本文详细介绍了如何在2025年9月基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡创建CUDA 12.8和PyTorch 2.8的开发环境。首先通过conda创建Python 3.10环境，然后使用pip安装PyTorch 2.8.0及CUDA 12.8版本。文章指出conda安装会报错，因为pytorch-cuda=12.8尚未在Anaconda官方渠道发布，只能通过pip wheel方式安装。最后验证了安装成功，并解释了为什么其他版本不兼容的原因：5060 Ti显卡的Compute Capability为sm_120，而当前安装的PyTorch版本不支持该架构。 在2025年9月，本文详细记录了基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡构建CUDA 12.8以及PyTorch 2.8开发环境的过程。文章首先建议使用conda工具创建一个Python 3.10的运行环境，从而为后续的CUDA和PyTorch安装做好准备。尽管在使用conda安装过程中会遇到一些问题，即官方尚未发布pytorch-cuda=12.8版本，导致安装失败，但作者建议采用pip安装方式作为替代方案。通过pip wheel的方法可以成功地安装PyTorch 2.8.0以及与之匹配的CUDA 12.8版本。 在描述安装过程时，作者特别强调了CUDA版本与特定显卡架构之间的兼容性问题。以NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡为例，它的Compute Capability为sm_120，而PyTorch的某些版本可能不支持此架构。因此，正确的版本选择是确保开发环境稳定运行的关键。文章在结尾部分也对这一点进行了验证和解释，确保读者能够理解不同版本软件与硬件之间的匹配关系。 通过本文，读者可以了解到如何在特定硬件配置下搭建一个高效且稳定的深度学习开发环境。同时，通过conda和pip的灵活应用，即便面对官方未完全支持的新硬件，也能够成功部署所需的软件环境。 文章中还可能包含了一些有关如何测试安装成功的信息。比如，可以通过运行一些简单的PyTorch代码来检查GPU是否可以被正确识别和使用，或者查看系统日志确认CUDA和PyTorch的组件是否被正确加载和运行。这样的测试步骤对于确认环境搭建的正确性至关重要，尤其是在进行深度学习研究或开发工作前的准备阶段。 此外，虽然本文主要集中在创建一个特定版本的CUDA和PyTorch环境，但其实所使用的工具和方法，比如conda和pip，都是通用的软件包管理工具，对于其他软件的安装同样适用。因此，即使读者不打算使用CUDA或PyTorch，本文的技术内容依然有其参考价值。 值得注意的是，文章可能还提到了硬件限制对于软件版本选择的重要性。不同的CUDA和PyTorch版本有其特定的硬件要求，这可能与新硬件的发布不同步。因此，在安装过程中，开发者需要仔细了解各种版本的支持情况，选择最适合当前硬件配置的软件版本。 本文还可能提供了其他一些有用的资源链接和参考文献，比如相关的官方文档、论坛讨论或者教程视频。这些资源可以帮助读者更全面地理解安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，也为有进一步学习需求的读者提供了深入学习的途径。

柔性加工环境中机器与AGV的集成调度是现代制造系统管理的重要课题。集成调度不仅包括对生产线上的机器进行任务分配，还涉及将自动化引导车辆（Automated Guided Vehicles, 简称AGV）纳入考虑，从而实现物料搬运和生产的无缝对接。AGV是现代工厂物流自动化的重要组成部分，能够有效提高物料搬运的效率和减少生产中断。 柔性加工系统（Flexible Manufacturing System, 简称FMS）是能够适应多种产品加工的系统，它可以灵活地调整机器和设备的配置，以满足不同订单的生产需求。柔性加工系统的目标是减少生产准备时间，提升设备利用率，同时降低生产成本。而在柔性加工中集成AGV柔性搬运系统，可以在加工环境中实现更高级别的自动化和智能化，使得整个调度方案更加完整，能更好地适应生产变化。 集成调度的复杂性在于需要同时考虑机器任务调度和AGV运输调度，以保证生产线和物流系统之间的协调。调度的目标通常包括最小化生产周期（Makespan）、降低在制品（Work in Process, WIP）水平、提高资源利用率等。 在具体实施集成调度时，需要通过优化算法来找到最优或近似最优的调度方案。优化算法可能包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、模拟退火算法、粒子群优化算法等。这些算法可以帮助管理者在考虑各种约束条件（如机器故障、AGV数量限制、优先级规则等）的基础上，找到最有效的调度方案。 为了实现机器和AGV的有效集成，调度方案通常需要进行以下操作：为每个任务指定执行机器、为机器分配合适的任务顺序、安排AGV以最短的时间将物料运送到指定机器、处理生产过程中的紧急任务以及动态调整调度方案以适应生产变化。 机器的调度通常会涉及到车间作业调度（Job-shop Scheduling）问题，这是一个典型的组合优化问题，旨在找到一种工作顺序，以最小化加工时间或成本。而AGV的调度则需要考虑其路径选择和时间安排，保证AGV能够高效安全地完成物料运输任务。 集成调度系统的设计和实施不仅需要考虑技术和算法，还需要关注人的因素。操作人员的技能、培训和工作流程的设计对于调度系统的成功实施至关重要。此外，调度系统也应当能够提供实时监控和调整机制，以应对生产中出现的突发情况。 总体而言，柔性加工环境中机器与AGV的集成调度是一个复杂的系统工程，它要求对生产流程、设备特性和物料搬运有深入的理解。通过集成调度，生产调度方案可以更好地与实际生产相结合，提升制造系统的灵活性和响应速度，从而在激烈的市场竞争中保持优势。

2008-2020年全国31省环境污染排放量 指标包括：一般工业固体废物产生量(万吨)、废气中二氧化硫排放量(万吨)、废水排放总量(万吨)

【Linux+Oracle11g+QC10.0测试环境搭建】 在IT行业中，搭建一个完整的测试环境对于软件开发和质量保证至关重要。本教程将详细阐述如何在Linux系统上搭建包含Oracle11g数据库和Quality Center 10.00（简称QC10.0）的测试环境。 **1. 虚拟机配置** 在开始之前，你需要一个虚拟机软件，如VMware或VirtualBox，来创建一个运行Linux操作系统的虚拟机。配置虚拟机时，应考虑以下关键因素： - 内存：为Linux分配足够的内存，通常至少需要2GB，但推荐4GB以上，以确保Oracle和QC能够流畅运行。 - CPU：至少分配两个核心，以便处理并发任务。 - 硬盘空间：根据你的需求，为Linux系统、Oracle数据库和QC预留至少50GB的硬盘空间。 - 网络设置：选择桥接网络模式，使虚拟机可以直接连接到实际网络。 **2. Linux系统安装** 选择一个稳定的Linux发行版，如Red Hat Enterprise Linux或CentOS。安装过程中，确保选择正确的分区方案，为Oracle和数据存储预留足够的空间，并配置好网络设置。 **3. Oracle数据库安装** **3.1. 安装准备** 在安装Oracle前，需进行以下准备工作： - 下载Oracle Database 11g的安装文件。 - 更新系统包，确保所有依赖项都已安装。 - 关闭防火墙和SELinux，以避免安装过程中的权限问题。 **3.2. 设置内核参数** 为了优化Oracle性能，需要调整Linux内核参数，如最大文件描述符数、共享内存段等。这些设置通常在`/etc/sysctl.conf`文件中完成。 **3.3. 创建用户组和用户** Oracle要求特定的用户和用户组来运行服务。创建一个名为`oracle`的用户和一个`dba`的用户组，然后将用户添加到该组。 **3.4. 环境变量的设置** 配置环境变量，包括ORACLE_HOME、PATH、LD_LIBRARY_PATH等，确保Oracle可以找到其所需的所有文件。 **3.5. 安装Oracle** 按照官方文档的步骤进行安装，注意选择正确的安装类型（如企业版或标准版），并指定数据库的全局数据库名和系统标识符（SID）。 **3.6. 卸载Oracle** 如果需要移除Oracle，可以使用卸载脚本或者通过yum或rpm命令来完成。 **3.7. Oracle10g的安装及注意问题** 虽然标题提到Oracle11g，但这里提到了Oracle10g的安装。尽管版本不同，基本流程相似，但需要注意的是，每个版本可能有不同的安装要求和配置细节。 **3.8. Oracle的启动方法** Oracle数据库有两种启动方式：通过SQL*Plus的startup命令或使用Oracle的管理工具如Grid Infrastructure Management Repository (GIMR)。 **4. Quality Center 10.00安装** **4.1. QC介绍** Quality Center是HP（现为Micro Focus）提供的一个全面的质量管理和测试自动化工具，用于跟踪缺陷、管理测试用例和计划测试活动。 **4.2. 安装准备** 确保系统满足QC的硬件和软件要求，如.NET Framework（对于Windows服务器）、JDK或JRE（对于Linux服务器）。 **4.3. 开始安装** 下载QC的安装包，然后按照向导指示进行安装，选择合适的安装类型（如仅服务器、客户端或完整安装）。 **4.4. 关于安装的注意事项** 配置数据库连接信息，指向已经安装好的Oracle数据库。完成安装后，需对系统进行初始化，并创建管理员用户。 总结，搭建这样一个测试环境需要对Linux操作系统、Oracle数据库和Quality Center有深入的理解。每个步骤都需要细心操作，以确保所有组件能协同工作。在整个过程中，安全性和稳定性是首要考虑的因素，同时也要关注性能调优，以达到最佳的测试效果。

MATLAB和Simulink是MathWorks公司推出的两款在工程计算和仿真领域广泛使用的软件。MATLAB是一个用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级语言和交互式环境。Simulink是一个用于对多域动态系统和嵌入式系统进行模型化、仿真和综合分析的图形化环境。二者的结合为设计、测试和实现复杂的动态系统提供了强大的平台，尤其在电动车辆的开发中，这一组合工具的重要性日益凸显。 在电动卡车模型的开发中，MATLAB提供了强大的数学计算和脚本编写能力，可以用来解决各种数学问题，包括优化、统计、矩阵运算等。此外，MATLAB的附加工具箱可以用于信号处理、控制系统设计、图像处理和各种数据转换，这使得MATLAB成为了处理电动卡车模型中复杂算法的理想选择。 Simulink则在MATLAB的基础上提供了可视化的编程环境，工程师可以在其中通过拖放的方式构建复杂的系统模型，这种图形化的操作方式极大地降低了模型构建的难度和出错概率。在电动卡车模型中，Simulink可以用来模拟车辆的电气系统、传动系统、驱动电机、电池管理系统等子系统，以及这些系统之间的相互作用。 纯电动卡车模型在MATLAB_Simulink环境中的构建通常包括几个关键部分：首先是动力传动系统的模拟，这包括电池、电机、控制器等关键部件的参数设定与性能评估；其次是车辆动力学的模拟，这涉及到车辆加速度、制动性能、爬坡能力等因素的分析；再者是能量管理系统的构建，这关系到电动卡车的能量消耗、续航里程、能量回收等关键性能指标的优化；最后是电池管理系统的设计，这是保证电动卡车安全、有效运行的关键，需要模拟电池的充放电过程，评估电池的寿命和健康状况。 在构建模型过程中，工程师会用到MATLAB的脚本进行参数化建模，使用Simulink内置的模块搭建电气和机械系统。通过Simulink的仿真功能，可以直观地观察到各个部件在不同工作条件下的动态响应，以及整个系统的性能表现。这些仿真结果可以用来指导实际的电动卡车设计和优化，大幅缩短开发周期，降低研发成本。 为了确保模型的准确性和可靠性，通常需要结合实验数据对模型进行校准和验证。在电动卡车的开发中，这可能涉及到实车道路测试数据，或者实验室测试中的电池充放电循环测试数据。通过将这些数据与模型仿真结果进行对比，工程师可以调整模型参数，使得模型能够更准确地反映现实世界的物理现象。 MATLAB_Simulink环境的灵活性和强大的计算能力，使其成为开发和测试纯电动卡车复杂系统的理想平台。通过对不同部件和系统的深入建模和仿真，可以提前发现潜在的设计问题，优化整个车辆的性能表现。此外，这一环境还支持与其他工具的接口，例如CAD软件、硬件在环仿真系统，进一步增强了对电动卡车开发全过程的支持。 基于MATLAB_Simulink环境的纯电动卡车模型，为工程师提供了一个全面、高效、准确的开发工具，通过这一工具，可以有效应对电动卡车设计和开发中面临的各种挑战，推动电动卡车技术的不断发展和完善。

深度学习在人工智能领域中扮演着重要角色，尤其是在图像识别任务中，如表情识别。本项目提供的是一套完整的深度学习表情识别解决方案，包含了训练好的模型以及用户界面代码，旨在简化用户的使用流程。整个项目基于Keras框架，这是一个高度模块化、易于上手的深度学习库，它构建在TensorFlow之上，提供了丰富的预定义模型和便捷的API，使得快速构建和训练神经网络成为可能。 让我们深入了解表情识别任务。表情识别是计算机视觉领域的一个子领域，其目标是通过分析面部特征来识别或理解人类的情绪状态。常见的表情类型包括快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和中性。这个项目很可能使用了一个卷积神经网络（CNN）模型，因为CNN在处理图像数据时表现出色，能有效提取图像中的局部和全局特征。 训练好的模型可能是基于预处理的表情数据集进行训练的，如Fer2013或CK+等常用数据集。这些数据集包含大量标注的人脸表情图像，经过适当的数据增强，如旋转、缩放和翻转，可以提高模型的泛化能力。模型训练过程中，可能会采用交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行参数更新，同时设置早停策略以防止过拟合。 用户界面代码的提供意味着用户无需直接操作命令行或者编写代码，就可以与模型进行交互。这通常涉及创建一个图形用户界面（GUI），通过上传或捕获面部图像，然后将图像传递给预训练的模型进行预测。预测结果可能会以可视化的形式展示，比如情绪标签或者情绪强度的百分比。 在运行这个项目之前，确保你已安装了Keras以及其依赖项，例如TensorFlow、NumPy和PIL等。如果使用的是Jupyter Notebook，还需要安装相关的Python库，如matplotlib用于数据可视化，以及OpenCV用于图像处理。在运行界面代码时，需确保所有必要的文件都位于正确的位置，包括模型权重文件和界面代码文件。 这个深度学习表情识别项目为用户提供了一站式的解决方案，从模型训练到实际应用。它展示了如何利用Keras构建和部署深度学习模型，并且通过直观的界面使非技术用户也能轻松使用。无论是对于初学者还是有经验的开发者，这都是一个很好的学习和实践深度学习应用于情感分析的实例。

内容概要：本文介绍了基于YOLOV8和深度学习的花卉检测识别系统的详细情况。该系统已经完成了模型训练并配置好了运行环境，可以直接用于花卉检测识别任务。系统支持图片、视频以及摄像头三种输入方式，能够实时显示检测结果的位置、总数和置信度，并提供检测结果保存功能。文中还提供了详细的环境搭建步骤和技术细节，如模型加载时的设备自动切换机制、检测函数的核心逻辑、UI界面的设计思路等。 适合人群：对深度学习和计算机视觉感兴趣的开发者，尤其是希望快速应用预训练模型进行花卉检测的研究人员或爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高效、准确地进行花卉种类识别的应用场景，如植物园管理、生态研究、自然教育等领域。目标是帮助用户快速部署并使用经过优化的花卉检测系统。 其他说明：项目采用PyCharm + Anaconda作为开发工具，主要依赖库为Python 3.9、OpenCV、PyQt5 和 Torch 1.9。提供的数据集中包含15种常见花卉类别，模型在多种环境下表现出良好的泛化能力。

内容概要：本文为IUT 300S打印墨盒的技术数据手册，详细介绍了该热敏喷墨打印墨盒的设计参数、物理与电气规格、打印性能、维护要求及环境适应性。产品采用集成驱动头技术，具备600 dpi分辨率、300个喷嘴、12.7mm喷印幅宽和约42pl液滴体积，支持溶剂型墨水，适用于多种介质。文档涵盖机械尺寸、电气接口布局、电阻器位置、喷嘴排列、电气操作时序、工作条件及存储运输要求，并提供材料组成和兼容墨水类型等信息。; 适合人群：从事打印设备硬件开发、墨盒设计或喷墨技术研究的工程师和技术人员，以及需要了解IUT 300S墨盒技术细节的产品维护与技术支持人员。; 使用场景及目标：①用于墨盒模块的选型与集成设计；②指导喷头驱动电路开发与信号时序匹配；③支持打印系统故障排查与维护策略制定；④评估产品在不同环境条件下的可靠性与兼容性。; 阅读建议：本资料技术性强，建议结合实际硬件或测试平台对照查阅，重点关注电气特性、喷嘴寻址逻辑与时序参数，同时参考附录材料信息以满足环保与安全合规要求。

在嵌入式环境底下，GUI系统的整体构架跟PC Desktop相去不远，例如绘图函数库、字型、事件处理等也都是嵌入式GUI系统所要面临的。但是嵌入式系统本身由于体积小、资源少的特点，所以在整体 设计上必须较为严谨，必须考虑的条件更多，有时很像又回到了Dos下编制程序的年代，对于软件所占的存储量有时可以说是锱铢必较。本文就介绍一下现存的主流嵌入式Linux下GUI解决方案。

在当今科技迅速发展的时代，机器人技术正逐步成为工业、服务、以及日常生活中的重要组成部分。随着机器人技术的不断进步，仿真环境作为机器人研究的重要工具，扮演着越来越重要的角色。特别是在研究和学习机器人操作的过程中，仿真环境能够提供一个相对安全、可控的实验平台，帮助科研人员和学生在不涉及真实硬件的情况下测试和优化算法。 本文将详细探讨如何基于MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）仿真环境对Unitree G1机器人进行操作研究和学习。MuJoCo是一个专门为机器人仿真设计的软件工具，它采用物理引擎模拟机器人各部件之间的动力学交互和接触效应。MuJoCo的高效性能和精确模拟使其成为研究和教学中非常受欢迎的仿真平台之一。 Unitree G1是一款四足机器人，由一家中国的机器人公司Unitree Robotics研发。G1机器人具备出色的运动性能，能够在多种复杂地形中保持稳定，适合于探索、监测、救援等场合。它所展示的灵活性和适应性使其成为机器人学习和操作研究的理想对象。 本文档主要对MuJoCo仿真环境下的Unitree G1机器人操作进行研究。研究内容包括对机器人的运动控制、路径规划、以及与环境的交互等方面的探讨。通过对仿真环境中的Unitree G1机器人进行编程和控制，学习者可以掌握机器人的运动学和动力学原理，理解如何设计和调整控制策略以实现复杂动作。 文档内容可能涵盖以下几个方面： 1. MuJoCo仿真环境的介绍和设置，包括软件的安装、配置以及基础使用方法。这将为读者提供开展机器人仿真研究的基础。 2. Unitree G1机器人的建模与导入，详细解释如何在MuJoCo环境中创建或导入Unitree G1机器人的模型，包括各个关节和驱动器的定义。 3. 机器人运动控制算法的研究，探讨如何实现对Unitree G1机器人的精确控制，包括步态生成、平衡维护等关键技术。 4. 机器人的路径规划与避障策略，分析在复杂环境中如何规划机器人行进的路径，并设计有效的避障算法。 5. 与环境交互的研究，通过模拟机器人与环境的接触和互动，理解机器人如何通过感觉信息来执行任务和应对环境变化。 6. 实验和案例研究，通过一系列具体的操作实例，展示如何将理论知识应用于实践中，从而加深对机器人操作的理解。 7. 教程和指导，提供一系列操作教程和实践指导，帮助读者通过实践学习如何使用仿真环境进行机器人操作研究。 此外，文档还可能包含对源代码的解释和示例，这些源码将使得学习者能够直接在仿真环境中运行和测试程序，以加深对机器人操作和控制的理解。 通过本文档的阅读和学习，读者不仅能够掌握MuJoCo仿真环境和Unitree G1机器人的相关知识，还能够提高自身的机器人操作和编程能力，为进一步的技术研究和开发打下坚实的基础。