全球电子级无水三氯化铝行业总体规模、主要企业国内外市场占有率及排名（2024版）.docx

根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： ### 1. 质量的定义 - **质量**：质量是指客体的一组固有特性满足特定要求的程度。 - **固有特性**：指的是产品或服务本身所具有的特征。 ### 2. 产品的质量特性 - **硬件产品的质量特性**： - 性能：产品能够执行其规定功能的能力。 - 可靠性：产品在规定的条件和时间内完成规定功能的能力。 - 可维护性：产品在故障发生后修复的速度和容易程度。 - 安全性：产品对使用者安全的保障程度。 - 经济性：产品的性价比。 - **服务的质量特性**： - 功能性：服务满足用户需求的能力。 - 时间性：服务的及时性。 - 安全性：服务过程中确保用户安全的程度。 - 舒适性：服务提供的舒适度。 - 文明性：服务人员的行为举止是否得体。 ### 3. 产品的自然寿命与可靠性 - **自然寿命**：指产品在正常使用条件下的使用寿命。 - **可靠性**：指产品在规定的条件和时间内完成规定功能的能力。 ### 4. 产品的经济性 - **经济性**：是指产品在整个寿命周期内发生的费用总和，包括制造成本和运行维护成本。 ### 5. 过程的概念 - **过程**：指利用输入实现预期结果的相互关联或相互作用的一组活动。 ### 6. 质量职能 - **质量职能**：指为了使产品具有满足顾客和法律法规要求的能力而进行的所有活动的总和。 ### 7. 质量环 - **质量环**：对质量的产生、形成和实现过程的抽象描述和理论概括，揭示了产品的全生命周期质量管理的重要性。 ### 8. 供应链管理 - **供应链管理**：指从原材料采购到最终产品交付给消费者的整个过程中涉及的所有活动。 ### 9. 质量观念的发展 - **适用性质量**：由美国质量管理专家朱兰博士提出，强调产品和服务必须符合用户的实际需求。 - **广义质量观**：不仅关注产品和服务的质量，还关注组织的过程和体系的质量；不仅要满足顾客的需求，还要考虑满足其他相关方的需求。 ### 10. 产品的分类 - **国际标准化组织**将产品分为四类：硬件、软件、服务和流程性材料。 ### 11. 提高质量与成本的关系 - 提高质量确实可能带来成本的增加，但同时也能带来更高的市场竞争力和顾客满意度。长期来看，高质量往往意味着更低的总体成本和更高的经济效益。 以上这些知识点覆盖了全面质量管理的基础概念、产品和服务的质量特性、质量管理的关键环节以及质量观念的发展等多个方面，对于深入理解全面质量管理的基本原理及其实践应用具有重要意义。

2022年全国职业院校技能大赛：网络系统管理项目-Windows模块

包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含MCGS，PLC程序代码，课设报告 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 包含I/O分配，PLC外部接线原理图 ### PLC自助售货机课程设计知识点解析 #### 第1章 设计思路及方案选择 - **总体思路**：本设计采用PLC控制技术，通过智能判断实现自助售货功能。流程包括选择商品、投币、确认余额是否足够、检查商品库存、出货或提示缺货等环节。 - **功能描述**： - 支持1元、5元、10元纸币投入，可销售五种不同的饮料。 - 选择商品后，对应的指示灯点亮，直观显示选购信息。 - 实时显示投入金额、余额及商品余量。 - 当商品库存不足时，系统会发出报警提示，并通过显示屏展示缺货信息。 #### 第2章 系统硬件设计 - **PLC部分**：本设计采用S7-200 Smart系列的标准型CPU，具备以太网接口，支持MicroSD卡、信号板、扩展信号模块等功能，增强了系统的灵活性和扩展性。 - **特点**： - 以太网接口用于编程和远程监控。 - 支持MicroSD卡存储数据，便于数据备份和日志记录。 - 信号板和扩展信号模块提供了更多的输入输出端口，满足不同场景的需求。 - **光传感器**：用于检测商品的出货情况和货币的投入。光传感器能够准确地识别物体的存在与否，是实现自动化控制的关键部件之一。 #### 第3章 系统PLC程序设计 - **PLC程序设计**：程序主要负责处理逻辑控制，如货币识别、余额计算、商品选择、出货控制等核心功能。程序设计需确保逻辑清晰、易于维护，并且考虑到异常处理，例如余额不足、商品缺货等情况。 - **关键点**： - 使用梯形图或者结构化文本编写程序。 - 优化算法，提高响应速度。 - 设计故障诊断功能，帮助快速定位问题。 #### 第4章 系统MCGS组态监控程序设计 - **MCGS组态软件**：MCGS是一种广泛应用于工业现场的人机交互界面开发工具，可以实现对设备状态的实时监控，并且能够与PLC等控制系统进行通讯。 - **特点**： - 提供丰富的图形库，简化界面设计。 - 支持多种通讯协议，便于与PLC连接。 - 实现数据采集与可视化，方便操作人员了解系统运行状态。 - **MCGS组态监控画面制作**：根据实际需求，设计用户友好的操作界面，包括商品选择、余额显示、库存查询等功能。 - **关键步骤**： - 界面布局设计，确保信息清晰易读。 - 数据绑定设置，实现界面与PLC数据的实时同步。 - 动画效果制作，提升用户体验。 #### 第5章 系统调试 - **计算机与PLC通信**：通过以太网或串行接口实现PC与PLC之间的数据交换，确保控制指令正确传输。 - **计算机与MCGS通信**：利用MCGS提供的通讯组件建立与PC的连接，实现数据的双向传输。 - **PLC与MCGS通信**：通过设定合适的通讯参数，使PLC能够与MCGS正常通讯，保证数据的准确性和实时性。 - **商品数变负数问题**：在程序设计时应考虑到商品数量减少的逻辑处理，避免出现负数的情况，通常采用软件限制的方式解决此问题。 #### 第6章 总结与体会 - 通过本次课程设计，不仅加深了对PLC控制技术和MCGS组态软件的理解，还锻炼了解决实际问题的能力。 - 在项目实施过程中遇到的各种挑战，如通讯协议的选择、异常情况的处理等，都为今后的学习和工作积累了宝贵的经验。 #### 附录 - **I/O分配表**：详细列出各个输入输出端口的功能和地址，方便后续硬件安装和软件编程。 - **MCGS的I/O分配**：根据PLC的I/O配置，在MCGS中设置相应的变量，实现数据的绑定。 - **PLC外部接线图**：绘制详细的接线示意图，指导硬件连接，确保电路连接正确无误。 以上是对“PLC自助售货机课程设计”文档的主要内容进行了详细解析，涵盖了设计思路、硬件选择、软件编程、系统调试等多个方面，旨在提供一个全面而深入的理解框架。

Veeam 产品概述 Veeam Availability Suite 是集备份、容灾和连续数据复制三位一体的高可用性平台，通过统一的管理控制台集中管理并确保虚拟、物理和云工作负载的可用性，并提供了高级监控、报告和容量规划功能帮助用户统一运维管理和规划。该平台具有以下几个方面的技术优势： 一、统一管理和维护：Veeam Availability Suite 内置了备份恢复、容灾和连续复制技术，统一进行管理和维护。用户可根据不同级别的业务系统，针对不同等级的业务连续性要求，采用适当的数据保护技术，既可保证业务的有效性和连续性，又可降低投资和运维管理成本。 二、广泛的保护范围：Veeam Availability Suite 可集中统一对软件定义虚拟化数据中心，传统的物理环境，私有云，公有云以及混合云的系统进行保护，既可以将这些系统备份，容灾和复制到传统数据中心，又可以保护到公有云，同时也可以将公有云和混合云的系统保护到传统数据中心。 三、架构层面的技术优势：Veeam Availability Suite 方案与虚拟化和云计算底层技术紧密结合，适配虚拟化和云计算的超大规模，动态伸缩，高可扩展性，按需服务的特性，为系统提供高可靠性保障，为业务提供连续性服务。 四、备份、容灾和数据复制的工作方式：Veeam Availability Suite 充分利用了虚拟化和云计算的技术特性，为业务系统提供高性能，高效率和高可靠的保障。 五、恢复机制：Veeam Availability Suite 突破了传统的恢复方式，帮助用户快速恢复生产，确保业务的连续性。 Veeam Availability Suite 是一个集成了备份、容灾和连续数据复制的高可用性平台，具有统一管理和维护、广泛的保护范围、架构层面的技术优势、备份、容灾和数据复制的高性能工作方式、恢复机制等技术优势，为用户提供了一个高可靠性和高可扩展性的解决方案。

H3C认证之H3CNE-Security安全认证，(代号：GB0-510)考试题库

在天文摄影领域，接口套筒和相关辅材是至关重要的组成部分，它们允许用户将相机与天文望远镜或双筒望远镜等设备连接起来，进行深空摄影或观察记录。以下是对标题和描述中提到的一些关键知识点的详细解释： 1. **星特朗天文望远镜相机专用卡口**： 星特朗是知名的天文设备制造商，其相机专用卡口为佳能CANON设计，专门用于将佳能相机与望远镜对接。这种卡口适用于佳能相机，能够确保相机与望远镜的稳定连接，便于天文摄影。 2. **直焦延长筒**： 直焦延长筒是一种用于增加相机到望远镜之间距离的配件，这有助于调整焦距，尤其是在相机与望远镜无法直接合焦时。它可以与相机卡口配合使用，使相机能够对准望远镜的焦点，提高拍摄清晰度。 3. **直焦筒**： 直焦摄影筒通常用于1.25英寸目镜接口的天文望远镜，通过匹配不同品牌的单反相机转接环，实现相机与望远镜的连接。它允许用户直接通过望远镜进行摄影，无需额外的光学组件。 4. **相机卡口使用大全**： 这可能是一份详细的指南，涵盖了各种相机品牌和型号的卡口适配信息，包括佳能、尼康、索尼、美能达和奥林巴斯等，帮助用户选择合适的卡口以连接他们的相机和望远镜。 5. **万能相机支架**： 万能相机支架是一种适用于单筒和双筒望远镜的通用配件，允许用户自由调整相机的位置，以适应不同的观测需求。它通常由全金属制成，提供稳定的支撑，并且可以与三脚架兼容。 6. **CA3通用摄影卡口/三通卡口**： CA3卡口设计用于31.7mm和1.25英寸接口，可以转换为M42x0.75规格，适合放大摄影和直焦摄影。它是一个全金属结构，耐用且方便，通过插入不同焦距的目镜，可以调整拍摄的倍率，适应多种拍摄场景。 7. **伸缩摄影筒/延长筒**： 如星特朗的伸缩摄影筒，是可变长度的配件，允许用户根据需要调整长度，以解决相机与望远镜之间的合焦问题。调节范围一般在120mm至155mm之间，适用于反射式、折射式等各种类型的天文望远镜。 8. **万能全金属支架**： 这种支架适用于天文镜、观鸟镜和双筒望远镜，采用全金属构造，具有螺杆调节功能，可以前后、左右、上下移动，以适应不同设备和拍摄需求。相机托盘也可翻转，以适应不同的相机类型和角度。 9. **观鸟镜、双筒望远镜转接环**： 转接环如莱卡观鸟镜的专用转接环，可以将观鸟镜或双筒望远镜连接到单反相机，实现摄影功能。通常会有特定的接口标准，如M42x0.75，以确保与相机的匹配。 以上这些知识点构成了天文摄影爱好者和专业观测者必备的基础知识，了解并正确使用这些接口套筒和辅材，能够极大地提升天文摄影的体验和拍摄效果。

### Python安装、配置及使用说明 #### 一、Python安装步骤 **1. 下载Python** 我们需要访问Python官方网站 (https://www.python.org/downloads) 进行Python软件的下载。 - **操作系统选择**：根据你的操作系统（Windows、macOS或Linux）选择合适的版本。 - **版本选择**：推荐下载最新的稳定版本，通常是最新的3.x系列版本。 - **下载安装程序**：下载完成后，得到一个安装程序。 **2. 执行安装** - **运行安装程序**：双击下载好的安装程序，启动安装过程。 - **选项选择**：在安装过程中，确保勾选“Add Python to PATH”选项以便自动配置环境变量。 - **安装路径**：可以选择自定义安装路径，但建议使用默认路径简化配置过程。 **3. 配置环境变量（仅适用于Windows）** 如果未勾选“Add Python to PATH”，则需手动配置环境变量： - **打开控制面板**：通过“开始”菜单或其他方式打开“控制面板”。 - **进入系统设置**：依次点击“系统和安全” -> “系统” -> “高级系统设置”。 - **环境变量设置**： - 在“高级”选项卡下点击“环境变量”按钮。 - 在“用户变量”列表中找到名为“Path”的变量，双击打开。 - 在弹出的“编辑环境变量”对话框中，点击“新建”按钮，并添加 Python 的安装路径（例如：`C:\Python39`）。 - 确认所有对话框，使更改生效。 #### 二、验证Python安装 **1. 打开终端** - **Windows**：打开“命令提示符”或“PowerShell”。 - **macOS/Linux**：打开“终端”。 **2. 检查Python版本** 在终端中输入以下命令检查 Python 版本： ```shell python --version ``` 如果安装成功，将显示 Python 的版本号。 #### 三、安装包管理工具 **1. 使用pip** Python 自带了一个名为 `pip` 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。 - **升级pip**（可选）：可以通过以下命令升级 `pip` 到最新版本： ```shell python -m pip install --upgrade pip ``` #### 四、编写与运行Python程序 **1. 编写简单程序** 下面是一个简单的 Python 示例程序： ```python # 文件名：hello.py print("Hello, World!") ``` **2. 运行程序** 将上述代码保存为 `hello.py` 文件，并在终端中运行它： ```shell python hello.py ``` 输出将会是： ``` Hello, World! ``` #### 五、进一步学习 - **官方文档**：深入学习 Python，可以从官方文档 (https://docs.python.org/3/) 开始。 - **社区资源**：加入 Python 社区论坛或群组，如 Stack Overflow 和 GitHub，获取更多帮助和支持。 - **实践项目**：通过实际项目来提升编程技能，例如编写爬虫脚本、数据分析项目等。 - **第三方库**：利用丰富的第三方库来扩展 Python 的功能，例如使用 NumPy 进行科学计算，使用 Flask 构建 Web 应用等。 通过以上步骤，你可以顺利地在本地计算机上安装和配置 Python，并开始使用 Python 进行开发。随着对 Python 的深入了解和实践，你会逐渐发现 Python 强大的功能和灵活性。

### Extjs4.0中文学习手册与入门详解 #### 一、Extjs4.0简介与获取 **Extjs4.0**是一款基于JavaScript的开源前端框架，它提供了丰富的用户界面组件和强大的数据处理功能，使得开发者能够快速构建高性能、交互性强的Web应用。对于初学者来说，熟悉Extjs4.0的基础知识是非常重要的。 - **获取Extjs4.0**： - 官方网站：可以从[http://extjs.org.cn/](http://extjs.org.cn/)获得需要的Extjs发布包及更多支持。 - 下载最新版本的Extjs4.0压缩包，并解压。 - **搭建学习环境**： - 假设您的开发环境中已安装MyEclipse和Tomcat。 - 在MyEclipse中新建一个Web项目，例如命名为`Extjs4`。 - 将Extjs4.0.7压缩包解压后的所有文件复制到项目根目录下的`WebContent`文件夹中。 - `Examples`目录包含了Ext官方提供的示例程序，其中可能包含PHP代码，如果遇到错误信息可暂时忽略。 - 部署并启动Tomcat服务器。 - 测试环境是否可用：打开浏览器访问`http://localhost:8080/Ext4/index.html`。 - 查看API文档：`http://localhost:8080/Ext4/docs/index.html` - 查看示例页面：`http://localhost:8080/Ext4/examples/index.html` #### 二、编写第一个Extjs程序 - **创建Hello World示例**： - 在`WebContent`目录下新建`helloworld.js`文件，并输入以下内容： ```javascript Ext.onReady(function(){ Ext.create('Ext.panel.Panel', { title: 'Hello Ext', width: 350, bodyPadding: 5, items: [{ xtype: 'label', text: 'Hello! Welcome to ExtJS.' }] }).render(document.body); }); ``` - 创建`helloworld.html`文件，并输入以下内容： ```html ``` - 浏览器访问`http://localhost:8080/Ext4/helloworld.html`，如果一切正常，您将看到一个带有标题“Hello Ext”的面板，内容为“Hello! Welcome to ExtJS.”。 - **理解Ext.onReady和Ext.application**： - `Ext.onReady`：该方法在当前DOM加载完成后自动调用，确保页面内的所有元素都能被脚本引用。示例代码： ```javascript Ext.onReady(function(){ alert('Hello World!'); }); ``` - `Ext.application`：用于定义一个Ext应用的基类，通常用于构建完整的Ext应用。 #### 三、DOM操作与事件响应 - **获取DOM元素**： - 使用`Ext.get`方法根据ID获取页面上的元素： ```javascript var myDiv = Ext.get('myDiv'); ``` - `Ext.get`返回的是一个`Element`对象，可以直接操作底层DOM节点。 - **选择器**： - 使用`Ext.select`方法获取具有特定CSS选择器的所有元素： ```javascript var paragraphs = Ext.select('p'); ``` - `Ext.select`返回的是`Ext.CompositeElement`对象，可通过其中的`each()`方法遍历所选元素。 - **事件处理**： - 给按钮添加单击事件响应： ```javascript var button = Ext.get('myButton'); button.on('click', function(){ alert('Button clicked!'); }); ``` #### 四、Extjs4布局详解 - **Fit布局**： - Fit布局中，子元素会自动填充整个父容器空间。 - 如果在Fit布局中放置了多个组件，仅显示第一个子元素。 - 示例代码： ```javascript Ext.create('Ext.window.Window', { title: 'Fit Layout Example', layout: 'fit', width: 400, height: 300, items: [ {xtype: 'grid', store: myStore} ] }).show(); ``` - **Border布局**： - Border布局允许在一个容器内将子组件分成五个区域：北(North)、南(South)、东(East)、西(West)和中心(Center)。 - 每个区域可以包含一个或多个子组件，子组件可以根据布局规则调整其大小和位置。 - 示例代码： ```javascript Ext.create('Ext.panel.Panel', { title: 'Border Layout Example', layout: 'border', width: 600, height: 400, items: [ {xtype: 'grid', region: 'center', store: myStore}, {xtype: 'panel', region: 'west', width: 200, collapsible: true, title: 'Navigation'}, {xtype: 'toolbar', region: 'north', title: 'Toolbar'} ] }).show(); ``` 通过以上步骤，您已经完成了Extjs4.0的初步学习，并能够掌握如何搭建开发环境、编写基础示例程序、操作DOM元素、处理事件以及理解不同类型的布局。希望这些基础知识能帮助您更好地探索和学习Extjs4.0。

卷积和全连接神经网络实现手写数字识别 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。文档中首先介绍了实验的内容和实验原理，然后详细讲解了全连接神经网络和卷积神经网络的原理和结构。文档还提供了实验步骤，指导读者如何使用 Keras 实现手写数字识别。 一、实验内容 本实验的目的是使用 Keras 实现手写数字识别。实验中，我们将使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 张手写数字图片，每张图片的大小是 28x28 个像素点。我们将使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。 二、实验原理 ### 2.1 数据集 MNIST 数据集是手写数字识别的常用数据集。每张图片由 28x28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。可以将这 28x28 个像素展开为一个一维的行向量，作为输入，也就是有 784x1 的向量。 ### 2.2 神经元 人工神经网络（ANN，Artificial Neuron Network）是模拟生物大脑的神经网络结构，它是由许多称为人工神经细胞（Artificial Neuron，也称人工神经元）的细小结构单元组成。简易模型如下所示： x1 … xn：表示神经细胞的输入，也就是输入神经细胞的信号。 w1 … wn：表示每个输入的权重，就好比生物神经网络中每个轴突和树突的连接的粗细，强弱的差异。 b：偏置权重 threshold：偏置（可以将 threshold * b 看作是前面提到的生物神经细胞的阈值） 蓝色部分：细胞体。 黄色球形是所有输入信号以的求和。 红色部分是表示求和之后的信号的激励函数（即达到阈值就处于兴奋状态，反之抑制，当然作为人工神经细胞，其激励函数很多，阶跃（型）激励函数，sigmoid（s 型）激励函数，双曲正切（tanh）激励函数，ReLu（Rectified Linear Units）激励函数等等） ### 2.3 全连接神经网络 全连接神经网络模型是一种多层感知机（MLP），感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是 SVM 支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，神经元接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类。 包含两个隐藏层的神经元网络结构如下： 每个结点和下一层所有几点都有运算关系，实践中全连接神经网络通常有多个隐藏层，增加隐藏层可以更好的分离数据的特征，但过多的隐藏层也会增加训练时间以及会产生过拟合。 训练神经网络中需要使用 bp 算法，先是通过前向传播，得到预测结果，再反向传播去调整模型权重。反向传播：反向传播根据前向传播产生的损失函数值，沿输出端向至输入端优化每层之间参数，在此过程中运算利用梯度下降法优化参数，神经网络求解参数本质上仍然是规则中求最优解问题，现在的机器学习框架如 Tensorflow、pytorch、keras 将梯度下降法、Booting、Bagging 这些优化中常用技巧封装起来，我们只用关注数据建模即可。 ### 2.4 卷积神经网络 卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，提高反向传播算法的训练效率。一般的 CNN 有多个卷积层构成，每个卷积层会进行如下操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一个卷积核会映射出一个新的 2D 图像。将前面卷积核的滤波输出结果进行非线性的激活函数处理。对激活函数的结果再进行池化操作（即降采样），目前一般是使用最大池化，保留最显著的特征，并提升模型的畸变容忍能力。 这几个步骤就构成最常见的卷积层，当然也可以在加上一个 LRN 层（Local Response Normalization，局部响应归一化层）。 CNN 的要点是卷积核的权值共享（Weight Sharing）、局部连接模式（Local Connection）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，减轻过拟合并降低计算量。同时权值共享还赋予了 CNN 对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出层参数，并赋予模型轻度形变的容忍性，提高模型的泛化能力。 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数使用卷积提取空间特征降采样的平均池化层、双曲正切或 S 型的激活函数、MLP 作为最后的分类器层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度。 三、实验步骤 ### 3.1 全连接神经网络实现 1. 获取数据集 Keras 中集成了 MNIST 数据集，直接从其中导入数据，并对数据进行整理。从之可以看出，数据为 28*28，一共 60000 张。 2. 对数据集中的数据进行可视化 3. 对数据进行维度转换把每一张 28 x 28 的图片分别转为长度为 784 的向量，再合并成一个大的像素矩阵，每个维度表示一个像素点的灰度值/255。 4. 对输出结果进行格式转化将经过神经网络训练完后的内容，转化为 10 个类别的概率分布。 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。使用 Keras 实现手写数字识别可以使用 MNIST 数据集，并使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。