本资源是通过读取.CLS格式的文件，再进行转化为5轴CNC可执行的G代码，内附3个工程，分别有AC轴双转台，BC轴，手臂式5轴，内附各种5轴的算法，参考价值极大

算法由 Fabrizio Padula 和 Antonio Visioli 提出： [1] F. Padula和A. Visioli，“最佳PID和分数阶PID控制器的调整规则”，《过程控制》，第1卷。 21号1，第 69-81 页，2011 年 1 月。 要求： FOTF 工具箱参数： K-FOPDT增益T - FOPDT 时间常数L - FOPDT 死区时间输出： SP14 - 设定点任务的系数 [K_P, K_I, K_D, \mu, \nu, N] 的 5 元素向量，M_1=1.4 SP20 - 设定点任务的系数，M_2=2.0 LD14 - 负载干扰抑制任务的系数，M_1=1.4 LD20 - 负载干扰抑制任务的系数，M_2=2.0 GconSP14 - 基于 SP14 系数的 FOPID 控制器的分数阶传递函数 (FOTF) GconSP20 - 基于 SP20 系数的 F

cls.engine文件

pb读取xls文件读取后可以导入到datawindow中，并支持将xls转csv文件。无需安装office或者其它第三方软件。速度非常快，读取5000行数据只要0.4秒左右。 函数说明见示例代码的global external declare

简化后的onnx

手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。 项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。 设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。 1 LeNet-5模型的介绍 本文实现手写数字识别，使用的是卷积神经网络，建模思想来自LeNet-5，如下图所示： 这是原始的应用于手写数字识别的网络，我认为这也是最简单的深度网络。 LeNet-5不包括

用Attach把pic容器，pic分隔条，pic左侧（或上面），pic右侧（或下面）的容器加入后，就可以自动地分隔容器里的pic了。

cls-porqpine 如果您尝试将与一起，您会很快发现 porqpine 丢失了您的 CLS 上下文。 发生这种情况是因为mongo丢失了 CLS 上下文，而这个模块的存在是为了解决这个问题。 用法 var cls = require ( 'continuation-local-storage' ) ; var porqpine = require ( 'porqpine' ) ; var porqpatch = require ( 'cls-porqpine' ) ; // patch mongodb to cure its amnesia porqpatch ( cls . createNamespace ( 'transaction' ) ) ;

前言 此系统为博主大一上学期C语言课程设计的大作业，由于当时初步接触C语言，现在来看程序写的太烂了，简直不忍直视……但是还是想通过博客的形式记录下来，也可以给刚接触学习C语言的人一些参考吧！ 系统功能设计 仓库初始化 查询库存 *按电器名查询 *按品牌名查询 *按送货人查询 *按提货人查询 *按电器名称由大到小顺序输出所有库存 *按库存数量由高到低输出所有库存 物资存入 物资取出 统计物资 *入库电器总价值 *出库电器总利润 *统计某月每种电器的出库数目 *统计某月每种品牌的电器的出库数目 代码 #include #include #include<s

花了一个月的时间，学习了链表，文件，多文件编程，然后就开始写学生管理系统，比较简单的那种，实现了增，添，改，查，多种排序，输入的时候的限定，成绩分析的功能。遇到的问题很多，也尝试解决了，下面写点写学生管理系统的要注意的地方，希望对别人有帮助。 1.一定要先写好主函数的框架，然后再往上面加东西，这样说有点笼统，我把我的主函数在下面，可以借鉴下哈。我的主函数是一个while(1)的无限循环，里面一个switch选择，利用一个菜单函数，让其返回值当成switch选择的值，然后进入不同的功能主函数，其他功能主函数和主函数的套路一样。 int main(int argc, char *argv[])