pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍:numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn
2024-06-22 17:54:21 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
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CANopen协议在机械研究院中的应用实例分析 CANopen是一种基于Controller Area Network(CAN)总线的应用层协议,广泛应用于工业自动化、机器人技术、医疗设备、汽车电子等领域。同济大学机械研究院的CANopen协议-PDO SDO应用实例分析,为我们提供了一个深入了解CANopen协议的机会。 CANopen协议简介 CANopen协议是一种开放式的通信协议,主要应用于工业自动化、机器人技术、医疗设备等领域。它基于CAN总线,提供了一个灵活的通信架构,能够满足不同工业应用的需求。CANopen协议的主要特点是开放式、灵活、可扩展、实时性强等。 PDO应用实例分析 PDO(Process Data Object)是CANopen协议中的一种数据对象,用于传输过程数据。在机械研究院的应用实例中,PDO应用实例分析主要涉及到对象字典的编写、节点之间的数据传输等方面。 对象字典的编写 在CANopen协议中,对象字典是指节点之间的数据交换所需的数据结构。对象字典的编写是PDO应用实例分析的重要步骤。根据机械研究院的应用实例,在对象字典的编写中,需要定义节点 ID、对象类型、对象名称、数据类型等信息。 节点之间的数据传输 在机械研究院的应用实例中,节点之间的数据传输是通过CAN总线实现的。节点 1 发送数据至节点 2、节点 3,节点 2 发送数据至节点 3。数据传输的过程中,需要遵守CANopen协议的规定,例如数据帧的格式、传输速率等。 SDO应用实例分析 SDO(Service Data Object)是CANopen协议中的一种服务数据对象,用于传输服务数据。在机械研究院的应用实例中,SDO应用实例分析主要涉及到服务数据的传输、错误处理等方面。 服务数据的传输 在CANopen协议中,服务数据的传输是通过SDO实现的。服务数据的传输包括服务请求、服务响应、错误处理等方面。在机械研究院的应用实例中,服务数据的传输需要遵守CANopen协议的规定,例如服务请求的格式、服务响应的格式等。 错误处理 在CANopen协议中,错误处理是非常重要的。错误处理包括错误检测、错误报告、错误恢复等方面。在机械研究院的应用实例中,错误处理需要遵守CANopen协议的规定,例如错误代码的定义、错误处理的流程等。 同济大学机械研究院的CANopen协议-PDO SDO应用实例分析,为我们提供了一个深入了解CANopen协议的机会。通过该应用实例,我们可以了解CANopen协议的基本原理、PDO和SDO的应用、错误处理等方面的知识。
2024-06-22 15:56:36 491KB CANopen 学习资料
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2024-06-21 20:25:20 71.21MB 数据采集
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2024-06-21 20:22:53 6.08MB 数据分析 python 可视化 爬虫
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可计算的一般均衡(Computable General Equilibrium,CGE)模型作为政策分析的有力工具,经过30多年的发展,已在世界上得到了广泛的应用,并逐渐发展成为应用经济学的一个分支。 部分内容如下: Sets i SECTORS / agric Agriculture hindus Heavy industry Lindus Light industry buil Building and construction stran Transport and warehousing and post serv Services coal Coal industry petr Petroleum industry gas Gas industry fele Fire eleetrieity Produetion lcene Low carbon energy / oths(i) /agric,hindus,lindus,buil,stran,serv/ nf(i) /coal,petr
2024-06-21 10:54:03 2.04MB
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2024-06-21 09:47:31 31.26MB
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很不幸的是,由于疫情的关系,原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了,毕竟AWD还是要比CTF难一些的,与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈,但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的,决赛地点在南京,后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然,比赛内容还是一如既往的得现学,内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训,所以也只能自己琢磨了。 好了,废话先不多说了,正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的,不过后来看了个教程大概懂了。总的来说,hadoop就是一个集成环境,这个环境里
2024-06-21 00:01:17 917KB python 数据分析
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使用scikit-learn库中的MLPClassifier(多层感知器分类器)对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例,神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码,包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:41:23 597KB 神经网络 python 机器学习
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神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码,包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
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东北大学编译原理实验一候选代码,是简单的词法分析程序,
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