节点红色贡献opcda客户端 可以使用该节点来读取和写入OPC DA服务器。 opcda服务器 opcda读取 opcda写 输入参数 opcda服务器 名称（可选） 要在节点中显示的OPC DA服务器的名称。 地址 OPC DA服务器的地址 域（可选） 帐户域（如有必要）。 用户名（可选） 帐户的用户名（如有必要）。 密码（可选） 帐户密码（如有必要）。 识别号 OPC DA服务器的类ID。 超时（可选） 服务器连接超时。 opcda读取 服务器 要连接的OPC DA服务器。 组名（可选） 节点名称以节点红色显示。 缓存读取（最佳） 检查是否要从缓存中读取标签。 数据更改（可选） 检查标记值更改时是否要输出msg.payload。 OPC DA标签 添加要读取的OPC DA标签。 opcda写 服务器 要连接的OPC DA服务器。 名称（可选） 节点名称以节点红

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前言 因为photoshop功能的强大，以及工具的方便，虽然其不是专门的语义分割标注工具，但是仍然可以用其工具进行有效的标注，本文是在吸取经验教训的基础上写的，希望能够帮到所有用这个方法标注的人。 本文的主要内容：photoshop 2020的使用和注意事项、批量转换标签的方法（快速像素替换） 另外可以使用的软件：Pixel Annotation Tool 可以使用涂抹标注，但是这里为了可以多掌握一项技能就用PS了，主要是功能很多，对以后的学习以及工作都有好处，虽然麻烦点，但是掌握的东西多点，是个比较万金油的工具。 一、注意事项 注意这个很重要，否则所有的标签全部报废，所以写在前面，谨记前人

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随着我国国际航运中心的不断建设和发展，水路通航密度增加，船舶大型化发展日益明显，加之海上恶劣极端天气呈常态化趋势，发生重大海上安全事故的风险增加，因此人们对于船舶运输的安全性提出了更高的要求。本文针对船舶市场发展现状和船载人员的安全需求，提出了一套基于神经网络的船舶倾覆预警系统，通过加速度传感器获取船舶实时倾斜数据并上传至服务器，使用TensorFlow神经网络进行数据训练，最后得到船舶倾覆模型。系统可将实时获取的数据与此模型进行比对，进而推演预测船舶是否有倾覆的可能性，可做到提前预警并及时联系就近的海事组织做好营救措施，有效保障船舶所载人员的生命安全，具有一定的研究价值。

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