汇川 H5U&Easy系列可编程逻辑控制器编程与应用手册 本手册主要描述H5U&Easy系列PLC的编程基础知识、快速入门指导、通信、运动控制、高速计数器使用方法等。下面是从手册中提取的重要知识点： 1. EtherCAT总线通信：H5U&Easy系列PLC支持EtherCAT总线通信，可以实现高速、实时的数据交换。 2. 功能特性：H5U&Easy系列PLC具备强大的运动控制和分布式I/O控制功能，可以通过FB/FC功能实现工艺的封装和复用。 3. 编程基础知识：手册提供了PLC编程的基础知识，包括基本指令、示例等内容。 4. 通信方式：H5U&Easy系列PLC可以通过RS485、CAN、以太网和EtherCAT接口实现多层次网络通信。 5. 运动控制：手册介绍了运动控制的使用方法，包括高速计数器的使用方法等。 6. 软件版本变更记录：手册提供了软件版本变更记录，包括新增功能、修改内容等信息。 7. 安装和接线：手册介绍了H5U&Easy系列PLC的安装和接线方法。 8. 指令手册：手册提供了H5U&Easy系列PLC的基本指令和示例内容。 9. 工程档案管理：手册介绍了工程档案的打包和解压功能。 10.EtherCAT从站功能：手册介绍了EtherCAT从站功能的使用方法，包括自动重启功能等。 11. 系统变量设置：手册介绍了系统变量的设置方法，包括IP地址设置等。 12. 结构体变量绑定软元件：手册介绍了结构体变量绑定软元件的使用方法。 13. 电子凸轮：手册介绍了电子凸轮的使用方法。 14. 总线编码器轴：手册介绍了总线编码器轴的使用方法。 15.离线调试：手册介绍了离线调试的使用方法。 16. 内存管理：手册介绍了内存管理的使用方法。 17. 轴组组态：手册介绍了轴组组态的使用方法。 18. Down文件下载：手册介绍了Down文件下载的使用方法。 19. 登录功能：手册介绍了登录功能的使用方法。 20. 运动控制轴故障代码：手册介绍了运动控制轴故障代码的使用方法。 这些知识点可以帮助用户快速掌握H5U&Easy系列PLC的编程和应用方法，提高工作效率和产品质量。

Glade GTK应用程序样本 该示例演示了如何使用Kotlin Native创建基于Glade UI的GTK应用程序。 特征 轻量级的GTK绑定：没有包装器对象（看起来更粗糙，但能完成工作） Gradle Glade绑定生成器（来自android开发，感觉像家一样） 一个示例应用 他们说，一张图片胜过千言万语： 地位 API的覆盖范围还很遥远，一开始主要是概念验证 致力于基于GIR的绑定生成（尽管我很确定这不会是小菜一碟：） 建造 先决条件： sudo apt install libgtk-3-dev libtinfo5 然后： cd sample ../gradlew runDebugExecutableGtk 也可以看看 其他Kotlin本机GTK绑定，都使用包装对象方法（更多的内存，但是真正的继承），请参见： ：具有基于GIR的API生成器

"图新地球（LSV）系列教程——DEM 介绍及应用" 本文将详细介绍 DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）的概念、分类、获取方法及应用。 什么是 DEM 数字高程模型（Digital Elevation Model，简称 DEM）是一种实体地面模型，用来数字化模拟地面地形的高度和形态。它是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟，是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称 DTM）的一个分支。 常用的 DEM 目前有多种常用的 DEM，包括： * ETOPO：发布单位为 NGDC，发布时间为 2011 年，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 1′（约 2KM），覆盖情况为全球含海底。 * GTOPO30：发布单位为 USGS，发布时间不详，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 30″（约 1KM），覆盖情况为全球陆地覆盖。 * GMTED2010：发布单位为 USGS 和 NGA，发布时间为 2010 年，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 30″、15″、7.5″（约 250m），覆盖情况为全球陆地覆盖。 * SRTM3：发布单位为 NASA 和 NIMA，发布时间不详，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 3″（约 90m），覆盖情况为全球陆地覆盖。 * ASTER_GDEM_V2：发布单位为 NASA 和 METI，发布时间为 2011 年，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 1″（约 30m），覆盖情况为全球陆地 99%。 * ASTER_GDEM_V3：发布单位为 NASA 和 METI，发布时间为 2019 年，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 1″（约 30m），覆盖情况为全球陆地 99%。 * ALOS：发布单位为 JAXA，发布时间为 2015 年，坐标系为 WGS84，数据分辨率为 12.5m，覆盖情况为全球基本覆盖，中国东三省有部分缺失。 DEM 获取方法 获取 DEM 有多种方法，本文以谷歌地形和 SRTM3 两个 90m 分辨率的数据为例，讲解如何获取 DEM。 需要确定需要的范围，可以打开 LSV，大体找到需要的区域，绘制多面，然后下载谷歌地形或 SRTM3 数据。 对于谷歌地形，可以直接搜索某个行政区，搜索到的地形，可以点击后面的五角星，即可收藏该地形要素到我的地标下，进而可以另存为任意矢量格式或者进行二次编辑。 对于 SRTM3，需要根据目标区域对应的经纬度坐标，来进行判断，然后下载对应的 SRTM3 数据。 DEM 应用 DEM 有多种应用，例如： * 地形分析：DEM 可以用于地形分析，例如计算坡度、坡向、海拔高度等。 * 地理信息系统（GIS）：DEM 可以用于 GIS 中，例如进行地形分析、空间分析等。 * 遥感应用：DEM 可以用于遥感应用，例如土地覆盖分类、森林覆盖分类等。 * 自然灾害监测：DEM 可以用于自然灾害监测，例如.monitoring flood, landslide and earthquake. DEM 是一个重要的地形模型，广泛应用于地形分析、GIS、遥感应用、自然灾害监测等领域。

众安信科2025迈向智能驱动新纪元大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望白皮书98页

基于线性系统的自适应动态规划与最优输出调节技术研究：MATLAB仿真复现TAC2016的代码解析与实践,自适应线性系统的最优输出调节及动态规划算法在TAC2016会议MATLAB仿真中的应用。,线性系统的自适应动态规划和自适应最优输出调节TAC2016 MATLAB仿真复现代码 ,核心关键词：线性系统；自适应动态规划；自适应最优输出调节；TAC2016；MATLAB仿真复现代码；,基于TAC2016的线性系统自适应控制策略：动态规划与最优输出调节的MATLAB仿真复现 在当今的控制理论与工程实践中，自适应动态规划与最优输出调节技术是解决复杂动态系统控制问题的重要研究领域。近年来，随着计算能力的提升和算法的不断优化，MATLAB仿真平台因其强大的数值计算和系统仿真能力，在控制算法的开发和验证中占据了举足轻重的地位。本研究聚焦于线性系统的自适应控制策略，特别关注自适应动态规划与最优输出调节，并以2016年TAC（Transactions on Automatic Control，自动控制汇刊）会议发表的相关论文为蓝本，深入探讨了如何通过MATLAB仿真复现这些先进控制技术。 自适应动态规划是一种将自适应控制与动态规划理论相结合的技术，其主要思想是通过在线学习系统模型，制定控制策略，以适应系统参数的变化和外部环境的不确定性。最优输出调节则关注于在满足系统性能指标的同时，对系统输出进行调节，以达到最优控制效果。将两者结合，可以在保证系统性能的同时，提高对不确定性的适应能力。 本研究的核心内容包括了对线性系统自适应控制策略的深入分析，以及如何将这些策略运用到实际的MATLAB仿真中。具体而言，研究内容涵盖了以下几个方面： 首先是对线性系统模型的建立与分析。线性系统因其数学特性简单明了，在理论研究和工程应用中被广泛采用。通过建立线性系统模型，可以更方便地分析系统的动态行为，为后续的控制策略制定打下基础。 其次是对自适应动态规划算法的探讨。在控制理论中，动态规划是一种用于求解多阶段决策过程的优化技术。自适应动态规划算法通过实时更新系统模型参数，使得控制策略能够动态适应系统的变化，从而实现高效的控制性能。 再次是自适应最优输出调节的研究。最优输出调节技术关注于如何根据系统的输出信息，动态调整控制策略，以保证系统输出满足预期的最优性能指标。 本研究通过对TAC2016会议中相关论文的仿真复现，不仅重现了论文中提出的控制策略和算法，还进一步探索了这些技术在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。通过仿真复现，研究者可以更加直观地理解控制算法的运行机制和性能表现，同时也可以为控制算法的进一步优化和改进提供理论依据。 此外，本研究还提供了一系列的技术文档，这些文档详细记录了仿真过程中的关键步骤和分析结果。通过这些技术文档，其他研究者或工程师可以快速地学习和应用这些先进的控制策略。 本研究不仅为线性系统的自适应控制提供了一套完整的理论和实践框架，也为控制领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的参考和学习资源。通过对自适应动态规划与最优输出调节技术的深入研究和MATLAB仿真实践，本研究在理论上推动了控制策略的发展，在实践上也为复杂系统的控制提供了新的思路和方法。

中间件技术在现代企业信息系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在制造业内部应用系统开发中。ETU中间件是一个专门为满足制造业需求而设计的软件平台，它能够有效支持企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)、人力资源管理系统(HRMS)、进销存管理等企业应用系统的开发与集成。 ETU中间件的核心价值在于其高度的模块化和可扩展性，使得企业能够根据自身的业务需求灵活配置和调整系统功能。在ERP系统中，它能够帮助企业实现财务、采购、销售、库存、生产等各个核心业务流程的自动化和集成，从而提升企业的运营效率和管理能力。而在MES系统中，ETU中间件能够提供实时数据收集、处理和分析，确保生产过程的透明化和可追溯性，进一步优化生产计划和控制。 对于HRMS系统，ETU中间件的运用能够帮助企业实现人力资源数据的统一管理，包括员工信息、薪酬福利、绩效考核、培训发展等，通过数据分析支持企业的人力资源战略决策。此外，进销存管理系统通过ETU中间件的应用，能够更加准确地实现库存控制、销售预测和物流管理，有效降低库存成本，提高客户满意度。 ETU中间件不仅仅是提供了一系列工具和组件，它更是一个对企业信息化建设具有战略意义的解决方案。通过中间件，企业能够构建一个稳定、高效、可维护的信息系统架构，从而为企业的长远发展提供坚实的技术支持。 ETU-V2.2作为ETU中间件的一个版本，体现了中间件产品的不断进步和优化。这个版本很可能包含了对现有技术的改进，增加了新的功能特性，提升了系统性能和用户体验。在具体应用中，ETU-V2.2可能引入了最新的云计算、大数据分析和人工智能技术，以适应当前企业信息系统发展的趋势和需求。 ETU中间件通过提供一个集成化的平台和工具集，大大简化了企业应用系统的开发和部署过程。企业可以根据自身的业务特点和需求，快速搭建起满足特定功能需求的信息系统。ETU中间件的出现，不仅缩短了企业应用系统的开发周期，降低了开发成本，而且提高了系统的稳定性和扩展性，对于推动制造业企业信息化和数字化转型具有重要价值。

攻读硕士学位期间参加的项目 2009.09-至今：政府预算执行动态审计监测关键技术研究与示范—国家科技支撑计划（2009BAH42B02） 2010.01-至今：分布式与高可信计算若干理论问题的研究与应用（HEUCF100603） 2010.08-2010.12：“黑龙江地税网上审计系统”的设计与开发 2011.04-2011.08：“黑龙江省社会保险（基本养老保险）联网审计系统综合升级（GH 2010022）” 参加的项目

内容概要：本文详细介绍了Matlab机器人工具箱在处理机器人位姿变换方面的应用，尤其是利用欧拉角（Roll-Pitch-Yaw）进行姿态转换的具体实现。首先，文章讲解了如何使用工具箱中的SerialLink类构建机械臂模型，并通过具体的代码示例展示了如何初始化机械臂以及执行基本的位姿变换。接着，深入探讨了欧拉角转旋转矩阵的方法，包括如何将角度转换为弧度、生成旋转矩阵以及验证结果。此外，文章还介绍了正运动学计算、姿态矩阵的可视化、常见的调试技巧以及处理复合旋转和平移变换的方法。最后，强调了工具箱的不同版本及其应用场景，提供了实用的小技巧和注意事项。 适合人群：对机器人学感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解Matlab机器人工具箱在位姿变换方面应用的人群。 使用场景及目标：① 学习如何使用Matlab机器人工具箱进行位姿变换；② 掌握欧拉角与旋转矩阵之间的转换方法；③ 理解机械臂的正运动学计算和姿态矩阵的可视化；④ 提升解决实际工程问题的能力，如路径规划和姿态控制。 其他说明：文中提供的代码示例均基于Matlab Robotics Toolbox，建议读者在实践中结合官方文档进一步探索。

一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址： https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。 在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL类的语言（称为HiveQL）对大规模数据进行分析和处理。在这个实验中，我们将深入理解Hive的角色以及如何执行基本操作。 Hive在Hadoop生态系统中的角色是作为一个数据仓库接口，它简化了对分布式存储的大数据进行查询和分析的过程。Hive将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询，使得非Java背景的分析师也能轻松地处理大数据。 实验平台包括Ubuntu操作系统、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2和JDK 1.8。这些组件共同构成了一个支持大数据处理的基础架构。 实验主要分为以下几个步骤： 1. 创建内部表`stocks`，它包含了关于股票交易的信息，如交易所、股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整后的收盘价。内部表的数据存储在HDFS上，由Hive完全管理。 2. 创建一个外部分区表`dividends`，该表用于存储股息信息，包括交易日期、股息金额、交易所和股票代码。分区表的好处在于可以根据分区字段快速定位数据，提高查询效率。 3. 导入数据到`stocks`表，这是通过LOAD DATA命令实现的，将csv文件的数据加载到Hive表中。 4. 创建未分区的外部表`dividends_unpartitioned`，然后从csv文件导入数据。外部表的元数据由Hive管理，但数据本身的位置由用户指定，这使得数据可以独立于Hive存在。 5. 利用Hive的自动分区功能，将`dividends_unpartitioned`表中的数据按特定条件插入到`dividends`的各个分区中，这样可以优化查询性能。 6-10. 这些步骤涉及到各种查询操作，包括： - 查询IBM公司从2000年起的股息支付记录。 - 查询苹果公司2008年10月的涨跌情况。 - 查找收盘价高于开盘价最多的股票记录。 - 查询Apple公司年平均调整后收盘价超过50美元的年份及价格。 - 找出每年年平均调整后收盘价前三的股票代码和价格。 通过这些操作，我们可以熟练掌握HiveQL的基本语法，如CREATE TABLE、LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT等，以及如何利用Hive进行数据分区和复杂查询。此外，实验也强调了Hive在大数据分析中的实用性，特别是在处理大量历史交易数据时，能够提供高效的数据查询和分析能力。 实验总结指出，通过实际操作，我们不仅了解了Hive在大数据处理中的核心功能，还掌握了如何利用Hive进行数据导入、查询和分析。这对于理解大数据处理流程，提升数据分析技能，以及在实际工作中应用Hive解决复杂问题具有重要意义。

内容概要：本文探讨了电动汽车充电负荷预测的新方法，重点在于将交通流、环境温度以及出行行为等因素融入到预测模型中。文中详细介绍了利用MATLAB进行电动汽车充电负荷时空分布预测的具体步骤和技术细节，包括构建路网模型、定义温度对电池影响的经验公式、以及核心的时空需求预测算法。此外，还展示了如何通过可视化手段呈现充电需求的动态变化。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统优化、新能源汽车领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车充电需求的城市规划师、电网运营商和政策制定者。主要目标是提高充电桩布局合理性，优化电网资源配置，减少因充电设施不足导致的问题。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为实际项目实施的基础，同时引用的相关文献也为进一步深入研究提供了理论支持。