包括与仪表、驱动、触摸屏、视觉系统的各种通讯。
第 10 章，连接第三方 PLC ，TwinCAT 作为现场总从站集成到其它 PLC 中。
第 11 章，HMI 解决方案，包括触摸屏、组态软件、高级语言程序和 TwinCAT HMI
第 12 章，连接企业数据库，通过 Tc Database Server 实现 PLC 与数据库的通讯。
第 13 章，特殊 IO 模块（待填充）
第 14 章，从 TwinCAT 2 到 TwinCAT 3。讲解 Tc 3.0 与 Tc 2.0 的区别。
第 15 章，附录，包括 PLC 编程手册、简明安装指南、Codesys 中文帮助。
0．3 本书的使用方法
项目考察阶段，可阅读“第 1 章，系统概述”，以及本书目录。
初学者必须依次阅读第 2 章的所有小节。
功能测试阶段，可根据目录找到相应的章节，每个章节在“配套文档”中都有对
应的文件夹，里面有相关的例程、工具、文档说明。
2022-06-23 14:53:11
17.82MB
1
py_vollib_vectorized
介绍
py_vollib_vectorized程序包使数以千计的期权合约定价和快速轻松地计算希腊文。 它建立在py_vollib库的顶部。 导入后，它将自动修补相应的py_vollib函数，以支持矢量化。 输入然后可以作为浮点数，元组，列表， numpy.array或pandas.Series 。 在输入上执行自动广播。
除了矢量化之外，对py_vollib的修改还包括其他numba加速。 因此， numba是必需的。 这些加速使py_vollib_vectorized成为定价期权合约最快的库。
有关更多详细信息，请参见。
安装
pip install py_vollib_vectorized
要求
适用于Python 3.5+
需要py_vollib，numba，numpy，pandas，scipy
代码样本
该库可以以两种方式使用。 导入
2022-06-22 09:23:50
93KB
1
一、对DataFrame的认知
DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。
为了简化理解，我们不妨换个思路…
现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征。
例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”。
其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同。
DataFrame默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column。
一些简易但不算严谨的理解是：
行列
行 –
2022-06-14 21:01:34
74KB
1
数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。
两张表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv
ReaderInformation.csv：
ReaderRentRecode.csv：
pandas读取csv文件，并进行csv文件合并处理：
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv as csv
import numpy as np
# -------------
# csv读取表格数据
# -------------
'''
csv_file_object = csv.reader(c
2022-06-13 17:09:18
190KB
1
Nyc-Taxi-Kaggle-挑战
目标
Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。）
问题陈述
在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。
总览
我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。
软件和库
Python 3
Scikit-learn：Pyt
2022-06-05 16:04:07
23.28MB
1