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1．1 开发工具 PC、宏编译器系统软件 Macro Compiler、宏编 译器库文件 Library、宏执行器系统 Marco Executor． 1．2 P-CODE程序的分类 用户宏程序经过编译链接以后，以P—CODE的 形式存入F—ROM中，P—CODE程序可以分为三类。 1) 执行宏程序 类似普通的用户子程序，可 以用 G／M代码简单的调用，用于制作保密的用户宏 程序。 2) 对话宏程序 控制 NC画面的程序，与加 工程序无关，用于制作个性的机床操作画面。 3) 辅助宏程序 开机即运行，用于监测 NC 状态以及机械运转情况。 1．3 宏程序编译过程 宏程序的编译执行过程图1。 1．4 P-CODE变量 FANUC提供了多种 P．CODE变量，编程过程 中各种变量可以灵活运用，几类变量简单列举如下： 局部变量：#1-#33 公共变量：#100～#149 (非保持型变量) 公共变量：#500～#53l (保持型变量) 系统变量：#8500～ P．CODE变量：#10000～ P．CODE扩展变量： #20000～ 存储卡格式文件转 换 mmcard exe 生成$ ．mem格式文件 系统F—Rom 宏执~ Macro Ex 图 1 宏程序编译过程 1．5 相关G代码 FANUC 宏执行器提供了非常丰富的功能指 令，能实现字符、图形、屏幕、程序、PMC、用户

梁柱外伸端板连接是一种在建筑结构中常用的节点连接方式，它以施工简便、易于抗震等优点而受到广泛应用。然而，对于其初始刚度的精确计算存在较大困难，因为连接节点的受力状态较为复杂，传统上人们往往忽略或简化了实际受力状况。为此，郑绍桦和王新堂两位学者深入研究了梁柱外伸端板连接初始刚度的计算模型，并通过试验数据和有限元分析（ANSYS模拟）进行了验证和修正。 研究者们提出了针对梁柱外伸端板连接的初始刚度计算模型，并从理论上指出了现有模型的不足之处。他们认为，现有的设计规范通常简化处理，将端板连接节点简化为完全刚接或铰接，这样的简化忽略了实际情况中的复杂性，无法精确计算出节点的刚度。研究者们尝试在理论上推导出初始刚度的计算模型，并通过试验数据验证模型的准确性，结果表明，该计算模型能大致反映构造参数和初始刚度之间的关系，但同时存在一定的误差。 在误差分析方面，研究者们指出了计算模型在考虑构造参数时所作的简化。比如，计算模型在推导时假设了拉区第二排螺栓以下节点的变形对于初始转动刚度的影响很小，故而忽略不计。但实际试验结果和ANSYS模拟表明，端板和柱翼缘在受大荷载作用时也存在变形，尤其是在端板厚度较小的情况下，变形更明显。这种变形会影响节点所承受的力，忽略这部分的变形会导致理论计算的初始刚度低于实际值。 此外，计算模型在评估螺栓处的挠度时，假设了端板变形的边界条件为四边固支，使用板理论得出中心处的挠度作为螺栓处的挠度。实际上，端板和柱翼缘通过螺栓连接，其变形受到柱翼缘和腹板的撬力作用，从而使得理论值偏小。同样，在计算柱翼缘的变形时，如果忽略柱腹板和端板的撬力作用，也会导致理论初始刚度低于实际值。 为了解决计算模型存在的误差问题，研究者们进行了试验验证，并借助ANSYS软件进行了模拟。他们利用PROE建立三维模型，并将其以IGES格式导入ANSYS中进行网格划分和求解。在模型中，梁柱构件、端板和螺栓均采用三维结构实体单元SOLID45，它具有塑性、蠕变、膨胀、应力刚化、大变形、大应变等功能。在端板和柱之间的接触区域，使用了目标单元TARGE170和接触单元CONTA174进行接触模拟，接触面的摩擦系数取值为0.45。同时，模型中忽略了螺栓与孔壁之间的接触效应。 在材料属性方面，梁和柱均采用Q235钢材，其屈服强度取值为235MPa。高强螺栓的材料性能指标则参照国家标准，并指定了高强螺栓的等级。利用ANSYS模拟得到的结果与实际试验结果吻合较好，从而验证了计算模型的可行性，并根据模拟结果给出了修正建议。 研究者们总结了初始刚度计算模型的修正建议，主要目的是为了更准确地反映实际受力情况，以便在设计中能够更精确地计算梁柱外伸端板连接节点的初始刚度。修正建议可能涉及对计算模型中的参数进行调整，或者对模型的某些假设条件进行优化，从而使得计算结果与实际状况更加接近。这一研究工作对于改进建筑结构设计具有重要意义，有助于提高结构的安全性和耐久性。

### Matrix Computations for Signal Processing #### 核心知识点概述 《Matrix Computations for Signal Processing》是一本关于如何在信号处理领域应用线性代数原理的教材。本书由James P. Reilly编写，针对电气与计算机工程专业的学生。本书旨在通过十个章节的内容介绍线性代数的基本原理及其在现代工程与科学各个学科中的应用，如信号处理、控制理论、过程控制、应用统计、机器人技术等。 #### 重要知识点详述 **1. 基础概念** - **线性独立性与子空间**: 线性独立性是指一组向量中没有一个向量可以表示为其他向量的线性组合。子空间则是指在一个向量空间中，满足封闭性的非空集合。 - **秩与零空间**: 秩指的是矩阵中线性独立行（或列）的最大数目；而零空间是指所有使得矩阵乘积等于零向量的向量组成的集合。 - **范围**: 范围是矩阵作用于所有可能输入向量时产生的输出向量集合。 - **自相关与协方差矩阵**: 自相关描述了信号与其时间移位版本之间的相似度；协方差矩阵则表示随机变量之间的相互关系。 **2. 特征分解** - **特征分解简介**: 特征分解是一种基本的矩阵分解方法，它可以将矩阵表示为特征向量和特征值的形式。 - **直观理解**: 本书通过直观的方式讲解特征分解的意义，并通过K-L变换来展示其应用场景。 - **K-L变换**: K-L变换是基于特征分解的一种数据压缩方法，用于去除数据中的冗余信息。 **3. 单值分解（SVD）** - **SVD的定义**: SVD是另一种重要的矩阵分解方式，适用于任何矩阵（不仅仅是方阵）。 - **与特征分解的关系**: 当矩阵是对称正定的时候，SVD与特征分解结果相同。 - **SVD的应用**: SVD广泛应用于降维、数据压缩、模式识别等领域。 **4. 其他重要概念** - **傅里叶变换**: 本书假设读者具备基本的傅里叶变换知识，这是信号处理的基础工具之一。 - **概率与统计基础**: 对概率论和统计学的基本理解对于理解信号处理中的随机信号分析至关重要。 #### 深入探讨 **1. 特征分解与K-L变换** - **特征分解**：特征分解可以揭示矩阵的内在结构，特别是当矩阵是对称的时。它将矩阵分解为特征值和对应的特征向量，这些特征向量构成了原空间的一组基底。 - **K-L变换**：K-L变换是特征分解在信号处理中的一个典型应用。通过K-L变换，原始信号被投影到一组新的正交基底上，这些基底由信号的协方差矩阵的特征向量构成。这种变换能够有效减少数据的维度并保留关键信息。 **2. 单值分解（SVD）及其应用** - **SVD的数学解释**：SVD是将任意矩阵\( A \)分解为三个矩阵的乘积，即\( A = U \Sigma V^T \)，其中\( U \)和\( V \)是正交矩阵，\( \Sigma \)是一个对角矩阵。 - **SVD的应用场景**： - **数据压缩**：通过对\( \Sigma \)中的较小奇异值进行近似，可以实现对原始数据的有效压缩。 - **噪声抑制**：SVD可以用来去除数据中的噪声成分，提高信号质量。 - **图像处理**：在图像处理中，SVD常用于图像压缩、图像检索等领域。 #### 结论 《Matrix Computations for Signal Processing》一书通过深入浅出地讲解线性代数的基本概念及其在信号处理中的应用，为读者提供了坚实的理论基础。书中不仅覆盖了线性代数的核心内容，还详细介绍了特征分解、K-L变换以及单值分解等高级主题，使读者能够在实际工作中灵活运用这些理论解决复杂问题。无论是对于初学者还是有一定基础的学生来说，这本书都是学习信号处理领域不可或缺的重要资源。

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在本文中，我们将探讨如何使用华为Mate80 Pro Max的抢购系统源代码。让我们对源代码进行详细分析，代码以Python语言编写，其结构和功能繁多。源代码中包含多个模块和函数，用于自动化浏览网页和与网页元素进行交互，实现在官方渠道抢购华为Mate80 Pro Max手机的功能。 源代码中导入了多种Python库，涵盖了图形用户界面(GUI)、系统操作、网络请求以及跨平台应用程序的支持。例如，使用了tkinter库来创建用户界面，selenium库来控制Web浏览器，以及logger库来记录程序运行过程中的各种信息。此外，源代码还支持多种浏览器，包括Chrome、Firefox和Edge，为此还引入了webdriver_manager库来管理不同浏览器的驱动程序。 源代码利用selenium模块中的WebDriverWait和expected_conditions等工具，对网页元素进行等待和定位。这可以确保在抢购操作进行时，页面上的关键元素已经完全加载，并且可以进行点击或其他操作。 同时，源代码中还定义了多个配置参数和常量，如日志文件路径、基准页面URL、cookie文件路径以及配置文件路径。这些参数和常量可以根据实际运行环境和用户需求进行调整，使得程序具有较好的灵活性和适应性。 为了应对可能出现的异常，源代码中对selenium常见异常进行了捕获处理，如StaleElementReferenceException（旧元素引用异常）、NoSuchElementException（找不到元素异常）以及TimeoutException（超时异常）等。通过这些异常处理机制，即使在面对网络延迟或页面变动等不确定因素时，程序也能够妥善地进行异常处理并尝试恢复正常运行。 在代码中，还有一段用于获取资源文件绝对路径的函数。这个函数是为了适应PyInstaller工具打包应用程序后，能够正确地找到资源文件而设计的。PyInstaller是一种将Python程序打包成独立可执行文件的工具，使得程序能够在没有安装Python环境的机器上运行。 代码的最后部分定义了常量，如项目目录、日志路径、基础配置文件路径和华为官网的首页URL等。这些常量是代码运行时的配置和基础信息，有助于程序在不同的环境中稳定运行。 至于标签中提到的软件/插件、华为抢购系统、mate80系列、源代码、资源分享等方面，源代码本身是一份软件工具，它提供了自动化的抢购解决方案。代码中可能包含针对华为Mate80 Pro Max系列产品的特定抢购逻辑，利用了官方销售渠道的相关接口或规则。而将这些源代码分享出来，可以让其他有需要的用户或开发者使用和改进。 本文涉及的华为Mate80 Pro Max抢购系统源代码为复杂的自动化脚本，涵盖了多个技术层面，包括图形用户界面、Web自动化交互、异常处理、环境配置以及资源路径处理。开发者通过这些代码可以构建出一个自动化抢购系统，并且可以基于这个代码框架进行进一步的开发和优化。

# 视频抽取PPT工具介绍及操作说明 ## 软件介绍 本工具旨在从视频中提取 PPT 内容并生成 PDF 文件。通过智能算法，工具可以自动识别视频中的 PPT 区域，并根据用户设置的相似度阈值，提取出内容差异较大的帧，最终生成高质量的 PDF 文件。适用于教学视频、会议记录、演示文稿等场景。 ## 主要功能 - **视频选择**：支持选择本地视频文件（MP4、AVI 等格式）。 - **区域标注**：用户可以在视频帧上标注 PPT 区域，工具仅处理该区域内的内容。 - **相似度设置**：通过设置相似度阈值，控制提取帧的灵敏度。 - **时间范围设置**：支持设置视频的开始时间和结束时间，灵活提取指定时间段的内容。 - **PDF 生成**：将提取的 PPT 帧保存为 PDF 文件，方便查看和分享。 - **实时预览**：在处理过程中，实时显示当前帧的预览效果。 ## 字幕识别功能 本工具还提供了字幕识别功能，可以从视频中提取字幕并生成文本文件。 ### 主要功能 - **音频提取**：从视频中提取音频，并转换为单声道、16位采样、16k采样率的音频文件。 - **字幕转录**：使用 Vosk 模型对提取的音频进行转录，生成包含时间戳的字幕文本。 - **实时波形显示**：在处理过程中，实时显示音频波形，帮助用户监控处理进度。 - **文本显示**：将转录的字幕文本实时显示在界面中。 - **进度条**：显示处理进度，帮助用户了解当前处理状态。 - **开始/停止处理**：用户可以手动开始或停止处理过程。 ## 操作说明 1. **启动软件** - 运行 `video2ppt.py` 文件，启动软件。 - 软件界面分为左侧控制区和右侧预览区。 2. **选择视频文件** - 点击左侧的 “选择视频” 按钮，选择本地视频文件。 - 视频文件

人工智能技术是当今科技发展的重要驱动力之一，它通过模拟人类智能过程，使得计算机能够执行一些通常需要人类智慧才能完成的任务。在众多应用领域中，人工智能模型在图像识别领域的表现尤为突出，尤其是深度学习技术的出现，进一步推动了图像识别技术的发展。VGG16是深度学习领域的一个经典模型，它在图像分类任务上取得了卓越的性能。而kaggle作为一个提供数据竞赛的平台，为研究人员和爱好者提供了一个分享资源、交流思想和解决问题的场所。 在本次介绍的内容中，我们将重点关注如何使用kaggle平台提供的资源，手动搭建VGG16模型，并通过宝可梦图片数据集来实现五分类任务。宝可梦图片数据集包含了大量的宝可梦图片，每张图片都被标记了相应的类别。通过使用这个数据集，我们不仅能够训练模型进行有效的图片识别，还能够对模型的性能进行评估。在这个过程中，我们将会采用预训练的方法，即首先加载VGG16的预训练参数，然后通过在宝可梦数据集上进行再次训练，使得模型能够更好地适应新的分类任务。 构建VGG16模型的过程可以分为几个关键步骤。需要准备好训练和测试数据集。数据集通常会被分为多个文件夹，每个文件夹包含一种宝可梦类别的图片。需要对数据进行预处理，包括调整图片大小、归一化等步骤，以保证数据符合模型训练的输入要求。接下来，构建VGG16网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层以及softmax输出层。在搭建好网络结构之后，加载预训练的权重参数，并对模型进行微调，使其适应新的分类任务。 微调过程中，通常会调整最后几层全连接层的权重，因为这些层负责将高层次的特征映射到具体的分类结果上。通过在宝可梦数据集上进行训练，模型会逐步优化这些层的权重参数，从而提高对宝可梦类别的识别准确性。训练完成后，我们可以使用测试数据集对模型的性能进行评估。通过比较模型输出的分类结果和实际的标签，可以计算出模型的准确率、混淆矩阵等性能指标。 在实际应用中，VGG16模型不仅限于宝可梦图片的分类，它还可以被应用于其他图像分类任务，如识别不同种类的植物、动物、交通工具等。此外，VGG16模型的设计思想和技术方法同样适用于图像分割、目标检测等其他视觉任务。因此，学习如何使用VGG16模型对宝可梦图片进行分类是一个很好的入门级案例，有助于掌握更高级的图像识别技术。 随着技术的不断进步，人工智能模型正变得越来越复杂和强大。通过不断研究和实践，我们能够更好地理解模型的工作原理，并将其应用到更多的领域和任务中去。对于希望深入学习人工智能领域的朋友而言，掌握如何手动搭建和训练模型是基本功，而kaggle等竞赛平台则提供了丰富的资源和实践机会，是学习和成长的宝库。

libsystemback_2.0.2_amd64.deb 下载地址：https://github.com/hamonikr/systemback/releases

systemback2.0 适用于ubuntu20 /24 以上版本。 解决打包成iso 有4G大小限制的问题。 最原始版本适配了 ubuntu16版本。 后续作者没有继续开发。转其他作者开发。