在电子设计自动化（EDA）领域，Allegro是一款广泛使用的PCB设计软件，它提供了丰富的功能来帮助工程师创建、布局和布线电路板。而"Skill"是Cadence Allegro中的脚本语言，用于自动化设计流程和定制工具。标题提到的"检查过孔到焊盘的距离太近的skill源码"正是利用了这一特性，帮助用户自动检测并预防过孔与焊盘之间间距不足的问题。 过孔（via）是PCB设计中连接不同层电路的关键元素，而焊盘则是元件引脚与电路板连接的地方。根据IPC-2221等PCB设计标准，过孔与焊盘之间的最小距离有明确的规定，以确保良好的电气性能和机械稳定性，避免短路或焊接困难。"df_CheckVia2Pin.il"这个程序就是用来检查设计是否符合这些规则。 该程序的工作原理可能是这样的： 1. **读取设计数据**：程序会加载Allegro中的设计数据，包括层信息、过孔位置和焊盘信息。 2. **定义检查规则**：设置最小过孔到焊盘的安全距离，这可以根据设计规范或用户的特定需求调整。 3. **遍历检查**：遍历所有过孔，对每个过孔检查其周围是否存在焊盘，并计算两者间的距离。 4. **报告问题**：如果发现任何过孔与焊盘的距离小于设定的安全值，程序将记录下来，生成报告供设计者参考。 5. **自定义参数**：源码中可能包含可修改的参数，用户可以根据实际设计要求调整这些参数，以适应不同的设计场景。 通过这样的技能脚本，设计师可以快速、准确地发现潜在的问题，提高设计质量和效率，减少手动检查的工作量和人为错误。对于复杂的PCB设计来说，这样的自动化检查工具显得尤为重要。 "df_CheckVia2Pin.il"是利用Allegro Skill语言开发的一个实用工具，旨在帮助用户遵循最佳实践，确保过孔和焊盘之间的间距符合行业标准，从而优化电路板设计的可靠性和制造可行性。通过理解和学习此类源码，设计师可以扩展自己的技能集，提升在PCB设计领域的专业能力。

在电子设计自动化（EDA）领域，Allegro是一款广泛使用的PCB设计软件，它提供了强大的电路板布局和布线功能。而SKILL是Allegro软件内置的一种脚本语言，用于自动化设计流程、定制界面以及扩展软件功能。本文将详细阐述如何在Allegro环境中执行SKILL脚本，帮助用户提高设计效率。 了解SKILL的基本概念至关重要。SKILL是一种基于Lisp方言的编程语言，其语法简洁，适合处理复杂的逻辑和数据结构。在Allegro中，SKILL脚本可以用来执行一系列自动化的任务，如参数设置、元件库操作、报表生成等。 执行SKILL脚本的步骤如下： 1. **启动Allegro**：打开Allegro软件，进入主界面。确保你的工作环境已经配置好，包括必要的元件库、设计规则等。 2. **创建或导入SKILL脚本**：你可以使用任何文本编辑器编写SKILL代码，然后保存为`.il`文件。如果已有现成的脚本，将其导入到Allegro的工作目录下。 3. **打开命令行界面**：在Allegro主界面中，找到“Tools”（工具）菜单，选择“Command Shell”（命令外壳），这将打开一个交互式的SKILL命令行窗口。 4. **加载SKILL脚本**：在命令行窗口中，输入`load("脚本文件路径")`命令来加载你的SKILL脚本。例如，如果你的脚本名为`myScript.il`，则输入`load("myScript.il")`。按回车键执行命令。 5. **执行SKILL函数**：如果你的脚本定义了函数，可以通过在命令行中输入函数名并提供参数来执行它们。例如，如果你的脚本中有`myFunction(param1, param2)`，则输入`myFunction("value1", "value2")`。 6. **查看结果和错误**：在命令行窗口中，你可以看到脚本执行的结果和任何可能的错误信息。根据反馈调整脚本以达到预期效果。 除了以上步骤，还有一些高级技巧和注意事项： - **调试SKILL脚本**：使用`dbug`函数可以帮助你调试代码，它会在指定位置暂停脚本执行，让你查看当前变量的值。 - **使用Allegro API**：SKILL可以访问Allegro的内部API，允许直接操作设计数据。例如，你可以使用`makeCircle`函数创建一个新的圆形铜皮，或者用`select`函数选择特定的元件。 - **创建自定义面板和菜单**：通过SKILL，你可以创建自定义的工具栏按钮和菜单项，绑定到特定的脚本函数，使常用操作更加便捷。 - **保存和恢复状态**：`saveDesign`和`loadDesign`函数可用于保存和恢复设计的状态，便于在不同阶段切换。 - **编写批处理脚本**：对于重复性的任务，可以编写批处理脚本一次性完成，节省大量手动操作的时间。 熟练掌握在Allegro中执行SKILL是提升工作效率的关键。通过编写和执行SKILL脚本，设计师能够自动化许多日常任务，实现设计流程的优化和标准化。学习和应用这些技能，不仅能够提高个人生产力，也为团队协作和项目管理带来便利。

《Expert Choice教程详解》 Expert Choice是一款广泛应用在决策分析领域的软件，它主要支持层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），这是一种科学的决策分析工具，尤其适用于处理多目标、多因素、多层次的复杂决策问题。本教程将对Expert Choice软件以及层次分析法进行深入探讨，帮助用户掌握其核心概念和实际应用。 一、Expert Choice简介 Expert Choice是由美国ELECTRE公司开发的决策支持系统，旨在为用户提供一个直观、易用的平台，来执行层次分析法和其他决策分析方法。该软件结合了定量与定性的分析手段，帮助用户在不确定性和复杂性中找到最佳决策路径。 二、层次分析法（AHP） 层次分析法是由Thomas L. Saaty教授提出的，它将复杂问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和方案层，通过比较矩阵和一致性检验来量化各层次之间的相对重要性，最终形成决策方案。AHP的特点在于其结构化、定性和定量相结合的特性，能够处理非数值型数据，适合于专家经验与定量分析的结合。 三、Expert Choice与AHP的结合 在Expert Choice软件中，用户可以方便地构建层次结构，设定权重，进行比较矩阵的输入和一致性检验。软件会自动计算出各元素的相对权重，并提供图形化的展示，使得决策过程更加透明和易于理解。此外，Expert Choice还提供了冲突解决、敏感性分析等功能，增强了决策的可靠性和灵活性。 四、教程内容概览 本次提供的压缩包包含9个章节的PDF文件，分别是： 1. **Chapter 1：入门** - 引导读者了解Expert Choice的基本界面和操作流程，以及层次分析法的基本概念。 2. **Chapter 2至4：构建层次结构** - 教授如何在软件中建立问题的层次结构，定义目标、准则和备选方案。 3. **Chapter 5至7：权重分配与比较矩阵** - 讲解如何设置比较矩阵，进行权重计算和一致性检验。 4. **Chapter 8：决策计算与结果分析** - 展示如何在Expert Choice中进行决策计算，解释决策结果并进行有效性分析。 5. **Chapter 9和10：敏感性分析与优化** - 探讨决策的敏感性，学习如何调整参数进行优化。 6. **Chapter 11：案例研究** - 提供实际案例，让读者通过实践进一步掌握AHP和Expert Choice的运用。 通过阅读这些章节，读者不仅可以深入了解Expert Choice的功能，还能掌握层次分析法的实际应用技巧，从而在实际工作中做出更为明智的决策。 Expert Choice作为层次分析法的优秀工具，不仅简化了决策过程，还提高了决策的科学性和准确性。通过这个详细的教程，无论你是初学者还是经验丰富的决策者，都能从中受益匪浅，提升自己的决策能力。

**层次分析法（AHP）**是一种在决策分析中广泛使用的多准则决策方法，由美国运筹学家Thomas L. Saaty于20世纪70年代提出。它将复杂的问题分解成多个相互关联的层次，包括目标层、准则层和方案层，并通过比较矩阵对各元素之间的相对重要性进行量化评估，最终得出决策权重，帮助决策者做出最佳选择。 **AHP软件——Expert Choice**是专门用于执行层次分析法的工具，为用户提供了一种直观、系统化的决策支持平台。该软件是英文版的试用版，适合那些熟悉AHP理论并希望将其应用到实际问题中的用户。Expert Choice提供了一系列功能，如构建层次结构、定义判断矩阵、计算一致性比率、进行灵敏度分析等，使得决策过程更为规范化和科学化。 1. **构建层次结构**：在Expert Choice中，用户可以方便地建立问题的层次结构，将决策目标、准则和备选方案逐级排列，形成一个有层次的模型。 2. **定义判断矩阵**：在AHP中，判断矩阵用于表示同一层次元素间的相对重要性。用户可以通过 Expert Choice 输入这些相对权重，软件会自动处理比较数据，确保其合理性。 3. **计算一致性比率（CR）**：一致性检验是AHP的关键步骤，用于验证判断矩阵的一致性。如果CR值小于0.1，通常认为判断矩阵具有较好的一致性。Expert Choice会自动计算这一指标，并给出相应的建议。 4. **灵敏度分析**：通过改变判断矩阵中的元素，Expert Choice可以帮助用户进行灵敏度分析，了解权重变化对最终决策结果的影响，提高决策的稳健性。 5. **可视化界面**：Expert Choice提供图形化界面，使得用户能够清晰地看到层次结构、判断矩阵以及计算结果，便于理解和解释。 6. **报告生成**：软件还支持生成详细的决策报告，包括整个分析过程、权重计算、一致性检验结果等，这对于沟通决策过程和结果至关重要。 7. **协作功能**：在团队决策中，Expert Choice允许不同成员输入他们的判断，然后整合到统一的模型中，促进团队共识。 尽管Expert Choice是英文版，但对于有一定英语基础的用户来说，其界面设计直观，操作流程清晰，学习使用并不困难。通过熟练运用这款软件，用户可以在面对复杂决策问题时，更加系统地进行分析，从而作出更为明智的选择。

Expert_Choice_2000

EDA365 Skill V2.5 是一个专为电子设计自动化（EDA）领域的用户打造的软件工具，尤其针对Allegro软件的技能扩展。这个工具的安装程序被封装在一个名为"EDA365-Skill-V2.5-Setup.zip"的压缩包文件中，其简洁的下载和安装过程为用户提供了极大的便利。 我们来了解一下什么是EDA。EDA，全称Electronic Design Automation，是电子系统设计中的一种关键性技术。它涵盖了电路设计、布局布线、仿真验证、PCB设计等多个环节，帮助工程师高效地完成复杂的电子系统设计工作。Allegro则是Cadence公司推出的一款业界知名的PCB设计软件，它提供了一整套解决方案，包括电路板设计、信号完整性分析以及热管理等，广泛应用于各种电子产品的设计流程。 EDA365 Skill是针对Allegro软件的扩展功能库，旨在提升Allegro的使用体验和工作效率。V2.5版本的发布意味着这一工具集经过了多次迭代和优化，更加成熟稳定。在"EDA365_Skill_V2.5_Setup"这个安装程序中，可能包含了新的技能脚本、用户界面改进、性能提升以及对Allegro新版本的兼容性增强。 安装"EDA365-Skill-V2.5-Setup.zip"的过程非常直接，用户只需要解压文件，然后运行安装程序，按照提示进行操作即可。这种简单易行的安装方式减少了用户的技术门槛，使得无论是初级用户还是经验丰富的工程师都能够快速上手使用。 在实际应用中，EDA365 Skill V2.5 可能包含以下几点主要功能： 1. **自定义脚本**：用户可以利用预设或自定义的技能脚本，实现Allegro中的自动化任务，如自动布线、元件放置等，大大节省设计时间。 2. **界面增强**：可能提供更直观、用户友好的界面元素，使操作更为便捷。 3. **增强功能**：比如增加对最新版Allegro的支持，提供新的设计规则检查，或者增强信号完整性分析功能。 4. **效率提升**：通过优化算法和流程，提高整体设计效率，减少设计错误。 5. **社区支持**：EDA365作为一个社区，可能会提供用户交流平台，用户可以在其中分享技巧、解决问题，形成良好的学习和互助氛围。 EDA365 Skill V2.5 提供了对Allegro的强大支持，使得设计者能够更高效地完成复杂的PCB设计工作。对于电子设计工程师来说，这样的工具是提升工作效率和设计质量的重要助手。直接下载并安装的简易流程也体现了软件开发者对用户体验的重视。

安装方法: 1. 下载语言定义文件, 将其拷贝到notepad++安装目录下 2. 打开notepad++,选择语言菜单-> 自定义语言格式 3. 点击导入按钮, 选择下载的语言定义文件 4. 重新启动notepad++, 就可以看到多的语言项 SKILL

文件名：Skill Drive - Game Template 2020 LTS v1.3.3.unitypackage Skill Drive - Game Template 是一款 Unity 插件模板，专门用于构建以驾驶和技能操作为核心的游戏。它提供了完整的游戏框架和基础功能，帮助开发者快速搭建具有复杂车辆操控和技能系统的游戏。这款模板特别适合开发竞速类、动作类或以载具为中心的游戏项目。以下是其主要功能和特点： 1. 车辆驾驶系统 Skill Drive 提供了预设的车辆驾驶系统，支持各种类型的载具，从赛车到越野车，甚至是摩托车或其他自定义车辆。驾驶系统具有流畅的物理模拟，包含加速、刹车、漂移等操作，确保真实的驾驶体验。 车辆物理引擎：基于真实物理模拟，提供逼真的车辆操控，支持高速转向、碰撞反馈等。 车辆自定义：可以根据游戏需求自定义车辆性能，如速度、加速度、操控感等。 2. 技能系统 模板中的技能系统允许为车辆或角色添加特殊能力或技能。技能可以通过玩家输入触发，适合设计各种竞速技巧、战斗能力或辅助道具。 主动技能：如加速冲刺、瞬间转向、跳跃等技能，能为玩家提供策略性。。

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EDA365最新的 Skill V2.7版本，亲测非常好用，支持cadence 166 17.2 17.4 22.1