树莓派的系统管理、Python所有知识点、43种传感器的Python图形化编程

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redis图形化操作工具

C++初期编程实践工程文件

针对原有手工取样检测法在嘴棒质量监控中对异常的识别率低，牵扯人力成本高等问题，以自动化、精准化异常识别及报警为目的，采用图形化的嘴棒质量管理方法，提供嘴棒指令，实现自动报警功能，为烟厂提供准确、及时、完整的异常信息，保证卷烟质量的稳定。实验结果表明，异常报警率从系统实施前的81.4%提升至实施后的100％，证实系统能较好地监测嘴棒生产的实际情况，提高质量管控水平。

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