This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

目前主流的工业以太网交换机均采用双电源冗余供电，输入一般比较常见的输入的电压为直流24V、48V或者交直流110V，220V。通过模块电源（AC-DC，或者DC-DC）隔离变换到12V，由冗余芯片合并到一路接入片上DC-DC。

该资料包包含的是一个基于XL6007E1、UA7812L和UA79L12芯片设计的小功率±12V电源模块的详细设计文件，包括原理图和PCB布局。这样的电源模块在许多电子设备中都有应用，尤其是需要双极性电源供应的系统。 XL6007E1是一款高效率、低噪声的直流-直流降压调节器。它能够将较高的输入电压转换为较低的、稳定的输出电压，适合在小功率应用中使用。该芯片具有宽输入电压范围（4.5V至38V），能提供高达3A的输出电流，并且具备良好的线性和负载调节性能，确保了输出电压的精度。XL6007E1还内置了保护功能，如短路保护和过热保护，增强了系统的稳定性。 UA7812L和UA79L12是固定电压的三端线性稳压器，分别用于提供正12V和负12V的稳定电源。UA7812L是一款正电压调节器，而UA79L12则为负电压调节器。它们能在输入电压高于所需输出电压的情况下，通过调整内部晶体管的导通电阻来保持恒定的输出电压。这两个芯片在设计中用于为需要双极性电源的电路提供稳定的供电。 "原理图PCB"部分包含了整个电源模块的电气连接和布局设计。原理图详细描绘了各个元器件之间的连接关系，帮助理解电路的工作原理。而PCB设计文件（.pcbdoc）则展示了如何在实际的电路板上布置这些元器件，包括走线规划、信号完整性考虑以及散热设计等，这对于制造出实际的硬件至关重要。 2层板设计意味着电路板只有上下两层有电子元件和布线，这种设计通常成本较低，但可能限制了复杂电路的布线能力。然而，对于这个小功率电源模块来说，2层板设计已经足够满足需求。模块尺寸为19.5*21.5mm，表明这是一个小型化的设计，适合集成到空间有限的设备中。 在学习或参考这个设计时，可以深入研究以下几个方面：XL6007E1的调压原理和保护机制，线性稳压器UA7812L和UA79L12的工作原理，以及如何在有限的空间内优化PCB布局以实现高效、可靠的电源模块。此外，还可以分析电源模块的效率、纹波、噪声等关键性能指标的计算方法，并结合实际应用场景进行优化。通过理解和掌握这些知识，不仅可以提高电源设计能力，还能为解决类似问题提供有价值的参考。

SGM3204 LCEDA格式原理图和规格书 SGM3204从 1.4V 至 5.5V 的输入电压范围产生非稳压负输出电压。 该器件通常由 5V 或 3.3V 的预稳压电源轨供电。由于其宽输入电压范围，两个或三个镍镉、镍氢或碱性电池以及一个锂离子电池也可以为它们供电。 只需三个外部电容器即可构建一个完整的DC/DC电荷泵逆变器。整个转换器采用小型封装，可构建在 50mm2 的电路板面积上。通过更换通常需要通过集成电路启动负载所需的肖特基二极管，可以进一步减少电路板面积和元件数量。 该SGM3204可提供 200mA 的最大输出电流，在宽输出电流范围内具有大于 80% 的典型转换效率。 该SGM3204采用 SOT-23-6 封装。其工作温度范围为-40°C至+85°C。

(小程序+JAVA+2024+最新+毕业设计+源码+PPT+Lw+使用说明+部署简单+操作简单+上手简单+系统) 微信小程序是一种轻量级的应用程序，旨在提供简洁、快速的用户服务和体验。与传统的手机应用相比，小程序无需下载安装，用户可以直接在微信内搜索或通过扫描二维码打开使用，极大地简化了用户获取服务的路径。 开发一个微信小程序首先需要注册并获取开发者资格，然后使用微信提供的开发工具进行编码和调试。小程序的开发框架基于JavaScript语言，同时结合了WXML（微信标记语言）和WXSS（微信样式表）来定义页面结构和样式。此外，为了方便数据处理，还可以使用基于JavaScript的逻辑层框架。 在功能设计上，小程序可以实现包括消息推送、位置定位、支付接口、数据存储等在内的多种能力。这些功能为商家提供了与用户互动的丰富手段，比如可以创建电商小程序来进行商品展示和交易，或者开发服务类小程序为用户提供预约、咨询等服务。 对于用户体验而言，小程序的界面设计要求简洁明了，操作流程须直观易理解，以确保用户可以快速上手并完成所需操作。

基于欧姆龙PLC 的交通灯控制梯形图程序，可直接使用，也可用于学习。

Excel甘特图是一种常用的数据可视化工具，特别是在项目管理和时间规划中。它以条形图的形式显示项目的进度，帮助用户清晰地看到任务的开始日期、结束日期以及任务之间的相对时序。甘特图模板则简化了创建此类图表的过程，使得非专业用户也能轻松制作出专业的项目计划表。 1. **什么是甘特图：** 甘特图是由亨利·甘特在20世纪初发明的，用于表示项目的时间线。它通过条形长度来代表任务的持续时间，条形的位置表示任务的开始和结束时间。这种图形化表示方式使团队成员、管理者能够快速理解项目的整体进度和各个任务的状态。 2. **Excel中的甘特图：** 在Excel中，甘特图是内置图表类型之一，可以方便地利用数据进行绘制。用户需要准备包含任务名称、开始日期、结束日期等信息的数据表格，然后选择“插入”菜单中的“甘特图”图表类型，Excel会自动根据数据生成图表。 3. **模板的使用：** Excel甘特图模板通常包括预设的样式和格式，用户只需将自己的项目数据替换到模板中即可。模板可能包含多个图表样式，例如里程碑、进度条、任务依赖关系等，以满足不同项目需求。 4. **如何自定义模板：** - **颜色和样式**：用户可以调整条形的颜色、线条样式，以区分不同任务或阶段。 - **任务详细信息**：在图表下方添加任务名称、负责人、进度等详细信息，增强可读性。 - **进度更新**：随着项目的进展，可以直接在Excel中修改开始和结束日期，甘特图会自动更新。 5. **任务关联与依赖：** 在项目管理中，任务之间可能存在先后顺序或者依赖关系。Excel甘特图模板通常提供链接任务的功能，显示哪些任务必须在其他任务完成后才能开始。 6. **资源管理：** 高级的甘特图模板还可能包含资源分配信息，如人员、设备等，以便更有效地管理项目资源。 7. **时间刻度和缩放：** 用户可以根据项目的持续时间调整时间轴的精度，比如显示日、周、月甚至季度。 8. **打印与分享：** 完成的甘特图可以通过Excel的打印功能输出为纸质版本，或者以图片、PDF等形式分享给团队成员，以便于讨论和协作。 9. **高级功能：** 对于更复杂的需求，可以使用专门的项目管理软件，如Microsoft Project，它们提供了更强大的甘特图功能，如进度跟踪、风险分析和报告生成。 Excel甘特图模板是项目管理中一个实用的工具，它能帮助用户直观地呈现和管理项目进度，提高团队协作效率。通过学习和熟练使用甘特图模板，无论是个人还是团队都能更好地掌握和展示项目的时间线。

在现代网页设计中，CSS3响应式个人名片图文布局已经成为了一项重要的技术，它使得网页内容能够适应不同设备和屏幕尺寸，提供一致且优化的用户体验。这个“CSS3响应式个人名片图文布局”实例，正是这种设计理念的具体应用，旨在创建一个能够自适应窗口大小的个人名片展示。 我们要理解响应式设计的基本概念。响应式网页设计（Responsive Web Design，RWD）是由 Ethan Marcotte 在2010年提出的一种设计方法，它的核心是利用灵活的网格系统、媒体查询（Media Queries）以及可变字体等技术，确保网页在不同设备上都能呈现良好的视觉效果和交互体验。在这个个人名片案例中，设计师通过CSS3的特性实现这一目标，使得名片无论在桌面电脑、平板还是手机上都能自然地展现信息。 CSS3是层叠样式表的第三版，它引入了许多新特性，如选择器增强、边框与背景的新属性、转换（Transforms）、动画（Animations）以及媒体查询等，这些都为响应式设计提供了强大的支持。在“CSS3响应式个人名片图文布局”中，我们可以看到以下几个关键知识点： 1. **媒体查询（Media Queries）**：这是响应式设计的核心，它允许我们根据设备的特定特性（如视口宽度）来应用不同的样式。例如，可以定义当窗口宽度小于600px时，名片布局会从横版变为竖版，以适应小屏幕设备。 2. **弹性盒模型（Flexbox）或网格布局（Grid）**：这两种布局模式在CSS3中引入，用于创建灵活的、响应式的布局。在这个案例中，设计师可能使用了Flexbox来实现名片元素的灵活对齐和自动换行，确保在不同尺寸的屏幕上内容都能合理排列。 3. **响应式图片（Responsive Images）**：CSS3允许我们控制图片的大小和显示方式，使其能够在不同设备上保持合适的比例和清晰度。可能使用`max-width: 100%`属性来确保图片不会超出其容器，并使用`object-fit`属性来调整图片内容在容器内的填充方式。 4. **字体大小和布局流**：在响应式设计中，通常会使用相对单位（如em或rem）而不是绝对单位（如px）来设置字体大小，这样字体大小会随容器大小变化而变化。同时，布局的流体性也很重要，比如使用百分比宽度而非固定像素值，使内容能够随着窗口大小的改变而自动调整。 5. **过渡和动画（Transitions & Animations）**：CSS3的这两个特性可以增加用户交互的平滑性和吸引力，例如在窗口大小变化时，元素的淡入淡出效果或者布局的平滑过渡。 这个名为“jiaoben8111”的压缩包文件，很可能是包含这个响应式个人名片的源代码和相关资源。为了进一步学习和分析，你可以解压文件，查看HTML和CSS代码，理解每个部分是如何实现响应式布局的。这将有助于加深对响应式设计的理解，以及如何利用CSS3的新特性来创建适应多设备的网页内容。

欧姆龙PLC 的邮件分拣控制的梯形图程序

● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路上的车辆进行目标检测任务，包含了1000张真实监控场景下的高质量图像，涵盖了各种复杂的驾驶环境，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光条件下行驶的车辆数据。这些丰富的场景不仅有助于提升模型在复杂环境中的鲁棒性，还能够为交通道路监控等实际项目提供强有力的数据支撑。 #### 数据集类别与应用场景 数据集中将车辆标注为四个类别：“car”、“van”、“bus”和“others”，这样的分类方式能够满足大多数交通监控场景下的需求。此外，该数据集还可以作为其他监控场景中通用车辆检测数据集的补充，进一步增强模型对不同车型的识别能力。 #### 标注工具与格式 该数据集采用了`labelimg`标注软件进行标注，这是一款开源且易于使用的图形界面标注工具，它支持多种标注格式，包括VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这些格式都是目前主流的目标检测算法（如YOLO系列）所支持的标准数据格式，可以直接用于模型训练而无需额外的数据转换处理，大大提高了研究效率。 #### 训练示例与支持平台 数据集还附带了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这些脚本支持GPU(GPUs)、CPU以及Mac(M芯片)等多种硬件平台，极大地扩展了模型训练的灵活性。无论是使用高性能GPU加速训练过程，还是在没有GPU的情况下使用CPU进行训练，亦或是使用最新的Apple M系列芯片设备，用户都能够轻松上手并获得满意的训练效果。此外，博主还提供了自己的训练结果日志供学习者参考，帮助理解模型的表现情况，并进行相应的调整优化。 #### 数据集获取 为了方便下载，该数据集被托管在百度网盘上，具体下载方式如下： - 链接: [https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw](https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw) - 提取码: 6666 #### 数据集使用建议 1. **预处理阶段**：在使用数据集之前，建议先对数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、尺寸统一、灰度图转RGB图等操作，以确保输入数据的质量。 2. **模型选择**：根据具体的任务需求和硬件条件，选择合适的模型版本进行训练。例如，在资源有限的情况下，可以选择YOLOv5n等轻量级模型；而在追求更高精度的应用场景中，则可以考虑使用YOLOv8等更复杂的模型。 3. **训练技巧**：在模型训练过程中，可以尝试不同的超参数设置、数据增强策略以及早停法等技术，来提高模型性能。 4. **评估与调优**：训练完成后，通过准确率、召回率等指标评估模型效果，并根据实际情况进行调整优化。 这个城市道路行驶车辆检测数据集不仅提供了丰富的标注数据，还配备了完善的训练脚本和支持文档，对于想要从事交通监控领域或车辆检测研究的人来说，是一个非常宝贵的学习资源。