内容概要: 1、数据可视化大屏自适应,满足不同分辨率需求。 2、利用transform的scale属性缩放,缩放整个页面。。 3、在任意屏幕下保持16:9的比例,保持显示效果一致。 4、更宽:(Width / Height) > 16/9,以高度为基准,去适配宽度。 5、更高:(Width / Height) < 16/9,以宽度为基准,去适配高度。 6、1920*1080的分辨率大屏页面(16:9)比例效果演示。 7、1024*768的分辨率大屏页面(4:3)比例效果演示。 8、8400*3150的分辨率大屏页面(不规则)比例效果演示。 适合人群: 1、具备一定前端基础,熟悉CSS的开发者。 能学到什么: 1、做大屏项目时,需要适配不同屏幕,且在任意屏幕下保持16:9的比例,保持显示效果一致,屏幕比例不一致两边留白即可。 2、利用transform的scale属性缩放,缩放整个页面。
2024-09-06 11:23:49 99KB 可视化大屏 transform scale 保持比例
1
西门子200Smart系列PLC是一款广泛应用的微型控制器,尤其在自动化设备和工业生产线上,它提供了丰富的功能,包括处理模拟量输入/输出。本文将详细解析如何在200Smart PLC中添加和使用模拟量库scale+,以实现更精确的数据转换和控制。 模拟量库scale+在西门子200Smart系统中扮演着关键角色,它允许用户对采集到的模拟量数据进行标度转换,从而将其转换为实际的工程单位。例如,将0-10V电压信号转换为0-100℃的温度值。这个过程包括了数据的采集、线性化以及与实际物理量的映射。 添加库scale+的步骤如下: 1. **打开编程软件**:确保已经安装了西门子的Step 7 Micro/WIN SMART编程软件,并用它连接到你的200Smart PLC。 2. **创建新项目**:在软件中新建一个项目,选择对应的PLC型号,如CPU 224 SP SMART PN。 3. **导入库文件**:从"scale.smartlib"文件中,找到所需的模拟量库scale+。这个库文件通常包含了预定义的模拟量处理函数块。点击“插入”菜单,选择“库”,然后导入"scale.smartlib"。 4. **添加库到项目**:在弹出的库选择窗口中,找到并选中"scale+"库,点击“确定”将其添加到项目中。 5. **配置库**:在程序编辑器中,双击导入的"scale+"库,会打开配置界面。这里需要设置输入和输出参数,比如模拟量输入通道、模拟量输出通道、转换系数等。 6. **创建数据块**:为了存储转换参数,你需要创建一个新的DB(数据块)。在项目树中右键单击“DB”,选择“添加新块”,为模拟量库分配所需的存储空间。 7. **连接I/O**:在OB1(主程序)或适当的FB(功能块)中,将模拟量输入和输出的地址与"scale+"库连接。通过指令调用库中的函数块,并将DB块作为参数传递。 8. **编写程序逻辑**:根据实际需求,编写程序逻辑来读取模拟量输入,调用"scale+"库进行转换,然后将结果写入模拟量输出。 9. **测试与调试**:下载程序到PLC后,通过监控和调试功能验证模拟量库scale+是否按预期工作。确保输入和输出值正确无误。 10. **保存与备份**:记得保存项目,并将程序和配置文件备份,以便日后查阅或恢复。 以上就是西门子200Smart模拟量库scale+的添加及使用步骤。通过这个过程,用户可以轻松地处理模拟量信号,实现更复杂的控制策略。"添加库scale步骤.pdf"文档应该提供了详细的图文教程,如果在实践中遇到任何问题,可以参考该文档或者寻求相关技术论坛的帮助。在学习和应用过程中,不断实践和理解,将有助于提升你的200Smart PLC编程技能。
2024-09-05 14:33:21 153KB 课程资源
1
TJNU大型云检测数据库 TJNU大规模云检测数据库(TLCDD)于2019年至2021年在中国9个省份中收集,其中包括天津,安徽,四川,甘肃,山东,河北,辽宁,江苏和海南。 它包含5000个基于地面的云图像及其相应的云蒙版。 TLCDD由4208个训练图像和792个测试图像组成。 云图像由视觉传感器捕获,并以PNG格式存储,像素分辨率为512×512。 所有图像均由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的气象学家和与云有关的研究人员共同注释。 TLCDD将免费提供给与云相关的研究人员,以促进研究。 在下文中,提出了一些基于地面的云图像及其云遮罩。 下载 请下载,填写并签署协议TLCDD和整个文档返回给或 。 下载的URL和密码将包含在回复的电子邮件中。
2024-08-27 12:13:10 1KB
1
求解大规模单调非线性方程组的多元谱梯度投影算法,喻高航,牛善洲,本文提出了一个求解大规模非线性单调方程组的多元谱梯度投影方法并建立了算法的全局收敛性定理. 本文算法具有如下的优点:par(1) 算�
2024-07-14 20:37:00 213KB 首发论文
1
大量合成高质量纳米氧化锌薄片,王荒平,,本文报道了一种简单的合成方法能够在水溶液中合成高质量纳米氧化锌薄片,该合成方法的条件简单、易控。这种方法能实现大量低成本
2024-02-24 08:43:33 214KB 首发论文
1
碘硫循环制氢实验台架上碘化氢分解催化剂的研究,王来军,王志超,由本森反应、硫酸分解、碘化氢分解反应组成的碘硫(IS)循环制氢被认为是有望成为清洁、经济、可持续的大规模制氢方法。美、日、法�
2024-02-24 08:21:28 333KB 首发论文
1
Large Scale Machine Learning with Python [PDF + EPUB + CODE] Packt Publishing | August 4, 2016 | English | 439 pages Large Python machine learning projects involve new problems associated with specialized machine learning architectures and designs that many data scientists have yet to tackle. But finding algorithms and designing and building platforms that deal with large sets of data is a growing need. Data scientists have to manage and maintain increasingly complex data projects, and with the rise of big data comes an increasing demand for computational and algorithmic efficiency. Large Scale Machine Learning with Python uncovers a new wave of machine learning algorithms that meet scalability demands together with a high predictive accuracy. Dive into scalable machine learning and the three forms of scalability. Speed up algorithms that can be used on a desktop computer with tips on parallelization and memory allocation. Get to grips with new algorithms that are specifically designed for large projects and can handle bigger files, and learn about machine learning in big data environments. We will also cover the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.
2023-10-26 06:03:49 10.97MB Large Scale Machine Learning
1
matlab数据集heart_scale.mat
2023-08-05 08:55:58 28KB heart_scale
1
schmid滤波函数matlab源码尺度空间斑点检测器 计算机视觉与图像处理 作业2 *标度空间斑点检测 指导老师:Kevin R. Keane TA:Radhakrishna Dasari,Yuhao Du,Niyazi Sorkunlu 截止日期:2017年10月18日 分配的目标是实现课堂上讨论的Laplacian Blob检测器。 算法概述 1.生成高斯滤波器的拉普拉斯算子。 2.建立一个拉普拉斯尺度空间,从一些初始尺度开始,进行n次迭代: (a)在当前比例尺上使用比例尺标准化的拉普拉斯算子过滤图像。 (b)将拉普拉斯响应的平方保存为当前尺度空间水平。 (c)将规模增加k倍。 3.在比例空间中执行非最大抑制。 4.以特征比例显示结果圆。 测试影像 在hw2.zip的数据目录中,有四个图像可以测试您的代码,并为以下示例提供输出图像: 供你参考。 不过请记住,根据您的阈值,您的输出可能看起来有所不同, 规模范围和其他实施细节。 除了提供的图像外,还运行您的代码 在您自己选择的至少四张图像上。 ∗为此任务分配给Svetlana Lazebnik。 1个 详细说明 不要忘记将图像转换为
2023-04-19 21:34:26 10.17MB 系统开源
1
terraform-azurerm-caf-enterprise-scale:用于云采用框架的Terraform模块企业级
2023-04-14 16:09:19 171KB azure terraform enterprise-scale TerraformHCL
1